Abstract
Bakgrunn
Tykktarmskreft er i hovedsak knyttet til kosthold, men rollen som utøves av matvarer er fortsatt uklart fordi involverte faktorene er ekstremt kompleks. Geografi vesentlige virkninger på matvarer. Sammenhenger mellom internasjonal variasjon i kolorektal kreft-assosiert mutasjon mønstre og mat ledige plasser kunne markere påvirkning av matvarer på tykktarms mutagenese.
Metodikk
For å teste en slik hypotese, vi anvendt teknikker basert på hierarkisk clustering, funksjonen utvinning og valg, og statistisk mønstergjenkjenning til analyse av 2572 kolorektal kreft-assosiert
TP53
mutasjoner fra 12 land /geografiske områder. For mat ledige plasser, seg vi på data hentet fra Food balanse Food and Agriculture Organization of the United Nations. Dendrogrammer for mutasjon områder, mutasjon typer og mat mønstre ble konstruert gjennom Ward hierarkisk clustering algoritmen og deres stabilitet ble vurdert å evaluere silhouette verdier. Feature utvalg brukte entropi baserte tiltak for likhet mellom clusterings, kombinert med prinsipal komponent analyse av uttømmende og heuristiske metoder.
Konklusjon /Betydning
Mutasjoner gruppert i to store geografiske grupper, en med bare Western land, den andre Asia og deler av Europa. Dette ble bestemt ved variasjon i frekvens av overganger ved CPGs, den mest vanlige mutasjonstype. Høyere frekvenser av overganger på CPGs i klyngen som inkluderte bare vestlige land hovedsakelig skyldes økte frekvenser av mutasjoner ved CpG kodon 175, 248 og 273, de tre store
TP53
hotspots. Pearsons korrelasjonssummer beregnet mellom hovedkomponentene i datamatrices for mutasjonstyper, mattilgang og mutasjons nettsteder, viste statistisk signifikante sammenhenger mellom overganger på CPGs og både mutasjon områder og ledige plasser av kjøtt, melk, søtstoffer og animalsk fett, energi-tett matvarer på grunnlag av «vestlige» dietter. Dette er beste forklar av differensial eksponering for nitrosative DNA skader på grunn av mat som fremmer metabolsk stress og kronisk betennelse
Citation. Verginelli F, Bishehsari F, Napolitano F, Mahdavinia M, Cama A, Malekzadeh R, et al . (2009) Overganger på CpG dinukleotider, Geographic Clustering av
TP53
Mutasjoner og mattilgang Oppskrifter i tykktarmskreft. PLoS ONE 4 (8): e6824. doi: 10,1371 /journal.pone.0006824
Redaktør: Irene Oi-Lin Ng, The University of Hong Kong, Hong Kong
mottatt: May 20, 2009; Godkjent: 14 juli 2009; Publisert: 31 august 2009
Copyright: © 2009 Verginelli 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
Finansiering:. Studien ble finansiert av det italienske utdanningsdepartementet, universitet og forskning (Minis dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca, MIUR) og ved de medisinske fakultetene og farmasi, G. d’Annunzio University, Chieti, Italia (år 2005- 08). 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
TP53
genet (OMIM nr. 191117), som koder for en tumor-suppressor protein som driver flere cellulære reaksjoner på stress, inkludert cellesyklus arrest, DNA-reparasjon, apoptose, metabolisme og autophagy, blir ofte mutert i kreft [1], [2], [3], [4], [5], [6].
TP53
mutasjoner er for det meste missense og klynge i eksoner 5-8, er evolusjonært konservert region av DNA-bindende domene som inneholder ≈90% av de kjente mutasjoner og alle mutasjonspunkter på CpG-dinukleotider [7], [8], [9], [10], [11]. Laboratorie modeller og data fra svulster med etablerte miljørisikofaktorer viser at
TP53
mutasjonsmønstre reflektere primære mutagene signaturer av DNA-skade av kreftfremkallende, sårbarhet nucleotide posisjoner i DNA sekundærstruktur, effektivisering av reparasjon behandling, og utvalg for tap trans-aktiveringsegenskapene [10], [11], [12], [13], [14], [15], [16].
