Abstract

Fundo

Muitos estudos tentam identificar biomarcadores de diagnóstico de câncer, comparando sangue periférico (PWB) de amostras de câncer e controles saudáveis, explícita ou implicitamente assumindo que esses biomarcadores são potenciais candidatos biomarcadores para distinguir o câncer de doenças associadas à inflamação não-malignas.

Métodos

vários perfis de expressão gênica PWB para doenças pulmonares cancro do pulmão /associadas à inflamação foram utilizados para a identificação mRNAs diferenciais e comparação e para a estimativa de proporção de subtipos de células PWB.

resultados

Os genes diferencialmente expressos (genes dE) entre o cancro do pulmão /doentes pulmonares associadas à inflamação e controles saudáveis ​​foram reproducibly identificadas em diferentes conjuntos de dados. Para estes genes DE observadas em doenças pulmonares cancerosas de pulmão /associadas a inflamação, mais do que 90,2% eram diferencialmente expressos entre as células mielóides e células linfóides, com, pelo menos, 96,8% tendo instruções coerente de regulação (para cima ou para baixo-regulamentos) em células mielóides em comparação com as células linfóides, explicáveis ​​por as populações deslocadas de subtipos celulares PWB sob as condições de doença. A comparação dos genes DE para o câncer de pulmão e doenças pulmonares associadas à inflamação mostrou que os genes que se sobrepõem foram 100% consistente no sentido de direção da regulação.

Conclusões

Os mRNAs de sangue diferencial observado em câncer de pulmão e em doenças pulmonares associadas à inflamação foram semelhantes, ambos refletindo principalmente a diferença entre células mielóides e células linfóides predominantemente determinadas por mudanças populacionais celular PWB. Assim, a estratégia de comparar o cancro com controles saudáveis ​​pode fornecer pouca informação da capacidade dos candidatos a biomarcadores identificados no câncer de discriminação de doenças pulmonares associadas à inflamação

Citation:. Hong G, Chen B, Li H, Zhang W, Zheng T, Li S, et al. (2014) Similar Fonte do Diferencial Sangue mRNAs no câncer de pulmão e de doenças inflamatórias pulmonares: Apela a uma melhor estratégia para identificar biomarcadores de câncer-específicas. PLoS ONE 9 (9): e108104. doi: 10.1371 /journal.pone.0108104

editor: Yan Zhang, Harbin Medical University, China

Recebido: 10 de julho de 2014; Aceito: 18 de agosto de 2014; Publicação: 22 de setembro de 2014

Direitos de autor: © 2014 Hong et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Data Availability:. O autores confirmam que todos os dados subjacentes às conclusões estão totalmente disponíveis sem restrições. Todos os conjuntos de dados de expressão de genes analisados ​​neste estudo estão disponíveis a partir da Expressão Gênica Omnibus (GEO) do banco de dados (números de acesso GSE42826, GSE42830, GSE20189, GSE19314, GSE28623, GSE28490, GSE28491)

Financiamento:. Este trabalho é apoiado pela National Science Foundation Natural da China (Grant Nos 91029717,81071646,81372213,81201702 e 81.201.822;. https://www.nsfc.gov.cn). O financiador não teve nenhum papel no desenho do estudo, recolha e análise de dados, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

o câncer de pulmão é um dos tipos de câncer mais comuns [1]. A detecção precoce do cancro do pulmão é crucial para evitar atraso no tratamento e melhorar a sobrevivência. Para encontrar biomarcadores de diagnóstico de cancro do pulmão para aplicação clínica não-invasiva, os investigadores estudaram exaustivamente as alterações de expressão de genes no sangue periférico inteiro (PWB) ou células mononucleares do sangue periférico (PBMC) [2] – [6]. Embora algumas assinaturas de expressão de genes à base de sangue têm sido relatados para ter um bom desempenho no cancro do pulmão discriminador de controlos saudáveis ​​[2] – [4], que normalmente falta de reprodutibilidade entre laboratórios. Mais importante, alguns estudos têm avaliado se as assinaturas de expressão de genes à base de sangue identificados têm a capacidade de distinguir o cancro do pulmão de doenças associadas a inflamação do pulmão, incluindo mas não se limitando a sarcoidose, a pneumonia e a tuberculose, que têm características clínicas e histológicas semelhantes com cancro do pulmão [6]

