Abstract
Tykktarmskreft (CRC) er en ledende årsak til kreft dødsfall på verdensbasis. Kromosom ustabilitet (CIN) er en viktig drivkraft for mikro stabil (MSS) sporadisk CRC. CIN tumorer er kjennetegnet ved et stort antall av somatiske kromosomale kopi tallaberrasjoner (SCNA) som ofte påvirker onkogener og tumorsuppressorgener. Hovedformålet med dette arbeidet var å identifisere nye kandidat CRC driver gener påvirkes av tilbakevendende og brenn SCNA. genom-wide komparativ genom hybridisering (CGH) arrays høy oppløsning ble brukt til å sammenligne tumor og normal DNA for 53 sporadiske CRC tilfeller. Kontekst korrigert felles aberrasjon (COCA) analyse og tilpassede algoritmer identifisert 64 slettinger og 32 gevinster av brenn minimal vanlige regioner (FMCR) ved høy frekvens ( 10%). Sammenligning av disse FMCR med publiserte genom profiler fra CRC avslørt felles overlapp (42,2% av overstrykninger og 34,4% av kopi gevinst). Pathway analyse viste at apoptose og p53 signalveier ble mest påvirket av slettet FMCR, og MAPK og kaliumkanalveier av gevinster på FMCR. Kandidat tumorsuppressorgener i slettet FMCR inkludert
RASSF3
,
IFNAR1
,
IFNAR2 og NFKBIA Kjøpe og kandidat onkogener i tjente FMCR inkludert
PRDM16
,
TNS1, RPA3 og KCNMA1
. Som konklusjon, denne studien bekrefter noen tidligere identifiserte avvik i MSS CRC og gir
i silico
bevis for noen nye kandidat driver gener
Citation. Burghel GJ, Lin WY, White H, Brock jeg , Hammond D, Bury J et al. (2013) Identifisering av Kandidat Driver Gener i Common Focal kromosomavvik av mikro Stabil tykktarmskreft. PLoS ONE 8 (12): e83859. doi: 10,1371 /journal.pone.0083859
Redaktør: Amanda Ewart Toland, Ohio State University Medical Center, USA
mottatt: 26. juli 2013, Godkjent: 08.11.2013; Publisert: 18.12.2013
Dette er en åpen-tilgang artikkelen, fri for all opphavsrett, og kan bli fritt reproduseres, distribueres, overføres, endres, bygd på, eller brukes av alle for ethvert lovlig formål. Arbeidet er gjort tilgjengelig under Creative Commons CC0 public domain engasjement
Finansiering:. Dette arbeidet ble støttet av en University of Sheffield (medisinske fakultet odontologiske og helse) PhD stipend, og forsknings- og innovasjonspris, og en Yorkshire Cancer Research PhD student (S003PHD). 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
tykktarms~~POS=TRUNC kreft~~POS=HEADCOMP (CRC) er den tredje vanligste kreftformen hos menn og den andre hos kvinner [1]. Mer enn 1 million nye CRC tilfeller er diagnostisert årlig og ~ 600.000 dødsfall ble anslått i verden i år 2008, noe som gjør CRC 3
rd høyeste årsaken til kreft dødsfall hos begge kjønn [1,2]. Kromosom ustabilitet (CIN) er den vanligste formen for genomisk ustabilitet i CRC og det er forbundet med 65-85% av sporadiske CRC tilfeller [3-6]. Svulster som utvikler gjennom CIN veien er preget av hyppige numeriske og /eller strukturelle gevinster og tap av kromosomsegmenter eller hele kromosomer til en betydelig økt hastighet i forhold til normale celler [7]. CIN svulster er kjent for å være assosiert med
TP53
mutasjoner og lave nivåer av mikro ustabilitet (MSI) [8,9]. CIN er tenkt å kjøre CRC utvikling gjennom kopiantall gevinst på onkogener som
MYC Hotell og sletting av tumorsuppressorgener som
SMAD4 Hotell og
TP53 product: [3,9 -1. 3]. Dette synet støttes av foreningen observert mellom kopi nummer unormalt av kreftrelaterte gener, og deres uttrykk nivåer i CRC prøver [14-16].
