Sumário
As mutações no gene TP53 são muito comuns em cancros humanos, e estão associados com mau resultado clínico. modelos de ratos transgênicos sem o gene Trp53 ou que expressam transgenes Trp53 mutantes produzem tumores com características malignas em muitos órgãos. Anteriormente mostrou o transcriptoma de um modelo de carcinoma de pele de ratinho deficientes em p53 para ser semelhantes aos de cancros humanos com mutações em TP53 e associado com os resultados clínicos pobres. Este relatório mostra que grande parte da assinatura 682-gene deste murino transcriptoma carcinoma da pele também está presente em modelos de ratos de mama e de cancro do pulmão em que p53 é inibida. Além disso, relatamos validado testes baseados no gene-expressão para prever o resultado clínico de mama humano e adenocarcinoma de pulmão. Verificou-se que os pacientes humanos com cancro poderia ser estratificados com base na similaridade da sua transcriptoma com o assinatura 682 para o gene do rato carcinoma da pele. Os resultados também fornecer novos alvos para o tratamento de tumores p53 defeituosa
Citation:. Dueñas M, Santos M, Aranda JF, Bielza C, Martínez-Cruz AB, Lorz C, et al. Modelos Cancro (2012) mouse p53 deficiente como plataformas para a obtenção de Genomic preditores de resultados clínicos cancro humano. PLoS ONE 7 (8): e42494. doi: 10.1371 /journal.pone.0042494
Autor: Lucia R. Languino, Thomas Jefferson University, Estados Unidos da América
Recebido: 29 de maio de 2012; Aceito: 06 de julho de 2012; Publicação: 07 de agosto de 2012
Direitos de autor: © Dueñas 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:. Oncocycle S2006 /BIO-0232 (CAM), ISCIII-RETIC RD06 /0020 (MICINN) e SAF2008-00121 (MICINN). J.M.P. foi o destinatário de uma bolsa da Fundação Sandra Ibarra. 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 leram a política da revista e tem as seguintes conflitos: RG-E. , J.-MP, ABM-C., MS, PL e C. B. realizar duas patentes para os testes genómicos descritos neste estudo. Patentes 1: Inventores: R. García Escudero, A. B. Martínez Cruz, M. Santos Lafuente e J.M. Paramio, Título: impressão digital Genomic do cancro da mama, Consultar N °: PCT /ES2009 /07028, Países prioritários: Espanha, data de prioridade: 01 /julho /2009, Organismo: CIEMAT. 2. Inventores: R. García Escudero, JM Paramio, Pedro Larrañaga, e Concepción Bielza, Título: teste preditor de sobrevida global em adenocarcinoma de pulmão, solicite N °: P201031626, Países prioritários: Espanha, data de prioridade: 05 /Novembro /2010, organismo: CIEMAT e UPM. Em relação ao emprego, consultoria, ou produtos em desenvolvimento os autores declaram não haver conflitos de interesse. O conflito de interesses que os autores declaram não altera a sua adesão a todos os PLoS ONE políticas de dados e materiais de compartilhamento.
Introdução
As mutações no gene supressor tumoral TP53 são muito comuns em cancros humanos, e na maioria dos casos estão associados a um mau resultado clínico. Embora grandes esforços têm sido feitos para encontrar terapias específicas para cancros TP53-mutante [1], nenhum são actualmente utilizados na prática clínica. A falta de tais terapias podem ser explicadas pela grande diversidade de alterações relacionadas com a p53 genómicas (ponto ou truncar mutações, mutações oncogénicas ou dominante-negativo, perda de heterozigosidade, etc.) e pela presença de alterações adicionais em vias de sinalização oncogénicos [ ,,,0],2]. Além disso, tais mutações são preditores de resistência à nutlin-3a [3], um inibidor da ligase E3 MDM2 que regula negativamente os níveis de proteína p53. No entanto, a sensibilidade de linhas de células de cancro humano para quimioterapêuticos drogas não está associada a mutações p53 [3]. A busca de terapias eficazes para pacientes mutantes é, portanto, de primordial importância. Uma maneira de se chegar a um tratamento pode ser para identificar e validar os biomarcadores moleculares de carcinogénese baseado em TP53, alguns dos quais podem ser adequadas como alvos para a terapia. Uma mais-valia de biomarcadores à base de p53 seria seu uso potencial em predizer a resposta a terapias contra o câncer, permitindo assim o tratamento personalizado dos pacientes.