Supõe-se que os leucócitos periféricos são a fonte dominante do ARNm em amostras PWB [7].; no entanto, os sinais de mRNA diferencial observadas em amostras PWB de pacientes com câncer, em comparação com controles saudáveis ​​podem refletir mudanças nos subconjuntos em células do sangue periférico. Muitos estudos descobriram que, no PWB de doentes com cancro, a proporção de células sanguíneas originado a partir da progenitora mielóide (referidas como células mielóides por simplicidade) aumenta, enquanto a proporção de células sanguíneas originado a partir do progenitoras de linfócitos (referido como linfóide células para simplicidade) diminui [8] – [13]. As mudanças proporcionais (ou turnos subpopulação) dos tipos de células no PWB poderia afetar os perfis de amostras PWB câncer de expressão de genes em comparação com controles saudáveis ​​[14], [15]. No entanto, até que ponto as mudanças nas populações de células de sangue contribuem para as mudanças de expressão diferencial de genes observadas em amostras PWB câncer de pulmão ainda é incerto. Como um factor complementar, subpopulação semelhante desloca em células sanguíneas também foram observados em muitas doenças pulmonares associadas a inflamação [16] – [18]. Portanto, a elucidação da fonte dos ARNm diferenciais em amostras PWB de doenças pulmonares associadas a inflamação é necessário para avaliar se as assinaturas de expressão do gene determinados a partir PWB cancro do pulmão em comparação com controlos saudáveis ​​têm a capacidade de distinguir do cancro de outro pulmonar associada à inflamação doenças.

neste estudo, utilizando perfis de expressão de três genes de amostras de PWB de pacientes com câncer de pulmão, que mostrou que os genes diferencialmente expressos (genes dE) detectadas a partir de diferentes conjuntos de dados foram significativamente reprodutível. Através da aplicação de um algoritmo de desconvolução, que mostrou que a proporção de células mielóides e aumentou a proporção de células linfóides diminuiu em amostras PWB cancro do pulmão. Nós ainda mostrou que os genes DE entre amostras PWB de cancro do pulmão e os controlos saudáveis ​​foram altamente consistentes com os genes de Entre a células mielóides e células linfóides, apoiando a possibilidade de que os ARNm diferenciais observados em amostras PWB cancro do pulmão foram definidas por ARNm diferenciais entre mielóide e células linfóides em amostras PWB de pacientes com câncer de pulmão. Especialmente, os genes DE mais pronunciadas entre as amostras PWB de câncer de pulmão e os controles saudáveis ​​tendem a ser definido pelos genes DE entre as células mielóides e células linfóides. Os mesmos fenômenos foram observados para várias doenças pulmonares associadas à inflamação. Portanto, pode ser difícil de usar assinaturas de expressão gênica PWB desenvolvidas a partir de cancro do pulmão em comparação com controlos saudáveis ​​como potenciais candidatos a biomarcadores para distinguir o câncer de doenças pulmonares associadas à inflamação. Para desenvolver biomarcadores específicos de diagnóstico para o câncer, estudos futuros podem se concentrar na comparação direta entre perfis de expressão gênica baseada no sangue de subtipos de células PWB entre câncer e doenças associadas à inflamação.

