Abstract

A pesquisa mostrou que microRNAs são promissores biomarcadores que podem ser usados ​​para promover um diagnóstico mais preciso de câncer. Neste estudo, foi desenvolvido um processo de selecção de várias etapas integrado disponíveis para analisar conjuntos de dados de alta capacidade para a obtenção de informações sobre microARNs como biomarcadores de cancro. Aplicando esta abordagem para os perfis de expressão microRNA de câncer de próstata e os conjuntos de dados em The Cancer Genome Atlas Portal de Dados, identificamos miRNA-182, miRNA-200c e miRNA-221 como possíveis biomarcadores para câncer de próstata. As associações entre as expressões destes três microRNAs com parâmetros clínicos, bem como a sua capacidade de diagnóstico foram estudados. Várias bases de dados on-line foram utilizados para prever os genes alvo destes três microARNs, e os resultados foram confirmados por correlações estatísticas significativas. Comparando com os outros 18 tipos de cânceres listados no The Cancer Genome Atlas Portal de dados, descobrimos que a combinação de ambos miRNA-182 e miRNA-200c sendo up-regulada e miRNA-221 que está sendo regulada só acontece no câncer de próstata. Isto proporciona uma característica biológica única para o cancro da próstata que podem potencialmente ser usadas para o diagnóstico com base em testes de tecidos. Além disso, nosso estudo revelou também que estas três microRNAs estão associados com o estado patológico do câncer de próstata

Citation:. Gu Y, Lei D, Qin X, Chen P, Zou Ym, Hu Y (2015) integrado análise revela juntos miR-182, miR-200c e miR-221 pode ajudar no diagnóstico de câncer de próstata. PLoS ONE 10 (10): e0140862. doi: 10.1371 /journal.pone.0140862

editor: Rajvir Dahiya, UCSF /VA Medical Center, United States |

Recebido: 22 de julho de 2015; Aceito: 01 de outubro de 2015; Publicação: 20 de outubro de 2015

Direitos de autor: © 2015 Gu 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

Disponibilidade de dados: Todos os dados relevantes estão dentro do papel e seus arquivos de suporte de informação

Financiamento:. os quatro primeiros e os últimos autores foram apoiados em parte por doações do National Science Foundation Natural da China (# 81.272.853 e # 81.472.414) eo Guangxi Natural Science Foundation (# 2012GXNSFAA053152). 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:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

o câncer de próstata (PCA) é o segundo câncer mais freqüentemente diagnosticado e é a sexta maior causa de morte relacionada com câncer entre os homens em todo o mundo [1]. É uma doença heterogênea-multifocal clinicamente, e o número de casos está a aumentar [2]. Até agora, a detecção de antigénio específico da próstata (PSA) forneceu o biomarcador mais eficazes para o diagnóstico e a resposta ao tratamento em CaP. No entanto, a sensibilidade e especificidade do teste de PSA são insuficientes, o que resulta em taxas baixas de detecção de [3]. Com o avanço das pesquisas sobre carcinogênese, estudos CaP têm cada vez mais focado em novas estratégias para a detecção precoce e prevenção [4].

Estudos têm sugerido que microRNA (miRNA), um tipo de endógeno, pequeno, não-codificante RNA com uma extensão aproximada de 22 nucleotídeos [5], podem ser ligados ao câncer; especificamente, miRNAs aberrantes estão ligados ao comportamento clínico e eles podem ser promissor biomarcadores para mais preciso de diagnóstico /prognóstico dos cancros [6,7,8]. Usando miARNs como marcadores de diagnóstico potenciais em ACP tem sido relatado na literatura. Tem sido relatado que o miR-141 é elevada no soro de pacientes com CaP e correlaciona-se significativamente com a PSA [9]. Além disso, demonstrou-se que um painel de cinco miARN (downregulation de deixar-7e, deixou-7c e miR-30c, a regulação positiva de miR-622 e miR-1285) é capaz de se diferenciar com precisão CaP de hiperplasia benigna da próstata (HBP) e amostras normais [10]. Esses relatórios sugeriram que a identificação de aberrações em miRNAs associados com um determinado tipo de câncer devem proporcionar bons biomarcadores para estes cancros específicos e promover o diagnóstico precoce.

