PLoS Genetics: Oncogene Pathway Combinaties Voorspel klinische prognose Gastric Cancer

Samenvatting

Veel vaste kankers is bekend dat een aanzienlijke heterogeniteit vertonen in hun deregulatie van verschillende oncogene pathways. We zochten naar belangrijke oncogene pathways in maagkanker (GC) te identificeren met significante relaties van de patiënt te overleven. Met behulp van genexpressie handtekeningen, bedacht we een in silico
strategie om patronen van oncogene pathway activatie kaart in 301 primaire maagkanker, de tweede grootste oorzaak van de wereldwijde sterfte kanker. We identificeerden drie oncogene routes (proliferatie /stamcel, NF-KB en Wnt /β-catenine) gedereguleerde in de meerderheid (> 70%) van maagkanker. Functionele karakterisatie gevalideerd deze route voorspellingen in een panel van maagkanker cellijnen. Patiënt stratificatie oncogene pathway combinaties toonde reproduceerbare en overleving significant verschillen in meerdere cohorten, wat suggereert dat traject interacties een belangrijke rol bij het beïnvloeden ziektegedrag kunnen spelen. Individuele GC met succes kan worden taxonomized door oncogene pathway activiteit in biologisch en klinisch relevante subgroepen. Het voorspellen van pathway activiteit door de expressie handtekeningen maakt dus de studie van multiple-kanker-gerelateerde trajecten gelijktijdig interactie in primaire vormen van kanker, op een schaal die nog niet haalbaar door andere platforms.

Auteur Samenvatting

Maagkanker is de tweede belangrijkste oorzaak van de wereldwijde sterfte kanker. Met de huidige behandelingen, minder dan een kwart van de patiënten overleeft langer dan vijf jaar na de operatie. Individuele gastrische kankers zijn zeer uiteenlopende hun cellulaire eigenschappen en reacties op standaard chemotherapeutische geneesmiddelen, waardoor maagkanker een complexe ziekte. Pathway benadering, in plaats van enkel gen studies, kunnen helpen om deze complexiteit te ontrafelen. Hierbij maken we gebruik van een computationele benadering van de verbindingen tussen de moleculaire pathways en kanker profielen te identificeren. In een grootschalige studie van meer dan 300 patiënten, identificeerden we subgroepen van maagkanker onderscheiden door hun patronen van het rijden moleculaire pathways. We laten zien dat deze geïdentificeerde subgroepen zijn klinisch relevant in het voorspellen van de duur overleving en kan nuttig zijn in het begeleiden van de keuze van gerichte therapieën ontworpen om te interfereren met deze moleculaire pathways. We hebben ook geïdentificeerd specifieke maagkanker cellijnen spiegelen deze route subgroepen, waarin de pre-klinische evaluatie van de antwoorden op gerichte therapieën in elke subgroep dient te vergemakkelijken

Visum:. Ooi CH, Ivanova T, Wu J, Lee M, tan IB, Tao J., et al. (2009) Oncogene Pathway Combinaties Voorspel Clinical Prognose bij maagkanker. PLoS Genet 5 (10): e1000676. doi: 10.1371 /journal.pgen.1000676

Uitgever: Jason G. Mezey, Cornell University, Verenigde Staten van Amerika

Ontvangen: 22 april 2009; Aanvaard: 3 september 2009; Gepubliceerd: 2 oktober 2009

Copyright: © 2009 Ooi et al. Dit is een open-access artikel gedistribueerd onder de voorwaarden van de Creative Commons Attribution License, die onbeperkt gebruik, distributie en reproductie maakt in elk medium, op voorwaarde dat de oorspronkelijke auteur en de bron worden gecrediteerd

Financiering:. Dit werk werd ondersteund door subsidies aan PT uit BMRC 05/1/31/19/423, Singapore Cancer Syndicate SCS-BS0001, NMRC verlenen TCR /001/2007, en een Duke-NUS kern subsidie. De financiers hadden geen rol in de studie design, het verzamelen van gegevens en analyse, besluit te publiceren, of de voorbereiding van het manuscript

Competing belangen:.. De auteurs hebben verklaard dat er geen tegenstrijdige belangen bestaan ​​

