Abstract

desidrogenase gliceraldeído-3-fosfato (GAPDH) é muitas vezes usada como um marcador de limpeza estável para a expressão do gene constante. No entanto, os níveis de transcrição de

GAPDH

pode ser altamente regulado para cima em alguns tipos de câncer, incluindo câncer de pulmão de células não pequenas (NSCLC). Usando um banco de dados microarray disponível publicamente, identificamos um grupo de genes cujos níveis de expressão em alguns tipos de câncer são altamente correlacionadas com a

GAPDH

-regulação. A maioria dos genes identificados são dependentes do ciclo de célula (

GAPDH

Associado do ciclo celular, ou GACC). O padrão de sobre-regulação de

GAPDH

genes associados positivamente em NSCLC é semelhante à observada em culturas de fibroblastos cultivadas sob condições que induzem anti-senescência. A análise dos dados demonstrou que up-regulada

níveis de GAPDH

estão correlacionadas com a expressão do gene aberrante relacionada tanto glicólise e gluconeogénese vias. A regulação negativa da frutose-1,6-bisfosfatase (FBP1) na gluconeogénese em conjunto com a regulação positiva da maioria dos genes glicolíticos está intimamente relacionado com a expressão elevada de

GAPDH

nos tumores. Os dados apresentados demonstram que a sobre-regulação de

GAPDH

genes associados positivamente é proporcional à fase de diversos tumores malignos e está associada com um prognóstico desfavorável. Assim, este trabalho sugere que os genes GACC representam um potencial nova assinatura para identificação estágio do câncer e prognóstico da doença

Citation:. Wang D, Moothart DR, Lowy DR, Qian X (2013) A expressão de gliceraldeído-3- fosfato desidrogenase Associated Ciclo celular (GACC) Genes se correlaciona com câncer em estágio and Poor sobrevida em pacientes com tumores sólidos. PLoS ONE 8 (4): e61262. doi: 10.1371 /journal.pone.0061262

editor: Jonathan A. Coles, da Universidade de Glasgow, Reino Unido

Recebido: 31 de dezembro de 2012; Aceito: 08 de março de 2013; Publicação: 19 de abril de 2013

Este é um artigo de acesso aberto, livre de todos os direitos autorais e pode ser livremente reproduzido, distribuído, transmitido, modificado, construído em cima, ou de outra maneira usado por qualquer pessoa para qualquer finalidade lícita. O trabalho é feito disponível sob a dedicação de domínio público da Creative Commons CC0

Financiamento:. Esta pesquisa foi apoiada em parte pelo Programa Intramural Research, National Institutes of Health, National Cancer Institute, Centro de Pesquisa do Câncer. Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. DW é o investigador de W2MOTIF, LLC, e DRM é o funcionário da American Qualex, Inc. DW e DRM ter apresentado um pedido provisório de patente dos Estados Unidos que se baseia o presente trabalho (US 61.732.943). Isto não altera a adesão dos autores para todas as políticas de PLoS One sobre os dados e materiais de compartilhamento.

Introdução

Embora o gene que codifica a desidrogenase gliceraldeído-3-fosfato (GAPDH) é frequentemente usado como um marcador para a expressão estável do gene constitutivo, a sua expressão não é sempre constante, especialmente no cancro. Por exemplo, em um estudo do cancro do pulmão de células não pequenas (NSCLC),

GAPDH foi o menos estável das 6 genes de “referência” examinados [1]. Esta enzima glicolítica de limpeza tem sido implicado em várias funções e foi encontrado ser sobre-expressos em certos cancros [2].