Hoje, as tecnologias de alto rendimento têm produzido uma grande quantidade de dados de câncer, de modo é desejável utilizar estes dados para identificar miARNs e as aberrações que estão associadas com diferentes tipos de cancros. No entanto, as análises desses dados de alto rendimento enfrentam dificuldades. Uma dificuldade é a falta de homogeneidade entre os diferentes conjuntos de dados de miARN devido ao fato de que diferentes plataformas foram usados ​​para obtê-los. Diferentes conjuntos de dados miRNA que são expressos de forma diferente tendem a mostrar inconsistências com o outro. Entre os métodos desenvolvidos para resolver este problema, o método robusto Terminou agregação (RRA), que define o vector de classificação para cada gene baseada apenas nos conjuntos de dados em que está presente, tem sido mostrado para fornecer estatisticamente significativas miARN meta-assinaturas [11, 12]. O método é baseado no uso de estatísticas de ordem para comparar cada gene para o caso da linha de base, onde todas as listas de preferências são misturadas aleatoriamente e depois atribui níveis de significância para os achados [11]. No entanto, de modo a identificar com precisão as miARNs potencialmente úteis como biomarcadores provenientes dos miARNs seleccionados utilizando RRA, a análise estatística e verificação são necessárias, para além do método de RRA.

Neste estudo, aplicou-se um novo multi- abordagem selecção passo para os dados de alto rendimento existentes de PCA para o propósito de identificar biomarcadores miARNs como APC. Nós aplicada pela primeira vez o método RRA para selecionar biomarcadores miRNA potenciais em tumores de próstata utilizando 11 perfis de expressão de miRNA publicados. Em seguida, foi utilizado o Cancer Genome Atlas de Dados (TCGA) para comprovar os miRNAs selecionados de várias maneiras pelo teste de Wilcoxon. Descobrimos que a combinação de dois miARNs sobre-regulada (miARN-182, miARN-200c) e um sub-regulada miARN (miARN-221) é única em CaP. Isto sugere que esta combinação de miRNAs e seus níveis de expressão pode potencialmente fornecer indicadores de diagnóstico eficazes adicionais para CaP.

Materiais e Métodos

Literatura pesquisa

As informações sobre miRNA perfil de expressão estudos sobre CaP foi sistematicamente procurou no PubMed, Embase e bancos de dados Highwire, usando a seqüência de pesquisa (próstata e (câncer * OU tumor * OU tumor *) e (miRNA * OU microRNA * OU mir- *)). Além disso, obteve-se os perfis de expressão de miRNA para CaP através de pesquisa da Expressão Gênica Omnibus (GEO) (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) [13] e ArrayExpress (http: //www.ebi .ac.uk /arrayexpress /) repositórios [14]. A pesquisa foi restrita a dados publicados entre 1 de Janeiro de 2005 e 31 de janeiro de 2014. Os critérios de selecção Os nossos foram: (a) artigos experimentais originais que fornecem uma comparação dos tecidos tumorais da próstata e tecidos não tumorais, (b) estudos eram sobre expressões miRNA , (c) o organismo foi estudado

Homo sapiens

e (d) miARNs virais e sondas não-miARN foram excluídos.

neste estudo, os tecidos não tumorais incluídos tecidos da próstata adjacentes aos um tumor e tecidos de dadores saudáveis ​​independentes, mas não incluem a HBP. Os dados extraídos de cada estudo incluiu: primeiro autor, classificação de Gleason, região, tipo de ensaio, o número de sondas de miARN e o número de amostras. As listas de miRNAs com expressões estatisticamente significativos ou foram extraídas das publicações ou obtidos dos autores diretamente.

Acesso e tratamento de dados TCGA

Os dados, incluindo os valores de expressão miRNA-HiSeq normalizados, cru ler as contagens de mRNA-seq e informações clínicas para CaP foram baixadas pelo pacote “TCGA-Assembler” em R [15]. genes Nível 3 HiSeq dados normalizados para CaP foram adquiridos a partir FIREHOSE Broad GDAC (https://gdac.broadinstitute.org/). Leituras por quilobases do modelo de exon por milhão mapeada (RPKM) valores normalizados para expressões de mRNA e lê por milhão de miRNA mapeadas (RPM) valores normalizados para expressões de miRNA foram ainda log

2-transformado. Dobram mudanças na expressão de miRNA entre tumores e tecidos normais foram calculados com valores RPM centrada no medianos. Com base nas contagens de leitura em bruto, a análise de expressão de ARNm diferencial foi realizada através do pacote de DESeq Bioconductor em I [16], que utiliza um modelo de distribuição binomial negativo e regressão local para estimar a relação entre a média e variância de cada gene. Todos os genes diferencialmente expressos foram considerados significativos se os valores absolutos de seu log

2 mudanças de dobra foram maiores do que 1 e as taxas de descoberta de falsas (FDR) foram 0.1.