Introductie

Maagkanker (GC) is de tweede belangrijke oorzaak van de wereldwijde sterfte kanker [1]. Vooral voor in Azië, zijn de meeste GC patiënten met gevorderde stadia van de ziekte [2]. Deregulering van canonieke oncogene routes zoals E2F, K-RAS, p53 en Wnt /β-catenine signalering er voorkomen met verschillende frequenties in GC [3] - [6], wat aangeeft dat GC is een moleculair heterogene ziekte. Eerdere studies beschrijven GC diversiteit in primaire tumoren zijn doorgaans gericht op één paden, één of enkele meten biomarkers per experiment [4], [6], [7]. Daarentegen experimenteel bewijs aan dat de meeste kanker fenotypes (wildgroei, weerstand tegen apoptose, etc.) grotendeels worden beheerst niet alleen bij één enkele wegen, maar complexe interacties tussen verschillende pro- en anti-oncogene signalering circuits [8]. Verkleinen van deze kloof tussen de klinische en experimentele arena's strategieën kunnen meten en betreffende activiteitspatronen meerdere oncogene routes gelijktijdig primaire tumoren vereisen.

Eerdere studies hebben voorgesteld middels genexpressie handtekeningen om de activiteit van oncogene routes in voorspellen kanker [9] - hier veronderstellen we dat patronen van oncogene activatie route kan worden gebruikt om een ​​genomische taxonomie van GC ontwikkelen. Belangrijk is dat deze route gerichte strategie aanzienlijk verschilt van eerdere microarray studies beschrijven expressie veranderingen geassocieerd met morfologische en weefseltype verschillen in GC [10], [11], zoals route handtekeningen (in plaats van individuele genen) worden gebruikt als basis voor kanker indeling . We ontwikkelden een in silico
methode om de activering niveaus van verschillende wegen in kaart cohorten van complexe primaire tumor profielen en gevalideerd dit-traject gericht classificatie benadering met behulp van proof-of-concept voorbeelden uit borstkanker. Vervolgens pasten deze methode GC elf oncogene routes eerder betrokken in de maag carcinogenese [3] - [7], [12] - [17]. In totaal analyseerden we meer dan 300 primaire GC afgeleid van drie onafhankelijke patiënt cohorten, het uitvoeren van om het beste van onze kennis de grootste genomische analyse van de GC-to-date. We identificeerden drie oncogene routes (nucleaire factor KB (NF-KB), Wnt /β-catenine en proliferatie /stamcel) die werden gedereguleerd in de overgrote meerderheid (> 70%) van de GC en functioneel gevalideerd route voorspellingen in vitro
met behulp van een panel van GC cellijnen. Hoewel de patiënt stratificatie op het niveau van de individuele trajecten geen significante verschillen in klinische resultaten, patiënt stratificatie door oncogene weg combinaties consequent aan te tonen (bijvoorbeeld hoge proliferatie /high NF-KB versus lage proliferatie /low NF-KB) toonde reproduceerbare en significante overleving verschillen in meerdere onafhankelijke patiënt cohorten, wat suggereert dat een cruciale rol voor pathway combinaties in het beïnvloeden van GC klinische gedrag. Onze resultaten tonen aan dat dus GC met succes kunnen worden taxonomized behulp oncogene pathway activiteit in biologisch, functioneel en klinisch relevante subtypes.

Resultaten

Voorspellen Pathway Activering in Cancer Gene Expression Profielen

Onze strategie voor het voorspellen van niveaus van oncogene activatie route in kankers omvat vier stappen (Figuur 1A). Ten eerste hebben we gedefinieerd 'pathway handtekeningen' - sets van genen vertonen veranderde expressie na functionele verstoring van een specifieke route in een goed gedefinieerde In vitro golfreizen of In vivo
experimenteel systeem. Tweede brachten we de route handtekeningen op genexpressieprofielen van een heterogene reeks kankers. Ten derde, het gebruik van een niet-parametrische,-ranking op basis patroonherkenning procedure, activering scores werden toegewezen aan individuele vormen van kanker op basis van de sterkte van de vereniging om de handtekening pad. Tenslotte werden de individuele kankers gesorteerd op basis van hun pad activering scores.

