PLOS ONE: El descubrimiento de marcadores tumorales para el cáncer gástrico por Proteomics

Extracto

El cáncer gástrico (CG) tiene una alta tasa de morbilidad y mortalidad entre los diversos tipos de cáncer en todo el mundo. El desarrollo de métodos de diagnóstico no invasivos o tecnologías para el seguimiento de la aparición de GC es urgente, y la búsqueda de biomarcadores fiables es considered.This estudio destinado a descubrir biomarcadores directamente diferenciales de tejidos GC por electroforesis en gel de dos dimensiones-diferencial (2D-DIGE), y validar aún más la expresión de proteínas por Western Blot (WB) e inmunohistoquímica (IHC) .Pairs de los tejidos GC (tejidos de cáncer gástrico y los tejidos normales adyacentes) obtenidos de la cirugía fue investigado por proteínas 2D-DIEG.Five wereconfirmed por WB y IHC, incluyendo la glucosa proteína -regulated 78 (GRP78), pi glutatión s-transferasa (GSTpi), apolipoproteína AI (Apo AI), alfa-1 antitripsina (A1AT) y gastrokine-1 (GKN-1). Entre los resultados, GRP78, GSTpi y A1ATwere significantlyup-regulados y las reguladas, respectivamente, en los pacientes con cáncer gástrico. Por otra parte, GRP78 y Apo AI se correlacionaron con A1AT para el estudio de proteínas expressions.This presume que estas proteínas podrían ser candidatos de biomarcadores fiables para el cáncer gástrico

Visto:. Wu JY, Cheng CC, Wang JY, Wu DC, Hsieh JS , Lee SC, et al. (2014) El descubrimiento de marcadores tumorales para el cáncer gástrico por Proteómica. PLoS ONE 9 (1): e84158. doi: 10.1371 /journal.pone.0084158

Editor: V. Salvatore Pizzo, Duke University Medical Center, Estados Unidos de América

Recibido: 19 Agosto, 2013; Aceptado: 12 Noviembre 2013; Publicado: enero 3, 2014

Copyright: © 2014 Wu et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan

Financiación:. Este trabajo fue apoyado por becas NSC96-3111-P-042A-004-y, del Consejo Nacional de Ciencia NSC100-2314-B-037-040, y por la República de China. Este trabajo fue apoyado también por Kaohsiung Medical University Hospital (KMUH97-7R32, KMUH98-8R33). Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito

Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia

Introducción

Aunque theprevalence de cáncer gástrico está disminuyendo y que varía geográficamente, sigue siendo uno de los cánceres más comunes en los países asiáticos y es el cuarto cáncer más comúnmente se producen (9% de todos los cánceres) en todo el mundo. Las tasas de incidencia estandarizada por edad (ASR) son mayores que 20 por 100.000 en los países de alto riesgo, tales como China, Japón y Corea [1], [2], [3]. También es la segunda causa principal de muerte por cáncer en ambos sexos en todo el mundo (737.000 muertes, 9,7% del total). En Asia Oriental, las tasas de mortalidad se han calculado como alrededor de 28,1 por 100.000 en hombres y 13,0 por 100.000 en mujeres, whilein América del Norte, que son aproximadamente 2,8 y 1,5, respectivamente [4].

Las tasas de supervivencia a cinco años se han extendido de 90% a menos del 5 por ciento, dependiendo principalmente de la etapa de diagnóstico [5], [6] .Si cáncer gástrico puede ser detectado y tratado en las primeras etapas, la supervivencia a los cinco años rateis mejor que 90%; Sin embargo, hay isno síntoma aparente o específico en las primeras etapas del cancer.Thus gástrico, cáncer gástrico temprano detectionof becomesmore difficult.Although pepsinógeno sérico (PG) testssuch como baja concentración de PGI y /o baja proporción PGI /II eran sugerentes pruebas de detección en alto países de riesgo, tales como Japón, que weregood indicadores de gastritis atrófica en lugar de cáncer gástrico markersof de diagnóstico [7] - [9] .Essentially, la endoscopia ha beenthe herramienta prometedora con 2,7 a 4,6 veces mayor que la tasa de detección de los estudios con bario [10]. Sin embargo,

