Abstract

O câncer gástrico (CG) tem uma alta taxa de morbidade e mortalidade entre os vários tipos de câncer em todo o mundo. O desenvolvimento de métodos diagnósticos não invasivos ou tecnologias para acompanhar a ocorrência de GC é urgente, e procurando biomarcadores de confiança é o estudo considered.This destinada a descobrir diretamente biomarcadores diferenciais de tecidos GC por eletroforese em gel de duas dimensão do diferencial (2D DIGE) e validar ainda mais a expressão da proteína por western blot (WB) e imuno-histoquímica (IHQ) .Pairs dos tecidos GC (tecidos de câncer gástrico e os tecidos normais adjacentes) obtidos a partir de cirurgia foi investigado por proteínas 2D-DIEG.Five wereconfirmed pela WB e IHC, incluindo glucose proteína -regulated 78 (GRP78), o pi da glutationa s-transferase (GSTpi), apolipoproteína AI (ApoAI), alfa-1 antitripsina (A1AT) e gastrokine-1 (GKN-1). Entre os resultados, GRP78, GSTpi e A1ATwere significantlyup-regulamentada e regulada para baixo, respectivamente, em pacientes com câncer gástrico. Além disso, GRP78 e ApoAI foram correlacionados com A1AT para o estudo de proteínas expressions.This presume estas proteínas poderiam ser candidatos de biomarcadores confiáveis ​​para câncer gástrico

Citation:. Wu JY, Cheng CC, Wang JY, Wu DC, Hsieh JS , Lee CS, et al. (2014) descoberta de marcadores tumorais para o câncer gástrico por Proteomics. PLoS ONE 9 (1): e84158. doi: 10.1371 /journal.pone.0084158

editor: Salvatore V. Pizzo, Duke University Medical Center, Estados Unidos da América

Recebido: 19 Agosto, 2013; Aceito: 12 de novembro de 2013; Publicação: 03 de janeiro de 2014

Direitos de autor: © 2014 Wu 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

Financiamento:. Este trabalho foi apoiada por doações NSC96-3111-P-042A-004-Y, do Conselho Nacional de Ciência NSC100-2314-B-037-040, e pelo de República da China. Este trabalho também foi apoiado por Kaohsiung Medical University Hospital (KMUH97-7R32, KMUH98-8R33). 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

Embora a prevalência de câncer gástrico está em declínio e variando geograficamente, continua a ser um dos cancros mais comuns nos países da Ásia e é o quarto câncer mais comumente ocorrem (9% de todos os cancros) em todo o mundo. As taxas de incidência padronizadas por idade (ASR) são superiores a 20 por 100.000 habitantes em países de alto risco, como a China, Japão e Coreia [1], [2], [3]. Também é a segunda principal causa de morte por cancro em todo o mundo em ambos os sexos (737.000 mortes, 9,7% do total). No leste da Ásia, as taxas de mortalidade foram estimados em cerca de 28,1 por 100.000 nos homens e 13,0 por 100.000 em mulheres, whilein América do Norte, são cerca de 2,8 e 1,5, respectivamente [4].

taxas de sobrevida em cinco anos variaram de 90% para menos de 5 por cento, dependendo principalmente da fase de diagnóstico [5], [6] .Se cancro gástrico pode ser detectada e tratada precocemente, a sobrevivência de cinco anos rateis melhor do que 90%; no entanto, Não existe um sintoma aparente ou específico em cancer.Thus gástrico em estágio inicial, no início detectionof câncer gástrico becomesmore pepsinogen soro difficult.Although (PG) testssuch como baixa concentração IGP e /ou baixa relação IGP /II foram testes de triagem sugestivos em alta países de risco, como o Japão, eles weregood indicadores de gastrite atrófica, em vez de câncer gástrico markersof diagnóstico [7] – [9] .Essentially, endoscopia tem beenthe ferramenta promissora com 2,7 a 4,6 vezes maior taxa de detecção do que os estudos de bário [10]. No entanto, o diagnóstico de câncer gástrico precoce por endoscopydependson habilidade profissional.