Voor de toepassing van deze benadering van GC, we vonden het belangrijk om dit te valideren in silico
strategie in een reeks van proof-of -principe experimenten. We kozen voor het voorbeeld van borstkanker, een maligniteit waarvoor er voldoende bewijs van pathway heterogeniteit en discrete 'moleculaire subtypes' [18]. Deze validatie, we eerst gevraagd als eerder beschreven pathway handtekeningen geassocieerd met verminderde oestrogeen signalering kan worden gebruikt om borstkankercellijnen vertonen hoge niveaus van oestrogeen receptor (ER) activiteit te identificeren. We analyseerden een genexpressie panel van 51 borstkankercellijnen oorspronkelijk beschreven in Neve et al. [18] met een 11-gen 'tamoxifen gevoeligheid' pathway handtekening afgeleid uit een lijst van genen die differentieel tot expressie tussen Maca 3366, een tamoxifen-gevoelige menselijke mammacarcinoom xenograft en maca 3366 /TAM, een tamoxifen-resistente sublijn van dezelfde xenograft [19]. We vonden dat borstkankercellijnen positief geassocieerd met tamoxifen handtekening gevoeligheid vertoonden significant hogere expressieniveaus van ESR1
, de oestrogeenreceptor en moleculaire doelwit van tamoxifen, vergeleken met lijnen die negatieve pathway activatie score (p = 2,12 × 10 ^{-7, Nauwkeurigheid 84,3%, gevoeligheid 100%, specificiteit 75%) (Figuur 1B en tabel S1).}

Ten tweede hebben we getest of een weg handtekening geassocieerd met oestrogeen signalering, maar afgeleid van niet- borstweefsel kan ook worden gebruikt om hetzelfde panel van borstkankercellijnen stratificeren. We vroegen de borstkanker cellijn paneel met een 41-gen 'oestrogeen response' signature afgeleid uit een lijst van genen opgereguleerd door estradiol in U2OS menselijke osteosarcoom cellen [20]. Ondanks de handtekening uit een een ander weefseltype (bijv osteosarcoom), we opnieuw gevonden dat, wanneer gesorteerd op basis van hun voorspelde oestrogeen responsiviteit, borstkankercellijnen geclusterd door het niveau van
ESR1 (estrogeen receptor) expressie (p = 0,0035, Nauwkeurigheid 62,7%, gevoeligheid 94,7%, specificiteit 43,8%) (figuur 1C en Tabel S1). Deze resultaten tonen aan dat het inderdaad mogelijk om patronen van activatie route voorspellen een specifieke kanker plaats (maagkanker in ons geval) middels expressie handtekeningen van verschillende experimentele omstandigheden en zelfs verschillende weefseltypen.

Patterns van Oncogene pathway activatie in GC

Na het valideren van deze route voorspelling aanpak, gingen we naar de strategie om primaire GC passen. In plaats van het testen van alle mogelijke route, hebben we gekozen voor elf oncogene en tumor suppressor trajecten eerder betrokken in de maag carcinogenese, met behulp van in onze analyse RAS [4], p53 [5], BRCA1 [12], p21 [13], Wnt /β-catenine [6], E2F [3], SRC [14], MYC [15], NF-KB [21], histondeacetylering (HDAC) [16] en stamcellen gerelateerde handtekeningen [17]. Waar mogelijk hebben we geprobeerd om meerdere handtekeningen voor elk traject te kiezen, bij voorkeur onafhankelijke gepubliceerde studies. Bijvoorbeeld, van de twee E2F activatie gebruikte signaturen in onze aanpak werd één handtekening verkregen door het induceren E2F1-activiteit in de rat fibroblast cellen [22], terwijl de andere handtekening werd verkregen met behulp van een osteosarcoom afgeleide cellijn die een induceerbaar ER-E2F1 fusieproteïne [23]. Uiteindelijke route voorspellingen voor verdere analyses werden gewoonlijk verkregen door het combineren van individuele handtekeningen van dezelfde route (zie Materialen en Werkwijzen).