Selv om de fleste av kromosomavvik oppstår i en tilfeldig måte, noen er tilbakevendende og er ofte funnet i andre typer kreft i tillegg til CRC [13,16,17]. Den økte frekvensen av enkelte somatiske eksemplar nummer avvik (SCNA) er trolig et resultat av klonal seleksjon i løpet av svulst utvikling. Tilbakevendende SCNA gi svulsten med en måte å målrette tumorsuppressorgener og onkogener til å kjøpe én eller flere av de kreft kjennetegnene og kjøre tumorigenesis [13]. Flere vanlige kromosomale abnormiteter er blitt identifisert ved hjelp av vanlige cytogenetisk teknikker, slik som metafase sammen genomet hybridisering (CGH) og fluorescerende in situ hybridisering (FISH) [18-20]. Disse kromosomfeil inkluderer gevinster på 8q, 13q og 20Q og tap av 18q, 5q, 8p, VED BETJENING 17Q [18,20]. Men på grunn av sin store størrelse, er identifisering av spesifikke driver gener innenfor disse regionene problema [16,17,21].
Bruk av matrise-basert CGH tillater kjøp av genom-wide informasjon med høy oppløsning (ned til noen få kilobaser) og identifisering av fokale og minimal felles regioner (FMCR) [16,17]. FMCR er vanligvis mindre enn 3 MB i størrelse og således inneholde et forholdsvis lite antall gener, dermed forenkle identifikasjon av gener som driver [16,17]. Nylig FMCR har ført til identifisering av nye kreft driver gener med potensiell terapeutisk og prognostisk verdi på flere krefttyper, inkludert CRC [16,17,22-27]. Hovedformålet med dette arbeidet var å bruke en rekke analytiske tilnærminger basert på høyoppløselige arraybaserte CGH data for et sett med sporadisk mikro stabile (MSS) CRC svulster både replikere observasjoner av avvik identifisert i tidligere studier og identifisere romanen kandidat CRC driver gener.
Materialer og metoder
Etikk erklæringen
Fag ga skriftlig informert samtykke for data- og prøveinnsamling og studien ble godkjent av South Yorkshire forskningsetiske komité (UK) (09 /H1310 /54).
Studie fag og DNA-prøver
Vevsprøver var tilgjengelig fra 53 pasienter med MSS kolorektal tumorer. Tretti-åtte av disse var operert for en primær kolorektal svulst i Sheffield konge Hallamshire og Sheffield Nord-somatiske sykehus (mars, 2001 – juni 2005). Femten av de saks vevsprøver var fra Sheffield konge Hallamshire Hospital vev bank (HTA License 12182). Før inklusjon i studien, var svulsten status for alle prøvene bekreftet av en patolog (JB). Alle tumor vevsprøver ble mikro-dissekert forut for DNA-ekstraksjon, slik at det ekstraherte materiale inneholdt minst 80% kreftceller. DNA-prøver fra perifert blod eller normale kolon vev var også tilgjengelig fra alle de rekrutterte pasientene. Ytterligere data inkludert; kjønn, tumor beliggenhet, grad av differensiering, scene og alder av diagnose var tilgjengelige fra patologi poster (materialer og metoder S1). Genomisk DNA ble ekstrahert fra svulsten, normalt vev og perifere blodprøver med QIAamp DNA MINIKIT, (Quiagen, Hilden, Tyskland).
MSI status
MSI status for alle svulsten DNA prøvene ble bestemt ved bruk av MSI Analysis System kit, v1.2 (Promega, Madison, USA), basert på mononukleotid mikrosatellittmarkørene BAT-25, BAT-26, NR-21, NR-24 og MONO-27. PCR-produkter ble separert ved kapillær elektroforese ved hjelp av en ABI PRISM
TM 3730 DNA Analyser og analysert ved hjelp av genemapper programvare v4.0 (Applied Biosystems, Warrington, UK). Prøver uten noen ustabile markører ble klassifisert som MSS [28]. MSI analyse Settet inneholder også 2 svært polymorfe penta-nukleotid markører som ble brukt for å sjekke utvalget identitet.