Alguns biomarcadores não invasivos para o diagnóstico ou acompanhamento em gastrointestinal e tumorshave hepática foram relatadas. Por exemplo, alfa-fetoproteína (AFP) é um dos biomarcadores clinicamente úteis para o diagnóstico e seguimento de carcinoma hepatocelular (HCC) .AFP foi elevado acima de 20 ng /ml em um estudo em mais de 70% de doentes com HCC [11]. De acordo com as conclusões do Barcelona-2000 Associação Europeia para o Estudo da conferência Liver (EASL), HCC pode ser diagnosticada sem casos biopsyin onde AFP é superior a 400 ng /ml com um nódulo maior do que 2 cm, mostrando evidências de arterial hipervascularização em pacientes com cirrose [12] .Incolorectal carcinoma (CRC), antígeno carcinoembrionário pré-operatório (CEA) nível é uma co-variável de prognóstico altamente significativo e é recomendado pela Sociedade americana de Oncologia Clínica (ASCO) que devem ser testadas no pré-operatório para fornecer informações de prognóstico [13]. elevações de série do CEA indicam maior possibilidade de recorrência da CRC. No entanto, não há nenhum biomarcador confiável para câncer gástrico.

Portanto, em busca de biomarcadores confiáveis ​​para o câncer gástrico é muito importante para a prática clínica. O objetivo deste estudo para descobrir biomarcadores de proteína confiáveis ​​de tecidos combinados (tumor e tecidos normais adjacentes) por eletroforese em gel de duas dimensão da diferença (2D DIGE) e identificar as proteínas por assistida por matriz dessorção a laser /espectrometria de massa-Imaging ionização (MALDI -IMS).

Materiais e Métodos

As amostras de tecido

As amostras de tecido foram obtidos após informar os consentimentos foram assinados. tumor samplesincluding emparelhados e pacientes tissuesfrom normais adjacentes foram derivadas de biópsias endoscópicas ou graus tumorais surgery.The foram determinados de acordo com a American Joint Commission on Cancer Staging sistema (AJCCS) por patologistas sob metileno informações staining.Clinical azul dos pacientes foi gravada, incluindo idade, sexo, tipo de tumor, invasão e sobrevivência. Além disso, a concentração de CEA em soro também foi medida por imunoensaio radioactivo em diagnosis.The médico de rotina individualsenrolled no presente estudo deram consentimento informado por escrito para publicar estes estudo de caso details.This foi aprovado pelo Conselho de Kaohsiung Medical University Chung- Institutional Review Ho Memorial Hospital (KMUH-IRB-980382).

Two eletroforese em gel dimensão da diferença

One (Tabela 1) par de amostras de tecido washomogenized (PRO 200, Bertec, Taiwan) em volume moderado de tampão de lise (50 mM de Tris-HCl, 8M de ureia, 4% (w /v) de 3 – [(3-colamidopropil) dimetilamónio] -1-propanossulf onato, e pH 8,5). A proteína individual 50 ^ g de amostra foi marcada com 400 pmol de Cy3 ou Cy5 separadamente durante 30 minutos (Fig. 1B). Além disso, a mistura amostra colectiva (100 ug) foi marcado com 800 pmol de Cy2 como padrão interno, ao mesmo tempo. Subsequentemente, a rotulagem reactionswere parada por incubação de 1 uL de 10 mM de tampão de lisina durante 30 minutos, o volume, em seguida, uma vezes de tampão de amostra (8 M de ureia, 20 mM de ditiotreitol, 4% (w /v) de 3 – [(3 -Cholamidopropyl) dimetilamónio] -1-propanossulf onato, 0,5% (v /v) de tampão de IPG v e azul de bromofenol poucos) foi added.The primeira separação, focagem isoeléctrica, foi realizada utilizando tampão de carregamento sobre as tiras de gel (7 cm, 4- pi 7) a 20 ° C mantendo sob 15000voltage-hora (sistema de IPGphor, GE Healthcare). Após o equilíbrio com sulfato de dodecilo de sódio, a segunda separationwas realizada using4-12% de dodecil sulfato de sódio-poliacrilamida gelelectrophoresis. As imagens de gel foram adquiridas (Typhoon TRIO Imager modo variável, GE Healthcare) utilizando 488, 532, e 633 lasers nm com um filtro de emissão de 520, 532 e 670 nm, respectivamente. Todas as imagens foram analisadas com o software DeCyder 6,5 (GE Healthcare) para selecionar as proteínas diferenciais que wereselected dependendo onthe colocação abaixo de um valor significativo de 0,05 de acordo com a Student

