Abstract

Muitos componentes do chefe (Convergência dos hormônios, inflamação e energia relacionada Fatores) via poderia influenciar a sobrevivência dado o seu envolvimento na o crescimento celular, apoptose, angiogénese, invasão tumoral e estimulação. Usamos ARTP (Adaptive Posto truncamento do Produto) para testar se os genes da via foram associados a mortalidade específica por câncer colorretal. O cancro do cólon (n = 1.555) e retal (n = 754) dos casos foram acompanhados ao longo de cinco anos. Idade, centro, estágio no momento do diagnóstico, e fenótipo molecular do tumor foram considerados no cálculo os valores de p ARTP. Um escore de risco poligênico foi usada para resumir a magnitude do risco associado a esta via. A JAK /STAT /SOC foi significativa para a sobrevivência do cancro do cólon (P

ARTP = 0,035). Quinze genes (

DUSP2, INFGR1, IL6, IRF2, JAK2, MAP3K10, MMP1, NFkB1A, NOS2A, PIK3CA, SEPX1, Smad3, TLR2, TYK2

, e

VDR

) foram associados com cólon mortalidade por câncer (P

ARTP 0,05);

JAK2

(P

ARTP = 0,0086),

PIK3CA

(P

ARTP = 0,0098) e

Smad3

(P

ARTP = 0,0059 ) tinha as associações mais fortes. Mais de 40 SNPs foram significativamente associados com a sobrevivência dentro dos 15 genes significativas (P

ARTP 0,05).

Smad3

teve a associação mais forte com a sobrevida (HR

GG 2,46 IC 95% 1.44,4.21 P

Ttrnd = 0,0002). Sete genes (

IL2RA, IL8rA, IL8RB, IRF2, RAF1, RUNX3

, e

SEPX1

) foram significativamente associados com câncer retal (P

ARTP 0,05). O HR para mortalidade específica por câncer colorretal entre os casos de câncer de cólon no grupo de alelos de risco superior foi 11,81 (IC 95% 7,07, 19. 74) e foi 10,99 (IC 95% 5,30, 22,78) para o cancro rectal. Estes resultados sugerem que vários genes na via CHEFE são importantes para a sobrevivência de câncer colorretal; o risco associado com a validação méritos da via em outros estudos

Citation:. Slattery ML, Lundgreen A (2014) A influência do chefe Pathway sobre Mortalidade Colorectal Cancer-Specific. PLoS ONE 9 (12): e116169. doi: 10.1371 /journal.pone.0116169

editor: Francisco X. real, Centro Nacional de Investigações Oncológicas (CNIO), Espanha |

Recebido: 18 de setembro de 2014; Aceito: 30 de novembro de 2014; Publicação: 26 de dezembro de 2014

Direitos de autor: © 2014 Slattery, Lundgreen. 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

Data Availability:. O autores confirmam que, por razões aprovadas, algumas restrições de acesso aplicam-se aos dados subjacentes às conclusões. restrições éticas aplicam-se ao conjunto de dados em nível de paciente subjacente às análises apresentadas, por causa da natureza do consentimento assinado, informação pessoal contida no banco de dados, ea aprovação IRB. Essas restrições impedem que os dados sejam feitas totalmente disponível em um repositório público. pesquisadores interessados ​​são convidados a contactar o autor correspondente para obter informações adicionais

Financiamento:. O financiamento foi fornecido pelo Instituto Nacional de Saúde (CA48998), que não teve 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 chefe (Convergência dos hormônios, inflamação e energia fatores relacionados) via integra elementos centrais para a etiologia do câncer colorretal (CRC) [1]. A via foi desenvolvido com base no nosso conhecimento da epidemiologia da CRC e genes que podem influenciar o risco de câncer através de grandes componentes da via, incluindo hormônios, inflamação e fatores relacionados com a energia [1]. Muitos genes na via poderia influenciar a progressão do tumor e o prognóstico dado o seu envolvimento crescimento celular, a apoptose, a promoção da angiogénese e a inflamação, a resposta imunitária, e a estimulação da invasão tumoral e metástase [2]. O tronco principal da via contém uma proteína quinase serina /treonina 11 (STK11 ou LKB1), alvo da rapamicina em mamíferos (mTOR), e o supressor tumoral PTEN (fosfatase tensina homólogo suprimida no cromossoma 10). STK11 responde a mudanças no equilíbrio de energia celular (níveis de ATP) [3], [4] e governa toda a sensibilidade à insulina do corpo [5], [6]. NFkB é um factor de transcrição nuclear importante que regula as citocinas e é crítica para a regulação da tumorigénese, a proliferação celular, a apoptose, a resposta ao stress oxidativo, e a inflamação enquanto que o factor de crescimento endotelial vascular (VEGF) tem um papel importante na regulação da sinalização de crescimento celular e é um importante mediador de angiogênese tumoral [7] [8].