Materiais e Métodos

análise de dados microarray

Foram analisados ​​três conjuntos de dados de microarranjos para amostras PWB de cada tipo de doenças pulmonares (Tabela 1), incluindo o cancro do pulmão, sarcoidose, pneumonia e tuberculose. Todos os conjuntos de dados de expressão de genes analisados ​​neste estudo foram baixados da Expressão Gênica Omnibus (GEO) do banco de dados [19]. Para simplicidade, a sarcoidose, a pneumonia e a tuberculose são também referidas como “doenças pulmonares associadas a inflamação”. Amostras em LC60, SCD68, PNU58 e TB63 foram extraídos a partir da série GEO GSE42826 enquanto as amostras em LC46, SCD55, PNU46 e TB54 foram extraídos a partir da série GEO GSE42830. dados de expressão de diferentes estudos para câncer de pulmão e cada doença pulmonar associada à inflamação, ou seja, o LC153, SCD58, PNU26 e TB83, também foram coletadas para avaliação da reprodutibilidade. Os dados normalizados foram baixados do GEO, eo arquivo de anotação plataforma original obtido a partir de GEO para cada conjunto de dados foi usado para anotar as CloneIDs para GeneIDs.

Os dois conjuntos de dados de leucócitos, LEU33 e LEU37, foram usados ​​para medir a abundância de transcritos de células de leucócitos diferentes do PWB humano saudável. Para cada conjunto de dados, os perfis de subtipos de leucócitos humanos saudáveis ​​de expressão de genes foram divididos em dois grupos: um grupo perfilado células mielóides, incluindo monócitos, neutrófilos e eosinófilos, enquanto o outro grupo perfilado células linfóides, incluindo as células T, células NK e células B. A pureza média de cada subconjunto de células foi isolado pelo menos 92% tal como avaliado por citometria de fluxo [20]. Na Tabela 1, “Processo” refere-se ao grupo mielóide, enquanto “Controlo” refere-se ao grupo linfóide.

Detecção de genes DE

O biamostral

t

-test método foi utilizado para identificar os genes dE controlando a taxa de falsos descoberta (FDR) [21] a 5%. Dentro dos conjuntos de dados, um gene DE foi considerado sobre-regulada, se a sua diferença relativa dos níveis de expressão entre o grupo de estudo e controle foi maior do que zero, e um gene DE foi considerada regulada para baixo, se a sua diferença relativa dos níveis de expressão entre o caso e O grupo de controlo foi menor do que zero [22]. Foram definidos três tipos de genes DE:. genes DE entre câncer de pulmão e controles saudáveis, genes de Entre a doenças associadas à inflamação pulmonar e controles e genes DE entre as células mielóides e células linfóides

Avaliação da coerência entre as duas listas de genes dE

Por dois conjuntos de dados, se um gene dE detectada a partir de um conjunto de dados também foi identificado como um gene dE com o mesmo sentido de regulação (para cima ou para baixo-regulação) em outro conjunto de dados, este gene foi considerado consistente em todos os conjuntos de dados. Nós definimos uma pontuação consistência como a percentagem de genes consistentes De em todos os genes DE sobreposição entre dois conjuntos de dados. Ao comparar genes DE de diferentes conjuntos de dados gerados em diferentes plataformas, temos apenas considerados os genes medidos em ambas as plataformas. Em seguida, usando o modelo de distribuição binomial, testamos se a pontuação consistência dos genes DE através de conjuntos de dados poderia ser esperado para ocorrer por acaso. A probabilidade de se observar, pelo menos,

m de De genes cada um com mesmo sentido da regulação através de dois conjuntos de dados de

N

genes selecionados aleatoriamente foi calculado da seguinte forma: (1) em que

P

e

é a probabilidade aleatória (aqui 0,5) de um gene de ter a mesma direcção de regulação através de dois conjuntos de dados. A pontuação de consistência foi considerada significativa para p-valor. 0,05

Estimativa das proporções de células mielóides e células linfóides em PWB

Para determinar se o mielóide e as proporções de células linfóides diferem na PWB de pacientes de doenças pulmonares, que quantifica as proporções de células mielóides e células linfóides documentados na resposta imunitária na base de dados Silico (IRIS) [23] por um processo de desconvolução [24]. Se

B

representa a matriz conhecida de perfis de expressão microarray medidos para uma doença, compreendendo tanto a doença e as amostras saudáveis;

X

representa as proporções de células mielóides e células linfóides; e

Um

representa a matriz conhecida dos níveis de expressão de genes marcadores nas células mielóides e células linfóides, caracterizado por a base de dados da ÍRIS, em seguida, (2)

O objecto de desconvolução é encontrar a solução convolução da equação, que irá dar as proporções do tipo de célula para células mielóides e células linfóides.