Sequencing og mutasjonsanalyse
For mutasjon analyse av
BRAF
ekson 15
KRAS
ekson 2,
APC
mutasjon klynge region (MCR),
TP53
eksoner 4-9 og
PIK3CA
eksoner 9 og 12, den respektive eksoner ble PCR forsterket (Primer sekvenser oppført i materialer og metoder S1), og sekvensert ved hjelp PRISM
TM BigDye Terminator v3.1 standard prototcol (Applied Biosystems). Sekvensdata ble analysert ved anvendelse av programvaren Staden [29] og mutasjoner ble bekreftet ved sammenligning med NCBI referansesekvensen. Deponeringsnummer er gitt i materialer og metoder S1.
aCGH profilering
Agilent hele genom CGH arrays 4x44K (Motiv ID 014950) og 4x180K (Design ID 022060) ble brukt på 6 og 47 prøver henholdsvis (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, USA). Matriser inneholdt 60-mer oligonukleotider prober for 42 494 (44K) og 170 334 (180k) forskjellige kromosom steder med median sonde avstand på 43KB (44K) og 13KB (180k). Analyser ble utført i henhold til Agilent oligonukleotid matrise-basert CGH protokoll v6.0. Kvalitetsvurdering av arrays var basert på den deriverte loggen forholdet spredning (dlrs), signalintensitet og reproduserbarhet, bakgrunnsstøy, array rutenettet plassering og uteligger prober presentert av Agilent funksjonen utvinning programvare (v 10.5.1.1) som 11 veldefinerte QC beregninger ( microarray data tilgang til informasjon. GSE 418413)
Array CGH dataanalyse
aCGH analysen ble utført ved hjelp av Agilent genomisk benken programvare (v 5.0.14). SCNA ble oppdaget ved hjelp av kvaliteten vektet intervallet poengsum algoritme, også kalt avvik påvisningsmetoden 2 (ADM2) algoritme (Threshold: 6,0) med standard sentralisering og fuzzy null korreksjon. Standard har og aberrasjon filtre ble brukt og intra-array-probe replikater ble kombinert. Tumorprøver ble ansett kromosomer ustabil hvis en eller flere vesentlige avvik ble identifisert [8]. Tilbakevendende SCNA ble identifisert ved hjelp av hurtig korrigerte felles avvik (COCA) algoritme med en kromosomal omfang, en p-verdi på 0,05 og overlapping terskel på 9,0.
FMCR ble definert som områder som er mindre enn 3 MB i størrelse og definert av minst to uavhengige samlings eller overlapp SCNA (regnes som størrelse bestemme hendelser (SDE)). Et minimum frekvens på + 10% av tilfellene og en COCA score på ~ 2,0 (p-verdi = 0,01) var også nødvendig.
Teknisk validering
For å validere aCGH resultater, ble 2 dupliserte eksperimenter med 44K og 180k arrays utført. Videre ble tre FMCR (2 slettet og en forsterket) bekreftet ved hjelp av kopiantall kvantitativ PCR.
TP53
LOH analyse basert på sekvense resultatene ble brukt til å bekrefte 17p slettinger.
Resultater
CIN, MSI og mutasjonsstatus
De 53 prøvene valgt for denne studien var MSS. Analysen av
APC, TP53
,
KRAS
,
BRAF Hotell og
PIK3CA
mutasjoner indikerte at hyppigheten og mønster av disse mutasjonene er enig med tidligere utgitt data om MSS sporadisk CRC [30-33] og (https://www-p53.iarc.fr/index.html). Av de 53 CRC tilfeller hell analysert av matrise CGH, 5 hadde ingen vesentlige avvik og ble ansett kromosomer stabil. Den ADM2 algoritmen ikke klarte å ringe avvik for 2 prøver og en ytterligere prøve mislyktes på 4 QC beregninger. En oppsummering av de molekylære funksjonene i de 53 prøvene er presentert i tabell S1 i File S1.