as citocinas, tais como interleucinas, TGF-via de sinalização, interferons, e fator de necrose tumoral (TNF), são elementos-chave do processo inflamatório no CHEFE via. A via de TGF-β-sinalização está envolvido em todos os aspectos da tumorigénese, incluindo a estimulação da invasão tumoral e metástase [2]. transdução de sinal e ativação da transcrição (STAT) e quinases activadas por mitogénio (MAPK) genes estão envolvidos na inflamação e sinalização metabólica associada com hormônios e fatores relacionados com a energia. MAPKs servir como um ponto de integração para múltiplos sinais biológicos e estão envolvidos numa variedade de processos celulares tais como a proliferação. Angiogênese e inflamação são características marcantes de tumorigênese [9], bem como elementos-chave na via CHEFE, portanto, é razoável hipótese de que a sobrevivência influências da via.

Neste artigo, resumem a importância dessa via como ele se relaciona com a sobrevivência após ser diagnosticado com cancro do cólon ou rectal usando Adaptive Posto truncagem do produto (ARTP), com base no nosso trabalho anterior que avaliou a via com dois pontos e o risco de câncer retal onde documentado risco global, bem como de risco específico para o fenótipo molecular tumor [10]. Este programa estatístico utiliza um método de permutação que nos permite resumir entre genes dentro de sub-vias da via geral para estimar a associação com a sobrevivência da via, os genes e os SNPs dentro da via. Para estimar ainda mais a magnitude da associação desta via na sobrevivência, nós utilizamos uma pontuação de risco poligênico que se baseia nas conclusões ARTP permutados.

Métodos

Duas populações de estudo estão incluídos nestas análises . O primeiro estudo, um estudo de caso-controle de base populacional de câncer de cólon, incluídos casos (n = 1.555 com dados completos de genótipos) identificados entre 1 de Outubro de 1991, e 30 de setembro de 1994 de estar na área metropolitana de cidades gêmeas ou um sete-condado área de Utah ou inscritos no Programa Kaiser Permanente Medical Care of Northern California (KPMCP) [11]. O segundo estudo, com métodos de coleta de dados idênticos, incluídos casos com câncer da junção retossigmóide ou reto (n = 754 casos com dados genótipo completo) que foram identificados entre maio de 1997 e maio de 2001 em Utah e no KPMCP [12]. casos elegíveis tinham entre 30 e 79 anos de idade no momento do diagnóstico, que vive na área geográfica do estudo, Inglês falar, mentalmente competente para concluir a entrevista, e sem história prévia de CRC, e sem diagnóstico prévio de polipose adenomatosa familiar, colite ulcerosa ou doença de Crohn. Casos que não atendem a esses critérios não eram elegíveis como eram os indivíduos que não eram negros, brancos, hispânicos ou asiáticos (para o estudo do cancro rectal). Todos os participantes do estudo desde consentimento informado por escrito sobre a Revisão Institucional Conselho de Administração aprovou o termo de consentimento antes de completar o questionário do estudo; o protocolo de termo de consentimento e o estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Seres Humanos da Universidade de Utah, Kaiser Permanente Medical Research Program, e da Universidade de Minnesota.

Tumor Dados do Registro

Tumor Registro dados foram obtidos para determinar o estágio da doença no momento do diagnóstico e meses de sobrevivência após o diagnóstico. estágio da doença foi classificada usando a sexta edição do American Joint Committee on critérios de estadiamento do Câncer (AJCC). Um patologista em Utah fez tudo o estadiamento da doença. registros tumorais locais forneceram informações sobre o acompanhamento do paciente incluindo o estado vital, a causa da morte, e contribuindo causa da morte. O acompanhamento foi obtido para todos os participantes do estudo e foi encerrado para o Colon Cancer Study, em 2000, e para o estudo do cancro retal em 2007. Naquela época, todos os participantes do estudo tinham mais de cinco anos de follow-up.

