Abstract
Kreft i bukspyttkjertelen er den ledende dødsårsaken fra solide maligniteter over hele verden. Foreløpig er gemcitabin det eneste stoffet godkjent for behandling av kreft i bukspyttkjertelen. Utvikling av nye terapeutiske legemidler for denne sykdommen er derfor et presserende behov. C-Map-prosjektet har gitt et vell av genuttrykk data som kan være minelagt for reposisjonering narkotika, en lovende tilnærming til nye medisiner. Typisk blir et medikament betraktes som potensielt anvendbare for behandling av en sykdom hvis legemiddel-indusert differensial-genekspresjon profilen er negativt korrelert med de differensielt uttrykte gener i målet sykdommen. Imidlertid er mange av de potensielt nyttige legemidler (puds) som er identifisert av genekspresjon profil sammenhengen er sannsynlige falske positiver fordi, i C-kart, de dyrkede cellelinjer som medikamentet påføres ikke er avledet fra syke vev. For å løse dette problemet, har vi utviklet en kombinert tilnærming for å forutsi kandidat legemidler for behandling av kreft i bukspyttkjertelen. Vi først identifisert PUDs for bukspyttkjertelkreft ved hjelp av C-Map-baserte genuttrykk korrelasjon analyser. Vi deretter brukt en algoritme (Met-express) å forutse viktige kreft i bukspyttkjertelen (KPC) enzymer involvert i kreft i bukspyttkjertelen metabolisme. Til slutt valgte vi kandidater fra de PUDs ved å kreve at deres mål er KPC enzymer eller substrater /produkter av KPC enzymer. Ved hjelp av denne kombinerte tilnærmingen, spådde vi sju kandidat legemidler for behandling av kreft i bukspyttkjertelen, tre av dem er støttet av litteratur bevis, og tre ble eksperimentelt bekreftet å være hemmende for kreft i bukspyttkjertelen celllines
Citation. Ma Y, Hu J Zhang N, Dong X, Li Y, Yang B, et al. (2016) Prediksjon av søker Legemidler for behandling av bukspyttkjertelkreft ved hjelp av en kombinert tilnærming. PLoS ONE 11 (2): e0149896. doi: 10,1371 /journal.pone.0149896
Redaktør: Aamir Ahmad, University of South Alabama Mitchell Cancer Institute, USA
mottatt: 13 august 2015; Godkjent: 05.02.2016; Publisert: 24 februar 2016
Copyright: © 2016 Ma et al. 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
Data Tilgjengelighet:. All relevant data er i avisen og dens saksdokumenter filer
Finansiering:. Dette arbeidet ble støttet av International Science and Technology samarbeid og Exchange Program i Shaanxi-provinsen (Grant No. 2015KW-045, XW), Science og Technology Research Program i Shaanxi-provinsen (2013K-12-20-10, JH), og Natural Science Foundation National Kina [91231116, 31471245, 31071113, WT]. 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
kreft i bukspyttkjertelen er den ledende dødsårsaken fra solide maligniteter hele verden [1]. De fem-års overlevelse for pasienter diagnostisert med kreft i bukspyttkjertelen er mindre enn 5% [2]. Denne dårlig prognose kan tilskrives en nesten symptomfri progresjon, mangel på effektive tidlig diagnose biomarkører, og begrensningene i de tilgjengelige behandlingsalternativer. Foreløpig er gemcitabin den eneste terapeutisk legemiddel godkjent for behandling av kreft i bukspyttkjertelen, men svarprosenten er dårlig [1]. Utvikling av nye terapeutiske legemidler for kreft i bukspyttkjertelen er derfor et presserende behov.
En vanlig strategi for legemiddelutvikling er å gjennomføre high-throughput screening mot en stor pool av molekyler, og identifisere blyforbindelser som viser aktivitet mot en gitt target [3]. Men selv om utvalget av tilgjengelige små molekyler er veldig stort, er det fortsatt ufullstendig og best sammensatte kanskje ikke inkludert. Videre, selv om en blyforbindelse er identifisert ved hjelp av high-throughput screening, kan det ikke være vellykket for klinisk bruk gitt kompleksiteten av sykdomstilstanden [4].
