Regulační síť kompetitivně interagujících RNA a účinnost radioterapie u nádorů rekta

Download PDF English version

Authors: D. S. Kutilin; M. A. Gusareva; N. G. Kosheleva; O. I. Kit
Authors‘ workplace: National Medical Research Centre for Oncology, Russian Federation, Rostov-on-Don
Published in: Klin Onkol 2022; 35(4): 297-306
Category: Original Articles
doi: https://doi.org/10.48095/ccko2022297

Overview

Východiska: V současné době dosahuje efektivita radioterapie u nádorů rekta přijatelné úrovně pouze u malého počtu pacientů (mají kompletní klinickou odpověď), což je spojeno se vznikem radiorezistence maligních buněk. Komplexní studie, která integruje různé epigenetické parametry, by vysvětlila řadu molekulárních mechanizmů radiorezistence rektálních nádorových buněk a identifikovala seznam nových biomarkerů. V posledním desetiletí byla pomocí vysoce výkonného sekvenování prokázána existence regulační sítě kompetitivně interagujících RNA, skládající se z dlouhých nekódujících RNA, mikroRNA a mRNA. Cíl: Cílem studie bylo analyzovat rysy fungování regulační sítě kompetitivně interagujících RNA u pacientů s karcinomem rekta, kteří jsou radiorezistentní a citliví na radioterapii. Materiál a metody: Studie byla provedena na 500 pacientech s diagnózou karcinomu rekta. Radioterapie byla prováděna na lineárním urychlovači částic Novalis TX podle standardního protokolu (jednorázová fokální dávka 2,4 Gy, celková fokální dávka 54,0 Gy). Preparáty celkové RNA byly izolovány z párových bioptických fragmentů podmíněně normálních a nádorových tkání rekta (získaných videokolonoskopií). Relativní množství transkriptů mRNA, microRNA a lncRNA bylo hodnoceno metodou RT-qPCR. Bioinformatická analýza byla použita ke stanovení pravděpodobnosti potenciálních interakcí mezi zkoumanou mRNA, mikroRNA a lncRNA. Ukázalo se, že účinnost radioterapie závisí na úrovni exprese mikroRNA (miRNA-195-5p; miRNA-4257; miRNA-5187-5p; miRNA-149-5p; miRNA-138 -1-3p; miRNA-6798-5p; miRNA-6819-5p; miRNA-4728-5p; miRNA-1249-5p; miRNA-557; miRNA-1273h-5p; miRNA-6737-5p; miRNA-6808-5p; miRNA-3202; miRNA-5195-3p; miRNA-130b-3p) a lncRNA (XIST, HELLPAR, NEAT1 HELLPAR, NEAT1, AC008124.1, LINC01089, LINC01547 a VASH1-AS1), které regulují systém opravy DNA (H2AX a RBBP8) a apoptózu (BCL2). Závěr: Komplexní studium vlastností regulační sítě kompetitivně interagujících RNA a účinnosti radioterapie u nádorů rekta umožnilo stanovit mechanizmy vzniku radiorezistence a její prediktory.

Klíčová slova:

karcinom rekta – dlouhé nekódující RNA – apoptóza – genová exprese – mikro-RNA – reparace DNA – účinnost radioterapie – síť kompetitivně interagujících RNA

Sources

1. Sung H, Ferlay J, Siegel RL et al. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin 2021; 71 (3): 209–249. doi: 10.3322/caac.21 660.

2. Feeney G, Sehgal R, Sheehan M et al. Neoadjuvant radiotherapy for rectal cancer management. World J Gastroenterol 2019; 25 (33): 4850–4869. doi: 10.3748/wjg.v25.i33.4850.

3. Wang L, Cho KB, Li Y et al. Long noncoding RNA (lncRNA) -mediated competing endogenous RNA networks provide novel potential biomarkers and therapeutic targets for colorectal cancer. Int J Mol Sci 2019; 20 (22): 5758. doi: 10.3390/ijms20225758.

4. Novikova IA, Timoshkina NN, Kutilin DS. Differential microRNA expression in tumor and normal colon tissues. Yakut Med J 2020; 4 (72): 74–82.

5. Cao C, Zhang T, Zhang D et al. The long noncoding RNA, SNHG6-003, functions as a competing endogenous RNA to promote the progression of hepatocellular carcinoma. Oncogene 2017; 36 (8): 1112–1122. doi: 10.1038/onc.2016.278.

6. Bailerley OA, Gareev IF, Pavlov VN et al. Exosomal long noncoding RNAs as biomarkers and therapeutic targets in cancer. Creative Surg Oncol 2019; 9 (4): 297–304. doi: 10.24060/2076-3093-2019-9-4-297-304.

7. Liu Q, Deng J, Wei X et al. Integrated analysis of competing endogenous RNA networks revealing five prognostic biomarkers associated with colorectal cancer. J Cell Biochem 2019; 120 (7): 11256. doi: 10.1002/jcb.28403.

8. Tang F, Lu Z, Wang J et al. Competitive endogenous RNA (ceRNA) regulation network of lncRNAs, miRNAs, and mRNAs in Wilms tumour. BMC Med Genomics 2019; 12 (1): 194. doi: 10.1186/s12920-019-0644-y.

9. Babaei M, Jansen L, Balavarca Y et al. Neoadjuvant therapy in rectal cancer patients with clinical stage II to III across European countries: variations and outcomes. Clin Colorectal Cancer 2018; 17 (1): e129–e142. doi: 10.1016/j.clcc.2017.09.002.

10. Mandard AM, Dalibard F, Mandard JC et al. Pathologic assessment of tumor regression after preoperative chemoradiotherapy of esophageal carcinoma. Clinicopathologic correlations. Cancer 1994; 73 (11): 2680–2686. doi: 10.1002/1097-0142 (19940601) 73: 11<2680:: aid-cncr2820731105>3.0.co; 2-c.

11. Kutilin DS. Regulation of gene expression of cancer/testis antigens in colorectal cancer patients. Mol Biol 2020; 54 (4): 580–595. doi: 10.31857/S0026898420040096.

12. Balcells I, Cirera S, Busk PK. Specific and sensitive quantitative RT-PCR of miRNAs with DNA primers. BMC Biotechnol 2011; 11 (1): 70. doi: 10.1186/1472-6750-11-70.

13. Krishnan A, Zhang R, Yao V et al. Genome-wide prediction and functional characterization of the genetic basis of autism spectrum disorder. Nat Neurosci 2016; 19 (11): 1454–1462. doi: 10.1038/nn.4353.

14. Ding J, Li X, Hu H. TarPmiR: a new approach for microRNA target site prediction. Bioinformatics 2016; 32 (18): 2768–2775. doi: 10.1093/bioinformatics/btw 318.

15. Backes C, Khaleeq QT, Meese E et al. miEAA: microRNA enrichment analysis and annotation. Nucleic Acids Res 2016; 44 (W1): W110–116. doi: 10.1093/nar/gkw 345.

16. Urbańska K, Orzechowski A. Unappreciated role of LDHA and LDHB to control apoptosis and autophagy in tumor cells. Int J Mol Sci 2019; 20 (9): 2085. doi: 10.3390/ijms20092085.

17. Scully R, Xie A. Double strand break repair functions of histone H2AX. Mutat Res 2013; 750 (1–2): 5–14. doi: 10.1016/j.mrfmmm.2013.07.007.

18. Abdelsattar ZM, Wong SL, Regenbogen SE et al. Colorectal cancer outcomes and treatment patterns in patients too young for average-risk screening. Cancer 2016; 122 (6): 929–934. doi: 10.1002/cncr.29716.