Tumor marcador de dados

Os tumores foram definidos por alterações moleculares específicos: qualquer TP53

mutação; qualquer

KRAS

mutação; MSI +; e CpG Ilha Methylator Fenótipo (CIMP). estado CIMP baseou-se no painel clássico e definido como positivo se pelo menos dois dos cinco marcadores foram metilados [13]. instabilidade de microssatélites (MSI) foi baseada em

BAT26

,

TGFβRII

, e um painel de 10 repetições tetranucleotídeo que tem sido mostrado para correlacionar altamente com o Painel de Bethesda [14]; nosso estudo foi feito antes do desenvolvimento Painel de Bethesda. Estes dados estão incluídos na análise, uma vez que temos mostrado que o tumor molecular sobrevivência influências do fenótipo e está associada com SNPs nesta via [10], [15]

foram selecionados

Seleção TagSNP e Genotipagem

TagSNPs usando os seguintes parâmetros: r

2 = 0,8 blocos LD definidos usando um mapa LD Caucasiano, menor freqüência do alelo (MAF) 0,1, gama = -1500 bps do codão de iniciação para +1500 bps do códon de terminação, e 1 SNP /bin LD. Todos os marcadores foram genotipados usando um formato de ensaio matriz cordão personalizado multiplexado com base em GoldenGate química (Illumina, San Diego, Califórnia). Uma taxa de chamada de genotipagem de 99,85% foi atingido. repetições internas cegos representaram 4,4% do conjunto de amostras. A taxa de concordância duplicata foi de 100,00%. lista Tabela S1 todos os genes incluídos no sub-via, enquanto número da lista Tabela S2 de SNPs avaliada para cada gene e

valor ARTP P para cada gene na plataforma. Foram analisados ​​dados de 155 genes que incluiu 10 genes que foram previamente avaliados em nosso laboratório (

VDR

,

ESR1

,

ESR2

,

AR

,

IGF1

,

IGF1R

,

IGFBR3

,

IRS1

,

IRS2

, e

PPARG

) ao longo com 145 genes da plataforma Illumina. A plataforma inicial incluiu 1536 SNPs, destes, 1381 foram analisados ​​com sucesso por Illumina. Foram incluídos na análise apenas os SNPs eram 95% da população tinha resultados, deixando 1246 SNPs para análise Nenhuma imputação foi feita

Métodos Estatísticos

O objetivo da análise foi avaliar. as associações globais entre genes e caminhos que se referem às cólon e de sobrevivência de câncer retal. Para fazer isso, usamos ARTP, um programa estatístico que utiliza um algoritmo de permutação altamente eficiente para determinar a significância no gene, sub-caminho, e nível de caminho para a sobrevivência após o diagnóstico de câncer de cólon ou rectal [16]. meses de status e sobrevivência vitais foram permutados 10.000 vezes dentro R versão 3.0.2 (Fundação R para Statistical Computing, Viena, Áustria). Desde o nosso foco foi na mortalidade específica por cancro colorectal, pessoas que morreram de outras causas ou que foram perdidos para follow-up foram censurados na data da morte ou do último contato. Meses de sobrevida foram calculados a partir da data do diagnóstico até o final do follow-up ou a data do último contato. modelos Cox riscos proporcionais foram ajustados para idade, raça /etnia, sexo, fase AJCC, e fenótipo molecular tumor. Os tumores foram definidos por alterações moleculares específicos: qualquer

TP53

mutação; qualquer

KRAS

mutação; MSI +; e alta CIMP. Como a proporção de MSI tumores + nos casos do reto foi 3% [17], não incluir estes marcadores tumorais como variável de ajuste para o cancro rectal. Associações com SNPs dentro ARTP foram avaliados assumindo um modelo aditivo, a menos que uma verificação preliminar das taxas de risco indicou um modo dominante ou recessiva da herança. Para SNPs com valores gene p 0,05 que foram associados com cancro do cólon ou rectal com base nos resultados ARTP, relatamos taxas de risco (HR) e intervalos de confiança de 95% (IC) avaliadas a partir de modelos Cox proporcional de perigo no SAS para mostrar a magnitude do a associação entre esses SNPs e perigo de morrer após o diagnóstico de câncer de cólon ou rectal; nós também relatam valores de p para o teste da razão de verossimilhança (LRT). Nós incluem os genes que contribuíram para o valor p gene ARTP permutado para referência, uma vez que poderia indicar uma maior importância e são de interesse para a replicação em outros lugares. Nós não ajustar ainda mais as associações SNP para comparações múltiplas desde a nossa abordagem analítica é de cima para baixo: olhando para a via geral (onde número de genes são ajustadas), genes (onde número de SNPs são ajustadas) e SNPs que contribuem para a significativa permutado P