mais de 50 anos atrás, Warburg a hipótese de que o crescimento do cancro é facilitada por tumores que geram a energia através da glicólise aeróbica [3]. Recentes estudos destinados a avaliar esta hipótese demonstraram que as células cancerosas se adaptaram seu metabolismo para facilitar a absorção e incorporação de nutrientes na biomassa necessária para produzir novas células [4]. desenvolvimento e progressão do tumor são de facto correlacionada com a absorção de glucose melhorado e /ou o metabolismo da glucose aberrante [5] – [8]. O ambiente hipóxico nos quais residem células tumorais conduz a um aumento no metabolismo glicolítico. Como um componente intermediário chave da glicólise, GAPDH poderia servir um papel importante no desenvolvimento de células cancerosas e a progressão do tumor. Embora seja sabido que a maioria das enzimas glicolíticas, incluindo GAPDH, são activados e altamente expresso para responder à privação de oxigénio no tumor [9], o papel de sobre-regulada GAPDH em NSCLC permanece obscura. Em um cenário possivelmente-relacionadas com o cancro, GAPDH foi encontrado para ser um regulador pró-sobrevivência à morte celular independente de caspase (CICD) [10].

No estudo atual, um banco de dados microarray publicamente disponível foi utilizado para identificar genes dependente do ciclo celular que se correlacionam com

GAPDH

aumento da regulação e da atividade anti-apoptótica. Esta análise identificou um conjunto de genes de assinatura baseados no ciclo celular, designada

genes GAPDH

associada ao ciclo celular (GACC), cujo aumento da regulação está correlacionada com a agressividade de vários tipos de tumor e seu prognóstico desfavorável. Identificação de genes GACC podem ser úteis nos esforços que visam elucidar as vias que ligam o metabolismo de carboidratos com o desenvolvimento de células de câncer de base do ciclo celular, o que pode levar às metas de câncer romance baseado em padrões de expressão gênica GACC em cancros.

Resultados

Up-regulação da

Ciclo GAPDH

celular associada (GACC) genes em cancro do pulmão de células não pequenas (NSCLC)

Um NSCLC conjunto de dados de expressão gênica integrada, com base no Affymetrix GeneChip Human Genome U133 mais 2,0 array, foi criado a partir de três coortes independentes que foram baixados diretamente do banco de dados European Bioinformatics Institute ArrayExpress disponível publicamente: e-GEOD-18842, e-GEOD-19188 e e-GEOD-19804. O conjunto de dados combinado, designado toda a coorte, consistiu de 174 CPNPC e 156 tecidos de controle. A análise preliminar sugeriu a transcrição de alguns genes do ciclo celular no conjunto de dados NSCLC pode se correlacionam com a transcrição da

GAPDH

. Dado o papel da GAPDH na glicólise, este achado incentivou uma análise mais aprofundada gene perfil de expressão dos tumores para a relação entre o metabolismo de carboidratos e regulação do ciclo celular.

análise Gene expressão de correlação identificados muitos genes cuja sobre-regulação nos tumores está estreitamente correlacionada com a expressão

GAPDH

. Especificamente, no interior da coorte cancro, 341 genes sobre-regulada foram identificados com uma

GAPDH

expressão coeficiente de correlação maior do que ou igual a 0,6. Destes, 117 genes (34%) são descritos como ciclo celular relacionados com base na terminologia processo biológico Gene ontologia. No original 2,0 matriz Genoma GeneChip humano U133 Plus com 54,613 sondas, apenas 2044 genes relacionados (3,7%) são associados com Gene termo ontologia processo biológico “ciclo celular”, o que implica mais do que um enriquecimento de 9 vezes de genes relacionados com o ciclo celular nos tumores. Uma percentagem ainda maior de genes relacionados com o ciclo celular (18/26, 69%; um enriquecimento de 17 vezes para os genes relacionados com o ciclo celular) são encontrados quando o coeficiente de correlação é definida mais rigorosamente, em maior ou igual a 0,72 (Tabela 1). Estes genes são designados aqui como genes

GAPDH

associada ao ciclo celular (GACC). Os genes em proteínas lista codificam relacionadas com G1 /S e /ou G2 /M transições de fase (

FOXM1, CDCA3 (Tome-1), CCNB2 (B2 ciclina), BIRC5, CCNB1 (ciclina B1), CDC45, PRC1 Comprar e

CCNA2 (ciclina A2)

) e proteínas envolvidas em processos de mitose (

NCAPD2, TPX2, AURKB, PSMD2, KIF4A, KIF2C, UBE2S e FAM83D

).