Colorectal cancer (CRC) over hele verden en av de mest vanligste kreftformen, er i hovedsak knyttet til kosttilskudd risikofaktorer [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24].
TP53
mutasjoner er funnet i 50-60% av alle CRC og antas å stamme i forstadier til kreft, hvor abnormt prolifererende colonocyte stamfedre er direkte utsatt for kost rest [25], [26]. Likevel
TP53
mutasjon mønster typisk for CRC kan ikke være lett korrelert til kosthold, fordi det er preget av en påfallende overvekt av G: C A: T overganger [9], [13], [16]. Disse er de mest vanlige basesubstitusjoner indusert av reaktive oksygenforbindelser, biprodukter av normal aerob metabolisme generert ved høye nivåer i alle inflammatoriske prosesser og etter eksponering for en rekke forskjellige kreftfremkallende og giftstoffer [27], [28], [29], [ ,,,0],30], [31], [32], [33], [34]. Videre CRC utvikling synes å avhenge av hel-life ernæring mønster [23], og
TP53
mutasjoner kan forekomme år før CRC diagnose [25], [35]. Dermed tidsramme for estimering av kosthold kan ikke fullt ut fange perioden relevant for mutagenese og kreftutvikling. Dette er komplisert av det relativt begrenset variasjon i kostvaner innenfor enkeltbestander, med skjevheter i rapportering og registrering av kosttilskudd inntak og ved problematisk vurdering av eksponering for matbårne kreftfremkallende og giftstoffer, naturlige og generert i matvarer produksjon, prosessering, konservering, og fremstillingen [17], [23], [36], [37], [38], [39], [40], [41], [42]. Legge til kompleksitet, kan tarm mutagenese endres av næringsstoff /næringsstoff, næringsstoffer /mikroflora, nærings /celle metabolisme, nærings /gen og nærings /DNA-reparasjons interaksjoner, og påvirket av epigenetiske modifikasjoner, transitt tid av kosttilskudd rester, inflammatoriske og endokrine responser, kroppsmasse og energiforbruket gjennom fysisk aktivitet [23], [40], [43], [44], [45], [46], [47], [48].
Geografi sterkt virkninger på de økologiske, kulturelle og økonomiske faktorer som bestemmer matvaresystemer og dietter. CRC fra pasienter innebygd i geografisk ulike befolkningsgrupper og kulturer reflektere vesentlig forskjellige kosttilskudd eksponeringer, strakte seg over hele-livsløp og upartisk av beregningsfeil [17], [21], [23]. Dermed matrelaterte mutasjons signaturer kan bli markert gjennom analyse av geografisk variasjon i CRC-forbundet
TP53
mutasjoner. For å teste en slik hypotese, vi analysert 2572
TP53
mutasjoner assosiert med primære CRC fra 12 land eller geografiske områder. Mutasjonene (Database S1) ble hentet fra
TP53
database av International Agency for Research on Cancer (IARC) (R10 oppdatering, juli – 2005, https://www-p53.iarc.fr/Somatic HTML), med tillegg av en iransk serie [11], [49]. For å undersøke sammenhenger mellom geografisk gruppering av
TP53
mutasjoner og mat, vi er avhengige av mat balanser (FBS) av Food and Agriculture Organization i FN (FAO, https://faostat.fao.org /site/368/DesktopDefault.aspx?PageID=368), som gir unike omfattende bilder av mønstre av nasjonal matforsyning, nyttige for internasjonale sammenligninger [50], [51], [52]. Mat tilgjengelighet mønstre (fps) for land /geografiske områder i
TP53
databasen ble avledet fra gjennomsnittet
per Caput
forsyninger, i prosent av det totale kaloriverdi, for hver store matvaregruppe tilgjengelig for konsum i løpet av referanseåret 1990 [17] (Dataset S1). De datamatrices generert for mutasjons områder (MS), mutasjonstyper (MT) og FP (Datamatrices S1) ble undersøkt for geografisk variasjon av hierarkisk clustering (HC). Faktorer underliggende HC ble definert av funksjon analyse (FA) gjennom prinsipal komponent analyse (PCA). Pearsons korrelasjons score ble beregnet mellom de viktigste komponentene i mutasjonstype, mattilgang mønster og mutasjon språk datamatrices. Disse analysene viste signifikant korrelasjon mellom overganger på CPGs og begge mutasjons områder samt ledige plasser av kjøtt, melk, søtstoffer og animalsk fett. Våre resultater kan være best forklares med differensial eksponering for nitrosative DNA-skader som følge av inntak av energitette matvarer som fremmer metabolsk stress og kronisk lavgradig betennelse.