Fremgangsmåter for utvikling av et nytt medikament er ikke bare svært kostbart, men også tidkrevende. Nylig har narkotika reposisjonering (dvs. nye terapeutiske anvendelser av eksisterende legemidler) gitt et lovende alternativ vei til nye medisiner [5]. Fordelen ved å bruke en eksisterende medikament er åpenbar; det allerede er godkjent, noe som gjør det potensielt salgbar i en raskere og mer kostnadseffektiv måte ved å hoppe fase I kliniske studier. Tallrike metoder er blitt foreslått for medikament reposisjonering [5]. Mange av disse er basert på en analyse av genekspresjon data [6]. Begrunnelsen av genekspresjon-basert medikament reposisjonering er enkel: hvis to stoffene fremkaller lignende genuttrykksmønster, så de kan ha lignende terapeutiske effekter. Etter denne begrunnelsen, Lamb
et al
. utviklet «Connectivity Map (C-Map) prosjekt» ved å generere uttrykk profiler for dyrkede humane celler eksponert for tusenvis av forskjellige medikamenter [7]. C-Map-prosjektet har gitt et vell av data som kan være minelagt for å identifisere nye terapeutiske bruksområder for eksisterende legemidler.
Som svar på medikamentell behandling, dyrkede celler kan gjennomgå betydelige endringer på transkriptom nivå. Men på samme tid, syke celler (f.eks kreftceller) ville også ha signifikante endringer i ekspresjonen av et stort antall gener [8]. Dersom endringer i genuttrykk mønstre indusert av et legemiddel er negativt korrelert til endringer i kreftspesifikke genuttrykk mønstre, så er det sannsynlig at behandling med dette stoffet har potensial til å endre genuttrykk mønstre i kreftceller, og dermed kreft celle utvikling . Dette konseptet har blitt undersøkt i en rekke studier [9,10]. For eksempel Kunkel
et al
. identifisert ursolic syre, som kan redusere fasting-indusert muskelatrofi, ved å bruke tilnærmingen til negativ genekspresjon korrelasjon [9]. Imidlertid er denne metoden begrenset ved at dyrkede celler i den C-Map prosjekt ikke er avledet fra syke vev. Således kan den observerte negativ korrelasjon mellom medikament-indusert og sykdoms celle-spesifikke endringer i genekspresjon ikke være biologisk meningsfylt, og de identifiserte medikamenter kan være falske positiver. Dermed er ytterligere tiltak er nødvendig for å velge kandidat narkotika.
Kreftceller gjennomgå betydelige metabolske forandringer og tilpasninger [8]. For eksempel, i bukspyttkjertelen kreftceller, er det en betydelig økt opptak av glukose som driver ukontrollert celleformering [11,12]. De enzym gener som spiller viktige roller i endret kreft celle metabolisme er derfor potensielle narkotika mål [8]. I C-Map, målene for hvert medikament kjent. Hvis målene er de viktigste bukspyttkjertelkreft (KPC) enzym gener involvert i celle metabolisme, og hvis de legemiddelinduserte endringer i genuttrykk mønstre er negativt korrelert til endringer i kreft i bukspyttkjertelen celler, så er det svært sannsynlig at dette stoffet vil være av terapeutisk anvendelse. Men om målet om en kjent stoff, er genet for et viktig enzym, og som enzym gener er sentrale i bukspyttkjertelkreft celle metabolisme, er ikke kjent.
Nylig har vi utviklet en algoritme som heter Met- uttrykker for å forutsi viktige enzym gener i kreft stoffskifte og har brukt denne algoritmen med hell til lunge, lever og bryst kreft [13]. Denne algoritmen innebærer integrering av en kreft gen ko-ekspresjon nettverk med et metabolsk nettverk bestående av enzym-kodende gener. Fordi Met-uttrykkelig er en generell metode, kan det brukes lett å forutsi KPC enzym-kodende gener, som deretter kan brukes for å velge kandidat medikamenter som oppnås gjennom gene-ekspresjon basert analyse. Etter denne strategien, spådde vi sju kandidat legemidler for behandling av kreft i bukspyttkjertelen. Tre støttes av litteratur bevis, mens de andre er verdig videre studier.