KPNA2 (importin alpha 1 |) e

CDKN3

(

inibidor da quinase dependente da ciclina 3

) também são ciclo-relacionado celular. A parte superior classificou

GAPDH

genes associados positivamente nesta classe incluem

triosefosfatoisomerase

1 (

TPI1

) e

glicose-6-fosfato isomerase

(

GPI), cada uma das quais codifica uma enzima glicolítica chave. Assim, apenas 6 dos 26 genes na lista (

CENPA

,

RAD51AP1

,

SLC2A1

,

KIF4A, RFC4 e RRM2

) pode não ser designadas como relacionadas com o ciclo celular ou a glicólise. Pelo menos um subconjunto destes seis genes não pode realmente ser excepções, como CENPA é uma proteína essencial para sujeitos centromérica alterações dependentes do ciclo celular [11]. Há também alguma evidência que sugere RAD51AP1 pode contribuir para o crescimento neoplásico [12], enquanto que SLC2A1 está envolvida no transporte de glucose relacionada glicólise. Finalmente, KIF4A está implicado na condensação cromossoma e de segregação durante a mitose [13], RFC4 é essencial para a proliferação do antígeno nuclear celular (PCNA) síntese dependente de ADN [14], e RRM2 codifica ribonucleótido redutase M2, que catalisa a formação de desoxirribonucleótidos de ribonucleótidos em uma forma dependente do ciclo celular [15]. Em suma, duas classes de genes foram identificados na lista. Classe I consiste em genes relacionados com vias metabólicas de glicose, enquanto classe II abrange genes relacionadas com o ciclo celular.

A classificação mais alta genes GACC são altamente associados à via regulada pelo fator de transcrição forkhead Box M1 (

FoxM1

,

r

= 0,77) em NSCLC. A Tabela 2 lista os genes na via de FoxM1 em que a sua expressão está relacionada com a G2 /M progressão, a segregação cromossómica, e citocinese. O

valores r

entre a expressão da maioria destes genes (19/29, 68%) e a expressão de

GAPDH

na lista estão acima de 0,6.

cento e vinte e três genes regulada para baixo, tendo um coeficiente de correlação inferior a ou igual a -0,6, foram identificados em NSCLC no decurso da análise dos dados (dados não mostrados). Nenhum dos genes neste grupo são descritos pelo processo biológico Gene ontologia como ciclo celular relacionados.

Em contraste com os tecidos de cancro, a análise dos tecidos de controlo livre de cancro na coorte identificado apenas 5/70 ( 7%) dos genes que se correlacionavam positivamente com

GAPDH

expressão (

R

maior do que ou igual a 0,6). O processo biológico Gene Ontology descreve esses genes como ciclo celular. Os genes do ciclo celular correlacionados incluem

CDK4

(

r

= 0,62) e

CHK1

(

r

= 0,62). Também foram observados estes dois genes a ser altamente expressa nos tecidos de câncer.

Como está implícito pelos resultados acima, para a maioria dos genes GACC altamente expressos nos tumores, houve apenas uma correlação fraca para

GAPDH

e expressão gênica GACC observado nas amostras de tecido de controlo (coeficientes de correlação foram principalmente em 0,2-0,5 faixas). Em contraste, os coeficientes de correlação para os 15 genes GACC maior classificados de os tecidos de cancro foram maiores do que 0,7 (Figura 1). A expressão de genes dentro da via glicolítica (

GAPDH

,

TPI1

e

GPI

) manteve-se altamente correlacionados, tanto no CPNPC e amostras de tecido de controlo não-cancerosas.

Os coeficientes de correlação de

GAPDH

níveis de expressão e

GAPDH

níveis de expressão de genes associados foram calculados no CPNPC (preto, genes selecionados com

r Art 0,7) e controles (branco) são plotados.