Predição de genes alvo de miRNA e análise de enriquecimento

alvo predição de genes de miRNAs diferencialmente expressos foram realizadas utilizando TargetScan [17], miRwalk [18] e o banco de dados PicTar [19] . Os objectivos previstos deve ter sido seleccionado, pelo menos, dois algoritmos. alvos validados do banco de dados CLIP-Seq Base Estelar [20] também foram utilizados em nosso processo de seleção. Os genes alvo seleccionados eram os alvos sobreposição das metas previstas e os genes-alvo validados. Os genes alvo nas seguintes discussões mostram correlações significativas com as expressões de miRNAs. A ferramenta DAVID [21] foi usada para elucidar as funções moleculares dos miRNAs candidatos.

A análise estatística

O método RRA usamos foi adotada a partir de um estudo anterior [12]. Nós integramos 11 miRNA lista para se certificar de que as listas foram classificados consistentemente melhor do que o esperado pelo pacote RobustRankAggreg em R [11] utilizando a função “aggregateRanks”. As listas de miRNA extraídos foram primeiro priorizados com base em estatísticas de teste

p

-Valores (inferior a 0,05 foi considerado significativo). Se o

p

-valor não foi relatado, usamos a mudança vezes (FC) em vez. Leave-one-out validação cruzada (LOOCV) foi realizada após a análise de RRA para avaliar a estabilidade da adquirida

P

-Valores. Descobrimos que os

p

-Valores estabilizado após 10.000 execuções desta análise. Utilizou-se, assim, 10.000 testes como o de corte, excluída uma lista de miRNA aleatória para cada teste, e utilizada a média

p

-valor de cada miRNA como o final

p

-valor.

em seguida, coeficientes e de correlação de Spearman o bicaudal

p

-Valores dos miRNAs foram estimadas usando a função “cor.test” em R. as relações entre as características clínicas e as expressões do miRNAs foram avaliados por Wilcoxon rank sum ou o teste não-paramétrico de Kruskal-Wallis utilizando a função “wilcox.test” ou a função “kruskal.test” em R, respectivamente. As capacidades de diagnóstico de miRNAs foram avaliados utilizando o pacote “proc” em R. Todos os cálculos estatísticos foram realizados no registro

2 níveis de expressão transformadas.

Resultados

Seleção de CaP meta-assinatura miRNA candidatos

os nossos critérios de selecção (ver Materiais e Métodos) resultou na seleção de 11 miRNA perfis conjuntos de dados para a nossa análise (Fig 1). Seis dos estudos também forneceram pontuações Gleason ou tecidos de carcinoma, de modo que os classificou como o grupo carcinoma. Uma breve visão geral dos 11 conjuntos de dados seleccionados são apresentados na Tabela 1. No total, foram analisadas 347 amostras de carcinoma e 188 amostras normais. Estes conjuntos de dados incluiu várias plataformas de microarray e do número de sondas de miRNA variou de 88 a 847. Os resultados de RRA fornecida oito miRNAs estatisticamente significativas consistem em quatro up-regulada e quatro marcadores para baixo-regulados. Após a estabilidade da

p

-valor foi testado, miR-375 (

p

= 0,053 0,050) e miR-25-3p (

p

= 0,074 0.050) foram excluídos, e os outros seis miRNAs meta-assinatura (

p Art 0,050) foram mantidos para análise posterior. Estes seis miRNAs selecionados incluiu dois miRNAs up-regulamentados (miR-182-5p, miR-200c-3p) e quatro miRNAs regulados negativamente (miR-145-5p, miR-205-5p, miR-221-3p, e Mir -222-3p).