t

-teste.

As proteínas diferenciais apresentada em géis. (À esquerda): normal; (À direita): o câncer. Trinta e seis proteínas foram escolhidas por software estatístico DeCyder, mas apenas quinze proteínas foram identificadas por PMF ou técnica TFP. As condições de gel: PI: 4-7; gel: 4-12% .Os intervalo analítico eram de pI 4-7 forisoelectric foco e de 4% a 12% em gel com gradiente de dodecil de sódio Sulfato gelelectrophoresis poliacrilamida

In-gel. tríptica digestão

Os geles corados com Sybro ruby ​​(Sigma) foram subsequentemente descorado com metanol a 10% e 7% de ácido acético em água desionizada durante exactamente 30 min.The visíveis-spots géis sob um transiluminador de UV (Spectroline) eram usado para cavar para as proteínas interessantes manualmente. Estas partículas de gel foram lavados em 100 mL de bicarbonato de amónio 25 mM em acetonitrilo a 50% durante 15 minutos, e, em seguida, lavou-se em 200 mL de bicarbonato de amónio 25 mM em água desionizada durante 15 min, duas vezes, e posteriormente, acetonitrilo suficiente foi adicionado ao encolher a partículas de gel. Depois de secagem para baixo, o gel indivíduo particleswereincubated com 3 mL de 20 ng /mL de tripsina em bicarbonato de amónio 25 mM a 4 ° C durante 1 hora e, subsequentemente, 3 mL de bicarbonato de amónio 25 mM foi adicionado para digerir as proteínas a 56 ° C durante 1 hora. Após a digestão em gel, 2 mL de acetonitrilo a 100% com ácido trifluoroacético a 1% foram adicionados às soluções e, em seguida, as amostras foram sonicadas durante 10 min para libertar os péptidos a partir de partículas de gel.

A análise por espectrometria de massa para identificação de proteínas

Cada solução de proteína digerida com tripsina foi misturado com 1:01 de 10 mg /mlof α-ciano-4-hidroxicinâmico dissolvido em 50% de acetonitrilo /0,1% de ácido trifluoroacético, e manchada sobre AnchorChip MALDI-alvo (Bruker Daltonics GmbH , Bremen, Alemanha), até secar. Os péptidos foram analisados ​​por MALDI-TOF /TOF UltraflexIII (Bruker Daltonics) sob 20 kV com o modelo positivo, e os dados de pico foram transferidos para FlexAnalysis ™ software 3.0 (Bruker Daltonics) para o cálculo avançada e calibração. 2.2 MASCOT (Matrix Science) foi usada para combinar os péptidos com base de dados do NCBI ou Swiss-Prot para a identificação das proteínas. A configuração foi restrito a taxonomia humana parameters.Meanwhile, cisteína carbamidomethyl foi utilizado como uma modificação fixo, e metionina oxidada como uma modificação variável. A probabilidade (P) baseou-se na pontuação de Mowse calculado a partir de -10 × Log (P). Proteína pontuação superior a 56 foi significativa (

P

0,05). Além disso, um dos principais picos peptídicos que aparecem no espectro foi usada para confirmar o resultado idêntico ao identificar a sequência de aminoácidos, que é chamado de método de peptídeo fragmento de impressões digitais.