valores ARTP. Os genes foram distribuídos em apenas um sub-via antes das análises hierárquicos. No entanto, percebemos muitos genes poderia funcionar em outras sub-caminhos para os quais não foram atribuídas para análise.

pontuações resumidas poligênicos Para resumir o risco associado com a via CHEFE, foi calculado. Para estimar conservadora de risco, nós incluídos nos modelos de risco de SNPs de genes, onde os valores de p ARTP gene foram 0,10 ou menos e os valores de p SNP dentro desses genes foram 0,10 ou menos. A nossa análise inclui SNPs com p 0,10 somente a partir desses genes, onde o P

ARTP foi 0,10. Assim, incluímos SNPs que não eram estatisticamente significativas e omitimos SNPs que foram estatisticamente significativas em genes onde a P

ARTP foi 0,10. Desde genes estão associados com múltiplas sub-caminhos, nós não restringir a genes onde o sub-pathway foi significativa. Se SNPs dentro do mesmo gene tinha R

2 valores de 0,80 ou superior único SNP foi incluído no modelo. O risco foi modelada utilizando alelos de risco, usando todos os genótipos com o genótipo de baixo risco ou grupo referente a zero. Para a co-dominante ou aditivo modelo de uma pontuação de zero, um, ou dois foi atribuído em relação ao número de alelos de risco, enquanto um grande número de zero ou dois foram atribuídos para os modelos dominantes e recessivas, a fim de capturar o risco associado com os diferentes genótipos. pontuações poligênicos foram então usados ​​para resumir risco entre os genes e SNPs para melhor capturar o risco associado com a via.

Resultados

A maioria dos participantes do estudo eram mais de 60 anos de idade, não eram -Hispanic branco, e do sexo masculino (Tabela 1). A maioria dos casos foram diagnosticados com um tumor AJCC Fase 1 ou 2. No final do follow-up cerca de 35% dos participantes do estudo tinham morrido. O percurso total não foi estatisticamente significativamente associada à sobrevida para qualquer cólon ou câncer retal (Tabela 2). No entanto, a JAK /STAT /SOC foi significativa para a sobrevivência do cancro do cólon (P

ARTP = 0,035) ea interleucina percurso foi de significância limítrofe para câncer retal (P

ARTP = 0,06).

no entanto, vários genes dentro do sub-vias foram significativos para dois pontos (Tabela 3) e retal (Tabela 4) mortalidade por câncer. Quinze genes (

DUSP2, INFGR1, IL6, IRF2, JAK2, MAP3K10, MMP1, NFkB1A, NOS2A, PIK3CA, SEPX1, Smad3, TLR2, TYK2

, e

VDR

) foram significativamente associados com mortalidade por câncer de cólon no 0,05; um adicional de 15 genes teve gene P

valores ARTP entre 0,05 e 0,10 (ver S3 Tabela). Os genes que foram mais significativamente associados à sobrevida foram

JAK2

(P

ARTP = 0,0086),

PIK3CA

(P

ARTP = 0,0098) e

Smad3

(P

ARTP = 0,0059). Mais de 40 SNPs foram significativamente associados com a sobrevivência dentro dos 15 genes significativas (P

ARTP 0,05). Desses SNPs,

Smad3

teve a associação mais forte com a sobrevida (HR

GG 2,46 IC 95% 1.44,4.21 P

LRT = 0,0002). Dez SNPs em cinco genes tinham valores de P inferior a 0,005, incluindo