Materialer og metoder
Innsamling og behandling av kreft i bukspyttkjertelen datasett
benyttet følgende kriterier når du velger pancreatic genuttrykk datasett fra NCBI GEO databasen [14]. Vi søkte på GEO database med stikkord: «human bukspyttkjertelkreft». Vi kreves prøvene i en pankreatisk genekspresjon datasettet være fra normale og kreft vev, i stedet for fra ikke-tumorvev, som perifert blod mononukleære celler og spytt. Vi har også nødvendig antall utstyrsleverandørene og kreftprøvene sammenlignes med hverandre, og prøven størrelsen av genekspresjon datasettet være større enn 30. Med disse kriterier, erholdt vi tre pankreatisk genekspresjon datasett (se tabell 1 for GEO deponeringsnummer og beskrivelser). To av de tre datasettene har mer enn 90% av felles gener.
R pakke for limma [15] ble brukt til å normalisere genuttrykk profiler i disse datasettene. Log2 transformasjon av uttrykk verdier ble brukt om median uttrykket verdien i det opprinnelige datasettet var større enn 16. Gener med altfor mange null uttrykk verdier ble fjernet. For å undersøke hvorvidt de tre pankreatiske datasett var for lik hverandre, beregnet vi en Pearson Korrelasjonskoeffisient (PCC) for hvert par av de tre datasettene ved hjelp av ekspresjonsprofilen av de vanlige gener. Grunnfondsbevisene for GDS4336 og GDS4103, GDS4336 og GDS4102, GDS4103 og GDS4102 var 0,702, 0,734 og 0,908, henholdsvis. Dermed gener i disse tre datasettene hadde korrelert men ikke svært lignende uttrykk nivåer, noe som gjør det hensiktsmessig å bruke dem i denne studien. Til slutt, vi brukte limma å identifisere gener som var forskjellig uttrykt (DE) mellom kreft og normale prøver [15]. En DE genet ble identifisert hvis det justerte p-verdi (FDR) var under 0,01 og fold endringen var større enn 2.
Innsamling av C-Map genet rang profiler
Gene rang profiler ble lastet ned fra C-Map database [7]. Et gen rang profil samsvarer med en rangert gen differensial uttrykk profil for en kultivert cellelinje som respons på behandling, med den mest opp- og ned-regulert gener rangert henholdsvis laveste og høyeste. I alt ble 6100 lister av rangert gener oppnådd, svarende til behandlingen av fem dyrkede humane cellelinjer med 1,309 medikamenter.
Bestemmelse av korrelasjonen mellom DE-gener i en kreft i bukspyttkjertelen datasett, og den medikament-indusert rangeres gen lister i C-Map
prosedyren beskrevet i Lamb
et al
. [7] ble fulgt for å beregne sammenhenger mellom kreft i bukspyttkjertelen dE gener og narkotikainduserte rangert genet lister fra C- Kart. Kort fortalt, for en legemiddelindusert genet rang listen og listen over DE gener fra en bukspyttkjertelkreft genekspresjon datasett, søkte vi Kolmogorov-Smirnov test [16] for å finne ut om disse to listene er negativt korrelert, dvs. oppregulert gener i kreft i bukspyttkjertelen ble nedregulert i medikamentbehandlede dyrkede celler (ligger nær bunnen av legemiddelindusert rang liste), og vice versa. Den p-verdi fra Kolmogorov-Smirnov test ble justert etter FDR [17]), og betydningen terskelen for den justerte p-verdien ble satt til 0,1.
Met-express prosedyre
Detaljert prosedyrer for Met-express er beskrevet i vår tidligere publikasjon [13]. I korthet, en kreft gen ko-ekspresjon nettverk ble først konstruert for en kreft genekspresjon datasettet ved å følge den fremgangsmåte som er beskrevet tidligere [18]. Hvert nettverk ble deretter delt opp i genet co-uttrykk moduler ved hjelp Qcut [18]. En mottaker som opererer karakteristiske kurve ble plottet for hvert gen modul ved hjelp av median genekspresjon verdi i hver prøve for å klassifisere kreft sammenlignet med normale prøver, og arealet under mottakeren opererer karakteristiske kurve for å bestemme den kreft-spesifisiteten av genet modulen. En enzym-kodende metabolske nettverk av 860 gener ble konstruert som i [13]. Deres forbindelser ble etablert på grunnlag av enzymatiske reaksjoner, dvs. hvis produktet av en metabolsk reaksjon katalysert ved en gitt enzym var substratet fra en annen reaksjon katalysert med en andre enzymet, så var det en kobling mellom de to enzym-kodende gener. Til slutt, Met-uttrykkelig innlemmet både cancer-spesifisitet informasjon fra et ko-ekspresjon modul, og anriking av graden av metabolske koblinger av et gen i modulen, for å tildele en vekt poengsum for hvert enzym-kodende genet. Gener med en betydning poengsum over medianen ble spådd til å bli viktige enzym gener. Met-express ble påført på lunge, bryst, lever og kreft, og dets forutsigelser ble validert med både litteratur og eksperiment bevis [13]. Her har vi brukt Met-express å forutsi viktige enzym gener i hver av tre kreft i bukspyttkjertelen datasett.