Western blotting

Os pares de amostras de tecido foram homogeneizadas (Pro 200, Bertec) no tampão de lise (10 mM de fosfato de sódio, cloreto de sódio a 0,9%, 1% de Triton-X100, pH 7,4) e incubou-se em agitação a 4 ° C durante 1 hora. Depois de se livrar dos peletes precipitados por centrifugação a alta velocidade (10000 rpm, 5 minutos), os sobrenadantes pipetadas foram adicionadas a amostras de tampão (10 mM de fosfato de sódio, cloreto de sódio a 0,9%, 8 M de ureia, 30% glicerol, 2 % de sulfato de dodecilo de sódio, 0,1% β-mercaptoetanol e 0,1% de azul de bromofenol) por uma proporção 1: e ferve-se a 100 ° C durante 5 min para a proteína denature.Approximately 20 ug de cada amostra de proteína foram carregados na grade individual de 4- 12% de sódio electroforese em gel de sulfato de dodecilo-poliacrilamida (SDS-PAGE, Invitrogen). O sistema blotting seco iblot (Invitrogen) foi utilizado para transformar as proteínas de fluoreto de polivinilideno (PVDF) da membrana com base no ião fluir juntamente com um eléctrodo de cobre. Depois de utilizar leite 0,5% para desfazer a membrana de PVDF durante 30 min, foi adicionado anticorpo primário theindividual (2 ug /ml) por incubação durante 2 horas em agitação. Os anticorpos secundários consistentes conjugado com peroxidase de rábano (HRP) (2 ug /ml) foram incubadas durante 1 hora em agitação consecutivamente. Entre os processos de incubação, repeatedlywashings de tampão PBS (fosfato de sódio 10 mM, pH 7,4 e cloreto de sódio a 0,9%) weredone. O sistema de detecção ECL (Millipore) foi realizada, e as imagens foram adquiridas pela Imaging System (Gel Doc Sistema XR, Bio-Rad), dependendo do tempo a explorar moderado.

Imunohistoquímica

A imuno-histoquímica foi performedusing um método de coloração à base de peroxidase padrão. As amostras de tecido foram cortadas por um criostato (HM525, Microm) secções de tecido .Fresh (10 uM) sobre as lâminas revestidas com lisina foram driedon um aquecedor a 37 ° C e consecutivamente por imerso sequencial de 75%, 95% e 100% de etanol durante 1 minuto para a fixação de proteínas. Resumidamente, a actividade da peroxidase endógena foi extinta com peróxido de hidrogénio a 3% durante 10 minutos. O episódio antigénio foi exposto por imersão do tecido em corrediça 10 mM de citrato ácido dentro de água a ferver durante 25 minutos. incubações sucessivas com os anticorpos secundários individuais antibodyandthe primário conjugado com HRP foram realizadas para cada 1 hora na agitação. O kit de AEC (Sigma) foi utilizado para corar os tecidos, e a operação seguiu o manual em anexo. Resumidamente, themixed solução de 2,5 M de tampão de acetato, cromogénico de AEC (3-amino-9ethylcarbazole) e 3% de peróxido de hidrogénio wasperformed instantaneamente e consecutivamente incubados com o tecido slides.The imagem desliza de coloração foram observadas e adquiridas sob um microscópio (BX51 da Olympus) .

Estatísticas análise

o software estatístico SPSS foi realizada para calcular o significado de acordo com a Student

t

-teste e correlação entre GRP78, GSTpi, A1AT, ApoAI e GKN- 1. A diferença significativa (

p valor

) era aceitável como menos do que 0,5.

