文摘
卵巢癌(OV)是一种致命的妇科恶性肿瘤。大多数OV以铂为基础的化疗和复发患者产生耐药性。过氧物酶体proliferator-activated受体(PPARs)配体激活转录因子核受体超家族。PPARs作为重要的转录监管机构调节脂质代谢等重要生理过程,炎症、伤口愈合。一些报告指出,PPARs也可以影响肿瘤细胞以铂为基础的化疗药物的敏感性。然而,PPAR-target相关基因的作用(PPAR-TRGs)的化疗抵抗OV仍不清楚。本研究旨在优化候选基因通过整合platinum-chemotherapy基因表达数据和PPAR的家人和他们的目标。得到了基因表达谱的基因表达综合(GEO)和癌症基因组图谱(TCGA)数据库。总共4基因(AP2A2,DOCK4,HSDL2,PDK4)的候选人(度)的差异表达基因PPAR-TRGs铂金化学敏感性。经过无数的生存分析使用不同的人群,我们发现的上调DOCK4与OV患者的不良预后具有重要意义。与此同时,DOCK4发现在等离子体和丰富的嗜中性粒细胞和单核细胞的血。我们进一步发现之间有显著相关性DOCK4表达和CD4 + T细胞的水平渗透,树突细胞浸润,在OV嗜中性粒细胞浸润。此外,我们的表达水平进行验证DOCK4在OV细胞系用铂治疗药物和发现DOCK4可能是对铂药物。总之,DOCK4可能是与免疫细胞浸润和代表一个宝贵的卵巢癌患者预后的生物标志物。
1。介绍
卵巢癌(OV)的第5大原因在现代社会女性妇科肿瘤的死亡率。有超过240 000名妇女被诊断为OV每年在世界。OV主要包括三大类型,即上皮,生殖细胞,和专门的基质细胞肿瘤,卵巢上皮癌是最常见的类型的卵巢癌。卵巢癌上皮可以进一步分为五个组织学亚型包括高档浆液,低级的浆液,子宫内膜异位症,透明细胞和粘液性卵巢癌。由于70%的晚期癌症患者在诊断阶段III或IV,他们遭受不良预后与肿瘤转移、复发,甚至死亡的疾病(1,2]。如今,肿瘤减积手术后跟platinum-taxane化疗是主要的治疗。然而,platinum-resistant癌症复发率接近25%在六个月内(3,4]。缺乏有效的辅助疗法需要一个更大的理解生物学的进展。尽管深入研究,患者的总生存期(OS)已经略有改善过去年。可靠的生物标志物,作为一个潜在的改进OV患者包括检测、诊断、预后,对治疗的反应,和结果,是迫切需要。因此,本文希望能找到相关的预后标志物卵巢癌化疗敏感性之间的关系通过研究过氧物酶体proliferator-activated受体(PPARs)和OV化疗敏感性。
PPARs配体依赖性转录因子是PPAR等属于核受体超家族α,PPARβ/δ,PPARγ三个亚型(5,6]。PPARs与其他转录监管机构来调节其靶基因的转录参与能量代谢和重要的细胞生物功能如炎症、细胞增殖和分化7,8]。近年来,据报道,PPARs也可以影响肿瘤细胞的敏感性以铂为基础的化疗药物(9]。越来越多的证据表明,PPARs先天免疫和炎症反应有重要的调控作用10]。PPARs鉴于这些至关重要的生物过程的监管角色,PPARs的异常表达与慢性疾病有关,如糖尿病、肥胖、心血管疾病(11]。同样,一些先前的研究表明,PPAR涉及过程与肿瘤发生相关的包括终端分化,细胞周期阻滞和细胞凋亡的肿瘤细胞(12]。此外,过度激活PPARs可以导致增加的调节性T细胞和免疫抑制。然而,PPARs在卵巢癌的作用知之甚少。因此,它将有助于预后评估在各种癌症基因表达模式。