Resultater
Geografisk variasjon i mutasjon nettstedet og skriv
paneler A-B og C-D i figur 1 viser henholdsvis hierarkisk clustering (HC) etter land /geografisk område for
TP53
mutasjon sider (MS), basert på 2542 exonic mutasjoner, og typer (MT), basert på 2,572 mutasjoner i eksoner og intron-exon grenser. MS og MT trær viste lignende strukturer, hver med to store geografiske klynger, en med bare vestlige land (I-MS, I-MT), den andre Asia og deler av Europa (II-MS, II-MT). Den viktigste forskjell består i plasseringen av Vest-Europa og Sentral-i II-MS og I-MT, respektivt. Stabilitet av klyngene ble bedømt ved silhuetten verdier. Silhouette tomter for ulike terskler, som brukes på hvert dendrogram, ble sammenlignet for å vurdere påliteligheten av klyngeløsninger. I begge tilfeller trestrukturen viste to stabile klynger. Den lave silhuett verdien av MT var knyttet til dårlig stabilitet av «Spain» gren, skyldes enten I-MT eller II-MT. MS og MT trestrukturer ble korrelert med to-tailed Mantel test (r = 0,581,
P
= 0,001) (figur 2).
Hierarkiske clusterings (HC) etter land /geografisk område og silhouette tomter for: A-B,
TP53
mutasjon sider (MS); C-D,
TP53
mutasjonstyper (MT); . E-F, mat mønstre (FP)
Mantel test viser sammenhengen mellom avstanden matriser av mutasjons nettsteder (MS) og mutasjonstyper (MT), med regresjonslinje parameter: r = 0,581, c = 0,015; R
2 = 0,338,
P
= 0.001 etter 10000 permutasjoner.
Ved multivariat FA vi neste undersøkt hvilke faktorer som bestemmes clustering for MS (
dvs.
., kodon) og MT (
dvs.
., mutasjons typer), henholdsvis ved hjelp av heuristiske eller uttømmende tilnærminger. Feature utvalg for å identifisere minimum undergruppe av funksjonene som er nødvendige for å generere clustering strukturen oppnådd ved å bruke alle funksjonene. Sekvensiell spoling utvalg med to ulike rangeringer, henholdsvis basert på antall mutasjoner registrert for hvert kodon (funksjon) og på PC-koeffisienter for hver funksjon, ble brukt til å analysere MS datamatrix ved heuristisk tilnærming (figur 3).
Likhet verdier er på y-aksen; rekke funksjoner (
dvs.
, kodon) på x-aksen, henholdsvis rangert i synkende vekt (antall mutasjoner, panel A), og synkende de første 11 PC-koeffisienter for hver funksjon (der 11 var antall PCer som bidrar 100% av dataene variansen, panel B). Panel C lister (i rekkefølge etter antall) kodonene (funksjoner) med høyest varians i mutasjon nettsteder (MS) data, valgt av vekt rangering (23/173 kodon) og ved PC-koeffisienter ranking (22/173 kodon). Totalt 19 kodoner, inkludert
TP53 fem
mutasjon hotspots (uthevet i gult), ble valgt av begge metodene.
Stall MS clustering ble oppnådd med 23 vekt rangerte eller 22 PCA -ranked kodoner, i begge tilfeller, inkludert
TP53 fem
mutasjon hotspots (
dvs.
., kodoner CpG 175, 245, 248, 273, 282) [9], [13], [ ,,,0],16], ut av 173 muterte kodoner i Matrix. Variansen bidratt med stk av MS-datamatrix og deres egenverdier er vist i panelene A og D i figur 4, henholdsvis. Total MS varians ble forklart av 11 komponenter. Fire komponenter bidro 80% av variansen, og den første komponenten, som utgjorde 31%, hadde stor betydning PC koeffisienter for de funksjonene som tilsvarer de fem CpG hotspots, som beskrevet i File S1 og i figur S1, panel A.