We berekend activatie scores voor de elf paden vertegenwoordigd door 20 route handtekeningen in drie onafhankelijke cohorten primaire GC afkomstig uit Australië (Cohort 1-70 tumoren), Singapore (Cohort 2-200 tumoren) en het Verenigd Koninkrijk (Cohort 31/03 tumoren). Patronen van pathway activatie visualiseren, afgebeeld we elk cohort als een heatmap, waar de heatmap kleur vertegenwoordigt de voorspelde kracht van de activering voor elke route in de individuele GC. We observeerden aanzienlijke heterogeniteit van activatie route tussen individuele GC patiënten (Figuur 2A-2C). Echter, handtekeningen afkomstig van onafhankelijke studies die soortgelijke trajecten vaak leverden vergelijkbare voorspelling patronen (bijvoorbeeld NF-KB (huid) en NF-kB (baarmoederhals)), en een chi-kwadraat test bevestigde een aanzienlijke mate van overeenkomst van de totale patronen pathway activering tussen Australië en Singapore cohorten (p = 0,00038), en tussen Australië en het Verenigd Koninkrijk cohorten (p = 0.00051, zie Tabel S2) suggereert dat de GC route voorspellingen niet gebonden zijn aan een specifieke patiënt cohort. We identificeerden twee belangrijke clusters van gelijktijdig geactiveerde routes, die volledig werden bewaard in cohorten 1 en 2 (figuur 2A en 2B) en meestal bewaard in Cohort 3 (figuur 2C). Deze omvatten (i) een "proliferatie /stamcel" pathway cluster (bruine verticale lijn in figuur 2) omvat die geassocieerd zijn met diverse celcyclus regulatoren (bijvoorbeeld MYC, E2F, p21) en stamcel handtekeningen; en (ii) een "oncogene signalering 'pathway cluster (grijze verticale balk in figuur 2) met veel verschillende oncogene routes (BRCA1, NF-KB, p53, Wnt /β-catenine, SRC, RAS en HDAC pathways).

in Vitro
Validatie van pathway Voorspellingen

Door het analyseren van de GC-route heatmap in figuur 2, selecteerden we drie oncogene routes (NF-KB, Wnt /β-catenine, en proliferatie /stamcel) die individueel in een aanzienlijk deel van GC (≥35%) werden geactiveerd, en in combinatie ontvangen dekking van de meerderheid (> 70%) van GC. Proliferatie /stamcel routes werden geactiveerd 40% van GC per cohort (bereik: 38 tot 43%) werden Wnt /β-catenine routes geactiveerd 46% van GC (bereik: 43-48%), en de NF- kB route werd geactiveerd 39% van GC (bereik: 35-41%) (kleurenbalken onder elk temperatuurkaart in figuur 2). Deze frequenties en andere vaak gedereguleerde wegen (bijvoorbeeld p53) zijn weergegeven in tabel S3.

experimenteel valideren deze primaire GC route voorspellingen, pasten we het pad voorspellingsalgoritme een panel van 25 GC cellijnen (GCCLs) ( figuur 3). Soortgelijke primaire GC werden 'proliferatie /stamcel "en" oncogene signalering' pathway clusters eveneens waargenomen bij de GCCLs. Bovendien handtekeningen die dezelfde route, maar verkregen uit verschillende studies, zoals de twee onafhankelijke MYC verkregen handtekeningen [9], [24] ook geconcentreerd in de GC cellijnen na onbewaakte hiërarchische clustering (paarse haakjes in figuur 3). Geleid door het pad voorspellingen, identificeerden we specifieke GC cellijnen vertonen patronen van oncogene pathway activiteit mirroring primaire GC. Vertrouwen in de selectie van specifieke cellijnen
in vitro modellen werd ook bereikt door het herhalen van de voorspelling procedure zevenmaal met verschillende referentieprofielen, variërend van het middenlangsvlak GCCL profiel onafhankelijke profielen zoals niet-maligne normale maag profielen (zie Materialen en methoden en Tabel S4). Paarsgewijze vergelijkingen bevestigd dat elke twee referentieprofielen hadden meer kans om te produceren overeenstemmende pad voorspellingen dan tegenstrijdige voorspellingen (Tekst S1 en Tabel S4). Enkele voorbeelden van representatieve omvatten AZ521 en MKN28 cellen, die vertonen activatie van proliferatie /stamcel paden, YCC3 en AGS cellen voor Wnt /β-catenine paden en MKN1 en SNU5 cellen voor de NF-KB-route.

Ten eerste, we direct gemeten de proliferatie tarieven van 22 GCCLs en gecorreleerd de proliferatie snelheid gegevens met de gemiddelde activering score van handtekeningen in de proliferatie /stamcel pathway cluster. Er was een significant verband tussen de experimenteel bepaalde proliferatieve tarieven en de route activatie scores (R = 0,4688, p = 0,0278) (Figuur 4A). De opvatting ondersteunt dat oncogene route handtekeningen superieur voorspellers van pathway activiteit vergeleken met de expressie van enkele belangrijke route genen werden geen significante associaties waargenomen voor zowel MYC of E2F1 expressie (p = 0,48 en 0,38 voor MYC en E2F1, respectievelijk) (Figuur S1 ).