Depois de as proporções de células mielóides e células linfóides em cada amostra de um conjunto de dados foram calculados pelo pacote Bioconductor CellMix [25 ], foi utilizada a two-sample

t

-test método para avaliar se as proporções foram significativamente diferentes entre a doença e os controles saudáveis. Um valor de p 0,05 foi considerado significativo. Duas outras assinaturas de expressão específica de células, definidas por Abbas et al. [24] e por HaemAtlas [26], também foram utilizados para avaliar se as mudanças proporção de células mielóides e células linfóides foram reprodutíveis.

genes DE para PWB doença definida pela diferença entre células mielóides e linfóides

células de sangue podem ser agrupados em células mielóides e células linfóides. Portanto, para um gene numa amostra PWB, a expressão pode ser modelado como uma combinação linear de a expressão desse gene em células mielóides e células linfóides respectivamente. Deixe os níveis de expressão médios de um gene em células mielóides e células linfóides ser

b

m

e

b

l

respectivamente, então seu nível de expressão na amostra PWB saudável pode ser modelado como (3) onde

p

m

e

p

l

representam a proporção de células mielóides e células linfóides, respectivamente. Quando a proporção de células mielóides aumenta com Δ

K

sob condição de doença, a proporção de células linfóides irá diminuir em Δ

K

. Assim, o nível do gene na amostra doença PWB expressão pode ser representada como (4)

A diferença entre este gene de doença e amostra saudável expressão é (5)

Com base na hipótese de que as proporções desviadas de células mielóides e células linfóides são o principal factor que contribui para os níveis de expressão diferencial observados em amostras de doença PWB, de acordo com a fórmula (5), na direcção de regulação (para cima ou para baixo-regulação) de um gene dE na doença amostras PWB comparadas com amostras PWB saudáveis ​​devem ser consistentes com a sua direcção de regulação em células mielóides em comparação com células linfóides.

resultados

Reprodutibilidade dos genes dE entre pacientes com câncer de pulmão e controle de indivíduos saudáveis

para determinar se os biomarcadores de mRNA para o câncer de pulmão pode ser reprodutível identificados usando PWB, nós acessados ​​dados de três diferentes experimentos de microarranjos. Ao comparar os genes de vários conjuntos de dados gerados em diferentes plataformas, temos apenas considerados os genes representados em todos os conjuntos de dados (Tabela S1 no arquivo S1). Como mostrado na Tabela 2, com uma FDR 5%, os genes DE detectados a partir de diferentes conjuntos de dados para o cancro do pulmão foram altamente reprodutíveis. Por exemplo, entre os 2029 genes DE identificados a partir do conjunto de dados de LC46, 81,5% (1654) foram também detectados como genes de in o conjunto de dados de LC60, e cada um deles tinha o mesmo sentido de regulação entre os dois conjuntos de dados, que foram obtidos a partir da mesmo estudo. Ao comparar os genes DE identificados a partir de LC60 para os genes DE identificados a partir LC153 que eram de um estudo diferente, 389 genes DE eram comumente detectada, entre os quais 99,2% tiveram as mesmas instruções de regulação através dos dois conjuntos de dados. Da mesma forma, 258 genes DE sobreposta entre os 1372 e 876 genes DE respectivamente, identificados a partir de LC46 e LC153, e 98,8% delas tinham as mesmas instruções de regulação. Com base nas pontuações de consistência, não se poderia esperar a sobreposição entre cada par de conjuntos de dados de câncer de pulmão para ter surgido por acaso (p 2,2 × 10

-16, teste binomial), indicando que os genes DE identificada do PWB para câncer de pulmão foram significativamente reprodutível.