Resultatene oppnådd ved bruk av Scree test er vist i paneler A-C. Totalt mutasjons områder (MS) varians (panel A) kan forklares ved 11 komponenter, hvorav bare 9 blir visualisert, blir uren prøve kuttet på 98% nivå. Fire bestanddeler bidrar 80% av variansen MS, den første sto for 31%. Totalt mutasjonstyper (MT) varians (B) forklares av 4 komponenter, hvorav den første, den klart mest relevant, bidrar 65% av variansen. Totalt matvare mønstre (FP) varians (C) er forklart av 3 komponenter, hvorav den første bidrar 87,3% av variansen. Resultatene oppnådd ved anvendelse av Kaiser-test er vist i panelene D-F. De 11 første PCer for mutasjon sider (MS) (A), de 3 første PCer for mutasjonstyper (MT) (B) og de 4 første PCer for mat mønstre (FP) (C) har egenverdier over 1 (rød linje).
Uttømmende multivariat FA av MT datamatrix er rapportert i tabell 1 og 2. i synkende rekkefølge, de mest relevante funksjonene var G: C A: T på CPGs, etterfulgt av A: T C : G
, G: C A: T og G: C C: G. Variansen bidratt med hver PC i MT Datamatrix og deres egenverdier er vist i paneler B og E i figur 4 hhv. Total MT varians ble forklart av 4 komponenter, hvorav den første stod for 65%, og, som beskrevet i File S1 og i figur S1, panel D, den høyeste PC funksjonen lasting blant de 8 mutasjonstypene samsvarer med overganger på CPGs. Andre mutasjoner, inkludert overganger på ikke-CPGs, var forbundet til mindre fraksjoner av variansen.
Frekvens box-plott av mutasjoner i de 19 kodon med høyeste vekter og høyeste PCA varians koeffisienter i figur 5, panel A, viste høyere mutasjons frekvenser ved de tre hoved hotspot kodon 175, 248, og, spesielt, 273, i i-MS versus II-MS. Dette skyldes høyere frekvens av overganger på CPGs i I-MT (område: 46,1 til 61,2%) versus II-MT (område: 41,2 til 43,3%) i de frekvens box-plott av de åtte mutasjon typene i figur 5, panel B. slike mest relevante egenskaper ble anvendt for å visualisere geografisk MS og MT variant (figur 6, panel A-B). Uthevede grupperinger av land /geografiske områder var lik MS og MT klynger i figur 1, fremstilt ved HC bruker alle funksjonene. Samlet indikerer disse resultatene at i CRC
TP53
overgang mutagenese på CPGs moduleres av geografi-relaterte faktorer. Dette kan gjenspeile forskjeller i eksponering (e) til bestemte mat-forbundet mutagene (e) prosess [53].
I hvert panel, boksplott knyttet til klynger I versus II av mutasjons nettsteder (MS), mutasjonstyper (MT) og mat mønstre (FP) innhentet av hierarkisk clustering er fargekodet i rødt (cluster i) og blå (cluster II), henholdsvis. Panel A: frekvens box-plott av mutasjoner i de 19 kodon med høyeste vekter og høyeste PCA varians koeffisienter (identifisert i figur 4). Høyere mutasjonsfrekvenser på de tre store CpG hotspot kodon 175, 248, og 273 i I-MS versus II-MS er tydelig. Panel B: frekvens box-plott av de 8 mutasjonstypene, viser høyere frekvens av overganger på CPGs i I-MT (område: 46,1 til 61,2%) versus II-MT (område: 41,2 til 43,3%). Panel C: box-plott av middel prosent av den totale tilgjengelige kaloriverdi fra hvert store matvaregruppe i de aktuelle landene /geografiske områder, viser lavere korn for de land /geografiske områder i I-FP versus de i II-FP, balansert ved høyere kjøtt, melk, søtstoffer og animalsk fett.
