Específico
Abstract
anormalidades genómicas que levam ao cancro colorectal (CRC) incluem eventos somáticas que causam aberrações no número de cópias (CNAs) bem como copiar manifestações neutros como a perda de heterozigosidade (LOH) e dissomia uniparental (UPD). Nós estudamos o efeito causal destes eventos através da análise de dados de microarranjos citogenética de alta resolução de 15 amostras pareadas de tumor-normal. Detectamos 144 genes afetados por CNAs. Um subconjunto de 91 genes são conhecidos por ser CRC relacionadas ainda pontuações GISTIC elevados indicam 24 genes nos cromossomos 7, 8, 18 e 20 para ser fortemente relevante. Combinando GISTIC ranking com análises funcionais e grau de perda /ganho identificamos três genes em regiões de perda significativa (ATP8B1, NARS, e ATP5A1) e oito em regiões de ganho (CTCFL, Spo11, ZNF217, PLEKHA8, HOXA3, GPNMB, IGF2BP3 e PCAT1) como romance em sua associação com o CRC. Caminho e predição alvo análise de genes afectados CNA e microARNs, respectivamente indica via de sinalização de TGF-β estar envolvido em causar CRC. Finalmente, LOH e UPD afetados coletivamente nove genes relacionados com o cancro. Transcrição fator de sites na regiões de 35% do número de cópias de perda /ganho influenciado 16 genes CRC. Nossa análise mostra paciente manifestações específicas CRC no nível genômico e que esses eventos diferentes afeta pacientes com CCR individuais de forma diferente
Citation:. Eldai H, Periyasamy S, Al Qarni S, Al Rodayyan M, Muhammed Mustafa S, Deeb A , et ai. (2013) Genes Novos associados com câncer colorretal são revelados pela Resolução Análise alta citogenética de uma maneira específica do paciente. PLoS ONE 8 (10): e76251. doi: 10.1371 /journal.pone.0076251
editor: Jörg D. Hoheisel, Deutsches Krebsforschungszentrum, Alemanha |
Recebido: 30 de março de 2013; Aceito: 22 de agosto de 2013; Publicação: 30 de outubro de 2013
Direitos de autor: © 2013 Eldai 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 estudo foi apoiada por uma pesquisa concessão # RC10 /083 atribuído a MAA pelo rei Abdullah International Medical Research Center. Todos os autores são empregados pelo rei Abdullah International Medical Research Center ou da Guarda Nacional Health Affairs. Ambas as instituições são parte do rei Abdul Aziz Medical City. 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 colorretal é um dos cânceres mais prevalentes e é uma preocupação de saúde em todo o mundo [1]. É o tipo mais comum de câncer na Ásia [2]. A incidência de CRC está aumentando entre a população local da Arábia Saudita como visto em mais um aumento da incidência três vezes maior nos machos de 3,2% [3] para 11,2% [4] dentro de cerca de 7 anos. A tendência paralela no sexo feminino é observado com um aumento de 2,7% [3] para 8,8% [4] para o mesmo período.
Os eventos genômicas responsáveis por perda /ganho de cromossomos, perda de heterozigosidade, dissomia uniparental etc, são bem conhecidos por terem uma forte correlação com CRC e precipitação de alterações no número de cópias do gene [5], [6], [7]. No nível funcional, vários genes esquema do início, progressão e metástase do CRC [8]. Como outros tipos de câncer; o grau do número de cópias aberrações correlacionam-se com a incidência e severidade de CRC assim como o prognóstico e de recidiva da doença [9], [10]. Áreas de ganhos no número de cópias e perdas podem afetar genes críticos no desenvolvimento do câncer e revelar marcadores preditivos que são determinantes da resposta /resistência ao tratamento [2], [11]. Como nós apreciamos a heterogeneidade desses eventos em forma específica do paciente; avaliação dos perfis do número de cópia pode ser utilizado em personalizar as opções de tratamento para os pacientes e na racionalização planejamento pré-tratamento [5].