进一步探索PPAR-target的角色(PPAR-TRGs) OV预后相关基因,我们收集地理数据库(GSE51373 GSE63885)从主病人接受化疗分析铂的化疗敏感性的差异,然后从PPAR筛选候选基因的基因数据库,最后,TCGA数据库用于预后生存分析;我们发现DOCK4是PPARs的调节基因与化疗敏感性和OV预后有关。本文将进一步分析和研究DOCK4的受体,ρgtpase钙粘连,可以把细胞骨架重组,广泛研究细胞粘附和迁移13]。的码头家庭是一种模的癌症相关的ρGTPase交换因素。DOCK4作为一个关键的鸟嘌呤核苷酸交换因子,参与监管的小GTPase Rac1和Ras-like小GTPase Rap1。人们越来越认识到DOCK4诱导Rac激活和Wnt /β连环蛋白通路刺激细胞分化、迁移和入侵,这与肿瘤进展和转移有关。例如,DOCK4形成一个复杂的和埃尔莫和SH3YL1诱导Rac-dependent细胞迁移(14]。
调查PPAR的管制目标基因DOCK4在卵巢癌和参与机制,我们使用公共数据来分析化疗敏感性和预后生存分析的特点,然后发现之间有显著相关性DOCK4表达和CD4 + T细胞的水平渗透,树突细胞浸润,中性粒细胞浸润在卵巢癌。与此同时,DOCK4发现在等离子体和丰富的嗜中性粒细胞和单核细胞的血。结果确定,DOCK4承诺成为一个预后相关生物标志物OV化疗。
2。材料和方法
2.1。患者信息
2.1.1。TCGA队列
基于数据集的数据用于分析癌症基因组图谱的研究网络(TCGA)从UCSC的检索(http://xena.ucsc.edu/public)。在整个,我们包括总计 卵巢癌的RNA-Seq样本数据(Illumina公司HiSeq pancan规范化数据)与非零操作系统时间TCGA从最新的样品测序。修订了OV样本的临床信息,TCGA Pan-Cancer临床数据资源(TCGA-CDR) [15]。
2.1.2。验证组
两个独立的军团(家、MSKCC)参加这个项目作为验证队列的数据集。家(澳大利亚卵巢癌的研究)群( )样本(1992 - 2006)有超过5年的随访的临床信息。MSKCC队列( )样本(1990 - 2003)有超过5年的随访。mRNA表达数据如下:家队列(GSE9891)和MSKCC队列(GSE26172)使用人类U133A Affymetrix微阵列从地理下载数据集。
2.1.3。Platinum-Treated病人
信息接受铂化疗的患者从地理数据集(GSE51373(下载 )和GSE63885 ( ))。我们把病人在每个数据集分成两组:chemotherapy-sensitive (GSE51373-18样本,GSE63885-41样本)和chemotherapy-resistant (GSE51373-10样本,GSE63885-34样本)组织的基础上他们Platinum-Free间隔(PFI)之间的时间定义为一线的最后剂量carboplatin-based化疗和肿瘤恶化的日期;病人被定义为“抵抗”( 个月),“部分敏感”(PFI 6 - 12个月),和“敏感”( 个月)。“部分敏感”包含敏感组(16]。
2.2。PPAR家族基因的数据和他们的目标
关于PPAR的候选基因家族转录因子及其目标基因从PPAR基因数据库下载(17]。本研究中使用的PPAR目标基因选择的实验验证的目标。后删除冗余的基因,有130个基因参与这项研究的候选基因PPAR-TRGs PPAR家族转录因子和目标基因。
2.3。Platinum-Treated细胞系
探讨顺铂卵巢癌细胞的细胞反应,我们进行转录组分析46卵巢癌细胞系GI50剂量顺铂处理从GSE47856(数据)。(GI50所需的剂量顺铂引起活细胞数量的增加减少了50%在48 h与未经处理的控制细胞相比)。
2.4。免疫细胞渗透分析
计时器(https://cistrome.shinyapps.io/timer/)是一个数据库设计分析在多个癌症免疫细胞浸润(18]。这个数据库采用病理examination-validated统计方法来估计肿瘤免疫中性粒细胞的浸润,巨噬细胞、树突状细胞、B细胞、CD4 / CD8 T细胞。我们进一步执行kaplan meier曲线分析探索PPAR-TRG候选人和免疫细胞的生存。此外,该网络服务器可以分析相关基因表达和免疫细胞之间的关系。