Funksjonell berikelse analyse
GO [19] merknaden filen ble den nov 23, 2014. Den veien merknader var fra MSigDB [20]. Funksjonell anrikning ble utført ved bruk av Fisher test med R. p-verdien ble justert ved FDR og betydningen terskelen ble satt til 0,1.
Cellekultur og MTT-analysen
«Human bukspyttkjertelcancercellelinjer (PANC-1, BxPC-3) ble oppnådd fra ATCC (American Type Culture Collection, Manassas, VA) og opprettholdt som ATCC foreslått. Celledyrkingsmedier inneholdt 10% FBS og 1% penicillin /streptomycin. Effektene av testforbindelsene på cellelevedyktigheten ble bestemt ved anvendelse av MTT (3- (4,5) -dimethylthiahiazo (-z-y1) -3,5-di-phenytetrazoliumromide) assay. Kort sagt ble den eksponentielle cellene eksponert for Trypsin (Amresco, 0457) for å dissosiere adherente celler, og fortynnet til 1-10 x 104 /ml suspensjon celler. Den celler suspensjonen ble dyrket i 96-brønners plater med 1 x 104 celler per brønn ved 37 ° C med 5% karbondioksyd i 24 timer. Cellene ble deretter behandlet med forbindelsen Biotin, Finasteride og progesteron eller DMSO kjøretøy som kontroll for 48 timers ved den tilsvarende konsentrasjon, 1 x 10-5, 10-4, 10-3, 10-2, 10-1 og 1 mg /ml, med tre gjentakelser i hver konsentrasjon. Etter at 20 ul av MTT-løsning (5 mg /ml; AMRESCO Inc, 0793-1G) ble tilsatt til hver brønn og inkubert i 4 timer ved 37 ° C for å reagere med aktive celler som danner formazankrystaller. Etter fjerning av supernatanten, ble formazankrystaller ble oppløst i 150 ul DMSO og absorbansen (OD) ved 570 nm ble målt ved å bruke mikroplateleser (Rayto, Rt2100c). Stoffet inhibering av celler ble deretter beregnet som: 1 –(OD
compound−OD
blank)/(OD
DMSO−OD
blank).
Results
Identification av legemidler som induseres-genet rang listene i C-Map negativt korrelert med DE gener i kreft i bukspyttkjertelen
C-Map database gir tusenvis av rangert genet lister for dyrkede cellelinjer som svar på medikamentell behandling. I hver liste er gener organisert i henhold til deres DE verdier mellom medikamentbehandlede og kontrollcellelinjer. Opp- og ned-regulerte gener blir rangert på toppen og bunnen av listen, henholdsvis. Når en liste over DE gener i en bukspyttkjertelkreft datasett har blitt identifisert, kan sammenhengen mellom DE gener og hver av de narkotikainduserte genet rang lister (Fig 1A) beregnes. Dersom korrelasjonen er negativ og er statistisk signifikant, så er det sannsynlig at dette stoffet har potensial til å reversere genuttrykksmønstrene av kreft i bukspyttkjertelen celler, og følgelig kan være nyttige for behandling av denne sykdommen.