Vários estudos exploraram aspectos étnico-geográfica de tumores CRC e revelou padrões específicos da população putativos para o cromossoma aberrações, portanto, implicando étnica e base regional para CRC [2], [12], [13], [14], [15]. O rápido aumento na incidência de CRC na Arábia Saudita impele a explorar técnicas genômicas avançadas para estudar características associadas ao tumor e transmitir informações úteis para as estratégias nacionais de controlo da doença. Embora, um estudo adequado examinando execuções de homozigose (ROH) eliminado ancestralidade comum como um fator de risco que predisponham a CRC na população local [13], uma descoberta com base nas provas de avaliação de uma população significativamente maior e fora criado [15], ainda uma caracterização completa de CRC na população local ainda está faltando. O envolvimento na CRC de eventos, tais como LOH, UPD e CNAs permanecem em grande parte inexplorada de forma integrada.
Matriz de hibridização genômica comparativa (aCGH) revela regiões de importância molecular a etiologia do câncer, prognóstico e remissão com clareza exemplar mas é impossível detectar consequências cópia neutro, como UPDs [16] e é difícil de medir eventos cromossômicas focais.
Uma recente adição à citogenética é o Cytoscan HD (Affymetrix) matrizes através do qual a integração e investigação de vários insights para CRC é possível. A combinação de polimorfismo de um único nucleótido (SNP) e sondas com base não-polimórficos no seu cartão de matriz permitir eventos neutros cópia descoberta, bem como outras anomalias genómicas. É possível obter insights do genoma em CNV, LOH e UPDs e ignorar as deficiências inerentes de aCGH convencional [17], [18]. A capacidade de analisar dados para diferentes tipos de eventos cromossômicas gerados a partir de uma única plataforma permite uma melhor precisão.
Aqui, nós investigamos as aberrações cromossómicas que poderiam estar associados com o início da CRC. Ao comparar pares de tecidos tumorais do normal de uma forma paciente-wise, enfatizamos sobre a redução da heterogeneidade, eliminando generalizações cross-sujeitos e focando em eventos individuais de assuntos específicos que diferenciam as células tumorais de suas contrapartes saudáveis. Para detectar as regiões do número de cópias cromossômica breakpoints e avaliar o potencial de genes dentro deles estar dirigindo câncer implementamos duas abordagens: Circular binário de segmentação (CBS) [19] e Genomic identificação de alvos significativos em Câncer (GISTIC) [20].
para o melhor de nosso conhecimento, este estudo é a primeira tentativa de explorar exaustivamente anormalidades cromossômicas CRC associados em uma coorte local usando matriz Cytoscan HD rendendo muito alta resolução captura para as análises computacionais jusante. Nós relatamos nossas descobertas sobre a funcionalidade dos genes afetados por anomalias cromossómicas incluindo ganhos no número de cópias e perdas, sítios de ligação de LOH e da UPD, bem como fatores de transcrição abrangidas por essas regiões.
Materiais e Métodos
Ética declaração
o estudo foi aprovado pelo comitê de ética e revisão Institucional Board (IRB) do rei Abdullah International Medical Research Center após processo de revisão devido dos aspectos éticos da proposta. Os formulários de consentimento processuais e éticas necessárias foram assinados por cada paciente antes da coleta da amostra.
Amostra Coleção
Trinta biópsias foram adquiridos a partir de 15 pacientes sauditas (seis machos e nove fêmeas) apresentam para CRC preliminar diagnóstico. Todos os casos foram coletados independentemente da fase cirúrgica ou grau histológico. Cada Hematoxilina e Eosina (H E) caso manchado foi avaliada por um patologista placa-certificado para confirmar a consistência histológica do espécime com adenocarcinoma de cólon e esse espécime normais adjacentes não continha células tumorais. As secções foram obrigados a conter 60% de núcleos de células de tumor para inclusão no estudo. A coorte consistiu de pacientes que não haviam sido submetidos a qualquer intervenção clínica relacionada com o CRC conhecida antes do momento da aquisição biópsias
Processamento de Amostra Extração de DNA
amostras pareadas de tumor e na mucosa normal adjacente retirado de 2 cm de distância foi recolhida. Cada amostra de tumor pesavam entre 10-30 mg. O tecido da biópsia foi armazenado em RNAlater (Ambion), a 4 ° C durante 24 horas; seguido por congelação e após armazenamento a -20 ° C. CRC – pares de amostras positivas foram selecionados para extração de DNA por NucleoSpin Trio Kit (Macherey-Nagel, Alemanha). controlos de qualidade e quantidade foram realizadas por Nanodrop (Thermo Fischer Scientific).