meta-assinatura Validação de miRNAs meta-assinatura usando TCGA banco de dados

banco de dados TCGA foi usado para validar as mudanças de nível de expressão dos seis selecionados miRNAs em pacientes APC. Na validação, o corrigida

p

-VALOR de corte foi ajustada para 0,05 eo FC de corte foi definido como 2, a fim de fornecer indicadores de identificação mais rigorosas para diferenciar miRNAs. Com base na análise de 498 amostras APC e das 52 amostras normais, descobrimos que três miRNAs estatisticamente significativas estavam de acordo com o resultado da análise do perfil de expressão pela RRA (Tabela 2 e Figura 2). Especificamente, miR-182 (FDR = 3.50E-26, FC = 5,89) e miR-200c (FDR = 1,10E-26, FC = 3,50) foram significativamente up-regulada, miR-221 (FDR = 1.43E-16, FC = 0,41) foi significativamente regulada para baixo, eo FC de miR-145, miR-205 e miR-222 foram superiores a 0,5 (FDR = 3.29E-01, 6.50E-06 e 1.33E-12, respectivamente; FC = 0,90, 0,52 e 0,52, respectivamente). Para verificar ainda mais a nossa selecção destes três miRNAs como potenciais biomarcadores para APC, que, em seguida, investigou seus níveis de expressão em 18 outros tipos de tumores nos dados TCGA. Os resultados analíticos obtidos para essas três miARNs em 18 outros tipos de tumores e PCA são apresentados na Tabela S1 e Figura 3, respectivamente. Estes resultados mostraram que o evento de up-expressão de miR-182 e miR-200c e estabelece-expressão de miR-221 só pode ser observado no CaP.

(A) Os níveis de expressão de miR -182 em tumores sólidos primários e tecido da próstata sólido normal. (B) Os níveis de expressão de miR-200c em tumores sólidos primários e tecido da próstata sólido normal. (C) Os níveis de expressão de miR-145 em tumores sólidos primários e tecido da próstata sólido normal. Os valores do nível de expressão foram calculados utilizando o Log

2 valores RPM transformadas.

Dobre a mudança é a relação dos sinais de medianas entre tecido canceroso e do tecido normal. Abreviaturas: FC, mudanças de vezes; PRAD, adenocarcinoma da próstata; BLCA, bexiga carcinoma urotelial; CHOL, colangiocarcinoma; COAD, adenocarcinoma do cólon; ESCA, carcinoma de esôfago; HNSC, cabeça e pescoço carcinoma de células escamosas; KICH, chromophobe rim; KIRC, carcinoma de células claras do rim renal; Kirp, carcinoma papilar renal rim; LIHC, fígado carcinoma hepatocelular; LUAD, Adenocarcinoma pulmonar; LUSC, Lung carcinoma de células escamosas; PCPG, feocromocitoma e paraganglioma; LER, adenocarcinoma retal; STAD, adenocarcinoma de estômago; THCA, carcinoma da tiróide; THYM, Thymoma; PAAD, adenocarcinoma do pâncreas; e SKCM, pele melanoma cutâneo. * O miRNA indicado diferencialmente expressos em um câncer.

Em seguida, utilizou-se a classificação de correlação de Spearman para testar a associação entre as três miRNAs identificados em CaP. Descobrimos que miR-182 e miR-200c mostrou uma correlação positiva (

r

s

= 0,633,

p Art 2.200E-16), e eles foram negativamente correlacionados com reguladas-down miR-221 (miR-182 vs miR-221:

r

s

= -0,479,

p

2.200E-16; miR-200 vs miR-221:

r

s

= -0,335,

p

= 1.983E-14). Por isso, foi realizada uma análise mais aprofundada para confirmar estes três miRNAs e sua combinação única de níveis de expressão em CaP.

Para explorar os níveis de miR-182 expressão, miR-200c e miR-221 em CaP sangue ou soro , usamos GEO2R [33] para analisar os dados, descobrimos que miR-182 (log

2 FC = 1.740,

p

= 0,046) e miR-200c (log

2 FC = 1.963,

p

= 0,009) mostrou overexpressions e miR-221 (log

2 FC = -0,810,

p

= 0,110) não apresentaram diferença significativa na série GSE24201 [34] , que incluiu 14 amostras de sangue de pacientes APC e das 15 amostras de irmãos saudáveis ​​de 11 famílias. Também comparamos os soros de 3 transgênicos Adenocarcinoma of Mouse próstata (TRAMP) ratos do formulário para seus 3 irmãos de ninhada de tipo selvagem a partir GSE29314 [35], e descobrimos que miR-182 (log

2 FC = 1.187,

p

= 0,010) e miR-200c (log

2 FC = 1.389,

p

= 0,002) foram também up-regulada e chegou a

p Art 0,05, enquanto que miR-221 (log

2 FC = -0,047,

p

= 0,818) não apresentaram uma tendência diferente.