A. Arbeidsflyt. B. Venn Diagram for puds identifisert for hver av de tre kreft i bukspyttkjertelen datasett.
Fra den C-Map database, ble 6,100 rangert gen lister erholdt, svarende til behandlingen av fem dyrkede humane cellelinjer med 1,309 narkotika. Vi samlet også tre pancreatic genuttrykk datasett, og identifisert de respektive DE genene i hvert datasett. Vi så beregnet korrelasjonen mellom DE genene i hvert datasett og hver av de narkotikainduserte genet rang lister. Disse korrelasjonene ble brukt til å identifisere alle legemidler som induserte genet rang listene viste en statistisk signifikant negativ korrelasjon med DE gener (justerte p 0,1). Fordi hvert medikament kan ha blitt brukt til å behandle flere cellelinjer, ble et medikament betraktes å være potensielt nyttige i bukspyttkjertelkreft hvis det induserte genet rang lister i mer enn halvparten av de dyrkede celler viste en signifikant negativ korrelasjon med den DE gener som kreft datasett. I alt ble 359 medikamenter funnet å være av betydning for å i det minste én av kreft i bukspyttkjertelen datasett. Ut av disse stoffene, 139 og 13 var signifikante for minst to og alle tre kreft i bukspyttkjertelen datasett, respektivt (figur 1B). Begge tallene var signifikant sammenlignet med tilfellet hvor vi tilfeldig valgt samme antall stoffer av betydning for en kreft i bukspyttkjertelen datasett, og deretter inspisert hvor mange av dem var signifikante for to eller alle tre vesentlige datasett (randomisering ble gjentatt 1000 ganger, og begge p-verdier 0,001). De 126 medikamenter som var viktig i minst to bukspyttkjertelkreft datasett ble ansett som potensielt nyttige legemidler (PUDs) for behandling av kreft i bukspyttkjertelen.
Bruk av Met-express å forutsi viktige enzym gener i kreft i bukspyttkjertelen celler
de dyrkede humane cellelinjer behandles med legemidler i C-Map-databasen ble ikke hentet fra bukspyttkjertelen vev. Derfor var det vanskelig å tolke mekanismen av de negative sammenhenger mellom narkotikainduserte genet rang lister og DE genene i bukspyttkjertel kreft. Dermed kan mange PUDs være falske positiver. For å løse dette problemet, søkte vi Met-express [13] for å forutsi KPC enzym gener. Vår begrunnelse er at dersom målet om en PUD er en KPC enzym, er da sjansen for at dette stoffet vil endre genuttrykk profiler av bukspyttkjertelkreft økt betydelig. I tillegg, hvis en PUD er substratet eller produktet av en enzymatisk reaksjon katalysert med en KPC enzym, så sjansen for at det vil forstyrre kreft metabolisme blir også øket. Følgelig er PUDs med en av de to ovennevnte egenskaper vurderes kandidat medikamenter for behandling av kreft i bukspyttkjertelen.
Met-express ble påført på hver av de tre kreft i bukspyttkjertelen datasett. Totalt 33 viktige enzym gener spådd i alle tre datasett ble ansett KPC enzymer (figur 2A, S1 tabell). Før du bruker disse KPC enzymer for å velge kandidat narkotika fra PUDs, validert vi spådommer av både funksjonelle berikelse analyser og litteraturgjennomganger. De 33 KPC enzymene ble beriket med 66 GO biologisk prosessbetingelser og 11 MSigDB veier. Den øverste beriket MSigDB trasé var relatert til O-glykan biosyntese trasé, mens de beste beriket GO vilkårene ble funksjoner knyttet til xenobiotiske stimuli, fettsyre beta-oksidasjon, narkotika metabolske prosesser og mer (figur 2B, S2 tabell).
A. Venn-diagram for de antatt viktigste enzym gener for hver av de tre kreft i bukspyttkjertelen datasett. B. De anrikede trasé og biologiske prosesser for KPC enzymer forutsagte i alle tre kreft datasett.
Unormal ekspresjon av glykoproteiner på overflaten av kreftceller er blitt rapportert [21]. Økt uttrykk av enzymer i sukkerrelaterte biologiske prosesser fremmet celle løsrivelse og invasjon, og enzymer i disse banene ble foreslått til å være nye mål for kreftbehandling [22]. I tillegg ble aerob glykolyse hyppig aktiveres i bukspyttkjerteltumorceller [23]. Den reduserte aktivitet av enzymer involvert i metabolisme xenobiotisk er forbundet med følsomhet i bukspyttkjertelen til karsinogenese [24]. Flere risikofaktorer som diabetes og fettrike matvarer, er også knyttet til kreft i bukspyttkjertelen [25,26]. Disse litteratur rapporter viser at de antatte KPC enzymene er sterkt knyttet til utvikling av kreft i bukspyttkjertelen.