Distribusjon av Common SCNA
Totalt 3097 SCNA ble identifisert i de 45 kromosomer ustabile saker. Antallet SCNA per prøve varierte 1-411, med median på 43 per prøve. SCNA varierte i størrelse fra 0.014Mb-147.48Mb (median: 2.29Mb). En oversikt over mønsteret og frekvenser på disse SCNA er presentert i figur 1. De vanligste gevinster var på kromosom regioner 20Q (73,3%, n = 33), 13 (57,8%, n = 26), 8q (53,3%, n = 24), 7 (51,1%, n = 23) og X (51,1%, n = 23) og de vanligste slettinger ble utført på kromosom regioner 18 (55,6%, n = 25), 8p (51,1%, n = 23) og 17p (51,1%, n = 23). Noen av disse områdene inneholder viktige CRC driver gener, for eksempel
MYC
8Q,
SMAD4
18q og
TP53
på 17p. En oppsummering av SCNA for hver prøve er presentert i tabell S1 i File S1 og Figur 2.
Data fra 180k format matrisen vises. Red representerer gevinster og grønt representerer slettinger. Y-aksen reflekterer frekvens.
Representasjon av alle CNA identifisert i 40 kromosomer ustabile tilfeller analysert ved hjelp av 180k plattformen. Red representerer gevinst og grønt representerer sletting. Stiplede linjene markerer sentromerer. Molekylære og kliniske funksjoner i rekkefølge fra toppen;
PIK3CA
,
APC
, TP53, KRAS og BRAF mutasjonsstatus (blå og hvit representerer mutant og WT henholdsvis), CIMP (rød, oransje og grønt representerer CIMP-H, CIMP-L og CIMP-N henholdsvis), pasientens kjønn (rosa og grå representerer henholdsvis kvinnelige og mannlige) og tumor stedet ditt (gul og cyan representerer henholdsvis proksimale og distale).
Felles aberrasjon analyse og FMCR
ut av 3097 SCNA identifisert i 45 kromosomer ustabile prøvene, 1689 avvik var samlings ( 3.0MB) som varierer i størrelse fra 0.014Mb opp til 3.00Mb (median: 0.71Mb). Brenn avvik besto av 746 kopi gevinster med en størrelse rekke 0.014Mb-2.99Mb (median: 0.92Mb) og 943 slettinger, med en størrelse rekke 0.025Mb-3,00 Mb (median: 0.58Mb). Å identifisere FMCR, COCA analyse kombinert med definisjonene beskrevet i metoder ble brukt på ADM-to-utgang og denne analysen resulterte i identifisering av 64 slettinger og 32 gevinster som oppfyller FMCR kriterier. Den 64 slettet FMCR varierte i størrelse mellom 0.03-2.64Mb (median: 0.42Mb) og inneholdt totalt 714 kjente gener med en rekke 0-69 gener slettet per region (median: 4 gener) (Tabell S2 i File S1) . Den 32 fått FMCR varierte mellom 0.03-1.96Mb i størrelse (median: 0.83Mb) og inneholdt totalt 288 kjente gener med en rekke 0-34 gener tjente per region (median: 3 gener) (tabell S3 i File S1) .
Identifikasjon av kjente kreftgener i FMCR
For å identifisere kjente kreftgener i den slettede og fikk FMCR, de FMCR genet listene ble sammenlignet med både komplett gen liste fra kreft genet folketelling prosjektet ( https://cancer.sanger.ac.uk/cancergenome/projects/census/~~number=plural, tilgang juni 2013), og CRC og brystkreft driver gener identifisert i en fersk høy gjennomstrømning re-sekvense studie [34]. Denne analysen viste tilstedeværelse av 27 «kreft gener» som befinner seg i slettet FMCR (~ 3,8% av det totale antall av slettede gener; Tabell S2 i File S1) og 11 «kreftgener» i det oppnådd FMCR (~ 3,8% av totalt antall fått gener;. Tabell S3 i File S1)
forekomsten av kreft gen innenfor en FMCR betyr ikke nødvendigvis at det fungerer som en driver genet. For noen «kreftgener», type FMCR (slettet eller forsterket) var ikke i samsvar med den kjente gen-funksjon, et eksempel er sletting av den kjente onkogen
NRAS
. Men genet funksjon og typen av FMCR var ofte i tråd med forventning, eksempler inkludert sletting av
MAP2K4 Hotell og
CDKN2C plakater (Tabell S2 i File S1) og gevinst på
FGFR1 product: (Tabell S3 i File S1). Kanskje viktigst av alt, den klassiske
SMAD4
tumor suppressor sletting og onkogene
MYC
gevinst ble begge observert innenfor slettet og fått FMCR hhv. Hyppigheten av både
SMAD4
slettinger og
MYC
gevinster i de 45 kromosomer ustabile tilfeller var høy på ~ 53% (Tabell S2 S3 i File S1).