Existem diferentes maneiras para procurar correlações entre a expressão do gene do tumor (GE ) padrões e o comportamento clínico dos tumores [4]. Na abordagem orientada para o modelo, o transcriptoma de células expostas a estímulos específicos (tais como uma ferida) ou após a activação de vias de oncogénicas específicas, é usado para determinar um prognóstico [5], [6]. Esta abordagem tem o inconveniente de que o modelo experimental utilizado pode não reflecte com exactidão os processos que ocorrem em tumores. A vantagem, contudo, é que o sistema modelo actua como um “filtro” de genes que são importantes na sinalização oncogénica. O uso de modelos de camundongos geneticamente modificados (GEMMs) concebidos para imitar as alterações genéticas encontradas em cancros humanos representa um grande avanço nesta área. O alvo sobre-expressão de um oncogene particular ou knockout de um gene supressor de tumor específico num fundo genético bem definido oferece muitas vantagens para estudar a progressão do tumor iniciada por aberrações genéticas [7]. Uma grande vantagem do GEMMs mais sistemas celulares é que os carcinomas do rato conter células de tumor, bem como do estroma e as células endoteliais, os quais contribuem todos para a biologia de um tumor [8]. Assim, todo o genoma perfis GE de carcinomas primários de GEMMs de câncer [9], [10], bem como comparações entre amostras metastático e carcinoma primário do rato, têm sido utilizados para tentar desenvolver predição da evolução do câncer humano [11 ].
Nós relatado anteriormente que uma assinatura de expressão 682-gene comum a dois modelos de carcinoma de pele faltando p53 (sozinho ou combinado com uma falta de pRb, doravante referida como p53
ΔEC e p53
ΔEC; pRb
ΔEC respectivamente) em epitélios estratificados [12], [13] mostraram fortes semelhanças com as assinaturas de carcinomas primários humanos envolvendo mutações TP53 (ambos truncar e ponto) provenientes de diferentes localizações anatômicas. ferramentas de bioinformática usadas para examinar a assinatura gene carcinoma da pele do rato e transcriptomes de diferentes tipos de câncer humano mostrou uma assinatura humana de 20 genes sobre-expressos associadas com mutação do gene TP53 e um mau prognóstico. Importante, quando os pacientes com cancro foram estratificados de acordo com a expressão desses genes, foram observados resultados clínicos diferentes: a mais forte expressão, menor a probabilidade de sobreviver cancros, tais como carcinoma da mama (BC) ou mieloma múltiplo [12]
Este relatório mostra a assinatura 682-gene acima para estar presente em diferentes GEMMs de BC e pulmão adenocarcinoma (LAD). Importante, as semelhanças eram mais forte naqueles modelos que envolvem a inibição de p53, e nas amostras metastático resultante de alguns deles. Usando esta assinatura 682-gene, obtivemos e validado GE testa capaz de estratificar pacientes com esses tipos de câncer em grupos com diferenças significativas no resultado clínico esperado, e que mostrou alta sensibilidade em termos de identificação de pacientes com um potencial bom resultado.
Resultados
The Signature 682-gene está presente em GEMMs de BC e LAd com a inibição p53
Genome-wide microarray mostraram tumores agressivos e /ou TP53-mutantes humanos para possuem transcriptomes que assemelham-se a 682-gene carcinoma da pele do rato assinatura [12]. Estas semelhanças são particularmente notável para o BC humana e LAd [12]. Além disso, o transcriptoma dos carcinomas da pele do rato mostra fortes semelhanças com a de células estaminais embrionárias (ESC), o que sugere que a deficiência de p53 induz um processo de desdiferenciação potente em células epiteliais [12]. BCs humanos p53 mutante mostrar estas assinaturas ESC também [14]. Isto está de acordo com as propriedades localmente invasivos destes tumores de ratos, e sua propensão para metastizar para órgãos distantes [15].