ten tweede, om het Wnt /β-catenine route voorspellingen valideren we de expressie van verschillende Wnt pathway componenten (β-catenine, TCF4) en daaraan gekoppelde TCF /LEF transcriptionele activiteit GC geanalyseerd cellijnen voorspeld Wnt /β-catenin- geactiveerd of Wnt /β-catenine niet-geactiveerde zijn. Zeven cellijnen geselecteerd vanwege hun experimentele tractability (bijv gemak van transfectie en geschikte groeiomstandigheden), we vonden dat zowel β-catenine en TCF /LEF transcriptiefactor TCF4 (ook bekend als TCF7L2), belangrijke componenten van de Wnt-signaleringsroute, werden uitgedrukt in GC cellijnen voorspeld door de route activatie analyses hoge Wnt /β-catenine activiteit (AGS, YCC3, Kato III en NCI-N87), maar niet tot expressie gebracht in twee van de drie lijnen (SNU1 en SNU5) geassocieerde met inconsistente of lage Wnt /β-catenine activering scores (figuur 4B). Bovendien, om rechtstreeks testen Wnt pathway activiteit bepaalden wij TCF /LEF transcriptionele activiteit in de GC cellijnen gebruikt Topflash een luciferase expressie plasmide dat gemultimeriseerde TCF bindingsplaatsen. De Topflash test bevestigde hoge TCF /LEF transcriptie-activiteit in drie van de vier GC cellijnen voorspeld hoge Wnt /β-catenine-activiteit (AGS, YCC3 en Kato III), maar weinig of geen Topflash activiteit in GC cellijnen in verband met zijn inconsistent of lage Wnt /β-catenine activering scores (SNU1, SNU5 en SNU16). Bovendien, het β-catenine route activatie scores waren significant hoger bij GCCLs meer dan tweevoudig TCF /LEF transcriptionele activiteit (AGS, YCC3, Kato III en NCI-N87) dan in GCCLs met lagere TCF /LEF transcriptionele activiteit (p = 0,007, figuur 4B). Wanneer vergeleken met een enkel gen, superieur verenigingen TCF /LEF transcriptie-activiteit werden opnieuw waargenomen met de gemiddelde activering score van Wnt /β-catenine handtekeningen vergeleken met elk β-catenine of TCF4 (aka TCF7L2) expressie alleen (p = 0,038 voor handtekeningen vs. p = 0,31 en 0,58 voor β-catenine en TCF4, respectievelijk) (figuur S1).

Ten derde, de NF-KB-route voorspellingen te valideren, selecteerden we 11 GCCLs consequent voorspeld als ofwel NF-κB- geactiveerd ( 'NF-KB /on', zes GCCLs) of NF-KB-niet-geactiveerde (NF-KB /off ', vijf GCCLs) (Figuur S2). Verhoogde genexpressie van p50 en p65, de NF-KB-heterodimeer subeenheden werden waargenomen bij NF-KB /van GC cellijnen vergeleken met NF-KB /off GC cellijnen (p = 0,0002 voor p50, p = 0,046 voor p65 figuur 4C) en op eiwitniveau p65 expressie voornamelijk waargenomen in de NF-KB /op lijnen (Figuur 4C). Middels immunocytochemie op formaline gefixeerd paraffine GC cellijnen, werd p65 eiwitexpressie vaker gezien bij NF-KB /van GC cellijnen vergeleken met NF-KB /off GC cellijnen qua nucleaire sublokalisatie, percentages cellen met kleuring (ofwel nucleaire of cytoplasmatische) en kleuring intensiteit (Tabel S5, figuur S3). Om te bepalen of NF-KB /van GC cellijnen vertoonden ook differentiële expressie van p65 gereguleerde genen vergeleken met NF-KB /off GC cellijnen combineerden we de lijst van genen die direct aan p65 transcriptiefactor [25] gebonden met lijsten van van genen op mRNA niveau van TNF-α [26], een bekende inducer van NF-KB activering. Gebruik Gene Set Enrichment Analysis (GSEA, [27]), we vonden dat p65 doelgenen opgereguleerd door TNF-α behandeling significant tot overexpressie gebracht in NF-KB /van GC cellijnen vergeleken met NF-KB /off GC cellijnen (genormaliseerd verrijking score, NES = 1,86; valse ontdekking rate, FDR < 0,001, onder de meeste panel, Figuur 4C). Omgekeerd werden p65 target genen neerwaarts gereguleerd door TNF-α significant underexpressed in NF-KB /op GC cellijnen in vergelijking met NF-KB /off GC cellijnen (NES = -1,56, FDR = 0,019, onder de meeste panel, Figuur 4C). Tenslotte rechtstreeks Bij verhoogde NF-KB-activiteit bevestigen we getransfecteerde drie NF-KB /van GC cellijnen en twee NF-KB /off GC cellijnen met een luciferase reporter die een NF-KB-reportergen. Zoals getoond in figuur 4D, de drie NF-KB /van GC cellijnen vertoonden verhoogde NF-KB transcriptionele activiteit vergeleken met de twee NF-KB /off GC cellijnen (p = 0,0084).