TPI1

e

GPI Quais são genes que codificam duas enzimas na glicólise. O restante dos genes codifica as proteínas relacionadas com o ciclo celular.

Up-regulação da

GAPDH

em NSCLC e vias glicólise /gluconeogénese

Os resultados renúncia implica que

GAPDH

expressão pode ser associado com actividades relacionadas com o ciclo celular. Para explorar o relacionamento entre os genes regulados up-GACC no cancro do pulmão e a expressão aberrante, possivelmente, das vias metabólicas de glucose, foram analisados ​​os valores de genes implicados na glicólise e gluconeogénese expressão. A expressão de cada gene em estas vias é regulada para cima ou inalterada, em que as células de tumor, com a excepção de frutose-1,6-bisfosfatase (

FBP1

) (Tabela 3, Figura 2). Aumento da regulação do

GAPDH

é mais estatisticamente significativa entre todos os 10 glicólise (G1-10 na Tabela 3) passos e 4 de bypass (BP1-3 na Tabela 3) etapas gluconeog�ese (1,07 vezes maior e uma cauda t -test

p

= 1.44E-57). Cerca de 75% ou 35% das NSCLC exibe tanto o aumento

expressão GAPDH

e diminuição

expressão FBP1

no conjunto de dados usando a mediana ou valor quartil 25% como ponto de corte. Além disso, a expressão de

GAPDH

e

FBP1

são co-regulados com o aumento da regulação do gene GACC

FoxM1

(

r = 0,77

) em tumores (Figura 3).

A figura mostra os caminhos da glicólise celular e gliconeogênese. texto forma oval representa os metabólitos das vias. GLC = glicose, G6P = Glicose-6-fosfato, F6P = frutose-6-fosfato, F1,6P = frutose-1,6-bisfosfato, GAPD = gliceraldeído 3-fosfato, DHAP = di-hidroxiacetona fosfato, 1,3-BPG = 1, 3-Bisphosphoglyceric ácido, 3PG = Glicerato 3-fosfato, 2PG = Glicerato 2-fosfato, PEP = Phosphoenolpyruvic ácido, Pir = ácido pirúvico, OXA = oxaloacetato. símbolos de genes, estado de regulação (↑ ou ↓ se detectado) e caminho (entre parênteses, G1-10: glicólise passo 1-10, BP1-3: gliconeogênese desvio etapa 1-3) são indicados

Os valores medianos (a) ou valores quartil 25% (B) da expressão do gene são considerados como pontos de corte. Os números do valor superior a ponto de corte (

GAPDH ou FoxM1

) ou menor do que o ponto de corte (

FBP1

) ou várias combinações são traçadas nas duas tumores (preto) e controles (branco).

Relevância da-regulada

GAPDH

positivamente correlacionada genes em NSCLC de regulação da senescência celular

para explorar ainda mais a correlação da sobre-regulação de genes GACC e que de outro

GAPDH

genes em NSCLC positivamente correlacionados, especulamos que o cancro pode surgir em parte a partir de uma redução na regulação normal de senescência por genes associados com o ciclo celular . Estudámos, portanto, os níveis de expressão do gene em células cultivadas em que tinham sido induzidos regulamento anti-senescência, e comparou-os com os genes cujas-regulada expressão foram encontrados para ser positivamente correlacionada com a

expressão GAPDH

na coorte de NSCLC. Esta comparação empregue microarray conjunto de dados E-GEOD-19018, em que a passagem baixa IMR-90 fibroblastos diplóides humanos foram cultivadas em 20% de oxigénio (capacidade replicativa normal) ou de 3% de oxigénio (aumento da capacidade replicativa), depois do que o ARN foi extraído e hibridizadas em microarrays. Quando os principais genes 341

GAPDH

positivamente correlacionadas (

r

maior ou igual a 0,6) identificadas no conjunto de dados NSCLC foram comparados com os dos fibroblastos cultivados, o up-regulada