Dadas as semelhanças significativas GE entre estes tumores da pele do rato e BC humana e LAd com um p53 mutação, no presente trabalho a assinatura 682-gene foi procurada em GEMMs de BC e LAd que mostram a inibição p53. Os dados brutos da GE foram transferidos do banco de dados GEO (Tabela S1) [10], [11], [16] – [22] e semelhanças com a assinatura do tumor 682-gene procurado pelo cálculo correlações de Pearson (ver Materiais e Métodos). metagenômico comparações mostraram carcinomas de BC específico (Fig. 1A) e GEMMs LAd (Fig. 1B) ter perfis GE muito semelhantes aos do carcinoma da pele do rato. No que diz respeito ao BC, modelos de inactivação p53 via a expressão da grande antigénio T de SV40 (C3 (1) Tag e WAP-TNP8 modelos) [20], [23], e a p53
fl /FL; MMTV modelo de transplante -cre [23], estavam entre os mais semelhantes (destacado em vermelho, Fig. 1A). semelhanças significativas foram observadas com o assinatura 682 para o gene para um modelo de artéria descendente anterior em que a expressão de p53 é reprimida em presença de um Kras
alelo G12D oncogénica (Kras
LA2 /+; Trp53
LSL /LSL; Rosa26Cre
modelo ERT2) [18] (destacado em vermelho, Fig. 1B). padrões GE importante, os carcinomas de pele p53 deficiente compartilhados com amostras metastáticos provenientes de um Kras /p53
R172H e uma Kras /LKB1
L /L LAd GEMM [10], [11], confirmando suas propriedades moleculares agressivos (destacado em rosa, Fig. 1B). É importante ressaltar que a maioria dos Kras /p53
R172H amostras metastáticos perder o tipo selvagem (WT) Trp53 alelo durante a transformação maligna [10]. Estas comparações entre GEMMs mostram que a assinatura da pele 682-gene é significativamente presente no pulmão do rato p53 deficiente e carcinomas mamários, e pode ser considerado uma assinatura comum de GEMMs carcinoma p53 deficiente.
Heatmaps do 682- transcritos de gene assinatura de carcinomas da mama primário (a) e as glândulas normais mamárias de diferentes GEMMs transgénicos (painel superior), e a partir de (B), adenocarcinomas pulmonares primários e metastáticos e pulmões normais a partir de diferentes GEMMs transgénicos (painel superior) (Tabela S1) são mostrados . Os T-valores devolvidos por comparações t de Student entre pele normal e amostras de carcinoma em que foi determinada a assinatura 682-gene (GSE11990) foram usados para construir um modelo centróide. O coeficiente de correlação de Pearson (eo p-valor correspondente) com respeito ao centróide foi calculado para cada amostra de rato. As amostras foram ordenados da esquerda para a direita com base no aumento da correlação. Sondas são ordenados de cima para baixo com base em t-valores (ver Materiais e Métodos). As amostras dentro de retângulos azuis são amostras de pele normal e amostras de tumores de pele. O número de amostras em cada grupo é mostrado sob a heatmaps. Pearson valores são mostrados no painel do meio. Os valores variam de -1 (correlação negativa, fundo azulado) para +1 (correlação positiva, fundo avermelhado). O valor de significância para a correlação é mostrada no painel inferior como -log
10 (p-Val). A linha vermelha indica p-val = 0,01. Genótipos destacadas em vermelho são modelos com alterações do p53 significativamente correlacionados com o 682-assinatura. Amostras destacado em rosa são metástases. Em (B), o Kras (1) e Kras /LKB1
L /L (1) As amostras são a partir do conjunto de dados GSE6135; o Kras (2) e Kras /LKB1
L /L (2) as amostras são do conjunto de dados GSE21581.