ha informado el diagnóstico temprano de cáncer gástrico por endoscopydependson habilidad profesional.
Algunos biomarcadores no invasivos para el diagnóstico o seguimiento en tumorshave gastrointestinal y hepático. Por ejemplo, la alfa-fetoproteína (AFP) es uno de los biomarcadores clínicamente útiles para el diagnóstico y el seguimiento de carcinoma hepatocelular (HCC) .AFP se elevó por encima de 20 ng /ml en un estudio en más de 70% de los pacientes con HCC [11]. De acuerdo con las conclusiones de la Asociación Europea de Barcelona-2000 para el Estudio de la conferencia Hígado (EASL), HCC podría ser diagnosticado sin casos biopsyin donde AFP superior a 400 ng /ml con un nódulo mayor de 2 cm, mostrando evidencia de arteriales hipervascularización en pacientes cirróticos [12] .Incolorectal carcinoma (CRC), antígeno carcinoembrionario preoperatoria (ACE) es una covariable pronóstico muy significativo y es recomendado por la American Society of Clinical Oncology (ASCO), que debe ser probado antes de la operación de proporcionar información pronóstica [13]. elevaciones de serie de CEA indican una mayor posibilidad de aparición del CRC. Sin embargo, no hay biomarcador fiable para el cáncer gástrico.

Por lo tanto, la búsqueda de biomarcadores fiables para el cáncer gástrico es muy importante para la práctica clínica. Este estudio tuvo como objetivo descubrir biomarcadores de proteínas fiables a partir de tejidos emparejados (tumor y los tejidos normales adyacentes) por electroforesis en gel de dos dimensiones-diferencia (2D-DIGE), e identificar las proteínas de matriz asistida por láser de desorción /ionización de imágenes espectrometría de masas (MALDI se firmaron -IMS).

Materiales y Métodos

Las muestras de tejido

Las muestras de tejido se obtuvieron después de haber infor consentimientos. samplesincluding tumoral emparejados y los pacientes tissuesfrom normales adyacentes fueron derivadas de biopsias endoscópicas o grados tumorales surgery.The se determinaron de acuerdo con la Comisión Estadounidense Conjunto sobre el Cáncer Estadificación del sistema (AJCCS) por patólogos en virtud de metileno información staining.Clinical azul de los pacientes fue grabado, incluyendo edad, sexo, tipo de tumor, la invasión y supervivencia. Además, la concentración de CEA en suero también se midió por inmunoensayo radiactivo en diagnosis.The médico de rutina individualsenrolled en el presente estudio han dado su consentimiento informado por escrito para publicar estos casos de estudio detalles.Este fue aprobado por el Consejo de la Universidad Médica de Kaohsiung Chung-Revisión Institucional el hospital Memorial Ho (KMUH-IRB-980382).

dos dimensiones electroforesis en gel de diferencia de

Uno (Tabla 1) par de muestras de tejido washomogenized (PRO 200, Bertec, Taiwán) en un volumen moderado de tampón de lisis (50 mM de Tris-HCl, 8M de urea, 4% (w /v) 3 - [(3-colamidopropil) dimetilamonio] -1-propanosulfonato, y pH 8,5). El 50 g de muestra de proteína individual se marcó con 400 pmol de Cy3 o Cy5 por separado durante 30 minutos (Fig. 1B). Además, la mezcla de muestra combinada (100 g) se marcó con 800 pmol de cy2 como patrón interno al mismo tiempo. Posteriormente, el etiquetado reactionswere detuvo mediante la incubación de 1 l de 10 mM de tampón de lisina durante 30 minutos, el volumen entonces uno veces de tampón de muestra (8 M de urea, 20 mM de ditiotreitol, 4% (w /v) 3 - [(3 -Cholamidopropyl) dimetilamonio] -1-propanosulfonato, 0,5% (v /v) de tampón IPG y pocos azul de bromofenol) fue .La primera separación, enfoque isoeléctrico, se ha realizado mediante la carga tapa en las tiras de gel (7 cm, pI 4- 7) a 20 ° C bajo mantenimiento 15000voltage-hora (sistema de IPGphor, GE Healthcare). Después de equilibrar con dodecil sulfato de sodio, el segundo separationwas realizaron using4-12% de sodio dodecil sulfato de electroforesis en gel de poliacrilamida-. Las imágenes fueron adquiridas de gel (Typhoon TRIO Modo de imágenes variable, GE Healthcare) con 488, 532 y 633 nm láseres con un filtro de emisión de 520, 532 y 670 nm, respectivamente. Todas las imágenes se analizaron con el software DeCyder 6.5 (GE Healthcare) para seleccionar las proteínas diferenciales que wereselected dependiendo enla colocación debajo de un valor significativo de 0.05 de acuerdo con el estudiante t-test
.