2.5。DOCK4预后分析
kaplan meier绘图仪的影响提供了一种容易探索一系列广泛的基因在21个不同类型的癌症病人的存活率,卵巢大样本大小( )癌症组(19]。因此,我们使用这个数据库探索之间的联系DOCK4表达与卵巢癌患者的结果。候选基因生存分析使用R包“生存”“glmnet,”和“survminer, dplyr。“截止通过使用log-rank值是0.05价值。
2.6。统计分析
用于生成kaplan - meier绘图仪和计时器数据库生存情节在各自的分析中,包括人力资源和数据值或价值观来源于生存率较。统计分析使用R软件v3.5.0和GraphPad v5.00棱镜。我们使用了多变量Cox比例风险模型分析prognosis-related多元的卵巢癌。我们使用一个limma包分析不同表达基因的信使rna的基因表达。截止0.05在这项研究的选择。此外,我们使用R包“生存”“survminer”,“glmnet”和“dplyr”生存的土地。
3所示。结果
3.1。优化PPAR家族基因的候选基因与他们的目标通过整合Platinum-Chemotherapy表达数据和生存的签名
为了获得相关候选基因PPARs和铂化学敏感性,我们收集platinum-chemotherapy OV表达数据的地理数据库(GSE51373 ( )和GSE63885 ( ))并将每个数据集分成chemotherapy-sensitive (GSE51373-18样本,GSE63885-41样本)和chemotherapy-resistant (GSE51373-10样本,GSE63885-34样本)组。与敏感组相比,269度在OV铂敏感。人们越来越认识到PPARs转录监管机构大量细胞功能发挥了关键作用。基于之前的研究,我们收集了143个候选基因从PPAR PPAR-TRGs基因数据库(http://www.ppargene.org/)。只有4 PPAR-TRGs (AP2A2,DOCK4,HSDL2,PDK4269度),与卵巢癌铂化学敏感性有关。随后,我们分析了这四个基因的生存分析通过使用TCGA RNA-Seq卵巢癌患者的临床信息数据库。最后,我们发现,只有上调DOCK4具有显著的临床结果和OV患者的不良预后。我们进行我们的研究流程图(图中描述1)。因此,我们有理由相信DOCK4可能对卵巢癌预后的潜在生物标志物。
3.2。过度的DOCK4预测卵巢癌的预后不良
为了破译的预后价值DOCK4在OV患者,我们探索的表达之间的联系DOCK4和临床结果TCGA病人数据集只有RNA-Seq表达数据( )(图2(一个))。我们发现DOCK4上调与卵巢癌的预后差相关。验证DOCK4在卵巢癌的临床意义,我们使用数组表达式等其他数据集数据( )和RNA-Seq表达数据( )通过使用kaplan meier绘图仪的网络服务器(https://kmplot.com/analysis/)。阵列数据的总体生存分析结果(图2 (b)(图)和RNA-Seq数据2 (c)kaplan meier绘图仪的)表明DOCK4基因上调是卵巢癌患者的不良预后。从不同的数据分析结果表明,基因数DOCK4与更好的临床结果。进行进一步的验证,我们使用其他两个独立军团(家(1992 - 2006),MSKCC(1990 - 2003))从GEO数据库评估DOCK4在OV表达与预后相关,揭示其高程在OV显著与预后差(数字2 (d)和2 (e))。一般来说,的上调DOCK4与操作系统在OV病人。这些结果清楚地表明DOCK4显著表达与卵巢癌和贫穷的结果可能是一个潜在的预后OV生物标志物。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