geração de dados usando Citogenética Matriz.
matrizes HD Cytoscan juntamente com kit completo foram adquiridos de Affymetrix (Affymetrix Inc., EUA ). estojo de amplificação de DNA recomendada foi obtido de Clontech (Clontech Laboratories Inc., EUA). o protocolo do fornecedor foi seguido por passos de amplificação, hibridação, lavagem e coloração. As matrizes foram digitalizados com o scanner 7000G da Affymetrix. Os dados discutidos nesta publicação foram depositados em Gene Expression Omnibus NCBI e são acessíveis através do número de acesso GEO Series GSE 47204.
Análise de Dados
Seguimos uma estratégia de análise de caso-controle onde o assunto serviu como o doador tanto do controlo e do tecido tumoral. As comparações tumorais normal foram, assim, realizadas entre as amostras homogéneas.
CNV, LOH e Análise UPD.
Nexus Copiar Número 6.0 (Biodiscovery, Inc., CA, EUA) foi utilizado para avaliar genoma de largura frequências número de cópias para os 15 pacientes. Além disso, Aroma.affymetrix [19] – uma outra implementação CBS como parte da biblioteca DNACopy de BioConductor eo algoritmo TumorBoost associado (que normalizar números de cópias do alelo específicos para amostras tumorais com normais emparelhados) também foram utilizados para identificar eventos genômicos. Obtivemos conforme resultados de ambas as implementações.
A combinação de alta resolução do Cytoscan HD e análise em profundidade pelo número Nexus Copiar nos permite capturar até mesmo os acontecimentos genómicos menores. Os parâmetros de limite de frequência usado para a análise são 0,2 para ganho, 0,6 para alto ganho, -0,2 para perda ligeira e -1.0 por grande perda. Um corte mínima de 500 kb foi utilizado para detectar estes eventos. Informações sobre fator de transcrição sítios de ligação foi obtida a partir Open Database Anotação de Regulamentação (ORegAnno, www.oreganno.org) [21]. análise alvo miRNA foi realizada utilizando sistema de integração microRNA para a previsão do gene alvo (MIRSYSTEM) software versão 20.130.328 disponíveis em https://mirsystem.cgm.ntu.edu.tw/
análise GISTIC.
Combinando GISTIC (Genomic identificação de alvos significativos em Câncer) contagens de classificação e picos no número de cópias de regiões genômicas foram identificados os genes de acordo com a anotação do conjunto do genoma humano GRCh37 /hg19.
Através Nexus Copiar Número nós realizadas análises GISTIC. G-scores retransmitir a importância dos genes para conduzir o cancro por pesagem regiões de aberração contra a probabilidade de ocorrência ao acaso [20]. Foram examinados os G-pontuações para regiões detectadas pela CBS. Nós rotulado como significativa qualquer região de uma pontuação acima de 2.
Acesso funcionais e análise de rede
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A análise funcional e bioquímica para um conjunto de 144 genes extraídos das regiões cromossômicas afetados foi feito usando ingenuity Pathway Analysis-IPA (Ingenuity® Systems, www.ingenuity.com).
Análise funcional
Funções e doenças mais significativas para o conjunto de dados foram identificados consultando o validada experimentalmente ingenuidade Knowledge base. A probabilidade de que cada função /doença ocorreu apenas pelo acaso foi calculada pelo teste exato direito de cauda de Fisher com um limiar de 0,05.