Fonte de genes dE observadas em amostras PWB cancro do pulmão

para determinar se as diferenças nos genes dE identificados a partir de diferentes conjuntos de dados pode ser explicado pelo diferentes proporções de células mielóides e de subconjuntos de células linfóides, foi aplicado o método de expressão do gene de desconvolução [24] para calcular as proporções das células mielóides e células linfóides em cada conjunto de dados de cancro do pulmão e as amostras de controlo saudáveis, utilizando as assinaturas específicas de células documentado na banco de dados IRIS (ver Métodos). Como mostrado na Fig. 1, as proporções de células mielóides foram significativamente mais elevadas em amostras de PWB com cancro do pulmão em comparação com os controlos saudáveis, enquanto que as proporções de células linfóides foram significativamente menores em pacientes com cancro do pulmão (p-valor 0,05,

t

-teste). Uma vez que a estimativa depende da selecção de marcadores específicos do tipo de célula, que também utilizadas as assinaturas específicas de células definidas por Abbas et al. [24] e os genes marcadores caracterizados por HaemAtlas [26] para o desconvolução. Os resultados também mostraram que as estimativas das proporções de células mielóides e células linfóides foram significativamente mais elevada e mais baixa, respectivamente, em amostras PWB com cancro do pulmão em comparação com os controlos normais (p-valor 0,05,

t

-teste).

As proporções estimadas de células mielóides e linfóides no câncer de pulmão e as amostras PWB saudáveis ​​para cada conjunto de dados. * Denota diferença estatisticamente significativa (P 0,05). Abreviaturas são os mesmos que na Tabela 1.

Para analisar melhor se os genes DE observadas em amostras PWB câncer de pulmão pode ser definido por mRNAs diferenciais entre as células mielóides e células linfóides, foram comparados os genes DE identificadas entre pulmonar cancro e controlos saudáveis ​​com os genes dE identificados em células mielóides em comparação com as células linfóides. Nós definimos uma lista confiável de genes DE para o câncer de pulmão e de células mielóides, respectivamente. A lista de genes DE para o cancro do pulmão foi definida como os genes DE detectados em todos os três conjuntos de dados com instruções coerente de regulação, que incluiu 190 genes DE (Tabela S2 no arquivo S1). Para incluir o maior número de genes DE entre as células mielóides e células linfóides quanto possível, definimos os genes DE para células mielóides em comparação com células linfóides, combinando duas listas de genes DE identificadas a partir de dois conjuntos de dados de leucócitos e excluir esses genes DE com orientações inconsistentes de regulação em todo os dois conjuntos de dados. A lista resultante incluiu 5042 genes DE (referidas como a lista gene M-L DE, para simplificar). A lista integrada gene de ML DE era fiável, como os genes DE identificadas a partir dos dois conjuntos de dados de leucócitos foram significativamente reprodutível: usando um FDR 5%, 5069 e 7266 genes de Entre a células mielóides e células linfóides foram identificados, respectivamente, a partir do LEU33 e conjuntos de dados LEU37 e 4186 dos genes dE foram incluídos em ambas as listas, 97,1% dos quais tinham as mesmas instruções de regulação através dos dois conjuntos de dados, o que era pouco provável que seja observado por acaso (p 2,2 × 10

-16, teste binomial).

Entre os 190 genes dE consistentemente identificados no câncer de pulmão, 94,7% foram incluídos na lista de genes ML dE e todos eles tinham as mesmas instruções de regulação como em células mielóides contra células linfóides, que não poderiam ser esperados para ocorrer por acaso (p 2,2 × 10