IL6

rs1800796 (HR

GG 0,55 IC 95% 0,36, 0,84),

IRF2

rs12504466 (HR

TT 1,51 IC 95% 1.14,1.99), rs793814 (HR

TT /AA 0,57 IC 95% 0.39,0.83) e rs3775582 (HR

AA /AT 0,67 IC 95% 0.50,0.89),

JAK2

rs7043371 (HR

AT /TT 0,63 IC 95% 0.47,0.84) e rs10815160 (HR

TT 1,62 IC 95% 1.07,2.47),

SEPX1

rs732510 (HR

AA /AG 1,47 IC 95% 1.13,1.90) e rs1866317

Smad3

rs893473 (HR

CC CI 1,45 95% 1.14,1.83) (HR

CC CI 1,47 95% 1.14,1.90) e rs12708492 (HR

CC 1,52 IC 95% 1.16,2.00).

genes Menos estavam associados com a sobrevivência após o diagnóstico de câncer retal do que para o cancro do cólon (Tabela 4). Sete genes (

IL2RA

,

IL8rA

,

IL8RB

,

IRF2

,

RAF1

,

RUNX3

e

SEPX1

) teve P

valores ARTP 0,05, enquanto que nove genes (

BMP1

,

BMPR1A

,

ESR2

,

IL1A

,

IL3

,

PRKAG2

,

SOCS1

,

STK11

, e

TSC2

) teve P

valores ARTP entre 0,05 e 0,10 (S4 Tabela).

SEPX1

rs732510, foi associado ao cólon e mortalidade rectal com magnitudes semelhantes de associação. Vários SNPs nos genes com P

ARTP 0,05 também teve valores lineares tendência de P 0,005, incluindo

IR2RA

rs7072398 (HR

GG 0,62 IC 95% 0.45,0.86),

IRF2

rs807684 (HR

AA /AG 0,31 IC 95% 0,14, 0,67 P

LRT 0,0005) e rs3756094 (HR

GG /GA 0,37 IC 95% 0.20,0.67 P

LRT 0,0003),

RAF1

rs11923427 (HR

CC 0,58 IC 95% 0.40,0.65), e

RUNX3

rs2135756 (HR

AA /AG 0,54 95% CI 0.35,0.82 ).

O escore de risco poligênico (Fig. 1) mostrou aumento do risco com o aumento do número de pelo alelos de risco. O RH global de mortalidade por câncer colorretal entre os casos de câncer de cólon no grupo de maior risco (sexto superior da distribuição dos alelos de risco) foi 11,81 (IC 95% 7,07, 19. 74) e foi 10,99 (95% CI 5.30,22.78) entre os casos de câncer retal

1SNPs incluídas na pontuação:.

BMP2

rs1979855, rs3178250,

BMPR1A

rs7895217, rs10887668,

BMPR1B

rs10049681, rs4699673, rs12508087, rs9307147, rs4490463, rs2120834,

DUSP2

rs1724120, EIF4EBP3 rs250425,

IFNGR1

rs3799488, rs9376267, rs1327474,

IGF1

,

IKBKB

rs5029748, rs10958713,

IL1B

rs1143627, rs1143623,

IL6

rs1800796,

IRF2

rs6856910, rs793777, rs2797507, rs12504466, rs793814, rs7655800, rs9684244, rs13139310, rs13116389, rs793801 , rs3775582,

IRF8

rs305083, rs305080, rs11649318, rs13338943, rs10514611, rs1044873,

JAK2

rs1887429, rs7043371, rs10974947, rs3780379, rs10815160,

JUNB

rs2229510,

MAP3K10

rs1129156,

MMP1

rs470215,

MMP3

rs3025066,

NFKBIA

rs696, rs2233409, rs3138053,

NOS2A

rs7406657, rs2297516,

PIK3CA

rs2699905, rs7640662, rs2677760, rs1607237,

RPS6KA2

rs2049956, rs1894660, rs6918886, rs932356, rs9459715, rs1883361, rs4710090, rs661325, rs2345067, rs2072638, rs1309150, rs7745781,

SEP15

rs9433110,

SEPX1

rs732510,

Smad3

rs1498506, rs9972423, rs2118611, rs11071933, rs7163381, rs4776892, rs2414937, rs745103, rs893473, rs1866317, rs4601989, rs11639295, rs12708492,

SOCS1

rs4780355,

STAT3

rs1053005, rs2293152, rs8069645,

STAT5A

rs12601982,

TLR2

rs5743704, rs5743708,

TYK2

rs12720356, rs280521, rs280523 ,

VDR

_Fok1,

VDR

_Poly. 2SNPs incluídas na pontuação:

BMP1

rs12114940, rs3924229, rs3857979,

BMPR1A

rs7088641, rs2168730, rs7895217, rs4934275,

ESR2

_Rsa,

IL1A

rs3783546 ,

IL2RA

rs2386841, rs7072398, rs11256456, rs11256457, rs6602398, rs11256497, rs791587, rs10905669, rs2476491, rs2256774, rs706779, rs706778, rs3118470,

IL3

rs181781,

IL8rA

rs1008563, rs1008562, rs16858811,

IL8RB

rs1126579,

IRF2

rs809909, rs10009261, rs1425551, rs807684, rs3756094,

PRKAG2

rs1541538, rs2536082, rs6947064, rs7805747, rs1860743, rs10278273 , rs7801616, rs7784818, rs3934597,

RAF1

rs3729931, rs9809501, rs11923427, rs4684871, rs904453,

RUNX3

rs7517302, rs2135756,

SEPX1

rs13331553, rs732510,

SOCS1

rs193779,

STK11

rs8111699, rs741765,

TSC2

rs2074968.

Discussão

Vários genes foram associados com a sobrevivência após o diagnóstico de cancro colo-rectal, embora a via geral não foi estatisticamente significativa e apenas o sub-via JAK /STAT /SOCs tinha um P

ARTP 0,05. Quinze genes foram associados com a sobrevivência do cancro do cólon (P

ARTP 0,05) e sete genes foram associados a sobrevivência de câncer retal. Deve notar-se que representa 9,6% dos genes analisados ​​para o cancro do cólon e aproximadamente 5% dos genes analisados ​​para o cancro rectal e podem ser descobertas ao acaso; Assim, estes achados precisam repetições. Observou-se que o risco de morrer após ter sido diagnosticado com qualquer cólon ou câncer retal aumentou com o aumento do número de alelos de risco. A falta de significação estatística observada para a via global poderia reflectir agrupamentos sub-caminho que não optimizam os dados. Uma avaliação mais aprofundada a nível SNP gene e sugeriu que muitos componentes da via contribuiu para a sobrevivência, apesar de um grande segmento da via não o fez.

O JAK /via de sinalização STAT foi o único sub-via que era estatisticamente significativa usando ARTP. Esta via desempenha um papel crítico na resposta imune e regulação da inflamação dada a sua filiação essencial com a sinalização de citoquinas. STAT3 foi especificamente mostrado para promover o crescimento celular descontrolado e a sobrevivência a desregulação por meio da expressão de genes envolvidos na apoptose, a regulação do ciclo celular, e angiogénese. [18]

JAK1

,

JAK2

, e

STAT3

têm sido associados com a progressão do cancro colorectal [19]. Em nossa análise,

STAT3

e

STAT5

eram de importância marginal com a sobrevivência do cancro do cólon, enquanto o

JAK2

e

TYK2

foram estatisticamente significativas. Dentro destes genes, vários SNPs foram significativamente associados com a sobrevivência.

Vários genes no backbone da via CHEFE foram associados a sobrevivência, incluindo a

PIK3CA Compra de câncer de cólon e

PRKAG2

,

STK11

, e

TSC2 Compra de câncer retal. Phosphoinositide 3-quinase (PI3K nome oficial gene

PIK3CA

) é um evento precoce em células que respondem a factores de crescimento, citoquinas, e insulina [20]. PI3K induz a ativação de Akt1 (aliás PDK). A via PI3K /Akt é reconhecido como um importante regulador da proliferação celular e sobrevivência e é pensado para ser envolvido na mediação dos efeitos do mTOR [21]. Tem sido mostrado que os factores relacionados com inflamação pode activar MTOR pode promover a angiogénese do tumor através da fosforilação TSC1 (também conhecido como hamartina) e inactivando assim o TSC1-TSC2 complexo de [22], [23]. TSC2, também conhecido como tuberina, especificamente tem sido mostrado para ser envolvido na sinalização de insulina, funções supressoras de tumor, e a regulação do crescimento celular. Um estudo realizado por Lee e colegas mostraram que

STK11

,

PRKAA1

, e

TSC1

polimorfismos foram associados com sobrevida livre de doença após o diagnóstico de câncer colorretal; eles não viram uma associação com o