Valgte trekk ved mutasjon nettsteder (MS, A), mutasjonstyper (MT, B) og mat tilgjengelighet mønstre (FP, C) datamatrices var mutasjoner i de tre store
TP53
hotspot kodon 175, 248, og 273 for MS; G: C A: T mutasjoner ved CPGs for MT; kjøtt /melk /søtstoffer /animalsk fett (lagt til), korn (trekkes) for FP. Feature frekvensene ble summert og lagt til grunn i gult til rødt fargespekter på de geografiske profiler av de aktuelle landene /geografiske områder.
Geografisk variasjon i matvareforsynings mønstre
For å løse dette problemet, vi analyserte FP Datamatrix av HC og FA gjennom PCA. HC for FP var basert på den gjennomsnittlige
per caput
forsynings verdier, i prosent av totale tilgjengelige kalorier, av hvert store matvaregruppe i de aktuelle land /geografiske områder i løpet av referanseåret 1990 [17]. HC ga to store klynger, I-FP, med vestlige land og Japan, og II-FP, med Sør og Øst-Asia pluss Iran (figur 1, paneler E-F). Den clusterization av Japan i I-FP hadde en lav silhuett verdi og kontrast med tidligere oppdrag av Japan til klynger II-MS og II-MT. Hvis du vil kontrollere Japan oppdrag, genererte vi alle mulige undergrupper av de 13 FP funksjoner (mat grupper),
, dvs.
., 8192 undergrupper. HC trær, skåret til å få to klynger, så ble generert basert på hver av disse undergruppene. Dendrogrammer ble klassifisert som A eller B når Japan clusterized henholdsvis II-FP eller I-FP, og som C, da forskjellig fra A og B. Totalt 2,405 clusterings, klassifisert som A, tildelt Japan å klynge II-FP med Iran og Sør- og Øst-Asia; 4178, klassifisert som B, tildelt Japan å klynge I-FP, med vestlige land; og 1609 ble klassifisert som C, som er forskjellig fra A og B. Histogrammene i fig S2, panelene A-B, som visualisere det antall ganger hver av de 13 trekk var tilstede når type A eller B henholdsvis clusterings ble oppnådd, lett viser at funksjonen korn var nesten alltid fraværende i type A clusterings og nesten alltid til stede i type B clusterings. Dermed Japan sluttet jeg-FP bare på grunn av den lave tilgjengeligheten av frokostblandinger.
Tabell 3 og 4 viser resultatene av uttømmende FA av FP Matrix. I synkende rekkefølge, de mest relevante funksjonene var frokostblandinger, melk og kjøtt. PCA viste at total FP variansen ble forklart ved 3 komponenter, hvorav den første som utgjorde en hovedfraksjon på 87,3% (figur 4, panelene C og F). Variansen til denne komponenten, som i laste orden, inkludert funksjonene korn, kjøtt, melk, søtningsmidler, animalsk fett (Fil S1 og fig S1, panel G), forklart trestrukturen, bestemt ved lavere korn og høyere kjøtt, melk , søtstoffer og animalsk fett i i-FP i forhold til II-FP, som vist i paneler C og F i figur 4.
Korrelasjon mellom mutasjon mønster og matforsyning mønster
dataene fra MS, MT og FP datamatrices ble projisert på en-dimensjonale rommet utspent av sine respektive PCer. Parvise Pearson korrelasjoner ble deretter beregnet for de tre datamatrices i alle de planlagte mellomrom. Tabeller 5 til 7 viser korrelasjonskarakterer, og de tilsvarende
P
-verdier, som oppnås for de 3 første sett av hver datamatrix, at, med unntak for MS, utgjorde det meste av variansen. Pearsons korrelasjon mellom PCer for MT og for FP (tabell 5) viste at den første PC for MT var korrelert med den første PC for FP, med r = -0,60 (
P
= 0,039). Ledige plasser av kjøtt, melk, søtstoffer og animalsk fett var direkte korrelert til overganger på CPGs, tilgjengelighet av korn til overganger på ikke-CPGs (File S1 og figur S1, paneler D og G). Som beskrevet i File S1 og i figur S1, andre mindre viktige sammenhenger involvert andre og tredje PCer som stod for små fraksjoner av variansen. Med samme analyse, resulterte de første PC for MS og for MT igjen sterkt korrelert med r = -0,87 (
P
= 0,0002, tabell 6), som støttet resultater Mantel test (figur 2). Men på tross av sammenhengen mellom MT og FP, var det ingen signifikante sammenhenger mellom stk av MS og FP (Tabell 7).