Ved hjelp av den anslåtte KPC enzymer for å velge kandidat narkotika for behandling av kreft i bukspyttkjertelen
Ved hjelp av den anslåtte KPC enzymer identifisert gjennom Met-express, vi regnes som en PUD som kandidat medikament for bukspyttkjertelkreft hvis: 1) en av sine mål var spådd KPC enzym, eller 2) det var enten underlaget eller produkt av den enzymatiske reaksjonen katalysert av en spådd KPC enzym . Målene for hver PUD, og forbindelsene som svarer til hver PUD, ble oppnådd fra DrugBank databasen [27]. Fire PUDs ble funnet som mål var den forutsagte KPC enzymet, og tre ble funnet at var substratet eller produktet av de enzymatiske reaksjoner katalysert av seks KPC enzymer (tabell 2). Disse syv PUDs ble vurdert som kandidat legemidler for behandling av kreft i bukspyttkjertelen
nocodazol (DrugBank ID: DB08313). Ikke har vært brukt til behandling av kreft i bukspyttkjertelen, men var en av kandidat legemidler som mål inkludert spådd KPC enzymer . Det er et anti-neoplastisk middel som forstyrrer polymeriseringen av mikrotubuli [28]. Nocodazol har blitt rapportert at det har noen reversible effekter som arbeider med multilegemiddelresistens i bukspyttkjertelkreft celle [29]. I tillegg, som en av de mitotiske spindel forstyrrende midler, fører nocodazol til et mitotisk stopp og defekter et flertall av bukspyttkjertel kreft med Aneuploidy forårsaket av kromosomal ustabilitet [30,31]. Ifølge DrugBank, har nocodazol bare ett mål som er en spådd KPC enzym, blodkreft prostaglandin D synthase (HPGDS) (figur 3A). HPGDS er et medlem av den klasse sigma glutation-S-transferase-familien, som katalyserer omdannelsen av PGH2 til PGD2. Dette enzymet er involvert i den integrerte bukspyttkjertelkreft pathway (Biosystem ID: 711360)
De eksemplene på utvalgte legemidler er:. A. nocodazol; B. tretinoin og retinoate.
Tretinoin og Arakidonsyre er to eksempler på kandidat legemidler som er substrater eller produkter av den anslåtte KPC enzymer. Tretinoin (DrugBank ID: DB00755), også kalt retinoate, er et substrat av enzymatiske reaksjoner katalysert av tre KPC enzymer: CYP2C18, CYP3A7 og CYP3A5 (Fig 3B). Arakidonsyre (DrugBank ID: DB04557) er substratet for to KPC enzymer, CYP2C9 og CYP2C18, og også et produkt av en KPC enzym, CYP2J2. Interessant nok er de fem KPC enzymer knyttet til DB00755 og DB04557 alle involvert i metabolismen linolsyre og biologiske oksidasjoner (figur 3B).
tretinoin er karboksylsyren form av vitamin A og har vært brukt for behandling av akne vulgaris og keratosis pilaris. Nylig, Guo
et al
. viste at behandling av den humane kreft i bukspyttkjertelen cellelinje PANC-1, med tretinoin ble doseavhengig inhiberer veksten av disse celler [32]. Dette antydet at antitumor-virkningene av tretinoin var forbundet med G2 /M fase arrest. Andre forskere har rapportert at Arakidonsyre kan sinificantly redusert veksten av noen bukspyttkjertelkreft cellelinjer som PANC-en, MIA PACA-2 og CFPAC [33].
Det er også noen lignende forbindelser til PUDs som har blitt brukt eller rapportert for kreft i bukspyttkjertelen behandling. For eksempel, vinkristin og Demecolcine er lignende forbindelser med nocodazol, som virker på microtubulesand forstyrre cellesyklus [34,35]. Vinkristin, sammen med 5-fluorouracil-baserte kombinasjonsregimer, har vist seg å være effektive i bukspyttkjertelcancerpasienter «overlevelse forlengelse sammenlignet med ingen kjemoterapi [36]. Demecolcinearrests tidlig mitose i begge cellelinjene pancreactic PANC-1 og BxPC-3-celler [37]. Også Retinol (A-vitamin) og ergocalciferol (Vitamin D
2) er tilsvarende forbindelser med tretinoin, som har blitt foreslått at inntak av vitamin D, retinol og andre multivitamin supplement kan redusere risikoen for kreft i bukspyttkjertelen [38].
