Abstract
Identifiseringen av pålitelige transkriptom biomarkører krever samtidig behandling av regulatoriske og målet elementer, inkludert microRNAs (mirnas), transkripsjonsfaktorer (TFS) og målgener. En ny tilnærming som integrerer multivariat overlevelsesanalyse, funksjonsvalg, og regulatoriske nettverk visualisering ble brukt til å identifisere pålitelige biomarkører for eggstokkreft overlevelse og gjentakelse. Expression profiler av 799 mirnas, 17,814 TFS og målgener og kohort kliniske poster på 272 pasienter diagnostisert med eggstokkreft ble samtidig behandlet og resultatene ble godkjent for en uavhengig gruppe av 146 pasienter. Tre mirnas (HSA-MIR-16, HSA-MIR-22 *, og EBV-MIR-BHRF1-2 *) var assosiert med både eggstokkreft overlevelse og tilbakefall og 27 mirnas var assosiert med enten en fare. To mirnas (HSA-MIR-521 og HSA-MIR-497) var kohort-avhengige, mens 28 var kohort-uavhengig. Denne studien bekreftet 19 mirnas tidligere forbundet med eggstokkreft og identifisert to mirnas som tidligere har vært assosiert med andre krefttyper. Totalt ble uttrykket av 838 og 734 mål gener og 12 og åtte TFS forbundet (FDR justert P-verdi 0,05) med eggstokkreft overlevelse og tilbakefall, henholdsvis. Funksjonsanalyse fremhevet sammenhengen mellom mobilnettet og nucleotide metabolske prosesser og eggstokkreft. Jo flere direkte forbindelser og høyere sentralitet miRNAs, TFS og målgener i overlevelsen nettverk studert foreslår at nettverksbaserte tilnærminger til prognosticate eller forutsi eggstokkreft overlevelse kan være mer effektive enn for eggstokkreft tilbakefall. Denne studien demonstrert muligheten til å antyde pålitelige miRNA-TF-målet genet nettverk knyttet til overlevelse og tilbakefall av eggstokkreft basert på simultan analyse av co-uttrykk profiler og vurdering av kliniske kjennetegn ved pasientene.
Citation : Delfino KR, Rodriguez-Zas SL (2013) transkripsjonsfaktor-mikroRNA-Target Gene Networks Associated med Eggstokkreft overlevelse og regelmessighet. PLoS ONE 8 (3): e58608. doi: 10,1371 /journal.pone.0058608
Redaktør: Neil R. Smalheiser, University of Illinois-Chicago, USA
mottatt: 29 november 2012; Godkjent: 06.02.2013; Publisert: 12 mars 2013
Copyright: © 2013 Delfino, Rodriguez-Zas. Dette er en åpen-tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Finansiering:. Støtten av NCI (Grant Nummer: 1R03CA143975) til SRZ og KRD, NIH /NIDA (Grant Nummer: R21DA027548) til SRZ, og NCI /NHGRI TCGA DAC (NIH /NHGRI Prosjektnummer: 1988) for å SRZ er verdsatt. Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
Eggstokkreft er den mest ondartede gynekologisk svulst, er den femte største årsaken til kreft dødsfall blant kvinner. Omtrent 45% av eggstokkreft kreftpasienter overlever mer enn fem år etter første diagnosen og mindre enn 20% overgå denne milepælen når kreften har spredd [1]. Få genuttrykk profiler har vært konsekvent knyttet til eggstokkreft [2], [3]. Dette kan være på grunn av begrenset samtidig vurdering av vitnemål og karakterutskrift regulatorer forbundet med eggstokkreft.
microRNAs (mirnas) er små, ikke-kodende RNA-molekyler som binder seg til komplementære sekvenser på målet mRNA transkripter, og dermed , regulere genekspresjon på post-transkripsjon scenen. Transkripsjonsfaktorer (TFS) er en annen type regulator. Disse proteinene binder til spesifikke DNA-sekvenser i promoter-regionen, fremme eller repressing transkripsjon til mRNA og således regulere gener på et pre-transkripsjonstrinn [4]. TFS og mirnas kan regulere hverandre, og begge kan regulere ekspresjonen av målgener. TF-miRNA-målgener kan fungere som onco eller tumor suppressor nettverk, utløser globale endringer av genetiske programmer innblandet i celledeling, differensiering, apoptose, og invasivitet i kreft.