A correlação das expressões dos três miRNAs selecionados com parâmetros clínico-patológicas

as características clinicopatológicas dos pacientes CaP obtidos a partir TCGA são apresentados na Tabela S2. A média de idade foi de 60,4 ± 7,0 e a sua PSA pré-operatório variou de 0,7-87 (lg /l). Nossa análise de Spearman mostrou que estas três miRNAs foram significativamente associados com níveis de PSA pré-operatório e idades. Tanto miR-182 e miR-200c mostrou uma correlação positiva com os dois parâmetros clínicos enquanto miR-221 mostrou uma correlação negativa. Estes três miRNAs não mostraram diferenças significativas entre as raças (Tabela 3). Descobrimos que miR-221 mostrou diferenciação significativa em termos de grau de Gleason (baixo escore de Gleason vs. alta pontuação de Gleason), linfonodos positivos, a patologia da etapa N (pN0 vs. pN1), e a patologia da etapa T ( pT2 vs. pT3 vs. pT4) (

p Art 0,05 para todas as comparações) (ver Tabela 3), e foi regulada para baixo em pacientes com maior pontuação de Gleason, tumores em estádio avançado e linfonodos positivos. No entanto, não encontramos diferenças significativas entre estas características clínicas e miR-182 ou miR-200c.

Valor diagnóstico dos miRNAs selecionados

Realizamos resposta operating characteristic (ROC) análises para avaliar o uso dos três miRNAs selecionados como potenciais biomarcadores para diferenciar tecidos CaP de tecidos normais (Fig 4), e descobrimos que o miR-200c (AUC = 0,963, 95% de intervalo de confiança, IC = 0,9463-,980,

p Art 0,0001) mostrou uma maior capacidade de diagnóstico do que o miR-182 (AUC = 0,957, 95% de intervalo de confiança, IC = 0,9248-0,9896,

p Art 0,0001) e miR-221 ( AUC = 0,857, 95% de intervalo de confiança, IC = 0,8022-0,9127,

p Art 0,0001). Quando uma abordagem de regressão logística foi utilizado para a combinação destes três miARNs, a curva ROC revelou uma precisão muito melhor diagnóstico do que se fossem utilizados individualmente, os resultados mostraram uma AUC de intervalo de confiança de 0,972 (95%, IC = 0,9519-0,992,

p Art 0,0001). Na análise, o valor de corte óptima foi fixado num valor máximo de sensibilidade e especificidade. A sensibilidade e especificidade diagnóstica da combinação destes três miARNs foram encontrados para ser 94,2% e 92,6%, respectivamente.

(A) a curva ROC para o miR-182. (B) A curva ROC para miR-200c. (C) A curva ROC para miR-221. (D) A curva ROC para a combinação dos três miRNAs.

alvo genes e via biológica de reconhecimento

Em primeiro lugar, nós identificamos 800 up-regulada e 1.698 regulada genes diferentes baseado em um modelo usando a distribuição binomial negativa para 374 amostras de câncer de próstata e 52 controles normais de TCGA (S3 Tabela). Em segundo lugar, nós previmos genes-alvo para estas três miRNAs, em seguida, escolheu os genes de sobreposição como participantes da via (129 genes para miR-182, 95 genes para miR-200c, e 55 genes para miR-221) (S4 Tabela). Em terceiro lugar, foi realizada a análise de correlação entre estes três miARNs e as expressões de ARNm de todos os genes de sobreposição. Os resultados mostraram que miR-182 e miR-200c foram positivamente associado com quase todos os up-regulada mRNAs de sobreposição e negativamente associado com mRNAs quase todos os down-regulamentados. Contudo, a correlação entre os genes de sobreposição de miR-221 e mostrou uma relação inversa (Fig 5). Uma observação surpreendente de nossa análise foi que a regulação exocitose membrana sináptica 3 (

RIMS3

) consistentemente sobre-representados com todos os três miRNAs.