Canonical Análise Caminho
Pathways mais relevantes para o conjunto de dados foram identificados por a biblioteca IPA de vias canónica na base de Conhecimento Engenho
o significado da associação entre o conjunto de dados e a via canonical foi medido de 2 modos:. 1) a razão entre o número de moléculas a partir do conjunto de dados que mapeada para a via dividido pelo número total de moléculas que mapeada para a via canonical. 2) A probabilidade de que acaso explica a associação entre genes no conjunto de dados e os caminhos canônicos foi calculada através do teste exato de Fisher.
Rede Representação gráfica
Duas listas de genes foram usadas para criar redes : o primeiro compreende 144 genes eo segundo com base em fileiras altas GISTIC e faixa de CNV. representação gráfica do gene de vias em posição nodos de várias formas e da relação biológica entre quaisquer dois nós é uma vantagem. Todas as bordas são apoiados por pelo menos uma referência da literatura, a partir de um livro, ou a partir de informações canônica armazenado no Ingenuity® Knowledge Base. Nodes formas representam a classe funcional do produto do gene.
Generation Network
Cada identificador na nossa lista foi mapeada ao seu objeto correspondente no Ingenuity® Knowledge Base. Com base em relatórios experimentais esta análise filtra genes e relacionamentos encontrados no registro de dados de somente os seres humanos correspondentes. Em seguida, apenas as moléculas elegíveis rede foram sobrepostos em uma rede molecular global de derivados de informação no Engenho Knowledge Base. Redes de rede Moléculas elegíveis foram então gerados por algoritmos baseados em sua conectividade.
Resultados
Análise de pares de tumor do normal revela esperado no número de cópias aberrações cromossômicas ainda mostra variações específicas do paciente. A evidência preliminar prevê a participação de onze genes previamente não declarada no cancro colorectal não-número de cópias eventos associados que descrevem incluem LOH e UPD que pode afetar elementos reguladores e genes relacionados com o cancro.
Significativo cromossômica Número Aberrações
Coletivamente, os ganhos predominaram cromossomos 7, 8q, 12, 13 e 20q Considerando que as perdas eram comuns nos cromossomos 1, 6, 10, 14q, 17p, 18 e 21. O braço curto do cromossomo 4 é mais uma região um pouco perdido, as aberrações lá e aqueles no cromossomo 6 e 10 eram freqüentes no grupo feminino.
a visão composta de todas as comparações de pares é fornecida no (Figura 1A). Um rápido olhar para o sexo agrupamento sábio dos resultados mostra mais regiões de perdas no sexo feminino (n = 9) que os homens (n = 6), com magnitude variável (Figura 1B)
A:. Percentagem do número de cópias os ganhos e perdas em amostras de tumor em comparação com o tecido correspondente normal para todos os cromossomos em quinze sujeitos do estudo. Perdas são marcadas em vermelho abaixo da linha de base que os ganhos são representados em barras azuis acima da linha de base. números de cromossomos circulados (12 e 14) refletir eventos de perda e ganho apenas observado em nosso conjunto de dados. B: Sexo número de cópias sábio muda no contexto da CNAs geral:. A ligeira perda no braço curto dos cromossomos 4, ao longo de cromossomo 6 e 10 são frequentes no grupo feminino
Comparando o grau e frequência de perdas observamos que elevado número de cópias ganhos são mais do que as perdas de cópia homozigotos (21 ganhos contra 14 derrotas). A magnitude de ganho, por conseguinte, é mais elevada. No entanto observamos também que as perdas cromossômicas ocorreu com mais frequência do que os ganhos (285, face a perdas de 273 ganhos). A Tabela 1 apresenta observações para cada grupo e sexo do paciente. Doze indivíduos mostraram evidências de ganhos no número de cópias e perdas. Embora as perdas e os ganhos foram observados em todos os cromossomos, as tendências cromossômicas únicas surgiram para cada grupo e sexo do paciente. A Tabela 2 compara nossos resultados contra os relatórios anteriormente publicados.