for å validere de identifiserte PUDs i kreftcellelinjer, klarte vi å søke narkotika respons data i noen database med kreftceller. De amerikanske National Cancer Institute 60 humane kreftcellelinjer (NCI-60) som kan nås ved CellMiner [39] (https://discover.nci.nih.gov/cellminer)includes 60 kreftcellelinjer representerer ni kreft hos mennesker: bryst , sentralnervesystemet, tykktarm, nyre, leukemi, lunge, melanom, eggstokk og prostata, med tillatt hurtig data av vitnemål for 22,379 gener og 360 microRNAs sammen med aktivitetsrapporter for 20,503 kjemiske forbindelser inkludert 102 legemidler godkjent av US Food and Drug Administration (FDA) [40]. Det var ingen data på bukspyttkjertelkreft cellelinjer i NCI-60, noe som gjør det umulig å direkte inspisere narkotika responsive data til våre predikerte PUDs på bukspyttkjertelkreft cellelinjer. Imidlertid kan stoffet responsive data av PUDs på andre kreftcellelinjer i NCI-60 indirekte hjelpe oss å antyde deres potensielle nytten på bukspyttkjertelkreft cellelinjer.
Blant sju PUDs har vi identifisert, tre av dem kan være funnet i stoffet zscore mønstre av NCI-60, inkludert nocodazol (NSC # 238159), progesteron (NSC # 9704) og Tretinoin (NSC # 122758). Det har blitt rapportert at forbindelser aktivitet -log
10GI50 (50% vekst-hemmende nivåer) større enn 6 blir betraktet som aktive [41]. For opp til 60 kreftcellelinjer, klarte vi å spørre om våre PUDs er aktiv for dem. Bruke CellMiner NCI-60 Analysis Tool, vi søkte stoffet aktivitet mønstre over 60 cellelinjer og funnet ut at for nocodazol og Tretinoin, de har 55 og 2 cellelinjer som aktivitet større enn 6, henholdsvis. Den største aktiviteten for Progesteron er 5.94. Dette har indikert at de tre PUDs finnes i NCI-60 har også hemming virkninger til andre kreftceller mer eller mindre.
Eksperimentell validering for narkotika prediksjon
I tillegg nocodazol, Tretinoin og arakidonsyre med offentliggjøring bevis, tre av de fire andre PUDs: Biotin, Finasteride og progesteron ble valgt for videre eksperimentell validering. Vi har utført MTT-analyse på bukspyttkjertelkreft cellelinjer PANC-1 og BxPC-3 for å beregne kreftcellen levedyktighet behandles med medikamenter. Sammenlignet med PANC-1, BxPC-3 ble dyrket fra en pasient med senere stadium tumor som døde etter 6 måneder. Som både fra bukspyttkjertelen duct, PANC-en tendens til å vise færre duktale funksjoner enn BxPC-3 [42]. For cellemigrasjon, er PANC-en bedre enn BxPC-3. Mens BxPC-3 viste en høy angiogen potensial, og PANC-1 viste variable resultater [42].
Resultatene (figur 4, S3 tabell) viste at når konsentrasjonen ble øket til 0,1 mg /ml, tre de to stoffene, Finasteride og progesteron, har tydelig kreftcelle hemming virkninger på PANC-en, mens inverse effekter for Biotin. Som for fremskreden kreft cellelinje BxPC-3, dødelighet av alle tre stoffer ble alvorlig med konsentrasjonen incereasing, lignende for Finasteride og progesteron, og svakere for biotin. BxPC-3 viste en mer følsomhet for medikamentell behandling enn PANC-en, noe som indikerte at disse stoffene kan ha en større innflytelse på thetumor angiogenese.
A. Bukspyttkjertelcellelinje PANC-1. B. bukspyttkjertelen cellelinje BxPC-3. X- og Y-koordinatene angir konsentrasjon og inhibering hastigheten av de tre medikamenter, Biotin, Finasteride og progesteron. Korte linjesegmenter på de punktene betegne variant av tre repetisjoner.