En-gel digestión tríptica

Los geles teñidos con Sybro Ruby (sigma) se destiñó posteriormente con 10% de metanol y ácido acético al 7% en agua desionizada durante exactamente 30 min.El geles visibles-spots bajo un transiluminador de UV (Spectroline) eran utilizado para excavar en busca de las proteínas de interés de forma manual. Estas partículas de gel se lavaron en 100 l de bicarbonato de amonio 25 mM en 50% de acetonitrilo durante 15 min, y después se lavaron en 200 l de bicarbonato de amonio 25 mM en agua desionizada durante 15 min dos veces, y posteriormente, se añadió suficiente acetonitrilo para reducir el tamaño del partículas de gel. Después de secar hacia abajo, el gel individuo particleswereincubated con 3 l de 20 ng /l de tripsina en bicarbonato de amonio 25 mM a 4 ° C durante 1 hora y se añadió posteriormente 3 l de bicarbonato de amonio 25 mM para digerir las proteínas a 56 ° C para 1 hora. Después de la digestión en gel, 2 l de acetonitrilo al 100% con ácido trifluoroacético al 1% se añadieron a las soluciones y luego se sometió a ultrasonidos durante 10 min muestras para liberar péptidos a partir de partículas de gel.

análisis de espectrometría de masas para la identificación de proteínas

Cada solución de proteína digerida con tripsina se mezcló 1:01 con 10 mg /mL de α-ciano-4-hidroxicinámico ácido disuelto en 50% de ácido trifluoroacético en acetonitrilo /0,1%, y manchado en AnchorChip MALDI objetivo (Bruker Daltonics GmbH , Bremen, Alemania) hasta que se seque. Los péptidos se analizaron por MALDI-TOF /TOF UltraflexIII (Bruker Daltonics) bajo 20 KV con el modelo positivo, y los datos de pico se transfirieron a FlexAnalysis ™ software 3.0 (Bruker Daltonics) para el cálculo avanzado y de calibración. MASCOT 2.2 (Matrix Science) se utilizó para que coincida con los péptidos con o NCBI Swiss-Prot base de datos para la identificación de proteínas. El ajuste se limitó a la taxonomía humana parameters.Meanwhile, cisteína Carbamidomethyl se utilizó como una modificación fija, y se oxida metionina como una modificación variable. La probabilidad (P) se basa en MOWSE calificar calcula a partir de -10 × Log (P). Proteína puntuación superior a 56 fue significativa ( p Hotel < 0,05). Por otra parte, uno de los principales picos de péptidos que aparecen en el espectro se utilizó para confirmar el resultado idéntico mediante la identificación de la secuencia de aminoácidos, que se denomina método de fragmento de huellas digitales de péptidos.

Western blotting

Los pares de muestras de tejido se homogeneizaron (Pro 200, Bertec) en el tampón de lisis (10 mM de fosfato de sodio, cloruro de sodio 0,9%, 1% de Triton-X100, pH 7,4) y se incubaron en agitación a 4 ° C durante 1 hora. Después de deshacerse de los gránulos precipitados por centrifugación a alta velocidad (10.000 rpm, 5 minutos), se añadieron los sobrenadantes con una pipeta a tampón de muestra (10 mM de fosfato de sodio, cloruro de sodio 0,9%, 8 M de urea, 30% de glicerol, 2 % de dodecilsulfato de sodio, 0,1% β-mercaptoetanol y 0,1% de azul de bromofenol) por la relación de 1: 1 y se hierve a 100 ° C durante 5 min para la proteína denature.Approximately 20 g de cada proteína de la muestra se cargaron en la red individual de 4- 12% de sodio electroforesis en gel de poliacrilamida con dodecilsulfato (SDS-PAGE, Invitrogen). Se utilizó el sistema de transferencia seco iblot (Invitrogen) para la transformación de las proteínas de fluoruro de polivinilideno (PVDF) basado en membrana de iones fluye a lo largo con un electrodo de cobre. Después de usar 0,5% de leche a secar la membrana de PVDF de 30 min, se añadió anticuerpo primario theindividual (2 mg /ml) para incubación de 2 horas en agitación. Los anticuerpos secundarios conjugados consistentes con peroxidasa de rábano picante (HRP) (2 mg /ml) se incubaron durante 1 hora en agitación consecutivamente. Entre los procesos de incubación, repeatedlywashings por tampón PBS (fosfato de sodio 10 mM, pH 7,4 y cloruro de sodio 0,9%) weredone. Se llevó a cabo el sistema de detección ECL (Millipore), y las imágenes fueron adquiridas por Imaging System (Sistema Gel Doc XR, Bio-Rad) en función del tiempo explorando moderada.