-16, teste binomial). Isto indica que os genes DE específicos para amostras de cancro do pulmão são predominantemente determinada pela mudança na população de células mielóides e células linfóides e, principalmente, reflecte a diferença entre a expressão destes dois tipos de células. No entanto, 10 dos 190 genes DE definidos para o cancro do pulmão não foram incluídos na lista gene ML DE, provavelmente devido à incompletude da lista de genes DE entre as células mielóides e células linfóides, que só foi derivado de dois conjuntos de dados [27] . Como evidência para esta possibilidade, adicionalmente avaliado se estes genes DE 10 tinha a tendência de expressão diferencial em qualquer um dos dois conjuntos de dados de leucócitos. Descobrimos que, 4 dos 10 genes DE definidos para o cancro do pulmão tende a ser expressa de forma significativa (com um p-valor não ajustado 0,05) entre as células mielóides e células linfóides e todos eles tinham as mesmas instruções de regulação como em células mielóides em comparação com células linfóides, o que era improvável que isso aconteça por acaso (p 2,2 × 10

-16, teste binomial). Ao relaxar o p-valor não ajustado para 0,1, 6 dos 10 genes DE definidos para o cancro do pulmão eram genes DE entre as células mielóides e células linfóides com as mesmas instruções de regulação. Notavelmente, os genes de Do conjuntos de dados com cancro do pulmão com as diferenças mais significativas são mais susceptíveis de ser definidos pela ARNm diferenciais entre células mielóides e células linfóides. Todos os 10 mais significativamente genes DE definidos para o cancro do pulmão foram incluídos na lista gene DE M-L, e todos eles tinham as mesmas instruções de regulação, como na célula mielóide contra conjuntos de dados de células linfóides. Entre os 100 melhores genes mais significativos DE definidos para o câncer de pulmão, 96 tiveram expressão significativamente diferentes em células mielóides e células linfóides, todos com as mesmas instruções de regulação como em células mielóides em comparação com células linfóides (valor-p 2,2 × 10

-16, teste binomial). Estes resultados sugerem ainda que a mudança da população mielóide /linfóide era susceptível de constituir a fonte dos genes de Do pacientes com câncer de pulmão em comparação com controles saudáveis.

Fonte de genes DE observados em PWB de doenças pulmonares associadas à inflamação

Porque a resposta das células do sistema imunológico para a inflamação pode ser representado por mudanças nas populações de células do sangue [14], também compararam os genes dE identificados a partir de várias doenças pulmonares associadas a inflamação para os genes dE definidos para células mielóides. Com base na análise de três reprodutibilidade PWB conjuntos de dados de expressão de genes para cada uma das doenças pulmonares associadas a inflamação (ver Métodos), os genes DE identificados a partir de diferentes conjuntos de dados de cada doença pulmonar associada à inflamação reprodutíveis foram significativamente (Tabela 3).

Para cada uma das três doenças pulmonares associadas à inflamação, nós também definiu uma lista confiável de genes dE. Com um FDR 5%, 441 genes que foram diferencialmente expressos de forma significativa em todos os três conjuntos de dados de sarcoidose com as mesmas indicações de regulação foram definidos como genes de DE para sarcoidose. Da mesma forma, 550 e 34 genes foram definidos como genes DE para tuberculose e pneumonia, respectivamente. Entre os 441 genes DE definidos para a sarcoidose, 90,2% (398) sobreposto com os genes M-L DE e 97,0% deles tinham as mesmas instruções de regulação com respeito, como nas células mielóides contra células linfóides. O número de genes DE sobreposição entre a tuberculose genes DE e genes M-L DE era 499, entre os quais 97,0% eram consistentes em suas direções de regulação. Em pneumonia genes DE, 91,2% (31) dos 34 genes DE foram incluídos na lista gene M-L DE, e apenas um gene tinha uma direções inconsistentes de regulação na lista gene DE M-L. Todas as pontuações de consistência sugeriu que os dados não puderam ser observados por acaso (p 0,05, teste binomial).

Deconvolution de perfis de expressão gênica também verificou que as proporções de células mielóides e células linfóides nos conjuntos de dados para doenças pulmonares associadas a inflamação alterados, com as proporções de células mielóides significativamente aumentada e as proporções de células linfóides significativamente diminuída em amostras de doen a pulmonar associada a inflamação em comparação com controlos saudáveis ​​(Fig. 2). Isto sugeriu que a expressão diferencial de genes observadas no PWB transcriptoma de doenças pulmonares associadas a inflamação, também tendiam a ser predominantemente definido por ARNm diferenciais entre células mielóides e células linfóides.