Noen assosiasjoner mellom eggstokkreft og mirnas eller TF er validert i uavhengige studier [2], [3]. Flere grunner kan være bak begrenset forståelse av de regulatoriske nettverk forbundet med eggstokkreft. Først de fleste studier knytte eggstokkreft til gener (mirnas eller TFS) på individuell basis i stedet for å vurdere flere profiler samtidig. For det andre, selv når studiene analysere flere genom profiler samtidig, forholdet mellom mål gener og regulatoriske mirnas og TFS brukes ikke. Tredje, de fleste studiene ikke anser kliniske eller kohort-avhengige faktorer når karakter assosiasjoner mellom uttrykk profiler og eggstokkreft. Til slutt, de fleste studier vurdere det binære kvalitativ egenskap tilstedeværelse eller fravær av kreft, og mer kvantitative målinger som overlevelse og tilbakefall er ikke evaluert.
Hovedmålet med denne studien var en) for å utvikle en modell for å identifisere og karakter mirnas, TFS, og målet gener assosiert med eggstokkreft overlevelse, og b) bruke denne informasjonen til å identifisere TF-miRNA-målet genet nettverk knyttet til overlevelse i eggstokkreft. Vårt overordnede hypotese var at pålitelige genuttrykk biomarkører for kreft kan fås fra hensynet til alle komponentene i et nettverk samtidig. En systembiologi tilnærming ble brukt til å undersøke samtidige assosiasjon mellom flere mirnas, TFS, og målet gener og kreft overlevelse eller tilbakefall, sto for ikke-genetiske pasient-til-pasient kilder til variasjon, og de tilsvarende nettverk ble analysert. Resultatene ble bekreftet i en uavhengig datasett. Studien identifiserte også beriket funksjonelle kategorier og veier av gener assosiert med kreft overlevelse og gjentakelse. Forstå det molekylære grunnlaget for eggstokkreft er nøkkelen til å utvikle bedre prognostiske indikatorer og effektive behandlinger. Gitt heterogenitet av denne sykdommen, kan forbedringer i langtidsoverlevelse oppnås ved å oversette de senere innsikt i de molekylære og kliniske nivåer til personlige individuelle behandlingsstrategier.
Materialer og metoder
Trening datasett
klinisk informasjon.
Survival, gjentakelse, årsklasse, og genomisk uttrykk opplysninger fra 272 pasienter diagnostisert med eggstokkreft ble hentet fra kreft~~POS=TRUNC Genome Atlas (https://cancergenome.nih.gov/) repository (Nås september 2009) [5]. Kohort faktorer analysert inkluderer behandling mottatt (bare kjemoterapi, 93%; kjemoterapi pluss ytterligere behandling, 5%, og hvilken som helst annen behandling enn kjemoterapi, 2%); preadjuvant terapi (ja, 8% eller ingen, 92%); ytterligere behandling (kun kjemoterapi, 41%; kjemoterapi pluss ytterligere behandling, 14%, og hvilken som helst annen behandling enn kjemoterapi, 45%); tumor (trinn I eller II, 4%; stadium III, 88%; stadium IV, 8%); svulst klasse (klasse I eller II, 4%, andre enn I eller II, 96% karakterer); tumorrestsykdom (ingen makroskopisk sykdom, 26%, 1-20 mm, 61%, større enn 20 mm, 13%); tilbakefall (ja, 58% eller nei, 42%), og alder ved diagnose (i år). Preadjvant terapi refererer til en behandling som pasienten fikk før operasjonen og prøvetaking. Tumor scenen refererer til patologisk stadium av svulst i AJCC format (primærtumor: T; Stage 1:1A, 1B, 1C, Stage II: IIA, IIB, IIC, Stage III: IIIA, IIIB, IIIC, Stage IV: IV ). Tumor klasse er den numeriske verdien som brukes for å uttrykke graden av abnormitet av kreftceller og er et mål på differensiering og aggressivitet. Tumor restsykdom er et mål på den største gjenværende nodule. Alder refererer til alder i år til den enkelte på tidspunktet for diagnosen eggstokkreft. Disse cohort faktorene ble redegjort for i analysen på grunn av deres kjente tilknytning til overlevelse [6].