La inmunohistoquímica

La inmunohistoquímica fue performedusing un método de tinción a base de peroxidasa estándar. Las muestras de tejido se cortaron por un criostato (HM525, Microm) secciones de tejido .Fresh (10 um) en las diapositivas lisina recubierto eran driedon un calentador a 37 ° C y consecutivamente sumergen por secuencial 75%, 95% y 100% de etanol durante 1 minuto para la fijación de la proteína. En pocas palabras, la actividad de peroxidasa endógena se inactivó con peróxido de hidrógeno al 3% durante 10 minutos. El episodio antígeno fue expuesto mediante la inmersión de la corredera de tejido en 10 mM de citrato ácido en agua hirviendo durante 25 minutos. incubaciones sucesivas con los antibodyandthe primaria anticuerpos secundarios conjugados con HRP individuales se realizaron para el individuo 1 hora a temblar. El kit AEC (Sigma) se utilizó para manchar los tejidos, y la operación siguió el manual adjunto. En pocas palabras, la solución de themixed de 2,5 M de tampón de acetato, cromógeno AEC (3-amino-9ethylcarbazole) y peróxido de hidrógeno al 3% wasperformed al instante y de forma consecutiva incubó con tejido slides.The imagen se desliza de tinción se observó y adquirida bajo un microscopio de (BX51, Olympus) .

Estadísticas análisis

el software estadístico SPSS se realizó para calcular la significación de acuerdo con el estudiante t-test
y la correlación entre GRP78, GSTpi, A1AT, Apo AI y GKN- 1. El significantdifference ( p
valor) era aceptable como menos de 0,5.

Resultados

Los biomarcadores descubrimiento basado en 2D-DIGE

Se analizaron tejidos de cáncer gástrico por 2D-DIGE y en comparación con los tejidos normales emparejados para buscar los biomarcadores putativos de cáncer gástrico. Las diferencias de proteinexpressions mayores que 1,2 veces eran candidatos putativos. La imagen de gel fue la presentación de las proteínas de localización marcadas con CY-colorantes (Fig. 1). Quince proteínas podrían ser identificados, incluyendo la glucosa-regulada de proteínas 78 (GRP78), choque térmico afines kDa proteína 71 (HSC70), proteína disulfuro-isomerasa A3 (PDIA3), mitocondrial ATP sintasa subunidad beta (ATPB), proteína relacionada isomerasa-proteína disulfuro 5 (PDIRP5), gastricsina, glutatión s-transferasa pi (GSTpi), apolipoproteína AI (Apo AI), alfa-1 antitripsina (A1AT) y gastrokine-1 (GKN-1) .En 3 repeticiones duplicados, algunas proteínas idénticas se encontraron en diferentes lugares de gel y excluidos bajo la sospecha de modificación post-traduccional. Finalmente, cinco proteínas incluyendo GRP78, GSTpi, ApoAI, A1AT y GKN-1 se confirmaron y validados como marcadores putativos de cáncer gástrico. Las comparaciones detalladas por stereopicture y imageswere gel ampliada que se muestran en la Figura 2.

Western Blot y análisis estadístico

Twelvepairs de tejidos de pacientes con cáncer gástrico se utilizaron como grupo de validación. Cuatro pacientes fueron estadio I, 3 pacientes estaban en estadio II, 2 pacientes se encontraban en estadio III, y 3 pacientes estaban en estadio IV. La información clínica se enumeran en la Tabla 1.Five de las proteínas (GRP78, GSTpi, Apo AI, A1AT y GKN-1) fueron confirmados por Western blotting.Amongthe resultados, GRP78 y GSTpiwere significantlyup reguladas mientras A1AT fue significativamente las reguladas en gástrica tejidos de cáncer en comparación con los tejidos normales (Fig. 3) .Para GSTpi, nineout de 12 pacientes (75%) tenían hasta regulados por la proteína expresiones en tumortissues; Por otra parte, 10 de los 12 pacientes (83%) tienen la proteína A1AT las reguladas expression.Regarding la relación entre las expresiones de proteínas y estadios clínicos, GRP78 tiene una tendencia a aumentar de estadios I a IValthough sin significación estadística se pudo encontrar. La expresión de GSTpi y A1AT no se correlacionaron con estadios clínicos (Figura 4)