3.3。的评估DOCK4在Pan-Cancers表达式模式
评估的可能性DOCK4在不同的肿瘤预后标记,我们应用不同的癌组织RNA-Seq TCGA数据集的数据集。kaplan meier绘图仪的网络服务器(https://kmplot.com/analysis/)应用于整体生存分析通过使用RNA-Seq 33肿瘤的表达数据。生存分析结果表明高表达DOCK4基因作为一个潜在的不良预后之间的生物标志物肉瘤(不仅),胃腺癌(STAD),子宫内膜癌和子宫语料库(UCEC)(数据3(一个)- - - - - -3 (c)),而低表达DOCK4基因作为一个潜在的不良预后生物标志物在肾脏肾透明细胞癌(KIRC)和头颈部鳞状细胞癌(HNSC)(数据3 (d)和3 (e))。为了检测DOCK4表达式模式在不同的肿瘤,UALCAN的网络服务器(http://ualcan.path.uab.edu/analysis.html)是用来呈现DOCK4之间的基因表达模式与TCGA RNA-Seq表达数据(图33肿瘤3 (f)),这表明DOCK4卵巢癌的基因没有低表达。此外,与正常组织相比,DOCK4相对upexpressed在许多癌症类型包括光电子能谱,HNSC, KIRC, KIRP, LIHC, PPAD, PCPG, SKCM, STAD,虽然downexpressed BLCA, BRCA,塞斯克,胆固醇,COAD,“绿带运动”,KICH, LUAD, LUSC,马,阅读,不仅,THCA THYM, UCEC(图3 (g))。总之,DOCK4有潜力成为一个将军在许多肿瘤生物标志物。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(g)
3.4。DOCK4表达在等离子体
进一步探索未来的应用DOCK4作为临床预后指标,针对之前所知的事实DOCK4OV组织中高度表达,我们进一步的表达水平测试DOCK4在血液中,发现DOCK4周边血液中可以检测到为分泌蛋白在不同的数据集。此外,DOCK4在中性粒细胞特别丰富(图4),这表明DOCK4可能是分泌蛋白在外周血中发现。
3.5。DOCK4表达与免疫细胞的渗透
自DOCK4主要富集在中性粒细胞,我们有必要研究它与其他免疫细胞的关系。因此,我们之间的关系进行了分析DOCK4表达和免疫细胞浸润的程度OV计时器数据库中。在6类型的免疫细胞包括B细胞、CD4 + T细胞、CD8 + T细胞,中性粒细胞,巨噬细胞和树突细胞,我们发现DOCK4表达弱正相关与CD4 + T细胞浸润的水平,树突细胞浸润,中性粒细胞浸润在OV(图5(一个))。我们进一步发现CD4 + T细胞浸润与OV预后显著相关(图5 (b))。
(一)
(b)
我们研究了OV预后相关性的肿瘤免疫子集,与多个协变量包括年龄,种族,DOCK4表达和肿瘤阶段多变量Cox比例风险模型。我们发现只有变量包括年龄、CD4 + T细胞,树突状细胞,中性粒细胞,巨噬细胞,DOCK4可以包含在模型中(表吗1)。
这表明,DOCK4在相互作用中扮演温和的角色在卵巢癌免疫细胞浸润。当然,还需要进一步的工作来识别的作用DOCK4在卵巢癌免疫活动的监管。
3.6。DOCK4表达与铂治疗卵巢癌细胞系
我们进一步想验证的反应性DOCK4铂治疗体外。46个卵巢癌细胞系与顺铂治疗从GSE47856(数据),我们观察到的变化DOCK4表达水平。我们发现DOCK4OVCA420和FU-OV-1细胞株表达显著抑制cisplatin-treated组与对照组相比(图6)。DOCK4在其他细胞系表达没有明显不同,可能是由于体内体外细胞系和肿瘤之间的不同(S1)。因此,在某种程度上,我们相信DOCK4可能是敏感铂药物的治疗,可以用作某些类型的预后指标OV铂化疗药物的选择。