Resultados

Biomarkers descoberta com base em 2D DIGE

Foram analisados ​​tecidos câncer gástrico por 2D DIGE e comparados com os tecidos normais emparelhados para procurar os biomarcadores putativos de câncer gástrico. Diferenças de proteinexpressions maiores do que 1,2 vezes eram candidatos putativos. A imagem era gel de apresentação de proteínas localização marcada com Cy-corantes (Fig. 1). Quinze proteínas puderam ser identificadas, incluindo regulados por glicose proteína 78 (GRP78), choque térmico cognato 71 kDa (hsc70), proteína dissulfeto-isomerase A3 (PDIA3), mitocondrial subunidade beta ATP sintase (ATPB), proteína relacionada com a proteína dissulfeto isomerase 5 (PDIRP5), gastricsin, glutationa s-transferase pi (GSTpi), apolipoproteína AI (ApoAI), alfa-1 antitripsina (A1AT) e gastrokine-1 (GKN-1) .No três repetições duplicados, algumas proteínas idênticos foram encontrados em diferentes locais de gel e excluídos sob a suspeita de modificações pós-translacionais. Finalmente, cinco proteínas incluindo GRP78, GSTpi, ApoAI, A1AT e GKN-1 foram confirmados e mais validados como marcadores putativos de câncer gástrico. As comparações detalhadas por stereopicture e imageswere gel alargada mostrado na Figura 2.

As proteínas putativas selecionados foram apresentados como stereopictures e escalas ampliadas imagens de gel. Estas proteínas foram selecionados de acordo com a diferença significativa abaixo de 0,05 (

p Art 0,05). Além disso, a identificação duplicada da ATPB, PDIRP5, ApoAI e GSTpi em pontos adjacentes indicaram que tinham uma modificação diferente.

Western blot e análise estatística

Twelvepairs de tecidos de gástrica pacientes com cancro foram utilizados como grupo de validação. Quatro pacientes eram estágio I, 3 pacientes eram estágio II, 2 pacientes foram estádio III e 3 pacientes eram estágio IV. A informação clínica foi listada na Tabela 1.Five das proteínas (GRP78, GSTpi, ApoAI, A1AT e GKN-1) foram confirmadas por resultados Ocidental blotting.Amongthe, GRP78 e GSTpiwere significantlyup-regulado durante a A1AT foi significativamente regulada para baixo em gástrica tecidos de câncer em comparação com tecidos normais (Fig. 3) .Para GSTpi, nineout de 12 pacientes (75%) tinha-se regulamentados expressões de proteínas em tumortissues; Por outro lado, 10 dos 12 pacientes (83%) têm proteína A1AT regulada expression.Regarding a relação entre expressões de proteínas e estágios clínicos, GRP78 tem uma tendência para aumentar de fase I para a fase IValthough sem significância estatística poderia ser encontrado. A expressão de GSTpi e A1AT não se correlacionaram com estágios clínicos (Figura 4).

(A) por Western blot, 12 pares de câncer gástrico e tecidos normais foi usado para validar as proteínas putativos incluindo GRP78, GSTpi, A1AT, ApoAI e GKN-1. (B) O GSTpi e GRP78 foram significativamente sobre-expressos em câncer gástrico tissues.Down-expressões de A1AT, ApoAI e GKN-1 foram anotados. **

p Art 0,01. *

p

. 0,05

Apesar de GRP78 e GSTpi foram aumentados em diferentes estágios de câncer gástrico, sem significância estatística poderia ser encontrado. Uma tendência de aumento com o estágio clínico foi encontrado em GRP78

Curiosamente, as expressões de proteínas de GRP78 nestes pares de tecidos correspondia com a de ApoAI (r

2:. -0,61,

p Art 0,01) e A1AT (r

2: -0,49,

p Art 0,05) (figura 5).. Enquanto isso, a expressão da proteína de ApoAI foi correlacionada com a de A1AT (r

2: 0,62,

p Art 0,01, Fig. 4). Os resultados indicaram que estas três biomarcadores putativos, GRP78, ApoAI e A1AT, foram associadas entre si na expressão da proteína. Por contraste, GSTpi e GKN-1 parece ser independente para a expressão da proteína

O GRP78 nestes 12 pares de tecidos foi expressa correlativamente com a de ApoAI (R2: -0,61) e A1AT (R2:. – 0,49) individualmente. Enquanto isso, ApoAI foi expressa correlativamente com a de A1AT (R2: 0,62). No entanto, GSTpi e GKN-1 pareceu ser independente. ** P 0,01. * P . 0,05