A representação mapa de calor dos padrões de correlação para os alvos de miRNA. Os 267 mRNAs alvo diferencialmente expressos, incluindo 63 alvos regulados e 204 alvos down-regulamentados, foram usadas para agrupar os miRNAs. Linhas do mapa de calor representam mRNAs alvo, e as colunas representam os miRNAs. quadrados vermelhos indicam correlações negativas, quadrados roxos indicam correlações positivas e manchas brancas (incolor), indicam que não existe uma correlação.

Para entender as funções biológicas gerais destes três miRNAs, foi realizada análise de proteínas Através Evolutiva relacionamentos (Panther) análise de caminho na DAVID através dos genes-alvo. Os resultados mostraram que estes três miRNAs não partilham os mesmos caminhos, mas eles eram frequentemente relacionadas à célula vias (Fig 6) de sinalização

O oval roxo representa

RIMS3

.; as três ovais azuis representam as três miRNAs; linhas rectas pretas indicam o efeito-alvo de miARN no gene; linhas pontilhadas indicam o envolvimento dos miRNAs em vias de pantera, e suas cores refletem os significados de -log

10 transformado

valores p

para as vias.

Discussão

Nos últimos anos, muitos estudos têm sido dedicados à descoberta de biomarcadores de miRNA e as suas funções biológicas (ou mecanismo molecular) para CaP. Neste estudo, foi aplicada uma abordagem de seleção de várias etapas integrada para analisar os conjuntos de dados de câncer de GEO e TCGA e identificados três miRNAs e seu padrão de combinação única expressão que mostravam somente nos conjuntos de dados APC.

A noção de que miRNAs estão implicados no cancro é suportada pela evidência de que miRNAs estão localizados em grande parte nas regiões genômicas associadas com câncer ou em locais frágeis [36, 37]. Para APC, podemos obter a seguinte informação a partir da literatura. Sabe-se que o miR-200c está localizado na 12p13.31, e relatou-se [38] que os números de cópias da região cromossoma 12p13.31-p12.3 são eliminados em CaP. Também tem sido relatada [39] que 7q32.2 região cromossoma em que o miR-182 fica tem uma alta incidência de heterozigocidade e /ou alterações de equilibração microssatélites na carcinogénese da próstata. Histona metilação resulta no silenciamento de todo o agrupamento de miR-221 /miR-222, tal como especificado por uma análise de metilação a assinatura em linhas celulares de CaP [40]. Portanto, apenas com base na informação publicada sobre esses locais, podemos formar a hipótese de que o miR-182, miR-200c e miR-221 /miR-222 estão intimamente relacionados com CaP.

Foi também informou que miRNA-182 é sobre-expressos em APC e desempenha um papel activo na proliferação e invasão em

vitro

e

vivo

[41, 42]. Tem sido relatado que o miR-182 em tecidos APC e quatro linhas celulares (LNCap, PC-3, DU145, e 22Rv1) têm níveis mais elevados do que nos tecidos de BPH e epitelial prostática normal (RWPE-1) células [41]. Associada com a progressão da APC, a expressão excessiva de miR-182 reprime a expressão do gene supressor de tumores

FOXF2

, o que diminui a invasão de células APC e migração [42]. Em células da próstata, o miR-182 induz mesenquimais às características de transição epiteliais e crescimento independente de factor de crescimento através da repressão

SNAI2

, que foi demonstrado ser um repressor de proliferação nas células CaP [43, 44]. Nosso estudo previsão gene alvo identificado corretamente

FOXF2

e

SNAI2

. A família miARN-200, consistindo de cinco membros (miR-200a, miR-200b, miR-200C, o miR-429 e miR-141), é tratado como um supressor de tumor, uma vez que inibe epitelial-a-mesenquimal transição, tumores invasão celular e metástase [45]. O miR-141 200c ~ aglomerado deprime a proliferação de células de cancro da próstata metastático humanos através da inibição