4所示。讨论
PPARs作为ligand-activated转录因子发挥决定性的葡萄糖和脂质代谢等生物功能。然而,PPAR-TRGs参与铂金化学敏感性和预后仍有待进一步解释。卵巢癌是第五常见的癌症伴随着不良预后相关的5年生存率小于45% (20.]。因此,构建预后的分子签名显示高优先级改善这些患者的治疗。本研究主要集中在照明的角色PPAR-TRGs建立卵巢癌铂化学敏感性和预后的临床应用的分子签名。在这项研究中,确定了4度的候选基因与铂PPAR-TRGs化学敏感性分析chemotherapy-sensitive和chemotherapy-resistant样本。与此同时,我们的研究结果表明,DOCK4Rac的ρGTPase交换因素,与卵巢癌患者的生存负相关,支持先前的报道的异常表达DOCK4一直在与肿瘤的迁移和转移相关的乳腺癌和肺腺癌(21,22]。自DOCK4的一员码头家庭是有针对性的通过PPARs显示与许多癌症协会密切,我们的表达特点DOCK4在24个癌症。结果表明,DOCK4upexpressed在9癌症种类和downexpressed 15种可能是由于的分布和功能吗码头家庭11位成员变量在不同的组织和细胞。这些结果表明,DOCK4可能是一个一般的生物标志物对许多癌症类型。进一步分析表明,生存DOCK4事实上一些癌症类型与预后有关。因此,更需要努力澄清之间的关系码头家庭和癌症的过程。
考虑到DOCK4卵巢癌患者的预后有前途的生物标志物,可能会导致血液中检测到临床治疗,然后我们调查的表达模式DOCK4在血液样本一致DOCK4编码一种分泌蛋白。我们的结果表明,DOCK4可能在卵巢癌患者的外周血中发现。人们普遍认识到,肿瘤浸润淋巴细胞的浸润(尖)一直在积极与预后和铂金化学敏感性有关的癌症,包括卵巢癌(23- - - - - -25]。与癌症的免疫反应的重要性,我们的研究结果进一步证实DOCK4主要富集在中性粒细胞。一些报告已经证实,中性粒细胞参与调节炎症和肿瘤内血管生成的感应。另一方面,大量研究表明,PPARs扮演重要角色在先天免疫和炎症反应参与肿瘤恶化和癌症细胞代谢。特别是,PPARβ/δ也影响proangiogenic效应在几个研究[26]。因此,所扮演的角色DOCK4在中性粒细胞在卵巢癌进展仍有待探索。我们进一步发现的表达DOCK4与CD4 + T细胞的水平渗透,树突细胞浸润,这些卵巢癌患者的中性粒细胞浸润。结合之前的研究,我们的研究结果表明DOCK4PPAR的目标δ有一个手在免疫建设。因此,更多的努力要求揭示的机制DOCK4PPAR的目标δ在卵巢癌患者的免疫细胞,尤其是中性粒细胞。
因为卵巢癌是一种异质性疾病包括一组临床病理的不同肿瘤与遗传特性(27),癌症样本大小应该放大和扩展研究分为不同的群体。此外,其他实验方法体内和体外将被视为描述的监管机制DOCK4在卵巢癌。的其他成员码头家庭可能会进一步探讨卵巢癌的相关研究做出贡献。
5。结论
在这项研究中,我们首先确定了势函数的chemotherapy-sensitive作用DOCK4在卵巢癌中,可能与免疫细胞的渗透。总而言之,DOCK4可能是一个候选人对卵巢癌病人预后生物标志物。的功能和机制DOCK4在卵巢癌需要进一步的研究。
数据可用性
的数据在我们的研究可从相应的作者在合理的请求。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
作者的贡献
千千赵和杰中贡献了同样的工作。
确认
这项研究是由上海人才发展资金的资助项目(2018124)、科技攀登SIPPR基金(没有。上海Shidong PD2017-9),和医院级别项目医院(排名20170036)。
补充材料
文件1:DOCK4表达水平的变化在所有细胞系与顺铂治疗。(补充材料)