perda de heterozigosidade (LOH) e dissomia uniparental (UPD)
Além de alterações no número de cópias cromossômica, tumor- comparações normais revelam eventos neutros cópia específica do paciente. Vemos LOH em seis casos; cinco dos quais têm UPDs. Além disso, cinco destes pacientes têm eventos LOH /UPD em várias regiões microRNA como representado na Figura 2 A e B para cromossomas 4 e 17 9F na amostra. análise do gene alvo de miRNAs afetados mostra seu provável efeito sobre as vias relevantes para câncer colorretal. Encontramos MAPK, WNT e vias de sinalização TGF-β entre os melhores marcadores acima de um ponto de corte de 0,5 (Figura 2C). lista completa de todos os alvos de miRNA e suas pontuações estão listadas na Tabela S1
A:. acontecimentos segmentar UPD abrangendo várias regiões microRNA no cromossomo 4 em 9F paciente. B: evento LOH no cromossoma 17 do mesmo exemplo acima. LOH está associada com variações no número de cópias. C: Alvo análise de previsão de miRNAs exibem o provável envolvimento de vias de sinalização conhecidos no câncer colorretal. Eixo Y representa a pontuação numérica indicativo de valor preditivo. D: TPM3 e MUC1 são afetados por eventos da UPD em 7F paciente. E:. MYC região sustentar eventos LOH e copiar ganhos em 10F paciente
Paciente sábio, eventos UPD são mais frequentes (Total de eventos = 15) do que eventos LOH (eventos Total = 7). Alguns pacientes apresentaram extensa segmentar UPDs (i.e.7F), enquanto outros (i.e.10F) mostrou predominando LOH; uma indicação plausível de diferentes influências neutros cópia específica de pacientes sobre os mecanismos que conduzem à CRC.
Do outro lado pacientes nove genes relacionados com o cancro estão contidos em áreas saqueadas por LOH e UPD. Tropomiosina 3 (TPM3), mucina 1, da superfície celular associado (MUC1), trombospondina 3 (THBS3), a CBL proto-oncogene, E3 proteína ubiquitina ligase B (CBLB), v-maf musculoaponeurotic fibrosarcoma homólogo oncogene (aviária) (MAF), v-maf musculoaponeurotic fibrosarcoma homólogo oncogene (aviária) (FBXW7) abrigam UPDs e ciclina D (CCND2), PCAT1 e v-myc mielocitomatose homólogo viral oncogene (aviária) (mYC) têm eventos LOH (Figura 2 D e). Estes incidentes, o comprimento das zonas afectadas e os genes dentro encontram-se resumidos na Tabela 3. O visor cromossómica para o resto dos seis casos está incluído na Figura S1. O significado funcional desses genes foi avaliada através da realização de análise de rede como mostrado na Figura S2.
Efeito de Fatores de transcrição de ligação Sites (TFBS)
Nós filtrada para TFBS periférico para + /-35 número de aberrações% de cópia, que é o valor de corte padrão usada no Nexus Copiar Número 6.0. Cada cromossoma com TFBS afectados para os respectivos genes está representado na Figura 3A. Os cromossomos 7, 14, 20, 21 e X continha sucessos relacionados com o CRC, além de muitos outros. Análise funcional destes genes suporta o seu envolvimento em CRC e TGF- β via de sinalização, como mostrado nas figuras 3B C. Regiões de ganhos no número de cópias no cromossomo 7 durou TFBS para 6 genes relacionados CRC. TFBS para cinco outros genes nos cromossomos 14 e 21 estão localizados em áreas que demonstram perdas no número de cópias. Alguns dos locais afetados no cromossomo 20 estão localizados no braço curto (ganho predominante no sexo masculino e perda nas fêmeas), enquanto outros são no braço longo para o qual ambos os sexos exibir cópia ganho número. Uma situação semelhante no braço curto do cromossoma X é observado. Tabela S2 lista todos os TFBS afetados nesses cromossomos. Tabela S4 fornece detalhes dos eventos CNA relacionados a esses genes
A:. TFBS em regiões onde o número de cópias muda em excesso de +/- 35% estão marcados nos cromossomos 7 (ganho), 14 (prejuízo) , 20 (ganho de braço curto (machos), perda (fêmeas), ganho de braço longo (ambos os sexos)), 21 (prejuízo) e X (um pouco semelhante ao cromossomo 20). A marcação é por os nomes de genes correspondentes a esses TFBS. B: Associação dos genes TFBS com funções significativas e C: caminhos. Câncer e sinalização TGF-β são estatisticamente as associações mais significativas para esses genes afetados.
genómica funcional revelam 144 genes afetados pelo número de cópias muda
Significativo Genes identificação.