Tezamen worden deze resultaten ondersteunen het concept dat in silico
route voorspellingen op basis van genexpressieprofielen worden geassocieerd met de activering van de betreffende route in vitro
.

pathway Combinaties Voorspel maagkanker overleving van patiënten

de klinische relevantie van de geïdentificeerde traject subgroepen bepalen, onderzochten we of patronen van route co-activatie zoals in de heatmaps van de verschillende cohorten kunnen houden met de patiënt te overleven. We gebruikten de totale overleving gegevens van Cohort 1 en Cohort 2 en gelaagde patiënten door hun voorspelde patronen van de route activering. Een primair GC profiel werd gedefinieerd als die een hoge activering niveau van een traject bij de activatie score boven nul was - dat wil zeggen, wordt positief geassocieerd met de handtekening pad. Patiëntengroepen gestratificeerd door ofwel de proliferatie /stamcel pathway activatie score alleen of NF-kB route activatie score alleen verschilden niet significant met betrekking tot hun totale overleving (p > 0,05 proliferatie /stamcel en NF-KB in beide cohorten figuur 5A en 5B). Wanneer de route activatie scores werden gecombineerd, patiënten met hoge activeringsniveaus van zowel NF-KB en proliferatie /stamcel routes een significant kortere overleving vergeleken met patiënten met lage activering niveaus van zowel NF-KB en proliferatie /stamcel routes (p = 0,0399 en p = 0,0109 respectievelijk Cohorten 1 en 2, figuur 5D).

Activering van het Wnt /β-catenine pathway was significant geassocieerd met patiëntoverleving in Cohort 1, (p = 0,0056, figuur 5C) maar niet in Cohort 2 (p = 0,0693, figuur 5C). Patiënten in cohorten 1 en 2 met hoge activeringsniveaus van zowel Wnt /β-catenine en proliferatie /stamcel routes een significant slechtere overleving vergeleken met patiënten met lage activeringsniveaus van beide routes (p = 0,0073 en p = 0,0086, figuur 5E ). Benchmarken van de bijdragen van de route combinaties tegen bekende histopathologische criteria, we voerden een multivariate analyse met inbegrip van gecombineerd traject voorspellingen en pathologische tumorstadium (TNM classificatie: stadia 1-4), de belangrijkste voorspellende factor bij GC [28]. In beide cohorten gecombineerd activatie van proliferatie /stamcel en NF-KB trajecten bleek een prognostische factor onafhankelijk van tumorstadium (p = 0,003 en 0,048 voor Cohorten 1 en 2, respectievelijk) (tabel S6) zijn. Ook gecombineerde activatie van proliferatie /stamcel en Wnt /β-catenine trajecten was een onafhankelijke prognostische factor in Cohort 1 en behaalde borderline betekenis in Cohort 2 (p < 0,001 en p = 0,058, tabel S7). Deze resultaten tonen aan dat de beoordeling van de gecombineerde route activeringsstatus is klinisch relevant en bovendien kan aanvullende prognostische informatie dan verstrekken en boven de huidige gouden standaard van de patiënt prognose voorspelling, de TNM gebaseerde tumor staging.

Discussie

In deze studie hebben we getracht GC verdelen in moleculair homogene subgroepen als een eerste stap op weg naar individualiseren patiënt behandelingen en verbetering van de resultaten. Belangrijk is, in tegenstelling tot eerdere GC microarray studies met betrekking genexpressie patronen om histologie of anatomische soort [10], [11], hebben we ervoor gekozen om onze GC onderverdelingen baseren op patronen van oncogene pathway activiteit. Na het ontwikkelen en valideren van deze nieuwe indeling aanpak, waren we in staat om te beschrijven, voor het eerst, een genomische taxonomie van GC op basis van patronen van oncogene pathway activiteit. Onze benadering is met name geschikt zijn voor genexpressie microarrays omdat deze platforms ondervragen duizenden mRNA transcripten in elk monster, waarbij de beoordeling van meerdere routes waardoor gelijktijdig in een enkel experiment. Daarentegen dergelijke benadering is momenteel niet mogelijk op het eiwitniveau door gebrek aan geschikte platforms. Met behulp van deze strategie, identificeerden we drie dominante paden activeringsproces in de meerderheid (> 70%) van de GC: proliferatie /stamcel, Wnt /β-catenine en NF-kB signaling