Curiosamente, las expresiones de proteínas de GRP78 en estos pares de tejidos correspondían con la de Apo AI (r ^{2:. -0,61, p Hotel < 0,01) y A1AT (r 2: -0,49, p Hotel < 0,05) (figura 5).. Mientras tanto, la expresión de la proteína de Apo AI se correlacionó con la de A1AT (r 2: 0,62, p
< 0,01, Fig. 4). Los resultados indicaron que estos tres biomarcadores putativos, GRP78, ApoAI y A1AT, se asociaron entre sí en la expresión de proteínas. Por el contrario, GSTpi y GKN-1 parecían ser independiente de la expresión de proteínas.}

Inmunohistoquímica

DespiteGRP78, GSTpi y A1AT ser statisticallydifferent significativamente, la tendencia expressional de otras proteínas era el mismo que el observación en el experimento 2D-DIGE. La inmunohistoquímica se utilizó para validar los resultados adquiridos a partir del experimento de Western Blot. GRP78, GSTpi, ApoAI, GKN-1, y A1AT fueron validados en los tejidos de cáncer gástrico y los tejidos no cancerosos como se muestra en la Figura 6. Las expresiones proteína en parejas de tejidos fueron consistentes con la observación en el Western Blot. En particular, las proteínas hasta reguladas, GRP78 y GSTpi, fueron localizados específicamente en las células de adenocarcinoma gástrico. Por otra parte, las proteínas reguladas por incluidos Apo AI y A1AT estaban presentes en las glándulas gástricas normales. Otra proteína baja regulado, GKN-1, se demostró que el que apareció en la mucosa del tejido gástrico.

Discusión

Es importante tener biomarcadores para el diagnóstico y seguimiento de cancer.However gástrica, antígeno carcinoembrionario (CEA), antígeno carbohidrato (CA 19-9) y CA72-4 no se utilizan comúnmente en este estudio practices.The clínica destinada a revelar biomarcadores putativos mediante la comparación de las proteínas diferenciales entre el cáncer y tejidos normales emparejados. después, estos biomarcadores putativos se examinaron en las proteínas putativas de validación group.Five, incluyendo GRP78, GSTpi, ApoAI, A1AT y GKN-1, se identificaron por electroforesis en gel de dos dimensiondifference (2D-DIGE), andmatrix desorción láser asistida /ionization- de imágenes espectrometría de masas (MALDI-IMS) y fatherlyvalidated en 12 patients.Among cinco proteínas putativas clínicos, GRP78 y GSTpi fueron significativamente regulada hacia arriba y aumenta en las células cancerosas por el Western Blot y el contraste immunohistochemistry.In, específicamente regulado wassignificantlydown A1AT y tenía positivo y correlación negativa con la expresión de Apo AI y GRP78
.

se han propuesto muchos supuestos biomarcadores de cáncer gástrico en los niveles anteriores de studies.High GSTpi en carcinomas de estómago se ha demostrado [14] también fueron correlacionados .Las expresiones de GSTpi stagewhere con cáncer gástrico elevado GSTpi werefound en el 50% en estadios I o II, y el 80% en los estadios III o IV pacientes con cáncer gástrico [15] .Un estudio previo mostró que los pacientes GSTpi-positivos tuvieron menos tasas de supervivencia libre de enfermedad a cinco años (49,0%) en comparación con los pacientes GSTpi-negativo (75,0%), indicó GSTpi era un marcador de importancia pronóstica [16] .En el presente estudio, la sobreexpresión de GSTpi en el 75% de los pacientes con cáncer gástrico fue también demonstrated.However, el grado de sobre-expresión de GSTpi no se correlacionó con estadios clínicos (Fig. 4).