sammenligning med publiserte SCNA data
for å kryss-validere våre resultater med publiserte data, sammenlignet vi FMCR til vanlige kromosomavvik på mindre enn 3 MB identifisert fire siste CRC studier [13,16,22,35] . Summen av fokale avvik identifisert i disse studiene var 187 gevinster og 189 strykninger. Mellom 4 publiserte studier, var det bare 10 overlappende brennslettinger (5,3%) og 29 overlappende brenn gevinster (15,5%). En høyere andel av FMCR i vårt studium overlappes de publiserte regionene. I alt 27 av våre 64 slettede FMCR (42,2%) og 11 av våre 32 fikk FMCR (34,4%) overlappet fokale slettinger og gevinster i de 4 publiserte studier.
Et stort SCNA studie ble nylig utført i 26 forskjellige krefttyper, inkludert CRC [17]. Studien identifiserte en liste over de 20 mest vanlige somatiske strykninger og gevinster over de analyserte krefttyper. Videre er en kandidat driver genet ble også valgt for hver av de felles SCNA. En sammenligning mellom våre FMCR og de mest vanlige regionene i Beroukhim et al studien viste en overlapping med 5 av de delesjonsområdene (25% av det totale), og tre av forsterkningsområdene (15% av totalt). Alle kandidat gener identifisert av Beroukhim og kolleger i deres studie ble inneholdt i de overlappende områder fra vår FMCR.
Pathway analyse
For å søke etter noen spesifikke mønstre eller trasé som påvirkes av genene innenfor slettet eller fått FMCR, Database for kommentering, visualisering, og integrert Discovery (DAVID) v6.7 ble benyttet (https://david.abcc.ncifcrf.gov/) [36]. DAVID utfører berikelse analyse (basert på biologiske merknader til målet gener) for å identifisere eventuelle biologiske mekanismer som er statistisk signifikant overrepresentert i den analyserte genet liste [36]. For slettet FMCR, den mest anriket kreft-relaterte veien var apoptose (P = 0,014) (figur S1) med 10 apoptotiske gener skjer innenfor den slettede FMCR. Sju av disse genene (
CASP3
,
CASP8
,
CASP10
,
NFKBIA
,
CAPN1
,
BAD
,
TNF Hotell og
TNFRSF1A
) har pro-apoptotiske roller og 3 (
PIK3R5, PIK3R2 og CFLAR
) er anti-apoptotiske. Dessuten ble p53 signalveien anriket i de slettede regionene (P = 0,079) med 5 påvirkes gener (fig S2);
CCNB1
,
GADD45G
,
SERPINE1
,
SESN2 Hotell og
SFN
, som alle har rapportert anti-overlevelsesfunksjoner.
På den annen side, den onkogene MAPK signalveien var den mest overrepresentasjon av banen i det oppnådd FMCR (P = 0,032) med 9 påvirkes gener (fig S3). Sju av disse genene (
CACNA1H
,
FGF23
,
FGF6
,
FGFR1
,
MAPKAPK2
,
ELK4
og
MYC
) er kjent for å ha vekstfremmende og overlevelse funksjoner, mens de andre 2 (
DUSP8 og DUSP2
) har anti-overlevelsesfunksjoner.