Uma vez que as amostras de pele primária p53 deficiente perfilados eram carcinomas evidentes, pode não ser excluir que outros eventos oncogênicos pode estar agindo como principais intervenientes na sua desregulamentação transcriptoma, e, portanto, as semelhanças observados com tumores primários humanos com mau resultado. Para detectar qualquer implicação directa da actividade da proteína p53 no padrão, mama e pulmão GEMMs GE em que os níveis de expressão da p53 pode ser modulados foram examinados. No modelo de WAP-TNP8, tempo-curso análises de inibição de p53 por meio da expressão de SV40 grande antigénio T (1, 2, 3, 4 e 5 meses) mostrou um aumento progressivo da sobre-expressão de já sobre-expressos (além de uma redução a expressão de já underexpressed) genes 682 de assinatura em carcinomas da mama (Fig. 2a). Além disso, a restauração de expressão Trp53 com tamoxifeno em Kras
LA2 /+; Trp53
LSL /LSL; Rosa26Cre
Mouse ERT2 adenomas pulmonares e adenocarcinomas reduziu a superexpressão (e induziu a subexpressão) de 682-signature ARNm (Fig. 2B). Como relatado anteriormente [18], indução dependente de p53-tamoxifeno nestas adenocarcinomas pulmonares malignas leva à perda de células de tumor significativa. Estes resultados associam directamente a redução do tumor (após expressão de p53) com o desaparecimento da assinatura 682-gene, o que indica que a sua regulação da transcrição é dependente de p53. Isto confirma que esta assinatura é comum a ambos os carcinomas humanos e do rato alterado-p53.
A) SV40 grande T-expressão de antigénios na glândula mamária foi analisada em vários pontos de tempo durante a formação do carcinoma em camundongos transgênicos WAP-TNP8 . Heatmaps de 682 por genes transcritos de assinatura de glândulas mamárias normais (verde), carcinomas da mama primárias (vermelho) e amostras mamárias com a expressão do transgene em 1, 2, 3, 4 e 5 meses (azul) são mostrados (painel superior). expressão B) p53 foi induzida em adenomas pulmonares e adenocarcinomas do Kras
LA2 /+; Trp53
LSL /LSL; Rosa26Cre
ERT2 modelo do rato. Os mapas térmicos das transcrições de assinatura 682-gene de pulmões normais (verde), adenomas pulmonares (laranja) e adenocarcinomas (vermelho) (tratados e não tratados) são mostrados (painel superior). Em A e B, grupos de amostras são ordenados da esquerda para a direita com base no aumento da correlação de Pearson com o modelo centroid com base na assinatura 682-gene. Sondas são ordenados de cima para baixo com base em t-valores (ver Materiais e Métodos). O número de amostras em cada grupo é mostrado sob a heatmap. Os valores de correlação para as amostras individuais com o centróide são mostrados no painel do meio. Os valores variam de -1 (correlação negativa, fundo azulado) para +1 (correlação positiva, fundo avermelhado). A significância da correlação para cada amostra é mostrada no painel inferior como -log
10 (p-Val). A linha vermelha indica um p-val de 0,01.
Desenvolvimento e Validação de um teste prognóstico Genomic para BC Human Resultados Clínicos
Tendo em conta as semelhanças entre a assinatura da pele do rato e os de pulmão do rato e aC (ver acima) e os tumores humanos que ocorrem nesses órgãos [12], surgiu a questão de saber se o assinatura 682 para o gene podem ser utilizados para desenvolver testes de prognóstico para estes cancros humanos. Para desenvolver esses preditores genômicas, a assinatura roedor foi combinado com dados GE para amostras BC ou LAd humanos primários com dados de sobrevivência conhecidos.
Para BC humano, um subgrupo de 40 sondas, correspondendo a 32 genes (40 genes teste), foi selecionada com base na precisão da previsão metástases à distância ideal e tamanho do conjunto de genes pequeno (Materiais e Métodos, Figs. S1 e S2A-C, Mesas S2 e S3). Os pacientes estratificado BC teste 40-gene em três grupos de risco: alto, médio e baixo. A precisão da previsão de que o teste foi validado em 12 conjuntos de dados adicionais, que compreende um total de 2993 amostras de tumor, 4 diferentes pontos de extremidade, e 2 plataformas de microarray (Affymetrix e Agilent) (Fig. 3A, as Figs. S3 e S4, Tabela S2). A análise de regressão multivariada de Cox incluindo ambas as variáveis genômicos e clínicos mostraram o teste de 40 gene de discriminar grupos de risco do paciente independentes de fatores prognósticos clínicos (Tabela 1).