144 alvos de amplificações e deleções são identificadas por análise de GISTIC (Figura 4A). Dez genes no cromossomo 18 estão dentro de regiões significativamente suprimido (perda de 53%, gama G-score 2,259-2,658). teashirt zinco dedo homeobox 1 (TSHZ1) tem a maior G-pontuação de 2.658 (Tabela 4). Sete genes nas regiões ganharam do cromossomo 20 (ganho de 80%, intervalo 4,662-5,323 G-score) têm altas G-scores. Destes carcinoma da mama sequência amplificada 1 (BCAS1), Aurora cinase A (AURKA), GNAS locus do complexo (GNAS) e dolichyl-fosfato polipéptido manosiltransferase 1, subunidade catalítica (DPM1) são conhecidos na CRC (Tabela 4). No 5,32; BCAS1 tem a maior G-pontuação entre todos os 144 genes
A:. Amplitude dos ganhos e perdas revelam 144 genes de diferentes pontuações GISTIC em todos os cromossomos (numerados em conformidade). Os picos das regiões acinzentados de enriquecimento corresponder a pontuação GISTIC de genes nessas regiões. B: Rede molecular de genes afetados pelo número de cópias significativa aberrações em amostras de tumor. Estes eventos foram localizados nos cromossomos 7, 8, 18 e 20. 11 de 24 genes mostram nenhuma associação com a função de cancro colo-rectal. Isto está em conformidade com a análise GISTIC excepto para o L-pontuação de TSHZ1. As linhas sólidas entre os nós indicam interação molecular direta entre genes ligados com relação ao CRC. As funções são indicados por formas: Enzimas (losangos), citocinas (quadrados), quinases (triângulos), factores de transcrição (ovais horizontais), receptores transmembranares (ovais) verticais, os transportadores (trapézios e outros), (círculos)
G-scores para muitas das aberrações efectuadas em outros genes no cromossomo 20 estão tão longe como 3 desvios padrão acima da G-score significa; uma gama que é ainda maior do que a região G-score a imediatamente ao lado superior (ou seja, q42.21 no cromossoma 8 abrigar PCAT1).
PCAT1 tem um ganho de 46,67% no nosso conjunto de dados e é o único gene em cromossoma 8 com tal notável G-score. No cromossomo 7, seis genes tiveram pontuações GISTIC significativas dos quais a interleucina 6 (IL6) e inibina, beta A (INHBA) são conhecidos para ser associado com CRC (Tabela 4).
Infere
análise de caminho Ingenuity (IPA) que 12/24 genes no cromossomo 7, 8, 18 e 20 estão interligados e associados a CRC. A implicação funcional dos genes de alto G-pontuação e sua conexão de rede é retratado na Figura 4B. Notavelmente, onze do total de 24 genes não estavam diretamente associado com CRC de acordo com o banco de dados do IPA.
Tabela S3 lista todos os 144 genes localizações cromossómicas e graus de ganho e perda, bem como dezenas de significância.
as análises funcionais de GISTIC filtrada genes
Através IPA avaliou a manifestação funcional desses 144 genes. A análise relacionados com esses genes para câncer e doença gastrointestinal com elevada confiança estatística (p-valor -log = 55), seguido de diferenciação celular, movimento e outras funções (Figura S3A)
análise Pathway destes. genes mostraram o seu envolvimento na fibrose hepática e sinalização metástase CRC. pluripotência das células estaminais embrionárias humanas e sinalização RAR também tinha um significado alta estatística com um valor de p log negativo = . 5 (Figura S3B)
A rede de pontuação superior (pontuação estatística = 40, o foco moléculas = 24) para este conjunto de 144 genes constituídos pela família SMAD (Smad2, 3, 4 7) e outros que são conhecidos por serem envolvidos no câncer e uma série de doenças gastrointestinais (Figura S3C)
Discussão
Este estudo visa abordar duas questões importantes relacionadas com a citogenética de CRC. Em primeiro lugar, Existe um padrão comum de alterações cromossômicas somáticas que caracterizam totalmente CRC? Em segundo lugar, quais são os mediadores prováveis de efeito funcional de alterações cromossômicas somáticas nas células tumorais CRC?