Scatter tomter med lagret lineær regresjon som viser den globale trenden med korrelasjoner ble bygget for land /geografiske områder som projiseres på to-dimensjonale rom spredt av de første PCene av MS og MT (figur 7) og MT og FP (Figur 8). Som vist i figur 7, Italia, Iran, Sør og Øst-Asia og Vest-og Sentral-Europa hadde relativt lavere frekvens av mutasjoner ved CpG hotspot kodon, kompensert av høyere frekvenser av mutasjoner på alle andre områder (se også boks-plott i figur 2) . Mutasjons frekvenser ved CpG hotspots i andre land, med høyeste frekvensene i Australia og Storbritannia. Som vist i figur 8, overganger på CPGs korrelerte med land /geografiske områder preget av høyere tilgjengeligheten av energitette, vestlig stil mat, mens Sør- og Øst-Asia, Iran, Japan og, i mindre grad, Italia, hvor frokostblandinger var høyere og kjøtt, melk, søtstoffer og animalsk fett lavere, hadde lavere frekvens av slike mutasjoner.
punktplott av land /geografiske områder i
TP53
database projisert på to-dimensjonale rommet spredt av de første hovedkomponentene av mutasjons nettsteder (mutasjon Side PC2) og mutasjon typer (mutasjon Type PC1). Italia, Iran, Sør og Øst-Asia og Vest-og Sentral-Europa har relativt lavere frekvens av mutasjoner ved CpG hotspot kodon, kompensert av høyere frekvenser av mutasjoner på alle andre områder (se også boks-plott i figur 5). Mutasjons frekvenser ved CpG hotspots økning i andre land, med høyeste frekvensene i Australia og Storbritannia. En lineær regresjon viser den globale trenden med korrelasjonen (r = -0,8742).
punktplott av land /geografiske områder i
TP53
database projisert på to-dimensjonale rommet utspent av de høyeste koeffisienten funksjonene i den første hovedkomponent (PC) av mattilgang mønster (FP),
dvs.
., korn, kjøtt, melk, søtstoffer, animalsk fett, og av den første PC-mutasjon type (MT),
dvs.
, G: C A:. T ved CPGs. En lineær regresjon viser global sammenheng trenden.
Totalt variasjon i hyppigheten av overganger på CPGs reflektert variasjon i ledige plasser på de energitette matvarer som danner grunnlaget for «vestlig stil» dietter og som er knyttet til overvekt og fedme [18], [20], [21], [22], [23]. Overganger på ikke-CPGs balansert reduksjon i overganger ved CPGs i land /geografiske områder hvor korn kompenserte for lavere ledige plasser på slike matvarer.
Diskusjon
Flere studier adressert spørsmålet om CpG overgang mutagenese kreft, med særlig hensyn til
TP53
mutasjoner i CRC. Å være exonic CPGs konstitutivt hyper-metylert, C til T mutasjoner ved koding CPGs i
TP53
bør dømmes direkte overganger fra hypermutable 5-metylcytosin til tymin [54], [55], [56], [57 ], [58], [59]. Kost folat er en definert miljø determinant av genomisk metylering [23], [60], [61]. Laboratorie modeller og data på CRC i pasienter bærende en germline metylentetrahydrofolat reduktase (
MTHFR
) genvariant som resulterer i redusert plasma og serum folat tyder på at lavt folat, ved å fremkalle global hypometylering, kan redusere
TP53
overgang mutagenese ved CPGs [62], [63], [64]. Folat-rik mat inkluderer ferske grønnsaker, belgfrukter (belgfrukter) og relativt ubearbeidede korn [65], [66]. Lite er kjent om DNA metylering variasjon mellom individer og populasjoner [67], [68]. Vi fant ikke noen sammenheng mellom tilgjengeligheten av grønnsaker eller belgfrukter og
TP53
mutasjon mønster, mens korn, relativt ubehandlet i de fleste asiatiske land [69], [70], omvendt korrelert med overganger på CPGs. Dermed folat tilgjengelighet kan ikke redegjøre for våre resultater. Denne konklusjonen er enig med studier som viser at, i fravær av samspill genetiske effekter, folat alene ikke påvirke
TP53
mutasjonsmønstre i CRC (selv om det kan påvirke TP53 protein uttrykk) [44], [71], [72 ].