GAPDH

genes positivamente correlacionados (incluindo pelo menos 34% dos genes GACC), tanto no NSCLC e os fibroblastos cultivados em 3% de oxigénio (baixa tensão de oxigénio e anti-senescência) foram encontrados para ser semelhante (Figura 4). Uma boa correlação (

R

= 0,71) foi observada entre uma relação sinal expressão de cancro /controlo e a proporção de células de cultura 3% de oxigénio /20% de oxigénio na expressão destes genes.

coeficientes de correlação positiva entre a relação sinal de tumor /controle no NSCLC conjunto de dados e relação sinal de 3% de oxigénio /20% de oxigênio cultivadas conjunto de dados de fibroblastos diplóides humanas são plotados.

genes GACC são novos assinaturas genéticas para NSCLC e outros tumores sólidos

Usando vários conjuntos de dados disponíveis para nós, nós avaliamos se os níveis de expressão do gene GACC pode ser relevante para palco e prognóstico do câncer. Como mostrado no mapa de calor trama na Figura 5, o topo do ranking GACC genes, assim como os genes relacionados glicólise, estão agrupados nos tumores. Além disso, esses genes podem ser usados ​​para distinguir os diferentes estágios do câncer.

As linhas de um mapa de calor microarray representam genes com cada coluna dessa linha representando uma amostra diferente (nome da fonte seguido por estado de doença). Os valores de expressão gênica de quatro coortes de CPNPC com diferentes estágios de tumor (I, II, III) (A), carcinomas adrenocorticais (ACC), com graus de tumor (altas ou baixas) (B), cânceres de mama (BC) com diferentes graus de tumor (I, II, III) (C), e carcinoma hepatocelular (HCC) com diferentes estágios de tumor (muito cedo, no início, avançado, muito avançado) e normal do fígado (D) estão agrupados e apresentados por mapa de calor.

Especificamente, os grupos de e-GEOD-19804, que incluem 24 CPNPC com diferentes estágios de tumor (I, II, III) que tinham sido selecionados aleatoriamente a partir da base de dados original (6 fase I, 6 estágio II, e 12 estágio III), são preferencialmente agrupados de acordo com a fase. Cluster 1 é preferencialmente associado a tumores de estádio mais avançado, já que tem 8 fase III (89%) tumores e uma fase II tumor. Por outro lado, o grupo 2, que tem 11 fases I /II (73%) e 4 fase III tumores, é enriquecido para tumores em estágio inicial (Figura 5A).

As coortes de E-GEOD-10927, que incluir 33 tipos de câncer adrenocortical com graus de tumor (alto ou baixo), também pode ser agrupado. O grupo 1 é enriquecida para os tumores de grau elevado, uma vez que tem 13 de alto grau (87%) e 2 tumores de baixo grau. Por outro lado, o grupo 2 é relativamente enriquecido para tumores de baixo grau, como tem 11 baixo grau (61%) e 7 tumores de alto grau (Figura 5B).

As coortes de E-GEOD- 29431, que contêm 28 cancros da mama com graus de tumor (I, II, III), estão agrupados. Quatorze fase I /II e 14 amostras fase III foram selecionados aleatoriamente a partir de dados originais. Cluster 1 tem 8 fase III (73%) e 3 estágio tumores II, enquanto que o grupo 2 tem 11 fases I /II (65%) e 6 estágio III tumores (Figura 5C).

As coortes de E- GEOD-6764, que contêm carcinoma hepatocelular (HCC) e fígado normal, estão agrupados. Cluster 1 é composto quase inteiramente de muito avançado /avançado III HCC (91%), enquanto que o grupo 3 tem, principalmente, muito cedo /tumores precoces (67%). Todos os 8 amostras normais estão em cluster 2 (73%), que também inclui 2 muito precoces e 1 tumores precoces (Figura 5D).