TSC2

[24]. Outros estudos têm mostrado que

STK11

está associado a metástases tumorais e tumores mais agressivos [25], [26].

vascularização do tumor aumentada e inflamação têm sido associados com o estágio do tumor avançado e prognóstico reservado [27]. Assim, a hipótese de que genes associados com a angiogénese iria influenciar a sobrevivência. Observou-se que

NOS2A

,

MMP1

, e

VDR

foram associados com sobrevida após o diagnóstico de câncer de cólon e sem grandes genes angiogênese na nossa plataforma foram associados com câncer retal. Induzível da sintase do óxido nítrico (NOS2) é induzida por citoquinas inflamatórias e hipoxia e produz grandes quantidades de óxido nítrico. O óxido nítrico pode afetar o câncer através de muitas maneiras, ele pode aumentar a apoptose e inibir a carcinogênese ou promover carcinogênese através de angiogênese aumentar [28]. MMPs estão envolvidos em processos fisiológicos normais necessários para o desenvolvimento e morfogênese; uma perda de controlo das MMPs podem resultar em processos patológicos, incluindo a inflamação, angiogénese, proliferação celular e que são fundamentais para doenças tais como o cancro. MMPs e MMP1 especificamente, têm sido estudados com base em indicadores de potencial metastático, avaliando o estágio do tumor no momento do diagnóstico, o grau do tumor e histologia e foi mostrado para ser associado com maior potencial metastático [29]. VDR expressão tem sido associada com uma melhor sobrevivência para cólon e do cancro da mama [30] – [32]. Anteriormente, relatou que

Flt1

SNPs foram significativamente associados com o risco de morrer de câncer colorretal após o diagnóstico de câncer de cólon e

Causadas

SNPs foram associados de forma significativa com mortes colorectal após o diagnóstico de câncer retal [ ,,,0],33].

a via de TGF-β-sinalização tem sido mostrado para ser uma das vias mais fortes associadas com o risco de cancro do cólon em nossos dados. Outros mostraram que a melhoria da sobrevivência livre de doença após o diagnóstico com CRC foi associado com o aumento da expressão de TGF-β [34]. Forsti e colegas analisaram nove polimorfismos na via TGF-β-sinalização e CRC entre os 308 casos de cancro colo-rectal [35] e observou que

TGFβRA

IVS7G + 24A alelo menor foi associada a uma melhor sobrevivência. Vários estudos outros concentraram-se em

Smad2

,

SMAD4

, e

SMAD7

e encontraram associações com prognóstico após o diagnóstico CRC [36], [37]. Nós só observadas associações marginalmente significativas com

BMP2

(P

ARTP = 0,083),

BMPR1A

(P

ARTP = 0,053),

BMPR1B

(P

ARTP = 0,069) para a sobrevivência do cancro do cólon.

RUNX3

foi significativamente associada com a sobrevivência do cancro retal, enquanto

BMP1

(P

ARTP = 0,099) e

BMPR1A

(P

ARTP = 0,085) foram marginalmente significante

Duas

MAPKs

genes foram associados com a sobrevivência em nossos dados.; estes genes medeiam a sinalização intracelular e estão envolvidas em diversos processos celulares que incluem a proliferação e diferenciação celular e apoptose e implicada na progressão [38]. As três principais categorias de MAPK são a proteína quinase c-Jun NH-2 do terminal quinase ativada por estresse (

JNK

ou

SAPK1

), ativado pelo estresse proteína quinase 2 (p38 ou SAPK2) , e as proteína-quinases reguladas por sinais extracelulares (

ERK1 /2) [38], [39]. JNK, que inclui

MAP3K10

que foi associada com a sobrevivência em nossos dados, é geralmente associada a indução de apoptose [40]. DUSPs atenuar o efeito de MAPK [41].

SEPX1

foi associada com a sobrevivência tanto para câncer de cólon e reto, enquanto

SEP15

foi marginalmente associada (P

ARTP = 0,068) com a sobrevivência do cancro do cólon. Nós relatado anteriormente que três SNPs nesta via foram associados com a sobrevivência do cancro retal,

SEPN1

rs718391 (HR 1,67, 95% CI 1.11,2.51) e

SEPX1

rs13331553 (HR 1,46 IC 95% 1.07,2.00) e

SEPX1

rs732510 (HR 1,68 IC 95% 1.09,2.60) após ajuste para múltiplas comparações usando FDR. No entanto, tendo a abordagem gene como fizemos com ARTP,

SEPX1

permaneceu significativa tanto para câncer de cólon e reto.