Para isso foi utilizado o modelo de comparação tumor normal paciente. Nossos resultados representam com sucesso a natureza única de eventos cromossômicas em cada paciente e em conformidade com as observações relatadas por outros grupos ainda com novos insights. Nós explorou o potencial de uma nova plataforma de microarray citogenética capaz de produzir dados moleculares alta resolução em número de identificação aberrações cromossômicas (ganhos e perdas), LOH e UPD. As limitações de anteriores citogenética molecular microarrays tornou impossível para estudar todos os eventos em um único experimento. A nossa capacidade sem precedentes para observar todos esses eventos usando uma única plataforma minimiza as variações decorrentes da geração de dados usando métodos diferentes.
Com o objetivo de compreender os efeitos causais de alterações somáticas que diferencia células tumorais dos normais, nós comparado o perfil citogenética de tumor de um paciente com as suas próprias células normais derivadas de mucosa adjacente. Esta abordagem é agora reconhecido como sendo mais relevante [5], em oposição a um em que as amostras de tumor são agrupados em conjunto para comparação com um grupo de amostras normais não necessariamente do mesmo paciente [22], [23].
Embora nosso estudo estava em andamento, um artigo de investigação foi publicada pelo The Cancer Genome Atlas de rede [24]. Ele tentou fornecer uma caracterização molecular integrada de câncer de cólon e reto. Foi utilizado um diferentes temas da plataforma e de estudo. Isso fornece uma oportunidade para explorar os resultados anteriores para os valores de translação do ponto de vista de eventos citogenéticas sujeito-wise. Um padrão resumida dos números aberrações cópia cromossômica somáticas deduzida a partir de quinze pacientes foi obtido utilizando CBS.
O número de cópias muda observamos acontecer em todos os cromossomos que representam a diversidade de candidatos moleculares possivelmente envolvidos na tumorigênese através de diferentes mecanismos. Nossos resultados estão de acordo com resultados anteriores que identificam os ganhos como predominante nos cromossomos 7, 8q, 13, 20Q e X enquanto que as perdas sejam comuns nos cromossomos 1, 8p, 17p, 18 e 21. Além disso, com a ajuda da alta matriz resolução somos capazes de comunicar regiões adicionais no 14q que carregam adquiriu somática CNAs. A perda de heterozigotia nos eventos 14q12-13 e 14q32 tinha anteriormente sido associada com recorrência metastático de CRC na fase inicial [25], mas não está ligado a CNA na fase inicial. Perda de 1p tem sido associada com CRC metastático com um aumento da frequência e foi relatado em não metastático CRC assim [26]. Outros relatos de perdas no número de cópias implicaram cromossomo 5 [5] e 15 [27]. Estes resultados são suportados por estudos anteriores como resumido na Tabela 2.
e LOH UPD ocorrer arbitrariamente ao longo dos cromossomas. Eles impacto pacientes diferentes em locais diferentes e contribuir para a oncogénese, prognóstico /recidiva e metástase se comprometido genes supressores tumorais. A sua natureza acidental garante uma exploração intra-sujeito, já que cada sujeito apresenta um caso único em termos da natureza LOH, frequência e regiões afectadas. Em nosso estudo, a frequência da UPD foi mais de duas vezes ao de LOH. eventos LOH que afetam genes supressores de tumor (ETG) são acreditados para ser um passo fundamental na CRC carcinogênese. Embora vários estudos tentaram estabelecer todos ETG nas áreas de LOH; a lista das regiões afetadas é crescente de que é difícil de dispositivo de um padrão. Em vez disso, nossas observações pronta para considerar esses eventos genômicos para cada paciente individualmente e enfatizar o conceito de abordagens de tratamento /diagnóstico personalizado. Em um mapa citogenética integrada por Mao et al [28] as regiões 8p, 17p e 15q jogo com os nossos achados em alguns pacientes, onde 8p22 e 15q13.1-13.2 mostraram UPD. Curiosamente, nenhuma destas regiões Harbor conhecido genes do cancro.