O padrão de agrupamento gene sugere que a expressão genética relacionada GACC pode ser relevante como biomarcadores predizer o prognóstico do câncer. Para avaliar esta possibilidade, os níveis de expressão de genes GACC foram analisados ​​a partir de um conjunto de dados de 442 adenocarcinomas do pulmão [16] e correlacionados com os resultados de sobrevivência de 60 meses. Alta expressão dos melhores classificados genes GACC está associada com a evolução da doença pobres (Figura 6A). Combinando nível de expressão do gene GACC com

GAPDH

nível pode melhorar o poder preditivo do nível do gene GACC sozinho na maioria dos casos (Figura 6B).

(A) coorte Desafio do diretor com 442 adenocarcinomas do pulmão de caArray para análise de sobrevida de Kaplan-Meier. O aumento da regulação de todos superior selecionado classificou gene GACC está associada com mau prognóstico. Combinação de aumento da regulação do

GAPDH

com gene GACC indivíduo melhora o poder de predição (alta expressão do gene GACC e alta

GAPDH

expressão (linha verde)

vs

gene alta GACC expressão sozinho (linha azul)). H = elevada. L = baixa. (B) A significância estatística de análise de sobrevivência de Kaplan-Meier usando gene GACC indivíduo como marcador (

GAPDH-

) ou a combinação dos genes GACC e

GAPDH

(

GAPDH

+) como marcadores. A tabela lista

valores p

de análise qui-quadrado.

Discussão

Neste estudo, foi utilizada uma base de dados microarray disponível publicamente [17] para avaliar transcricional níveis de

GAPDH Comprar e expressão do gene associado em tumores sólidos. Os dados do estudo foram analisados ​​utilizando os Plus2 U133 Affymetrix GeneChip genoma humano ou formatos de matriz U133A, que são comumente usados ​​para a detecção de expressão do gene. A análise dos dados se baseou em uma coorte NSCLC maior (total de 330 amostras) que combinou dados independentes de várias fontes. Nossa identificação de alterações estatisticamente significativas na

expressão GAPDH

em tumores permitiu a avaliação do perfil de expressão gênica que se correlacionou com a de

GAPDH

.

Os níveis elevados de GAPDH foram observado na transformação induzida pelo oncogene [18], a angiogénese [19] e a função anti-apoptótica [20] – [22]. Em outros estudos, no entanto, de GAPDH foi implicada na promoção da apoptose [23] – [25]. A razão para este paradoxo é mal compreendida [26]. O trabalho de Barbini [27] sugeriu que a localização subcelular diferencial da GAPDH pode contribuir para as suas actividades biológicas opostas em hepatócitos apoptóticos e proliferam. As diferentes funções de GAPDH pode também ser regulada por vários níveis de modificação pós-tradução da proteína [28].

A análise mostra que os perfis de gene GACC-regulação é proporcional ao anti-senescência no perfis nos tumores, em vez de correlacionando-se com a promoção da senescência ou apoptose. Identificámos um grupo de genes para os quais a expressão do mRNA correlaciona fortemente com

expressão de GAPDH

em células tumorais. De um modo geral, duas dessas classes de genes foram identificados nos tumores. Classe I consiste em genes relacionados com vias metabólicas. A parte superior classificou

GAPDH

genes associados positivamente nesta classe incluem

triosefosfatoisomerase

1 (

TPI1

) e

glicose-6-fosfato isomerase

(

GPI), cada uma das quais codifica uma enzima glicolítica chave. Classe II abrange genes relacionadas com o ciclo celular que normalmente codificam proteínas envolvidas no G2 M transição /e regulação do ciclo celular fase M. Destes, a proteína mais informativo parecia ser factor de transcrição forkhead Caixa de M1 (FoxM1), um elemento crucial para a regulação do ciclo celular [29] e um regulador importante da metástase tumoral [30].

FoxM1

genes associados

CCNB2

(

r

= 0,75),

CENPA

(

r

= 0,75),

AURKB

(

r

= 0,73),

BIRC5

(

survivin r

= 0,73),

Nek2

(

r

= 0,69) estão entre os principais genes GACC. A proteína nuclear CENPF, que é um alvo transcricional de FoxM1 (

CENPF

,

R

= 0,67), regula o posto de montagem eixo para assegurar a estabilidade adequada cromossoma e de segregação durante a mitose [31]. Up-regulação destes genes está consistentemente associada com alta expressão de

GAPDH

.