A) curvas de Kaplan-Meier de sobrevida livre de metástases à distância ( CPOS) para uma população combinada de 12 conjuntos de dados da GE de pacientes com BC. Os doentes foram estratificados com base no teste de 40 genes a partir de baixo (verde), intermediário (azul) ou alto risco (vermelho) (ver Materiais e Métodos). B) curvas de Kaplan-Meier de CPOS de ER +, o tamoxifeno tratados mulheres com BC. Os doentes foram estratificados com base no teste de 40 genes a partir de baixo (verde), intermediário (azul) ou alto risco (vermelho). curvas C) de Kaplan-Meier para ER +, tamoxifeno tratados doentes com cancro da mama no conjunto de dados Miller. Os doentes foram estratificados de acordo com a presença (vermelho) ou ausência (verde) de mutações do gene p53. p-val:. significância das diferenças de sobrevivência (log-rank test)
A maioria dos cânceres de mama são o receptor de estrogénio positivo (ER +) e são tratados com a terapia hormonal adjuvante, como o tamoxifeno. Curiosamente, embora o teste de 40-gene foi desenvolvido usando dados de pacientes que não receberam tal tratamento, que o resultado previsto para tais pacientes tratados com hormonas, bem como (Fig. 3B). Uma possível explicação para isto é que este ensaio identifica os tumores com comportamento maligno inerente, e que são, portanto, menos propensos a responder a terapia adjuvante. Alternativamente, pode ser que os pacientes de alto risco com BC sofrer inibição da via dependente de p53 associada a vias de sinalização ER [24] – [27]. De acordo com esta hipótese deve-se notar que uma redução da resposta ao tamoxifeno tem sido relatada em pacientes com BC portadores de mutações do gene TP53 [28], [29] (Fig. 3C).
Desenvolvimento e Validação de um prognóstico teste Genomic-clínico para LAd Human Resultados clínicos
Usando a mesma abordagem usada com BC, um grupo ótimo de 36 sondas correspondentes a 30 genes (teste de 36 genes) foi obtida para prever a sobrevida global (Materiais e Métodos, Fig. S1, Fig. S2 [painéis A, D e e], Tabelas S4 e S5). Shedden et ai. [30] relatou que a precisão dos preditores genômicos de resultado LAd poderia ser melhorado através da incorporação de certas variáveis clínicas. Assim, um teste preditor clínico foi desenvolvido incluindo o estágio do tumor, sexo do paciente e idade (Fig. S5A). A combinação de ambos informação genômica e clínica (36-gene teste genômico-clínica) aumentou a precisão da previsão, de sobrevida global, permitindo que os pacientes ser estratificada em três grupos de risco (baixo, intermediário e alto) usando a mesma abordagem para o BC. Validação em 3 conjuntos de dados de microarray externa GE mostrou a precisão do teste combinado com os pacientes reunidas (N = 313) (Fig. 4A), ou em conjuntos de dados individuais (Fig. S6). Mais importante, ele também previu com precisão o resultado clínico em pacientes nas fases iniciais (Fig. 4B, a Fig. S6). Como o número de amostras LAd humanos relataram que temos utilizado para validação é menor quando comparado ao BC humana, nós decidimos adicionar novas amostras LAd realizando GE a partir de blocos tumorais FFPE. Esta análise também ajuda a demonstrar a viabilidade do 36 gene preditor genômica-clínicos utilizando tecido FFPE. Validação quantitativa foi realizada utilizando PCR em tempo real (qRT-PCR) (Materiais e Métodos, A Fig. S5b). Os resultados confirmaram que o teste genômico-clínica pacientes com diferentes probabilidades de sobrevivência (Fig. 4C) com uma precisão semelhante à observada para estratificada (ou seja, não-FFPE) amostras “fresco” perfilado usando GE microarrays (área sob a curva [AUC] = 0,72, p-val = 1,4 × 10
-9 para microarrays; AUC = 0,70, p-val = 0,05 para qRT-PCR). A análise de regressão univariada Cox, incluindo todos os pacientes nos conjuntos de dados de validação (n = 362) apresentaram diferenças de risco significativas entre estratos paciente. O risco relativo (RR) para OS aos 5 anos foi 14,14 vezes maior (IC 95% = 3,46-57,83, p-val = 0,0002) do que no alto do que os grupos de baixo risco. Além disso, a taxa de risco (HR) para OS em 5 anos (IC95% 1,82-31,78, p-val = 0,005) 7,60 vezes maior para o grupo de alto risco do que o grupo de risco intermediário.