Para instalar sobre expresiónde proteína GRP78 también se informó como un biomarcador putativo de cancers.GRP78 gastrointestinal sobre-expresión pueden ser detectados y en relación con la etapa y el pronóstico del adenocarcinoma de esófago [17], y el cáncer colorrectal [ ,,,0],18]. Es una de las proteínas de respuesta al estrés celulares que juegan un papel importante en la biología del tumor, como la regulación de la apoptosis y mantener el equilibrio de calcio intracelular [19], [20]. También se informó de que la sobre-expresión de GRP78 mediante técnicas de inmunohistoquímica en muestras de cáncer gástrico y de los ganglios linfáticos metastásicos fueron inversamente correlacionada con la supervivencia de los pacientes [21]. Sin embargo, los métodos utilizados en el presente estudio fueron diferentes de informe de Zhang. Exploramos candidatos proteínas por 2D-DIGE para separar las proteínas diferenciales y MALDI-TOF /TOF para identificar péptidos en el cáncer y normal emparejado tissues.In nuestro estudio, la sobreexpresión de GRP78 se incrementó y tenía una tendencia de correlación con estadios clínicos, aunque sin significación estadística debido a la limitación del número de casos
.

el descenso de regulación de las proteínas pueden desempeñar un papel importante en la carcinogénesis. En el presente estudio, tres proteínas, ApoAI, A1AT, y GKN-1, se redujeron reguladas en los tejidos gástricos normales en comparación con el cáncer gástrico tissues.The relación de Apo AI y cáncer gástrico no se ha informado. Apo AI es uno de los principales constituyentes de proteínas de colesterol de lipoproteínas de alta densidad (HDL-C) y desempeña un papel primordial en el mantenimiento de transporte de colesterol y el efecto ateroprotector de HDL-C [22] .Apolipoproteins tales como Apo AI puede modular la respuesta lipopolisacárido inducedinflammatory en sepsis [23]. En el presente estudio, es posible que la disminución de Apo AI es un reflejo de la inflamación crónica, que es una causa de la carcinogénesis. Se necesitan estudios adicionales para demostrar la relación entre la disminución de la Apo AI y dis-regulación de la inflamación
.

A pesar de que el aumento de A1AT en las etapas iniciales y la correlación con el progreso de las etapas del cáncer gástrico fue observada por Bernacka K. et al. [ ,,,0],24], los datos limitados para dilucidar el aumento de A1AT como marcador tumoral de cáncer gástrico. En su lugar, la disminución de A1AT en el cáncer gástrico fue encontrado en nuestro estudio. A1AT posee actividad anti-inflamatoria in vitro y contribuye a la supresión de la síntesis de citoquinas proinflamatorias tales como la interleuquina-8, TNF-alfa, interleucina-1 beta [25]. Se ha informado de que los factores genéticos del huésped que afectan a la interleucina-1-beta puede determinar el fenotipo de la enfermedad de infección por H. pylori [26]. Es posible que la disminución de A1AT inhibe proinflamatorias efecto de supresión de citoquinas. [25]. En nuestro estudio, la correlación entre la disminución de A1AT y ApoA1 se presume un indicador de inflamación crónica.

Gastrokine-1 (GKN-1), que posee algunos efectos mitogénicos sobre las células epiteliales intestinales (IEC-6), se redujo -regulated en el tejido de cáncer gástrico en comparación con mucosa gástrica normal emparejado en nuestro estudio. restauración mucosa gástrica después de la lesión puede ser obstaculizada si se regula hacia abajo-GKN-1 [27], [28] .Se ha informado de que GKN1 está relacionada con las señales de apoptosis que son importantes para la reparación de tejidos durante la transformación neoplásica [29]. Los datos del presente estudio también sugiere una disminución de la GKN-1 se pueden encontrar en los tejidos de cáncer gástrico.

método basado en proteómica para identificar las proteínas relacionadas con la apoptosis en el cáncer gástrico se había informado anteriormente por Bai Z. et al [ ,,,0],30] .Sin embargo, las proteínas de expresión diferencial del presente estudio no eran idénticos a lo que sugiere el informe de Bai ENO1, GRP78, GRP94, ppia, Prdx1 y PTEN como cáncer gástrico potencial biomarkers.Regarding el desarrollo de cáncer gástrico, es un proceso complicado, y interacciones entre exposiciones de acogida, el medio ambiente, y bacterias tales como Helicobacter pylori
.A solo factor o proteína no podría ser capaz de predecir la aparición y progresión del cáncer gástrico. En el presente estudio, no se encontraron cinco proteínas putativas que se expresa diferencialmente en tejidos emparejados (tumor y el tejido normal adyacente). Dos de ellos (GRP78 y GSTpi) fueron reguladas y los demás (Apo AI, A1AT y GKN-1) se redujeron reguladas. Más estudios serán necesarios para aclarar theseproteins asbiomarkers para la detección del cáncer gástrico.

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