Vi videre gikk gjennom stoffet konsekvenser for andre kreftformer og fant ut at progesteron (FDA godkjent) er ansvarlig for embryoimplantasjonen, graviditet vedlikehold, og utvikling av brystvev for melkeproduksjonen, som er utskilt av corpus luteum og placenta. Det hasbeen rapportert som en beskyttende faktor for eggstokkreft og livmorkreft med lite kjent av mekanismen [43]. I NCI-60 medikament mønsterdatabase (https://discover.nci.nih.gov/cellminer/), er Progesteron spesielt følsom for lungekreft cellelinjen LC: EKVX, leukemicellelinje LE: RPMI_8226, brystkreft celle- linjen BR: HS578T, for 5,94, 5,49 og 5,48 som forbindelser aktivitet -log10GI50 henholdsvis
Totalt bevis i litteraturen og eksperimentere antyder at minst fem av våre spådd kandidat narkotika (nocodazol, Tretinoin, Arachidonic. Acid, progesteron, Finasteride) er sannsynlig å være nyttig for behandling kreft i bukspyttkjertelen, mens de resterende to stoffene er verdig videre studier.
Diskusjoner
i denne studien beskriver vi utviklingen av en ny kombinert tilnærming for å forutsi kandidat medikamenter for behandling av kreft i bukspyttkjertelen. I motsetning til tidligere narkotika reposisjonering tilnærminger som fokuserer på å utnytte korrelasjoner mellom genuttrykk og narkotikainduserte genet rang lister i C-Map, og DE gener under sykdomstilstander for å forutsi PUDs, vår tilnærming identifisert PUDs for kreft i bukspyttkjertelen gjennom både genekspresjon korrelasjon analyser og en større grad for å velge kandidat narkotika fra listen over PUDs. Denne siste valgmetoden benyttes en nylig utviklet algoritme, Met-express, å forutsi KPC enzym gener og deretter brukt KPC enzymer for å velge kandidat narkotika. Den kombinerte tilnærmingen identifisert sju kandidat legemidler for behandling av kreft i bukspyttkjertelen, hvorav tre ble støttet av litteratur bevis og ytterligere to ble støttet av eksperimentet. Dette støttes nytten av denne tilnærmingen for å identifisere kandidat legemidler for behandling av kreft i bukspyttkjertelen.
Bruk av KPC enzymer spådd av Met-express er en viktig del av vår tilnærming. I henhold til algoritmen utforming av Met-ekspress, bør de anslåtte viktig enzym-kodende gener har følgende to egenskaper: 1) deres ekspresjon er signifikant opp eller ned-reguleres i kreftceller, og 2) de er co-uttrykt med et betydelig høyere antall av enzym-kodende gener som har felles metaboliske koblinger. Dermed endre uttrykket av de viktigste enzym gener vil trolig påvirke kreftcelle metabolisme. I mellomtiden å forandre konsentrasjonene av substrater eller produkter av de metabolske reaksjoner katalysert av nøkkel enzym-kodende gener vil sannsynligvis ha lignende effekter. Faktisk spår Met-express viktige enzym gener som potensielle kreft narkotika mål, og deres underlag /produkter som potensielle legemiddel forbindelser. I denne studien, fordi PUD mål er kjent, er det mulig å kombinere de to typer av prediksjoner (KPC enzymer og PUDs) for å velge kandidat medikamenter for behandling av kreft i bukspyttkjertelen. I tillegg tilbyr denne tilnærmingen muligheten til hypoteser den molekylære mekanisme ved hvilken de valgte kandidat stoffene kan virke mot kreft i bukspyttkjertelen, enten ved å målrette en KPC enzym eller ved å interferere med essensielle enzymatiske reaksjoner i kreftceller.
Selv om tradisjonell screening tilnærminger kan identifisere PUDs, forstå deres mekanismer fortsatt en utfordring. Fraværet av slik informasjon kan forsinke kommersialisering av PUDs, fremhever fordelen med å bruke vår samlede tilnærming. I tillegg, som en generell metode, vår kombinert tilnærming kan brukes lett til andre typer kreft og andre komplekse sykdommer, styrke vår evne til å identifisere kandidat narkotika.
Hjelpemiddel Informasjon
S1 Table. De predikerte viktige enzym gener for hver av de tre bukspyttkjertelkreft datasett
doi:. 10,1371 /journal.pone.0149896.s001 plakater (XLSX)
S2 Table.