O mecanismo pelo qual GAPDH e FoxM1 podem ser co-regulação não é clara. A fim de desencadear eventos relacionados com o ciclo celular, é possível que ambos GAPDH e FoxM1 translocar desde o citoplasma para o núcleo em células cancerosas. translocação nuclear de GAPDH pode ser regulada por acetilação [32]. FoxM1 é localizada predominantemente no citoplasma no G1 tarde e fases S. translocação nuclear de FoxM1 ocorre apenas antes da progressão para a fase G2 /M do ciclo celular e requer uma actividade dentro da via Raf /MEK /MAPK sinalização [33]. Ambos GAPDH e FoxM1 co-translocar para o núcleo durante a fase de transição G2 /M, através da sua interacção com outras proteínas. Neste processo, KPNA2 (importin alpha 1) podem interagir com GAPDH dado que o coeficiente de correlação de

expressão KPNA2

com

GAPDH

em NSCLC é 0.75.

genes GACC são regulados positivamente em células com 3% de incubação de oxigénio, que têm uma maior capacidade de replicação (anti-senescência) do que os cultivados em 20% de oxigénio. Este resultado está de acordo com estudos recentes demonstram que a depleção de GAPDH muda células tumorais humanas para um fenótipo senescente [34]. experimentos de resgate que trabalham metabólica e modelos genéticos confirmaram que GAPDH tem funções reguladoras importantes que apontam metabolismo energético e redes do ciclo celular. Em suma, nossos dados sugerem que a GAPDH serve um papel fundamental na regulação do ciclo celular e senescência celular durante o desenvolvimento de células cancerígenas.

Além de NSCLC, o aumento da regulação do

GAPDH Comprar e genes associados , incluindo genes GACC, foi observado em outros tipos de tumores. Os resultados sugerem que a transcrição de GAPDH em tumores é um passo importante no desenvolvimento do cancro, em que pode contribuir para aumentar a proliferação celular relacionada com o ciclo celular. Este processo pode também incluir a glicólise e gluconeogénese aberrante, como a maioria dos genes em ambos os percursos são regulados positivamente. No entanto, o gene gliconeogênese

FBP1

é regulada para baixo nos tumores. Durante o metabolismo da glicose normal, o excesso de GAPDH é continuamente metabolizado pela glicólise para ácido pirúvico, o qual é então convertido por FBP1 a frutose-1,6-bifosfato durante a gluconeogénese. No cancro, a regulação negativa de FBP1 pode resultar na acumulação de GAPDH no citoplasma e podem também causar excesso de translocação para o núcleo de GAPDH. Down-regulação da FBP1 em células cancerosas tem sido relatada recentemente [35], [36]. FBP1 é considerado um gene supressor de tumor em células de cancro gástrico e sub-regulação de FBP1 que é mediada por hipermetilação do promotor é encontrado no carcinoma hepatocelular humano e do cancro do cólon. A sobre-expressão de GAPDH nos tumores pode ligar o metabolismo da glicose com a proliferação celular aberrante. No entanto, nossa análise não podemos excluir a possibilidade de que o observado aumento da regulação de ambos

GAPDH Comprar e genes GACC pode ser um efeito secundário do câncer que é atribuível às exigências de alta energia necessários para o crescimento rápido. Embora a apoptose é inibida, o metabolismo celular é aumentado e vias metabólicas importantes são activados. Além disso, este estudo foi limitado a medição dos níveis de transcrição com base nos dados de microarray, e não é possível estabelecer uma correlação entre a expressão dos genes e os níveis de proteína celular dentro do metabólicas ambientes elevadas. Outras experiências é necessária para abordar estas questões.