A imuno-histoquímica

DespiteGRP78, GSTpi A1AT e sendo statisticallydifferent significativamente, a tendência do expressional de outras proteínas era a mesma que a observação na experiência 2D-DIGE. A imuno-histoquímica foi usado para validar os resultados obtidos a partir da experiência de transferência de western. GRP78, GSTpi, ApoAI, GKN-1, e foram validados A1AT em tecidos de cancro gástrico e tecidos não-cancerosas, como mostrado na Figura 6. As expressões de proteína em pares de tecidos foram consistentes com a observação em Western blotting. Particularmente, as proteínas sobre-regulada, GRP78 e GSTpi, foram especificamente localizado nas células de adenocarcinoma gástrico. Por outro lado, as proteínas reguladas de deslocamento incluindo ApoAI e A1AT estavam presentes nas glândulas gástricas normais. Outra proteína regulada para baixo, GKN-1, foi mostrado como o que apareceu na mucosa gástrica de tecido.

As proteínas sobre-regulada, GRP78 e GSTpi, foram especificamente localizado nas células de adenocarcinoma gástrico. Contrariamente, as proteínas reguladas de deslocamento incluindo ApoAI e A1AT estavam presentes nas glândulas gástricas normais. Outra proteína regulada para baixo, GKN-1, foi mostrado para aparecer na mucosa do tecido gástrico.

Discussão

É importante ter biomarcadores para o diagnóstico e acompanhamento de cancer.However gástrica, antígeno carcinoembrionário (CEA), antígeno de carboidrato (CA19-9) e CA72-4 não são comumente usados ​​em practices.The clínica presente estudo teve como objetivo divulgar biomarcadores putativos comparando as proteínas diferenciais entre câncer combinados e tecidos normais .Afterward, estes biomarcadores putativos foram examinados na validação group.Five proteínas putativas, incluindo GRP78, GSTpi, ApoAI, A1AT e GKN-1, foram identificadas por electroforese em gel, a duas dimensiondifference (2D-DIGE), andmatrix-dessorção a laser assistida /ionização -Imaging espectrometria de massa (MALDI-IMS) e fatherlyvalidated em 12 patients.Among cinco proteínas putativas clínicos, GRP78 e GSTpi foram significativamente regulada para cima e especificamente melhorado em células de cancro por transferência de western e contraste immunohistochemistry.In, A1AT wassignificantlydown-regulada e tinha correlação positiva e negativa com a expressão da ApoAI e GRP78.

Muitos biomarcadores putativos de cancro gástrico têm sido propostos nos níveis anteriores de studies.High GSTpi em carcinomas do estômago foi demonstrado [14] .Os expressões de GSTpi foram igualmente correlacionada com stagewhere câncer gástrico elevado GSTpi werefound em 50% nas fases I e II, e 80% nos estágios III ou IV doentes com cancro gástrico [15] .Um estudo anterior mostrou que os pacientes GSTpi-positivos tinham menos de sobrevida livre de doença em cinco anos taxas (49,0%) em comparação com GSTpi-negativos pacientes (75,0%), indicou GSTpi era um marcador de significado prognóstico [16] .No presente estudo, a sobre-expressão de GSTpi em 75% dos pacientes com câncer gástrico também foi demonstrated.However , o grau de sobre-expressão de GSTpi não se correlacionou com os estágios clínicos (Fig. 4).

Over-expressionof proteína GRP78, também foi relatado como um biomarcador putativo da cancers.GRP78 gastrointestinal sobre-expressão pode ser detectada e relacionada com a fase e prognóstico do adenocarcinoma de esôfago [17], e cancro colorectal [ ,,,0],18]. É uma das proteínas de resposta ao stress celular que desempenham um papel importante na biologia do tumor, tais como a regulação da apoptose e a manutenção do equilíbrio do cálcio intracelular [19], [20]. Também foi relatado que a sobre-expressão de GRP78 por imuno-histoquímica em amostras de câncer de estômago e linfonodos metastáticos foram inversamente correlacionados com a sobrevida do paciente [21]. No entanto, os métodos utilizados no presente estudo eram diferentes do relatório de Zhang. Nós exploramos proteínas candidatas por 2D DIGE para separar as proteínas diferenciais e MALDI-TOF /TOF para identificar peptídeos em câncer combinado e normal tissues.In nosso estudo, a sobre-expressão de GRP78 foi aumentada e tinha uma tendência de correlação com estágios clínicos, embora não significância estatística, devido à limitação do número de casos.