Gene Relasjoner blant Impliserte Loci (GRAIL) analyse ble også utført (https://www.broadinstitute.org/mpg/grail/) [37] for å søke etter funksjonelle relasjoner mellom de genomiske regioner. Begrepene apoptose, apoptotiske og caspase var blant de mest betydelig beriket blant slettet FMCR. For gevinster, kalium ledningsevne kanaler og pinnsvinet trasé var blant de mest betydelig beriket vilkår.
Identifikasjon av kandidat driver gener innenfor kandidat FMCR
For å identifisere nye kandidat CRC driver gener, de FMCR kriteriene ble skjerpet. Kandidat FMCR ble valgt hvis de ble definert av fire SDE, forekommer hos ≥20% av tilfellene, og har maksimalt 12 gener innen 3.0MB størrelse. Disse strengere definisjoner FMCR identifisert 11 slettinger (tabell 1) og 8 gevinster (tabell 2). Ut av de 28 genene innenfor de slettede områder, ble 10 (35,7%) identifisert som kandidat driver gener med kjente eller potensielle tumor suppressor funksjoner og ut av de 31 genene innenfor fått regioner, 6 (19,4%) var kandidater med kjent eller potensiell onkogene funksjon (tabell 1 og 2, se diskusjon). Kandidat tumorsuppressorgener i slettet FMCR inkludert
RASSF3
,
IFNAR1
,
IFNAR2 og NFKBIA
, og søker onkogener i tjente FMCR inkludert
PRDM16, TNS1, RPA3
og
KCNMA1
. Viktigere, kopiantallet status for to av disse romanen kandidat driver gener,
NFKBIA Hotell og
KCNMA1
, ble bekreftet av spesifikke kvantitative RT-PCR-analyser.
Kromosom plassering
start
End
Size (Mb)
Tilbakefall (%)
SDE
Gener
Kandidat genes
*
3p14.357521404576526910.1324.44433p14.260078018611958231.1231.1171
FHIT
4q22.191340468926745441.3333.3382
TMSL3
6q261623571251630498540.6922.2271
PARK2
11p15.4917244993636100.1922.225312q14.263277389633681090.0920.0041
RASSF3
14q13.234108596349503390.8428.8959
NFKBIA
16p13.3-p13.2613253670182750.8924.4471
A2PB1
17p13.1-p1210957541124009681.4448.8953
MAP2K4
20p12.114376202160711351.6937.78101
MACROD2
21q22.1133554005336512050.1028.8973
IFNAR1, IFNAR2
Tabell 1. Kandidat driver gener i slettet FMCR.
* kandidat gener definert basert på kreftrelevante funksjoner. CSV Last ned CSV kromosom plassering
start til ende
Size (Mb)
Tilbakefall (%)
SDE
Gener
Kandidat genes
*
1p36.32241214436300361.2226.67711
PRDM16
1p34.336881028375358910.6520.00512q352183542272185560810.2020.0051
TNS1
7p22.1-p21.3703316278298870.8048.8954
RPA3
8q23.31138277911145474540.7251.1140NA10q22.378238542790846560.8520.0041
KCNMA1
12p13.32-p13.31428242953649991.0840.00412
FGF23, FGF6
22q11.2118517833186863130.1720.0041Table 2. Kandidat driver gener i tjente FMCR.
* kandidat gener definert basert på kreftrelevante funksjoner. CSV Last ned CSV
Diskusjoner
Identifikasjon av FMCR og berørte veier
frekvens og mønster av mutasjoner i
APC, TP53
,
KRAS
,
BRAF Hotell og
PIK3CA
var typisk for MSS /CIN svulster, noe som tyder på at prøven analyseres her er representativ for denne svulsttypen. FMCR ble opprinnelig definert som avvikende regioner mindre enn 3 MB i størrelse, forekommer i mer enn 10% av tilfellene, med minst to SDE og en COCA poengsum ~ ≥2 (p-verdi = 0,01). Overall, 64 slettet og 32 fikk FMCR ble identifisert i henhold til disse kriteriene. De tidligere publiserte studier viste en heller lav grad av overlapping av avvik mellom dem (5,3% for fokale slettinger og 15,5% for fokale gevinster) [13,16,22,35]. Dette er kanskje ikke overraskende siden bruk av ulike plattformer, analytiske metoder og prøvesett vil resultere i identifisering av ulike hotspots av avvik. Vår studie viste en høyere grad av overlapping med tidligere publiserte data (42,2% av slettede FMCR og 34,4% av oppnådd FMCR), noe som tyder på fravær av betydelige nivåer av skjevhet i vår prøvetaking og metoder.