A ) curvas de Kaplan-Meier para a sobrevida global (oS) para a população agrupada de pacientes com câncer de pulmão em três conjuntos de dados, incluindo pacientes com todas as fases da doença. Os doentes foram estratificados com base no teste de 36 do gene a partir de baixo (verde), intermediário (azul) ou alto risco (vermelho) (ver Materiais e Métodos). curvas B) de Kaplan-Meier para pacientes em estágio inicial (estágios IA e IB). Os doentes foram estratificados com base no teste de 36 do gene a partir de baixo (verde), intermediário (azul) ou alto risco (vermelho). curvas C) de Kaplan-Meier de doentes utilizando amostras perfilado qRT-PCR e FFPE. Os doentes foram estratificados com base no teste de 36 do gene a partir de baixo (verde), ou riscos (vermelho) alto-intermediários (ver Materiais e Métodos). Devido ao pequeno tamanho da amostra, os grupos de risco intermediário e alto foram reunidas. p-val:. significância das diferenças de sobrevivência (teste log-rank)
Correlação entre o teste de 40 gene TP53 e Mutações
Usando comparações metagenomic de GEMMs (Fig. 2), a inibição tempo-curso de p53 foi visto envolver o aparecimento progressivo da assinatura 682 para o gene com a formação de BC. Além disso, a restauração de p53 nos adenomas e adenocarcinomas do pulmão do rato provocou o desaparecimento da assinatura; outros autores relataram a perda de células do tumor para ocorrer também [18]. Um resultado semelhante foi obtido para o assinatura 40-gene no modelo aC, e para o assinatura 36-gene no modelo LAd (Fig. S7). Estes resultados suportam a ideia de um papel importante para p53 no controle dos genes em ambas as assinaturas. analisa a rede de proteínas de 40 genes e de 36 genes em relação ao p53 e pRb (desde o 682-assinatura foi obtida a partir dos transcriptomes comuns do p53
ΔEC e p53
ΔEC; pRb
modelos ΔEC [12]) demonstraram tanto p53 e pRb ser reguladores directos de a maior parte destas proteínas (Fig. S8A e C). Além disso, esses genes assinatura parecem ser importantes reguladores de processos envolvidos na carcinogênese, como apoptose, diferenciação e proliferação (Fig. S8B e D).
O cálculo do escore de risco para os pacientes BC E o moço foi baseado GE nos perfis dos tumores deficientes em p53, não com a presença /ausência de mutações de p53 em pacientes de amostra tal como anteriormente descrito para preditores BC [28], [31]. Dada a importância das alterações do p53 no aparecimento de cancro humano, muito esforço tem sido dirigido para o desenvolvimento de terapias que restauram a função de p53 [1]. No entanto, nenhum desses tratamentos estão ainda disponíveis na prática clínica. Outra possibilidade é a de identificar biomarcadores moleculares associados com alterações do p53 que se oferecem como alvos terapêuticos. Para examinar esta, foram selecionados genes que são sobre-expressos em tumores humanos BC p53 mutante (Miller conjunto de dados, Tabela S2) [28], e para os quais os inibidores específicos estão em testes pré-clínicos: AURKA, AURKB e PLK1 (Fig. 5A). Estes inibidores, se clinicamente validado, pode ser utilizável para o tratamento de pacientes com mutações de p53. Mais importante, a sobre-expressão dos genes AURKA, AURKB e PLK1 foi também observada em tumores mutantes não-p53 no grupo de alto risco, como avaliado pelo teste de 40 genes (Fig. 5A), mostrando que alguns pacientes com mau resultado sofrendo p53- tumores WT pode também beneficiar de tais terapias. Para procurar qualquer efeito anti-tumoral potencial destes inibidores em amostras tumorais com deficiência de p53, os perfis GE de linhas de células de cancro humano e xenoenxertos sensíveis a terapias dirigidas foram comparados com o assinatura 682 para o gene. As semelhanças observadas indicam a sua susceptibilidade potencial para estes agentes. Os xenoenxertos de cancro humano que responderam aos inibidores AURKA foram encontrados para ser mais semelhante ao rato tumores deficientes em