Jagged1

, o que pode ser importante para a metástase [46]. Tem sido relatada [47] que o miR-221 foi regulada para baixo em CaP agressiva e associada com a classificação de Gleason, e, portanto, indicado a fase do tumor. A sub-regulação de miR-221 também foi detectado em amostras de secreção da próstata [48]. Além disso, o miR-221s são pensados ​​para ser envolvido no desenvolvimento ou a estabilidade do fenótipo do cancro da próstata resistente à castração (CRPC) devido a sobre-expressão foi observada em células CRPC [49]. Além disso, muitos validações repetidas indicaram que o miR-221 em células CaP tem a capacidade de regular a expressão de

P27 /KIP1

e inibir vários complexos de cinase dependentes de ciclina [50, 51]. Todos estes estão em conformidade com a nossa análise que mostrou que os três microRNA identificados foram envolvidos no desenvolvimento do CaP.

O aumento da idade está relacionada com CaP risco [52, 53], uma vez que os níveis de mudança miRNAs com envelhecimento [54], eo diagnóstico e tratamentos CaP foram guiados por PSA [55]. Nossos resultados mostraram que a idade e PSA são positivamente correlacionados com miRNAs up-regulamentados (miR-182 e miR-200C), mas negativamente relacionada com miRNA-down regulada (miR-221). A combinação de multi-biomoléculas tem sido proposto para servir como indicadores eficientes para o diagnóstico em diversos estudos [56, 57]. Os nossos resultados mostraram que a AUC da combinação destes três seleccionados miARNs foi muito alta para os tecidos APC.

Uma vez que as células tumorais podem libertar miARNs na circulação do corpo [58], é desejável a utilização de miARNs em fluidos corporais para fins de diagnóstico, se possível. Tem sido relatado que os níveis de miARN no tecido PAC estão altamente correlacionados com os níveis pré-prostatectomia no soro [54]. No entanto, embora a combinação de aumentos de miR-182 e expressões miR-200C e a redução na expressão de miR-221 é único (com significância estatística) no sangue APC, serão necessários mais estudos para diferenciar estes marcadores sanguíneos em CaP daqueles em LUSC (carcinoma de células escamosas do pulmão) ou em BLCA (carcinoma urotelial da bexiga) (ver Fig 3 e S1 Tabela).

Através de nossas análises de genes-alvo e correlações, descobrimos que regulada

RIMS3

estava presente simultaneamente com os três miRNAs identificados. Este não foi reportado para CaP antes. Além disso, alguns dos percursos associados com PCA, em que as três miARNs participam identificados foram relatados antes. Para exemplos: (1) Tem sido relatado que, em conjunto com o

TMPRSS2-ERG

, a via de PI3-cinase activa a oncogénese próstata [59]; (2) a sinalização de Wnt e seus principais componentes β-catenina contribuir para a tumorigénese da próstata [60]; e (3) da via de sinalização de hedgehog está envolvido no desenvolvimento APC e na progressão de estados de doença mais agressivos e ainda resistente à terapia [61]. Todos esses estudos fornecem evidência de apoio adicional para os nossos resultados.

Conclusão

Para o melhor de nosso conhecimento, este estudo é o primeiro a identificar e analisar as combinações de vários miRNAs como um biomarcador potencial para CaP com base na análise de miRNA microarray e conjuntos de dados TCGA. Nosso estudo mostra que um método de análise integrada baseada em RRA e seguido por outras análises estatísticas e verificações pode efetivamente identificar combinações de vários miRNAs como potenciais biomarcadores de câncer. Nossos resultados sugerem que os três miRNAs selecionados e seu padrão de expressão exclusivamente combinado em CaP poderia ser de valor clínico, além de métodos de ensaio existentes. Finalmente, embora apenas aplicou a abordagem de seleção de várias etapas propostas para estudar conjuntos de dados de alto rendimento com a finalidade de identificar potenciais biomarcadores para a APC, acreditamos que esta abordagem também pode ser aplicado para investigar outros tipos de câncer usando conjuntos de dados de alto rendimento semelhantes.

Informações de Suporte

S1 PRISMA Checklist. PRISMA Checklist

doi:. 10.1371 /journal.pone.0140862.s001

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(XLSX)

Reconhecimentos

a parte principal deste trabalho foi feito durante a visita do primeiro e os últimos autores para a Universidade de Wisconsin-Milwaukee. Eles desejam agradecer à Universidade de Wisconsin-Milwaukee e seu corpo docente para a hospitalidade que recebeu durante a sua visita.