Pathway analyse viste at de fleste betydelig beriket kreftrelaterte pathways blant slettet FMCR var apoptose og p53 signalveier. Ti apoptotiske gener ble oftest slettet i våre prøver, hvorav 7 har kjente pro-apoptotiske funksjoner og 3 (
PIK3R2
,
PIK3R5 Hotell og
CFLAR
) har anti-apoptotiske roller. Likevel,
CFLAR
skjer innenfor samme FMCR som pro-apoptotiske gener
CASP8 Hotell og
CASP10
. Tilsvarende
PIK3R5
ligger 1.2MB nedstrøms
TP53
, og 81% (n = 17) av de slet er felles mellom de 2 gener. Derfor virker det sannsynlig at det er sletting av de pro-apoptotiske gener innenfor FMCR som fungerer som en driver arrangement, med anti-apoptotiske gener blir co-slettet passasjerer. For p53 signalveien, alle de slettede genene (n = 5) er kjent for å ha anti-tumorigene aktiviteter. Det er bemerkelsesverdig at
TP53
selv ble også slettet i 37,8% (n = 17) av tilfellene, men det ble ikke identifisert innen en FMCR. Disse resultater antyder at den slettede FMCR kan spille en viktig rolle i tumorcelleoverlevelse gjennom deaktivering av apoptose og /eller p53-signalveien. Videre støtter berikelse av apoptotiske gener innenfor slettet FMCR den kjente sammenhengen mellom genomisk ustabilitet og defekte apoptose [38].
Den mest betydelig beriket vei for de fått FMCR genene var onkogene MAPK vei, med 9 gener blir ofte påvirket. Sju av disse genene er kjent eller forventet å ha onkogene aktiviteter ved å fremme tumorvekst og overlevelse. Selv om 2 gener har anti-overlevelses roller, og en av disse (
DUSP8
), skjedde innenfor samme FMCR som onkogene vekstfremmende genet
IGF2
. Samlet disse resultatene bekrefter at brennslettinger og kopiere nummer gevinster målgener innen tumor suppressor og onkogene veier henholdsvis.
Kandidat kreft driver gener
Totalt har identifisert FMCR inneholdt ~ 1000 gener. For å identifisere et sett med kandidat driver gener, ble det FMCR ytterligere prioritert ved anvendelse av en mer stringent definisjon FMCR. Den nominert kandidat FMCR var 11 slettinger og 8 gevinster, som inneholder totalt 59 berørte gener.
Ti av de 28 gener (35,7%) i 11 kandidat slettet FMCR er kreft-relaterte med kjent eller potensielle tumor suppressor funksjon. Seks av disse genene (
FHIT
,
TMSL3
,
PARK2
,
A2BP1
,
MACROD2 Hotell og
MAP2K4
) har vært konsekvent rapportert som slettet i CRC og andre kreftformer [17,22,26,35]. På den annen side,
RASSF3
,
IFNAR1
,
IFNAR2 Hotell og
NFKBIA
ikke tidligere er rapportert å bli påvirket i CRC.
RASSF3
ble tidligere vist å hemme celleproliferasjon i brystkreftcellelinjer [39]. Protein nivåer av interferon-reseptorer gener (
IFNAR1 og 2
) ble vist å være nedregulert i blærekreft, og forbundet med avansert stadium og motstandsdyktighet overfor kjemoterapi [40]. Inaktivere mutasjoner av
NFKBIA
har blitt funnet i Hodgkins lymfom, og heterozygot
NFKBIA
strykninger ble rapportert i ~ 25% av GBM tilfellene [23,41] .. Basert på deres funksjoner, litteraturen og deres forekomst innenfor kandidaten slettet FMCR, foreslår vi
RASSF3
,
IFNAR1
,
IFNAR2 Hotell og
NFKBIA
som nye kandidat CRC tumorsuppressorgener.