As estimativas das proporções de células mielóides e linfóides em sarcoidose , pneumonia e tuberculose e amostras PWB saudáveis ​​para cada conjunto de dados. * Denota diferença estatisticamente significativa (P 0,05). Abreviações são os mesmos que na Tabela 1.

A comparação entre o cancro do pulmão e doenças pulmonares associadas a inflamação

Como descrito acima, os genes DE observadas em ambos cancro e de doenças pulmonares associadas a inflamação tendiam a ser predominantemente originado a partir de populações de células mielóides deslocado e linfóides, sugerindo que os genes dE pode ser consistente entre eles. Consequentemente, comparou-se os genes DE consistentes definidos para o cancro do pulmão para os genes DE consistentes definidos para cada doença pulmonar associada à inflamação. Para os 190 genes DE definidos para o cancro de pulmão, 75, 104 e 7 foram incluídos nos 441, 550 e 34 genes DE definidos para a sarcoidose, a pneumonia e a tuberculose, respectivamente. Todos eles tinham as mesmas instruções de regulação no que diz respeito às suas instruções nas doenças pulmonares associadas à inflamação correspondentes, os quais não puderam ser observados por acaso (p 0,05, teste binomial). Em seguida, comparados directamente os genes DE detectados entre o cancro do pulmão e cada doença pulmonar associada a inflamação, respectivamente. Com um FDR 5%, foram identificados alguns genes de DE entre o cancro do pulmão e cada doença associada a inflamação. Apenas um gene DE era comumente identificada entre câncer de pulmão e amostras sarcoidose da série GEO GSE42826 e GSE42830, a partir do qual 28 e 30 genes foram identificados DE respectivamente. Foram identificados cinco e 94 genes DE entre câncer de pulmão e as amostras de tuberculose da série GEO GSE42826 e GSE42830 respectivamente, os quais compartilhou apenas um gene. Extremamente, não foram identificados genes DE entre câncer de pulmão e as amostras de pneumonia da série GEO GSE42830. Estes resultados verificou-se que os genes De em câncer de pulmão e doenças pulmonares associadas à inflamação eram susceptíveis de ser definidos por suas populações de células diferentes, em vez de revelar diferenças nas condições de doença.

Discussão

A selecção candidato de biomarcadores de ARNm do sangue à base de entre os genes mais significativos de em amostras de sangue cancro, em comparação com os controlos é uma estratégia comum [28] – [30]. No entanto, nossos resultados sugerem que esta estratégia para o cancro do pulmão distintiva de doenças pulmonares associadas à inflamação pode produzir resultados enganosos. Nossos resultados mostraram que os genes DE detectados a partir de vários conjuntos de dados PWB para o câncer de pulmão e doenças pulmonares associadas à inflamação foram predominantemente determinada por turnos subpopulação de células mielóides e linfóides e, principalmente, refletiu a diferença de expressão entre as células mielóides e células linfóides. A comparação entre os genes DE consistentemente identificados a partir de cancro do pulmão e de cada doença pulmonar associada à inflamação mostrou ainda que os genes DE sobrepostas em amostras de pacientes do PWB estes dois grupos de doenças eram altamente consistente no sentido da regulação. Nossos resultados também mostraram que, em amostras PWB para o cancro do pulmão em comparação com controles saudáveis, os mais graduados genes DE eram mais propensos a ser determinado pela diferença de expressão entre as células mielóides e células linfóides, refletindo mudanças populacionais em células mielóides e células linfóides. Porque PBMC incluem os linfócitos (células T, células B e células NK e monócitos), os genes DE observado em PBMC de pacientes com tumor poderia também reflectem principalmente deslocados subpopulações de células mielóides e células linfóides. Portanto, relataram biomarcadores à base de sangue por comparação de perfis de expressão de genes para os pacientes de cancro e controlos saudáveis ​​[4], [30] – [32] pode ter reduzido de energia no cancro distintiva da doença associada a inflamação, porque eles são definidas por genes de Entre a mielóide e células linfóides que fará com que as mudanças de expressão semelhantes em doenças pulmonares associadas à inflamação.