a regulação de proteínas podem desempenhar um papel importante na carcinogênese. No presente estudo, três proteínas, ApoAI, A1AT, e GKN-1, foram regulados negativamente nos tecidos gástricos normais em comparação com o cancro gástrico tissues.The relação de ApoAI e cancro gástrico não foi relatada. ApoAI é um dos principais constituintes proteicos de alta densidade do colesterol de lipoproteína (HDL-C) e desempenha um papel primordial para manter o transporte de colesterol e efeito ateroprotector de HDL-C [22] .Apolipoproteins tais como ApoAI pode modular a resposta lipopolissacárido-inducedinflammatory em sepse [23]. No presente estudo, é possível que a diminuição da ApoAI é um reflexo da inflamação crónica, que é uma causa de carcinogénese. Novos estudos são necessários para demonstrar a ligação entre a diminuição de ApoAI e dis-regulação da inflamação.

Embora o aumento A1AT em estágios iniciais e correlação com o progresso de estágios do câncer gástrico foi observado por Bernacka K. et al. [ ,,,0],24], dados limitados poderiam elucidar aumentou A1AT como um marcador tumoral do câncer gástrico. Em vez disso, diminuiu A1AT no câncer gástrico foi encontrado em nosso estudo. A1AT possui actividade anti-inflamatória in vitro e contribui para a supressão da síntese de citocinas pró-inflamatórias, tais como a interleucina-8, TNF-a, interleucina-1 beta [25]. Tem sido relatado que os factores genéticos do hospedeiro que afectam a interleucina-1-beta podem determinar o fenótipo da doença de H. infecção [26] pylori. É possível que a diminuição da A1AT inibe efeito de supressão de citoquinas pró-inflamatórias. [25]. Em nosso estudo, a correlação entre a diminuição da A1AT e ApoA1 foi dado como um indicador de inflamação crónica.

Gastrokine-1 (GKN-1), possuindo alguns efeitos mitogénicos de células epiteliais do intestino (IEC-6), foi baixo -regulated no tecido câncer gástrico em comparação com mucosa gástrica normal de correspondência em nosso estudo. Gástrico restauração da mucosa após uma lesão pode ser prejudicado se GKN-1 é regulado negativamente [27], [28] .É tem sido relatado que GKN1 está relacionada com sinais apoptóticos que são importantes para a reparação de tecidos durante a transformação neoplásica [29]. Os dados do presente estudo sugere também uma diminuição GKN-1 pode ser encontrado em tecidos de cancro gástrico.

método baseia-Proteomics para identificar proteínas relacionadas com a apoptose no cancro gástrico foi anteriormente relatado por Bai Z. et ai [ ,,,0],30] .Nevertheless, as proteínas do presente estudo expressão diferencial não eram idênticos ao relatório do Bai sugerindo ENO1, GRP78, GRP94, PPIA, PRDX1 e PTEN como câncer gástrico potencial biomarkers.Regarding o desenvolvimento de câncer gástrico, é um processo complicado, e interações entre exposições de acolhimento, ambiente e bactérias tais como

Helicobacter pylori

.Um fator isolado ou proteína não poderia ser capaz de prever a ocorrência e progressão do câncer gástrico. No presente estudo, cinco proteínas putativas foram encontrados para ser diferencialmente expressos em tecidos combinados (tumor e tecido normal adjacente). Dois deles (GRP78 e GSTpi) foram regulados positivamente e os outros (ApoAI, A1AT, e GKN-1) foram regulados negativamente. Mais estudos serão necessários para elucidar theseproteins asbiomarkers para a detecção de câncer gástrico.