De prestatievermogen. zoals "high-throughput pathway profiling" opent vele interessante mogelijkheden. Zo hebben verschillende studies eerder gerapporteerde inconsistente resultaten met betrekking tot de prognostische impact van verschillende oncogene pathways in GC - de prognostische betekenis van proliferatiegerelateerde antigenen zoals Ki-67 in GC niet verankerd [29] en hoge NF-KB-activering GC is geassocieerd met zowel goede als slechte GC patiëntresultaten in verschillende onderzoeken [7], [30]. Het is mogelijk dat sommige van deze inconsistentie kan te wijten zijn aan een historische nadruk op het gebruik van gebruikelijke werkwijzen en analyse zowel enkel verloop, individuele traject componenten (genen /eiwitten). Onze waarneming dat traject combinaties voorspellend patiënt resultaat suggereert dat traject combinaties, in plaats van één trajecten alleen kan een cruciale rol bij het beïnvloeden van gedrag van de tumor af te spelen.

Een ander voordeel van high-throughput pathway profiling is het vermogen te bepalen hogere orde relaties tussen verschillende oncogene routes. In de huidige studie, we consistent waargenomen gelijktijdige activering van E2F, MYC, p21 (-repression), en stamcel trajecten in tumoren (de 'wildgroei /stamcel' pathway cluster). Dit komt waarschijnlijk door de toegenomen celproliferatie in tumorcellen, zoals E2F is belangrijk celproliferatie controle en MYC zowel een p21-repressor en inductor van cycline D2 als cycline-afhankelijke kinase bindend eiwit CksHs2 [31]. Bovendien stamcellen, met name embryonale stamcellen (SER) is ook bekend dat hoge celproliferatie vastgesteld [32] vertonen. Meer intrigerend zagen we ook nauwe associaties tussen schijnbaar functioneel verschillende wegen, zoals β-catenine en SRC, en HDAC-inhibitie en BRCA1. Een dergelijk traject co-activering patronen kunnen wijzen op functionele interacties tussen deze trajecten, die het verdienen om verder te worden onderzocht. Zo is het mogelijk dat geactiveerd c-SRC de expressie van de Wnt-signaleringsroute [33] kan versterken. Verkennen de relatie tussen wegen toont co-activatie Zodoende kunnen waardevolle informatie over het vermogen van de kankercel om de activiteit van meerdere banen te coördineren.

Een derde voordeel van de route profilering aanpak is ook dat het bepalen van grote ziektegerelateerde pathways. Van de paden geanalyseerd in deze studie, de vaststelling dat NF-kB- signalering kan worden verhoogd in een aanzienlijk deel van GC verdient enige aandacht als deze route relatief minder onderzocht in GC. Interessant, terwijl we een significant verschil in zowel p50 en p65 (de NF-KB subeenheden) genexpressie tussen de NF-KB /aan en NF-KB /off GCCLs waargenomen, hebben we niet waarnemen openlijke differentiële p50 eiwit expressie in deze lijnen, in contrast tot p65 (Figuur 4C). Dit kan komen door een combinatie van drie redenen. Ten eerste, de absolute bereik van p65 genexpressie over de cellijnen is aanzienlijk groter dan de absolute scala aan p50 gen-expressie (> 3 ×, Figuur S4). Ten tweede is de Western blot assay gebruikt om deze eiwitten metingen bekend sterk niet-kwantitatief zijn, die subtiele verschillen in expressie kan maskeren. Ten derde, na genexpressie p50 kan worden onderworpen aan een verscheidenheid van post-transcriptionele regulerende mechanismen zoals voorloper splitsing dat het eindniveau van p50 eiwit kunnen beïnvloeden, terwijl p65 niet wordt gegenereerd uit een precursor eiwit [34]. NF-KB is aangetoond worden geactiveerd door H.
pylori [35], een bekend carcinogeen GC en afwijkende NF-kB- signalering ook betrokken bij meervoudige ontstekingen verbonden kankers zoals GC [36]. NF-KB is gesuggereerd dat constitutief worden geactiveerd primaire maagkanker in enkele studies [7]. Gerichte NF-KB-remmers worden momenteel actief op talrijke antikankergeneesmiddel ontwikkelingsprogramma's en een reeks GC patiënten (vakken met verhoogde NF-KB-activiteit) kan een geschikte subklasse vormen voor het evalueren van de werkzaamheid van deze verbindingen.