Com um conjunto diversificado de CNAs e LOH acontecendo de uma maneira única em pacientes individuais, podemos responder à primeira questão em sentido negativo e enfatizar a importância da unicidade de um paisagem genômica do paciente.
Nós adicionamos outra dimensão para o efeito de LOH /UPD, descrevendo os miRNAs associados com respectivas regiões. miRNAs podem servir como alvos terapêuticos melhor do que as regiões afectadas. Como é evidente a partir da análise de miARN alvo o efeito de LOH /UPD nas miARN pode traduzir-se em afectar as vias cruciais como WNT e sinalização de TGF-β. Embora a maioria das regiões LOH abranger genes do cancro conhecidos, incluindo MYC, existem algumas áreas que ainda são deixadas inexploradas. A relação entre os eventos LOH e seus efeitos sobre perfis de miRNA é em grande parte uncharacterized especialmente no CRC. Um relatório recente tentou criar uma imagem integrada destinada no sentido de encontrar um padrão geral na leucemia linfoblástica aguda [29]. Uma área promissora para futuras pesquisas é explorar a conexão entre LOH afetados genes do cancro e miRNAs.
O tema da individualidade do paciente em termos de aberrações cromossómicas é reiterada pela forma como os resultados para cada paciente rendimento de um único conjunto de eventos afectando diferentes genes, bem como miARNs. Dada a proximidade de sondas de SNP utilizados nesta plataforma, os genes afetados são em menor número em comparação com estudos anteriores, onde LOH e UPDs foram relatados em tamanhos maiores. Embora baseado em matriz SNP digitação CNA e LOH análises foram relatados para CRC, informações para genes envolvidos diretamente em tal CNA e LOH é escassa [30].
Networks dos genes afetados por LOH, bem como UPD sugerem existência de interacções conhecidas entre eles e mostrar FBXW7 e MUC1 estão fortemente envolvidos em diferentes aspectos da tumorigénese. FBXW7 é um supressor de tumor conhecido [31], mas a presença de MUC-1 na região UPD é surpreendente, uma vez que é um oncogene conhecido. Procura ligações entre os genes afectados pelos eventos LOH e UPD encontrámos que MYC foi afectada por CCND FBXW7 e MUC afectada PCAT Considerando que não é conhecida a interagir com qualquer outra molécula na rede. A presença de MUC1 oncogene na região afectada UPD poderiam ser explicadas à luz dos relatórios implicando o MUC1 na supressão da proliferação celular através de um mecanismo complexo de [32]. O efeito funcional do LOH e UPD sobre estas regiões do gene merece, assim, mais uma validação e caracterização.
A fim de avaliar o impacto global das CNAs e estudar possíveis mediadores do seu efeito, analisamos o fator de transcrição sites que são vinculativas dentro das regiões CNA. A presença de TFBS correspondente a genes relacionados CRC nas áreas de perda /ganho indica um mecanismo provável da manifestação funcional de aberrações cromossómicas observadas em células tumorais. regiões afectadas nos cromossomos 7,14,20,21 e X conter TFBS relacionadas com 16 genes. Estes genes foram encontrados para ser associada com o cancro e doenças gastrointestinais. Curiosamente, a sinalização de TGF-β era uma via significativamente afectada. Este resultado ressoa com a análise funcional dos genes identificados GISTIC onde a família SMAD foi encontrado para desempenhar um papel significativo nas funções que afectam e vias. Além disso, miRNA análise de previsão de destino mostra TGF-p a ser significativamente impactadas. Esta análise proporciona uma perspectiva diferente sobre os efeitos funcionais plausíveis de comprometer TFBS por CNAs e sublinha a importância de não codificante regiões na iniciação do câncer.