Várias citocinas, incluindo interleucinas e interferons, e outros mediadores da inflamação foram associados com ambos dois pontos (

INFGR1

,

IL6

,

IRF2

,

NFκB1A

,

TLR2

) e sobrevivência do cancro rectal (

IL1A

e

IL3

), assim como supressor da sinalização de citocinas (

SOCS1

). Funções de vias relacionadas com citocinas incluem apoptose e a proliferação celular. GINF tem sido demonstrado que regulam a expressão de genes relacionados com a apoptose e foi levantada a hipótese de regular a sensibilidade das células à apoptose [42]. TLR podem promover a inflamação, a sobrevivência das células e a progressão do tumor [43]. associações de estudos para analisar entre o risco ou a sobrevivência e SNPs nos genes interleucina tais como

IL1B

,

IL1ra

,

IL10

relataram resultados conflitantes; alguns SNPs sendo associado ao aumento do risco ou a sobrevivência, enquanto outros associado com um menor risco ou a sobrevivência de cancro colorectal [44] – [46].

Para estimar a magnitude do risco associado com transportando vários alelos de alto risco, criamos uma pontuação de risco poligênico. Nossos resultados sugerem que a carga variante genética é importante para a sobrevivência após o diagnóstico uma vez que observamos aumento do risco substancial de morrer com um número crescente de genótipos variantes. Embora se possa supor que um único insulto à via poderia influenciar o risco e que insultos adicionais teriam efeito mínimo sobre o risco, nossos dados sugerem o contrário. vias inflamatórias são um pouco redundante, composto de várias citocinas com funções sobrepostas; este suporte que vários insultos aos caminhos resultaria em maior risco. Os nossos dados suportam a hipótese de que os aumentos de risco e perigo de morrer é linear e que, como carga variante genética de alto risco genótipos aumenta, o mesmo acontece com o risco de desenvolver câncer e morrendo depois de ser diagnosticado com câncer. No entanto, cautela é a ordem dada os dados utilizados para identificar os alelos de risco, foi então utilizado na classificação de risco poligênico. Enquanto nós não basta ter SNPs significativos na criação do escore de risco, mas usou nossos dados permutados para identificar os alelos de risco, esses resultados ainda garante precaução, especialmente em termos da magnitude das associações detectadas. Além disso, para ajudar a colocar o risco observado nestes dados a outros factores de risco para a sobrevivência, deve notar-se que a fase da doença continua a ser o indicador mais forte de sobrevivência, com aqueles a ser diagnosticado no AJCC Etapa 4 ter mais de um risco 12-vezes maior de morrer do que aqueles diagnosticados numa fase doença local.

a abordagem via que usamos foi romance em que ele resumiu a significância estatística da via e genes em vez de se concentrar em SNPs individuais. ARTP nos permitiu combinar valores individuais p SNP utilizando o posto truncado estatística produto e avaliar a significância através de permutações em vários níveis, incluindo o gene, sub-caminho, e do nível geral percurso. Enquanto nós seleccionados genes que acreditava serem mais importante da via, há muitos outros genes e SNPs envolvidas nesta via que pode ser importante e contribuem para a mortalidade específica do cancro colo-rectal. Nós também são limitados em nossa capacidade de avaliar a interacção entre genes e com fatores de estilo de vida que poderiam influenciar o risco, uma vez que ARTP neste momento não permite a avaliação das interações. Infelizmente, não temos uma população separada para validar estes resultados e, portanto, incentivar outros com dados semelhantes para replicar esses achados. Da mesma forma, nós não tentou um conjunto de teste e formação, dado o impacto desse método em poder do estudo; falta de replicação, assim, poderia ser por falta de energia. Outras limitações para a nossa avaliação é a falta de tratamento e outras condições médicas relacionadas que poderiam impactar a sobrevivência. Enquanto podemos argumentar que é improvável que esses genes e SNPs estão associados com o tratamento, não temos a capacidade de testar isso.

Table. P

trend≤0.10).

doi:10.1371/journal.pone.0116169.s004

(DOCX)

Acknowledgments

The