Seks av de 31 gener (19,4%) i 8 kandidaten fikk FMCR er kreft relatert med spådd onkogene funksjoner (
PRDM16
,
TNS1
,
RPA3
,
KCNMA1, FGF23 Hotell og
FGF6
).
FGF23 Hotell og
FGF6
har blitt rapportert som tjente i CRC og andre krefttyper [15,17]. Men
PRDM16
,
TNS1
,
RPA3 Hotell og
KCNMA1
ikke tidligere er blitt rapportert i CRC. PR domene som inneholder 16 genet (
PRDM16
) er et kjent onkogen innblandet i akutt myelogen leukemi (AML) og osteosarkom [42,43] Tensin 1 genet (
TNS1
) er den eneste gen til stede i den aktuelle FMCR, og
TNS1
overekspresjon
in vitro
ble tidligere vist til en betydelig fremme cellemigrasjon i fibroblaster [44]. Replication protein A3 genet (
RPA3
) ble nylig vist å være vunnet i metastatisk melanom (innen en FMCR) og å spille en viktig rolle i tumorinvasjon [45]. Høy-konduktans kalsiumaktiverte kaliumkanaler alfa-underenhet-genet (
KCNMA1
), den eneste gen i sin FMCR, har vist seg å være oppnådd i prostata krefttilfeller og overuttrykkes i metastatisk brystkreft [46,47]. Basert på deres funksjoner, litteraturen og forekomst innenfor kandidaten fikk FMCR, foreslår vi
PRDM16
,
TNS1
,
RPA3 Hotell og
KCNMA1
som roman kandidat CRC onkogener.
I sammendraget, våre resultater, basert på analyse av fokus minimal vanlige regioner, bekrefter tidligere rapportert CRC loci og støtter hypotesen om at tilbakevendende brenn avvik målet kreftrelaterte gener og stier. Videre ble brennslettinger og presiseringer vist å påvirke kjente tumorsuppressorgener og onkogener hhv. Vi foreslår her flere nye kandidat CRC driver gener. Ytterligere validering og funksjonelle studier er nødvendig for å fastslå deres potensielle rolle i CRC tumorgenesen.
Hjelpemiddel Informasjon
Figur S1.
apoptotiske gener i den slettede FMCR (DAVID utgang). DAVID utgang viser apoptose signalveien med slettede gener merket med en rød stjerne
doi:. 10,1371 /journal.pone.0083859.s001 plakater (TIF)
Figur S2.
P53 signalveien i den slettede FMCR (DAVID output). DAVID utgang viser P53 signalveien, med slettede gener merket med en rød stjerne
doi:. 10,1371 /journal.pone.0083859.s002 plakater (TIF)
Figur S3.
MAPK veien i tjente FMCR (DAVID output). DAVID utgang viser MAPK signalveien med forsterkede gener merket med en rød stjerne
doi:. 10,1371 /journal.pone.0083859.s003 plakater (TIF)
Materialer og metoder S1.
Oppsummering av pasienter og tumor egenskaper, grunning sekvenser og annealing temperaturer og NCBI gen deponeringsnummer.
doi: 10,1371 /journal.pone.0083859.s004 plakater (DOC)
Fil S1.
Tabeller S1-S3. Tabell S1: Sammendrag av de molekylære funksjonene til de 53 tumorprøver. Tabell S2: Oppsummering av 64 slettede FMCR. Tabell S3: Oppsummering av 32 fikk FMCR.
doi: 10,1371 /journal.pone.0083859.s005 plakater (XLS)
Takk
Vi vil gjerne takke alle deltagerne, Helen Krampaktige og Dan Connley for pasienten rekruttering og data management, Paul Heath for hjelpen med aCGH og kjernen sekvense anlegget ved Universitetet i Sheffield for å utføre DNA-sekvensering.