Nossos dados indicam que a regulação positiva de genes GACC dentro das células tumorais é proporcional ao seu estado maligno, e, portanto, pode ser um indicador potencial do prognóstico da doença. Com base no

GAPDH

níveis de expressão de genes associados positivamente, a subclasse de NSCLC, carcinoma adrenocortical, câncer de mama e HCC também pode ser classificada em vários estágios. O aumento da regulação do

GAPDH

positivamente associado genes se correlaciona com a mais grave e /ou estágios mais avançados de câncer. Mais importante ainda, usando tanto

níveis de GAPDH

de transcrição e expressão gênica GACC em análise de sobrevivência extremamente melhorar o poder preditivo do uso de nível gene GACC sozinho na maioria dos casos.

Métodos

A as análises microarray expressão do gene relatado neste estudo utilizou dados de ArrayExpress (https://www.ebi.ac.uk/arrayexpress) do Instituto Europeu de Bioinformática (EBI) e caArray (https://array.nci.nih.gov /caarray/home.action) do Instituto Nacional do Câncer (NCI), ambos os quais estão disponíveis ao público. As análises incluíram coortes independentes de ArrayEaxpress contendo NSCLC (E-GEOD-18842, E-GEOD-19188 e E-GEOD-19804), o câncer adrenocortical (E-GEOD-10927), o cancro da mama (E-GEOD-29431), hepatocelular carcinoma (HCC) (e-GEOD-6764), as linhas celulares em várias condições (e-GEOD-19018) e uma coorte de caArray contendo adenocarcinomas pulmonares (Jacob-00182) para Affymetrix GeneChip Human Genome U133 mais 2 ou Arrays U133A. Os arquivos CEL contendo os dados brutos de cada experimento foram baixado diretamente do site da EBI ou NCI com particular número de acesso. Os dados foram então normalizados com avaliação de controle de qualidade do arquivo CEL usando 3 ‘Arrays Expressão Análise Robust Multi-array (RMA) da Expression software Affymetrix Console (https://www.affymetrix.com). Os valores de expressão normalizados representam a intensidade conjunto de sonda em uma escala log-2. O conjunto de dados NSCLC integrado de ArrayExpress incluem três conjuntos de dados NSCLC independentes para análise, em que todos os arquivos CEL a partir destas fontes foram combinados para análise RMA.

t-teste do estudante (uma cauda) e cálculo do coeficiente de correlação de Pearson foram realizada usando o Microsoft Excel.

valores P

de t-teste menor que 0,05 foram considerados como estatisticamente diferentes. teste do qui quadrado (chisq.test), mapa de calor desenho (heatmap) e análise de sobrevivência de Kaplan-Meier foram realizadas usando o código-fonte aberto estatística ferramenta R (versão 2.14.1) (Informações de Apoio). No gene análises de expressão, o valor de um nível de expressão do gene seleccionado foi comparada com o valor da mediana ou 25% do valor de quartil da expressão do gene em cada coorte. Os números mais elevados ou mais baixos do que a média ou valor quartil 25% estão representados nos resultados. Para a análise de sobrevivência, valores maiores ou menores do que mediano de cada grupo de genes foram colocados em “alto”, “baixo”, ou diferentes combinações para a análise. Todos os tempos de sobrevivência foram ajustados para meses.

Informações de Apoio

arquivo S1. arquivo

dados para mapa de calor (HCCdata.csv)

doi:. 10.1371 /journal.pone.0061262.s001

(CSV)

S2 arquivo. arquivo

de dados para análise de sobrevivência (TPX2survival.csv)

doi:. 10.1371 /journal.pone.0061262.s002

(CSV)

S3 arquivo. código-fonte para a análise bioinformática

R

doi:. 10.1371 /journal.pone.0061262.s003

(DOCX)

Reconhecimentos

Agradecemos Drs. Jeffrey D. Kittendorf e Thomas C. Johnson da NQAs Inc., Drs. Nicholas Chi-Kwan Ling, Degang Zhong e Roger Anderson para discussão útil do manuscrito. Agradecemos à equipe de suporte técnico Affymetrix para consultas sobre análise de dados.