p53 do que aqueles que não responderam (Fig. S9A) [32]. Além disso, as linhas de células sensíveis a terapias específicas contra AURKB e PLK mostrou semelhanças fortes para os carcinomas de ratinho deficientes em p53 (Fig. S9B) [33]. Mais importante, estas linhas de células sensíveis incluídas não só aC e linhas celulares rapaz, mas as células de outros órgãos, o que sugere um efeito destes inibidores em diferentes tipos de cancro. Outra abordagem para procurar terapias específicas que podem ser úteis em tumores deficientes em p53 foi realizada utilizando o recurso de conectividade Mapa [34] (Materiais e Métodos). Resumidamente, procura-se compostos de pequenas moléculas bioactivas (perturbagens apelidado) capazes de induzir perfis GE com o padrão inverso do observado no-682 de assinatura, de modo que pudessem ser utilizados para o tratamento de tumores deficientes em p53. Os resultados indicam que os inibidores das histona desacetilases (tais como tricostatina A ou vorinostat) estão entre as mais significativas perturbagens que pode reprimir o padrão de 682-assinatura (Tabela 2). Curiosamente, a tioridazina droga antipsicótica também reprime os carcinoma perfis GE p53 com deficiência, de acordo com evidências recentes demonstram que a droga antagoniza os receptores de dopamina que são expressos em células-tronco do câncer e em células de câncer de mama [35].
a) os genes AURKA, AURKB e Plk1 dentro do teste 40 para o gene são sobre-expressos em BC humana com mutações de p53. As amostras de tumor foram ordenados por Escore de Risco de p53, conforme determinado pelo teste de 40 gene; grupos de risco são mostrados como baixo (verde), intermediário (azul) ou alto risco (vermelho). Note-se a existência de tumores de alto risco, sem mutações do gene p53. B) Comparação entre a estratificação dos pacientes determinada usando o teste e p53 estado de mutação de 40 gene no conjunto de dados Miller BC. As curvas de sobrevivência de ambos os métodos de estratificação são apresentados simultaneamente para o mesmo conjunto de dados do paciente. p-val: significância das diferenças de sobrevida (teste log-rank). C) Combinação do status de teste e mutação p53 40 gene para estratificar pacientes com BC. Os pacientes são agrupados como p53-WT (L, I e grupos de alto risco) ou p53-MUT (grupos de baixo, intermediário e alto risco). Apenas uma amostra de 251 foi classificada como de baixo risco e p53-MUT; esta não foi incluído no gráfico. p-val: significância das diferenças de sobrevida (teste log-rank)
A comparação entre os resultados clínicos como previsto pelo status de teste e mutação p53 40-gene foi realizada utilizando o conjunto de dados Miller. . O teste genômico mostrou maior sensibilidade do que o estado de mutação p53 na previsão de pacientes com um bom prognóstico (veja comparações do baixo risco [L, linha verde] e p53-WT grupos [de linha-de-rosa]; A Fig. 5B). Curiosamente, os pacientes sem mutações no gene TP53, mas previsto para ser de alto risco pelo teste de 40 gene mostrou baixa sobrevida potencial (de alto risco e WT na Fig. 5C, linha vermelha). É importante ressaltar que esses pacientes WT mostraram probabilidades de sobrevivência semelhantes às dos pacientes TP53-mutante de alto risco (alto risco e MUT na Fig. 5C, linha vermelha tracejada). Um resultado similar foi obtido quando se compara o teste de 40-gene com o preditor baseado em GE Miller de estado de mutação p53 [28] (Fig. S10). regressão multivariada Cox incluindo ambos os preditores mostrou os resultados do teste de 40 gene a ser melhor correlacionada com a sobrevivência do que a previsão genômica mutação p53 (Tabela S6). Estes resultados indicam que a previsão da evolução clínica com base no teste de 40 gene a ser mais preciso do que o estado de mutação TP53, a consequência da sua capacidade de detectar pacientes mau resultado com nenhuma mutação e discriminar pacientes de baixo risco com maior sensibilidade.