hypermutability av endogent 5-metylcytosin ikke
per se
forklare den unike rollen overganger på CPGs i geografisk gruppering av
TP53
mutasjoner [57], [ ,,,0],58], [59]. Men overganger på CPGs i
TP53
er effektivt indusert av nitrosative DNA-skade [31], [58], [59], [73], [74], [75]. Nitrogenoksyd (NO), en kritisk signalmolekyl implisert i regulering av peristaltikk, gut vasomotoriske funksjoner og slimhinnebetennelse, kan bidra til overgangen mutagenese ved CPGs som virker direkte på 5-metylcytosiner, ved nitrosative deaminering i oksyderende miljøer, og indirekte ved guanines, ved base alkylering etter omdannelse til nitrat, bakteriell reduksjon til nitritt og endogen dannelse av N-nitrosoforbindelser [73], [74], [75], [76], [77], [78], [79], [80], [81], [82]. -Mutagenese ved CPGs kan lettes ved NO-induserte inhibering av DNA-reparasjon [75], [80]. Videre fremmer NO apoptose via
TP53 Hotell og derfor utøver en kritisk seleksjonspress for
TP53
mutasjon [83], [84], [85], [86].
NO er produsert ved mutagene konsentrasjoner av induserbar NO syntase (iNOS), den utbredte enzymet isoform oppregulert ved inflammatoriske cytokiner [76], [82], [87]. Det er allerede blitt foreslått at det overskytende av
TP53
overganger ved CPGs funnet i kreftformer som fremkommer ved en kronisk inflammatorisk bakgrunn, slik som CRC i ulcerøs kolitt og blærekreft forbundet med
Schistosomiasis
, resultater fra nitrosative spenning [74], [88]. Videre overganger på CPGs er sterkt relatert til iNOS uttrykk i både CRC og adenokarsinom i Barretts øsofagus [89], [90]. Arginin, substrat for NO-syntese og en potensiell CRC-relaterte kostfaktor [87], [91], [92], [93], er inneholdt i en rekke av proteinrik mat av animalsk og vegetabilsk opprinnelse [65], [66] og kan ikke
per se
forklare hvorfor variasjon i frekvensen av overganger ved CPGs korrelert med variasjon i de ledige plasser av kjøtt, melk, søtningsmidler og animalsk fett. Det er imidlertid kjent at disse energirike matvarer fremme en pro-inflammatorisk miljø som øker iNOS ekspresjon og NO-produksjon [23], [78], [94], [95], [96], [97], [98] , [99], [100], [101]. I tillegg rødt kjøtt er en viktig eksogen kilde til nitrogen-forbindelser og haem, som bidrar til N-nitrosering i tarmmiljøet [23], [102], [103], [104], [105], [106], [ ,,,0],107], [108]. Slike hensyn er støttet av det faktum at våre data peker på en viktig rolle overalt metylert større
TP53
hotspot kodon 175, 248 og 273 i geografisk gruppering. Faktisk er de aller fleste av de mutasjoner i disse 3 kodoner som er rapportert i human cancer er kompatible med nitrosative deaminering [9], [11], [32], [54], [74], [109]. Videre overganger ved kodon 248 ble eksperimentelt indusert med en NO-frigjørende forbindelse [110] mens mutasjoner i kodon 273 ble funnet å være sterkt assosiert med dietter med høyt rødt kjøtt og fett [44].