por outro lado, embora as indicações de regulação dos genes de em câncer de pulmão e doenças pulmonares associadas à inflamação em comparação com controles saudáveis ​​eram quase a mesma, não foi possível excluir a possibilidade de que a extensão da subpopulação desloca em células mielóides e linfóides podem ser diferentes entre o cancro do pulmão e os doentes com doenças pulmonares associadas a inflamação, o que pode causar diferença subtil da expressão do gene entre o cancro e doenças pulmonares associadas a inflamação . Bloom et ai. identificaram 144 genes que poderão distinguir a tuberculose por câncer de pulmão [6]. Entre estes 144 genes, 59 foram incluídos nos genes analisados ​​no nosso estudo. Verificou-se que 47 dos 59 genes foram detectados como significativa entre as células mielóides e células linfóides com um FDR 5%, indicando que esta assinatura 144 para o gene era susceptível de ser influenciada pelas populações deslocadas de células mielóides e linfóides. À medida que a assinatura foi relatado para ser capaz de distinguir o cancro do pulmão de tuberculose, este resultado pode também sugerem que podem existir diferenças na extensão da subpopulação desloca entre o cancro do pulmão e doenças associadas à inflamação. Considerando a influência forte e semelhante de mudanças subpopulação em mielóide PWB e células linfóides sobre as mudanças de expressão em cancro e as doenças associadas à inflamação, que sugeriu que um desenho de estudo adequado para encontrar biomarcadores de diagnóstico específicos de câncer poderia ser a de comparar os dois a subpopulação desloca em células mielóides e células linfóides e perfis de expressão de genes entre o cancro e doenças associadas a inflamação.

Outra possibilidade é que os subconjuntos de células de sangue periférico podem exibir diferentes padrões de expressão de genes entre estados saudáveis ​​e doentes de cancro [33]. Na verdade, Showe e seus colegas relataram que uma assinatura de 29 genes identificados a partir de PBMC foi promissora em distinguir o cancro do pulmão de doença pulmonar não maligno [3]. Embora a falta de validação em estudos independentes [2], esta assinatura pode sugerir a exequibilidade de identificação de biomarcadores de cancro específicos de subtipos celulares PWB como PBMC são compostos principalmente por linfócitos. Estudos recentes também demonstraram que alguns genes estimulados com interferão (ISGs) são significativamente regulada negativamente em células T e células B do sangue de pacientes com melanoma, cancro da mama e cancro gastrointestinal [34], [35]. Por outro lado, ISGs tendem a ser significativamente sobre-regulada em doentes com doenças associadas a inflamação, tais como o LES [36], o que sugere uma possível estratégia para distinguir os tipos de doenças. Nós exploramos o potencial desta estratégia através de dois conjuntos de dados que incluem subconjuntos de linfócitos de SLE e sangue saudáveis ​​(Tabela S3 no arquivo S1). Dos 190 genes DE definidos para o cancro do pulmão, obtivemos dois genes que eram menos propensos a ser diferencialmente expressos entre células mielóides e linfóides (com um valor de p 0,2), um dos quais foi significativamente regulada nas células B e células T CD4 + de pacientes com LES em comparação com controles saudáveis ​​(Tabela S4 no arquivo S1). Isto sugere que a futura identificação de biomarcadores de amostras PWB tumor pode ser desenvolvida através da comparação de câncer e subconjuntos de células inflamação diretamente.

Informações de Suporte

arquivo S1.

Tabela S1-S4. Tabela S1. Número de genes compartilhados entre diferentes plataformas; Tabela S2. Os 190 genes DE definidos para o cancro do pulmão; Tabela S3. Conjuntos de dados de lúpus eritematoso sistêmico; Tabela S4. expressão específica tipo de célula no lúpus eritematoso sistêmico

doi:. 10.1371 /journal.pone.0108104.s001

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