Disfunção p53 em subtipos moleculares de BC Humana e LAd
Atualmente, existem biomarcadores oncogene que definem subtipos moleculares com evolução clínica diferente e /ou terapias-alvo em BC e LAd, como já mencionado para receptor de estrógeno e câncer de mama (ver Fig. 3). A disfunção de p53 foi analisada nestes subtipos molecular por comparação dos valores p53RS derivadas usando o teste 40 e 36 do gene para o gene genómico de ensaio clínico. Para tumores de mama, ER ou receptor de progesterona (PR) amostras negativas exibido valores de pontuação de risco maior do que os positivos, em linha com a sua mais alta comportamento agressivo (Fig. 6A) (Tabela S9). carcinomas HER2-positivo apresentaram valores pontuação mais elevada (Fig. 6A), também de acordo com a evolução clínica pior. Para LAd, tumores EGFR-mutante apresentaram menores valores de pontuação de risco (Fig. 6B) (Tabela S10), como esperado, devido à sua melhor comportamento clínico. No entanto, não foram encontradas diferenças significativas entre as amostras com ou sem mutações KRAS. Apesar das diferenças médias nos valores p53RS, tanto de teste 40-gene (Fig. 7) e teste genômico-clínica 36-gene (Fig. 8) pacientes estratificados com diferenças significativas de sobrevivência independentes sobre subgrouping oncogene biomarcador.
Paciente pontuação de risco (p53RS) está representada, dependendo do ER, o estado PR e HER2 utilizando o teste de 40-gene para doentes com cancro da mama (a) e, dependendo do EGFR e KRAS estado de mutação tal como calculado pelo teste genómico clínica-36-gene para o adenocarcinoma do pulmão pacientes (B). Cada ponto representa um valor de amostra individual. linhas verdes horizontais representam os valores médios de cada grupo de amostra. análise Ttest do aluno foi feito para encontrar diferenças significativas nos valores de pontuação entre os subgrupos de biomarcadores do paciente (limiar de p-val 0,05). Os pacientes foram estratificados com base nos grupos de risco a partir de baixo (verde), ou riscos (vermelho) de alta intermediários (ver Materiais e Métodos).
curvas de Kaplan-Meier de sobrevida livre de metástases à distância ( CPOS) para os pacientes com BC dependendo ER, PR e estado HER2. Os doentes foram estratificados com base no teste de 40 genes a partir de baixo (verde), intermediário (azul) ou alto risco (vermelho) (ver Materiais e Métodos). p-val:. significância das diferenças de sobrevivência (log-rank test)
curvas de Kaplan-Meier de sobrevida global para pacientes com LAd dependendo EGFR e KRAS estado de mutação. Os pacientes foram estratificados com base no teste de 36 gene genómico-clínica em baixo (verde), intermediário (azul) ou alto risco (vermelho) (ver Materiais e Métodos). p-val:. significância das diferenças de sobrevida (teste log-rank)
Discussão
A via p53 é um dos mais importantes mecanismos de supressão do tumor; mutações que o afetam são comumente encontrados na maioria dos tipos de câncer. A correlação entre essas mutações e malignidade do tumor, sugere a necessidade para a caracterização mais detalhada desta via. tecnologias de alto rendimento, como a análise GE de todo o genoma ou no próximo sequenciamento geração (NGS) podem ajudar a determinar as alterações nos tumores individuais, o que permitiria tratamentos personalizados e, finalmente, melhorar os cuidados que poderiam ser oferecidos aos pacientes. No entanto, chegar a medicina personalizada eficaz depende da disponibilidade de sistemas modelo de análise adequados e clínica de avaliação /validação adequada. O presente trabalho discute um sistema modelo de rato tumor p53 deficiente com características moleculares que levam à agressividade do tumor, bem como o desenvolvimento e validação de assinaturas GE que podem prever os resultados clínicos em BC humana e LAd. Os resultados mostram os genes que compõem estas assinaturas para ser marcadores substitutos de alterações via dependente de p53, e possíveis candidatos para terapias enfocadas.
Nós relatado anteriormente um rato assinatura 682-gene visto em tumores de pele p53 deficiente para mostram semelhanças moleculares significativos para transcriptomes cancerosas humanas (tais como aqueles de BC e LAD) que envolvem mutações no gene TP53 e /ou mau resultado. Os presentes resultados mostram que tais semelhanças estão também presentes em GEMMs de aC e carcinoma LAd em que a expressão ou função de p53 é inibida, o que confirma os nossos resultados anteriores.