in silico
methode die in deze studie is conceptueel vergelijkbaar met de werkzaamheden van Bild et al, die een binair regressiemodel gebruikt om tumoren op basis van de voorspelde activiteit van vijf oncogene routes [9] classificeren. In tegenstelling tot binair regressie, onze aanpak, die gebruik maken van een-ranking op basis connectiviteit metric [37] maakt, vereist geen uitgebreide training proces op elke ondertekening route en ook niet van de beschikbaarheid van ruwe meningsuiting gegevens nodig, het vergemakkelijken van het gebruik van de vele publiek beschikbaar route handtekeningen in de literatuur [27]. Echter, het gen-expressie gebaseerde aanpak heeft wel beperkingen. Ten eerste, omdat onze weg voorspellingen zijn gebaseerd op genexpressie in plaats van eiwitten, dergelijke voorspellingen zijn weliswaar moleculaire surrogaten van echte traject signalerende activiteit. Ten tweede, zijn we momenteel beperkt tot het analyseren van bekende oncogene routes eerder geïdentificeerd in de literatuur. Ten derde, hoewel we in staat waren om weg handtekeningen uit heel verschillende weefsel contexten pathway activatie status van een onderzoek van de oorspronkelijke borstkanker voorbeelden proof-of-principle voorspellen bleek dat de associatie van ER status responsiviteit oestrogeen zoals voorspeld met behulp van de handtekening osteosarcoom , hoewel significant, was aanzienlijk kleiner is dan in de associatie van ER status tamoxifen gevoeligheid voorspeld met een signatuur afgeleid van hetzelfde weefseltype (bijvoorbeeld borst). Dit resultaat impliceert dat er ook weefsel-specifieke verschillen in pathway handtekeningen die de nauwkeurigheid voorspelling van invloed kunnen bestaan. Ten vierde, in vergelijking met onze studie die gericht is op paden van bekende biologische relevantie in GC, is het onduidelijk of deze methode kan worden toegepast op aandoeningen waarbij voorkennis betrokken trajecten niet beschikbaar zijn. Er moet echter worden opgemerkt dat een groot traject handtekeningen (> 1000) in verband met diverse biochemische en signaalwegen bestaat reeds in de literatuur, die kan worden geopend vanuit publieke gegevensbanken zoals MSigDB (http://www.broad.mit .edu /GSEA /msigdb /genesets.jsp? collectie = CGP). Aangezien onze benadering kan worden toegepast op vrijwel elke ziekte dataset die genexpressie informatie beschikbaar is, getest elke handtekening in een high-throughput wijze op tekenen van pathway deregulering zowel denkbaar en mogelijk. In dergelijke gevallen zou traject vertonen hoge frequenties van deregulering dan vertegenwoordigen kandidaat die betrokken zijn bij de ziekte in kwestie, die vervolgens kunnen worden gericht voor gericht onderzoek en experimenten. Aanpakken van deze problemen zal de grond veel toekomstig onderzoek vormen.

Concluderend, hebben wij aangetoond in dit werk een traject handtekeningen succes kan worden gebruikt om de activeringsstatus van cellulaire signaleringsroutes voorspellen, zelfs in complexe biologische entiteiten als mens GC. Een duidelijk onmiddellijke toepassing van dergelijke route gebaseerde taxonomieën kan betrekking hebben op het gebruik van gerichte therapieën. Eerste proeven evaluatie van de rol van gerichte therapieën met GC slechts bescheiden resultaten toonden [38]; De meeste van deze studies werden uitgevoerd zonder vooraf gestratificeerd patiënten die moleculaire en histopathologische criteria.

• PLoS ONE: Silencing van Claudin-11 is geassocieerd met verhoogde Invasiviteit van maagkanker Cells
• PLoS ONE: afwijkende expressie van Cx43 wordt geassocieerd met de peritoneale metastase van maagkanker en Cx43-Mediated Gap Junction Verbetert Gastric Cancer Cell diapedesis van peritoneale Mesotheliu…