Expression profilering.
uttrykk nivåer av 799 mirnas ble målt ved hjelp av Agilent 8 × 15K Menneskelig mikroRNA plattform (Agilent Technologies, https://www.genomics.agilent.com/). Uttrykket nivåer av 17,814 TFS og målgener ble målt ved hjelp av Agilent Custom Gene Expression G4502A_07 menneskelige genet plattform. Den transkriptomet data er tilgjengelig på (https://tcga-data.nci.nih.gov/tcga/dataAccessMatrix.htm). Uttrykket Målingene ble quantile normalisert (probe nivå), kollapset i miRNA, TF eller genet, og logg
2 forvandlet følge prosedyrene som er tilgjengelige i Beehive (https://stagbeetle.animal.uiuc.edu/Beehive) [7 ] og tidligere beskrevet i [8] – [10]
Modell og profilvalg
To ovarialcancer responsvariabler ble studert: 1) overlevelse fra diagnose til død (måneder fra diagnose til. død); og 2) tilbakefall tid fra diagnose til gjentakelse (måneder fra diagnose til gjentakelse). Informasjon om komorbiditet eller dødsårsaken var utilgjengelig, og dermed den første variable beskriver den tidsavhengige sannsynlighet for død, betinget av en tidligere eggstokkreft diagnostisk, uansett dødsårsak eller komorbiditet. En eggstokkreft prediktiv modell som samtidig vurdert alle mirnas og kohort informasjonen ble brukt til å identifisere generelt (eller kohort-uavhengig) og personlig (eller kohortstudier avhengig) biomarkører. Denne modellen vant begrensningene tidligere studier som ignorert samtidig foreningen ved bare å analysere en miRNA om gangen eller ignorerer mulige kohort relasjoner.
En biomarkør identifikasjon rørledningen ble gjennomført basert på multivariat Cox overlevelsesanalyse og utfyllende funksjonen utvalgsstrategier [8], [9], [11]. Den Cox proporsjonal risikomodell forutsetter en parametrisk modell for å teste sammenhengen mellom kovariatene og hasardratio (HR) av hendelsen. Etter transformasjon, ble faren (øyeblikkelig sannsynlighet) hendelse (død eller tilbakefall) modellert med en lineær kombinasjon av en baseline fare og forklarende kovariater inkludert alle kohort variabler, uttrykket profiler av alle genom variabler (mirnas, TFS, eller genet er rettet mot ), og vekselvirkningen mellom dem [12]. Trinnvis og fremover seleksjons strategier ble anvendt for å identifisere ekspresjonsprofiler forbundet med overlevelse eller tilbakefall på grunn av de komplementære fordeler av disse strategiene. Profiler forble i fare prediktiv modell etter vurdering av andre biomarkører på P-verdi under 0,1. De betydelige profiler fra den foregående trinnvis og forovermodell ble inkludert i en modell som ble underkastet et trinnvis utvalg. Dette trinnet tillot identifikasjon av brede eller generelle assosiasjoner mellom profiler og eggstokkreft farer som kan brukes som populasjons prognostiske biomarkører. Den avslappede P-verdi terskel tillot påvisning av profiler som kan ha svake assosiasjoner blant store sett med profiler og sterkere assosiasjoner som satt var strømlinjeformet. I det andre trinnet, ble samspillet mellom de valgte profilene og kohort indikatorer evaluert ved hjelp av trinnvis tilnærming. Dette trinnet tillot identifisering av kohort-avhengige assosiasjoner mellom profiler og fare for eggstokkreft død eller tilbakefall som kan brukes som individualiserte prediktive biomarkører. I det tredje trinn, ble alle valgte profiler og interaksjoner kombinert og ytterligere effektiviseres ved hjelp av den trinnvise fremgangsmåten. Sammenhengen mellom eggstokkreft farer og cohort faktorer og uttrykk profiler ble visualisert ved å plotte sannsynligheten for overlevelse spådd fra Cox modellen mot tiden.
Testen av ingen sammenheng mellom miRNA, TF, gen eller kohort prognostiske markører og HR mellom kohort grupper og 95% konfidensintervall grensene følger en khikvadratfordeling. Risikoforhold anslag en (mindre enn 1) indikerer en økning i hinderet (minskning i fare) eller reduksjon i overlevelse sannsynlighet (økning i overlevelse sannsynlighet) per enhet økning i nivået av genekspresjon. En falsk Discovery Rate (FDR) -adjusted P 0,05 og