Som konklusjon, vi anerkjenner de vanskelighetene som ligger i å tolke årsaker og mekanismer ansvarlig for CRC-forbundet
TP53
mutasjoner, som er sluttresultatet av komplekse kaskader av hendelser. Det er viktig å huske på begrensningene i våre analyser, basert på en enkelt, om enn store, database av mutasjoner. Videre FAO FBS, de eneste standardiserte omfattende matvare data tilgjengelig for internasjonale sammenligninger, omtrent matforsyning mønstre. Likevel, geografisk variasjon i CRC-forbundet
TP53
mutasjonsmønstre ser ut til å være på grunn av overganger på CPGs og hovedsakelig knyttet til differensial mutasjon frekvenser på den store
TP53
hotspots. Dette kan være forklar av differensial eksponering for nitrosative DNA-skader, knyttet til forbruket av matvarer fremme metabolsk stress og kronisk lavgradig betennelse.
Materialer og metoder
Databaser, datasett og Datamatrices
Vi analyserte 2,572 mutasjoner i
TP53
eksoner 5-8 hentet fra primær CRC, inkludert 2475 fra 12 land eller geografiske områder, hentet fra
TP53
database av International Agency for kreftforskning (IARC) (R10 oppdatering, juli 2005 https://www-p53.iarc.fr/Somatic.html), og 97 fra Iran [11], [49]. Mutasjoner i adenomer, metastatisk CRC og cellelinjer ble ekskludert, som deres spekteret kan avvike fra den primære CRC [111]. Analysene ble basert på 2,542 mutasjoner i kodende regioner for MS, og på 2572 (
vil si
., Alle) mutasjoner for MT (Database S1). Mutasjoner ble gruppert etter land eller geografisk område, sistnevnte blant annet geografisk og etnisk relatert land med lave mutasjons tall. Land og antall mutasjoner for MS og MT, var: Australia (inkludert 6 mutasjoner fra New Zealand), MS: 302, MT: 302; USA, MS: 233, MT: 237; Frankrike, MS: 215, MT: 221; Italia, MS: 181, MT: 182; Spania, MS: 181, MT: 182; UK (inkludert 3 mutasjoner fra Irland), MS: 131, MT: 134; Iran, MS: 94, MT: 97; Japan, MS: 323, MT: 326. Geografiske områder var: Vest- og Sentral-Europa (Tyskland, Østerrike, Sveits, Nederland, Luxembourg), MS: 174, MT: 178; Sør og Øst-Asia (Kina, Hong Kong, Taiwan, Singapore), MS: 315, MT: 318; Norge-Danmark, MS: 162, MT: 162; Sverige-Finland, MS: 231, MT: 233. Mutasjoner fra Brasil, Chile, Israel, Tyrkia, Korea og østeuropeiske landene som er oppført i R10 oppdateringen av IARC
TP53
databasen ble ekskludert på grunn av lave tall.
FP datasett (Dataset S1 ) ble ekstrahert fra FAO FBS [50], [51] kompilert for referanseåret 1990 (https://faostat.fao.org/site/368/DesktopDefault.aspx?PageID=368), som anvendt i referanse [17 ]. År utvalg tendens til å utelukke de nyeste og gjeldende internasjonale variasjoner i nærings tilgjengelighet og ernæring, som CRC utvikler seg over flere år, og er stort sett diagnostisert hos pasienter i alderen 65 år eller eldre [112], mens IARC
TP53
database kompilerer mutasjoner siden 1989 [11]. FP datasettet inkludert følgende viktige matvaregrupper: animalsk fett, animalske produkter, korn, fisk /sjømat, frukt, kjøtt, melk, oilcrops, belgfrukter (belgfrukter), stivelsesholdige røtter, søtningsmidler, vegetabilske oljer og grønnsaker. For hensikten med denne studien alkohol ble ekskludert, blir mye av dataene i gjennomsnitt tilgjengeligheten av alkoholholdige drikker ikke informative og potensielt konfunderende, på grunn av stor interindividuell variasjon [23]. Krydder og sentralstimulerende midler, som står for lave prosenter av det totale tilgjengelige daglig energiforsyning, ble også ekskludert. Statistiske analyser ble derfor utført ved bruk av den estimerte prosent (%) bidraget fra hver anses matvaregruppe til å bety
per caput
daglige energi tilgjengelighet [17]. Vektet gjennomsnitts ledige plasser beregnet for geografiske områder ved å justere for 1990 bestandsstørrelse av hver inkluderte landet.
