БІОІНФОРМАТИЧНИЙ АНАЛІЗ МОЛЕКУЛЯРНИХ ОСОБЛИВОСТЕЙ РАКУ ЕНДОМЕТРІЮ ТА МОЛОЧНОЇ ЗАЛОЗИ, АСОЦІЙОВАНИХ З ESR1
DOI:
https://doi.org/10.15407/oncology.2023.04.269Ключові слова:
рак ендометрію, рак молочної залози, ESR1, біоінформатичні бази даних, експрсеія генів на рівні мРНК та білкаАнотація
Мета: оцінити патерн експресії генів, асоційованих з ESR1 у прогресії раку ендометрію і молочної залози. Об’єкт і методи: білок-білкові взаємодії, асоційовані з ESR1 у раку ендометрію (РЕ) та молочної залози (РМЗ) оцінено на основі бази даних STRING v. 12.0. З використанням інтерактивних баз даних GEPIA2 та UALCAN досліджено експресію генів, які асоційовані з ESR1 у РЕ і РМЗ на рівні мРНК та білка, відповідно. Результати: визначено гени (score > 0,9), що асоційовані з ESR1, як у пухлинних клітинах РЕ, так і РМЗ (SRC, CCND1, TP53, PGR, FN1, HIF1A, AKT1). Встановлено, що низькі значення експресії мРНК CCND1, PGR та високі SRC, FN1 у РЕ і РМЗ асоціюються із несприятливим прогнозом перебігу цих онкопатологій. Показано, що нижча 5-річна виживаність для хворих на РЕ спостерігається при більш низькій експресії TP53, тоді як для хворих на РМЗ при більш високій експресії такого показника. Висновки: на основі прогностичного моделювання визначені взаємодії досліджених генів, асоційованих з ESR1. Оцінено їх експресію на рівнях білків і мРНК в РЕ і РМЗ, що пов’язана з прогресуванням цих форм раку. Такий біоінформатичний аналіз є теоретичним підгрунтям для подальшої валідації панелі потенційних біомаркерів як інформативних прогностичних показників, що асоційовані з особливостями онкогенезу тканин ендометрію і молочної залози.
Посилання
Miki Y. New insights into breast and endometrial cancers. Cancers (Basel) 2020; 12 (9): 2595. doi: 10.3390/cancers12092595.
Rodriguez AC, Blanchard Z, Maurer KA, Gertz J. Estrogen signaling in endometrial cancer: a key oncogenic pathway with several open questions. Horm Cancer 2019; 10 (2–3): 51–63. doi: 10.1007/s12672-019-0358-9.
Englert-Golon M, Andrusiewicz M, Żbikowska A, et al. Altered expression of ESR1, ESR2, PELP1 and c-SRC genes is associated with ovarian cancer manifestation. Int J Mol Sci 2021; 22 (12): doi: 10.3390/ijms22126216.
Chen J, Cai Y, Xu R, et al. Identification of four hub genes as promising biomarkers to evaluate the prognosis of ovarian cancer in silico. Cancer Cell Int 2020; 20: 270. doi: 10.1186/s12935-020-01361-1.
Coll-de la Rubia E, Martinez-Garcia E, Dittmar G, et al. In silico approach for validating and unveiling new applications for prognostic biomarkers of endometrial cancer. Cancers (Basel) 2021; 13 (20): doi: 10.3390/cancers13205052.
Kim J. In silico analysis of differentially expressed genesets in metastatic breast cancer identifies potential prognostic biomarkers. World J Surg Oncol 2021; 19: 188. doi: 10.1186/s12957-021-02301-7.
Shao C, Wang R, Kong D, et al. Identification of potential core genes in gastric cancer using bioinformatics analysis. J Gastrointest Oncol 2021; 12 (5): 2109– doi: 10.21037/jgo-21-628.
Szklarczyk D, Gable AL, Nastou KC, et al. The STRING database in 2021: customizable protein–protein networks, and functional characterization of user-uploaded gene/measurement sets. Nucleic Acids Res 2021; 49: D605–D612. doi: 10.1093/nar/gkaa1074.
Persson E, Castresana-Aguirre M, Buzzao D, et al. FunCoup 5: functional association networks in all domains of life, supporting directed links and tissue-specificity. J Mol Biol 2021; 433 (11): doi: 10.1016/j.jmb.2021.166835.
Kim CY, Baek S, Cha J, et al. HumanNet v3: an improved database of human gene networks for disease research. Nucleic Acids Res 2022; 50: D632–D639. doi: 10.1093/nar/gkab1048.
Kamburov A, Herwig R. ConsensusPathDB 2022: molecular interactions update as a resource for network biology. Nucleic Acids Res 2022; 50: D587–D595. doi: 10.1093/nar/gkab1128.
Franz M, Rodriguez H, Lopes C, et al. GeneMANIA update 2018. Nucleic Acids Res 2018; 46 (W1): W60–W64. doi: 10.1093/nar/gky311.
Greene CS, Krishnan A, Wong AK, et al. Understanding multicellular function and disease with human tissue-specific networks. Nat Genet 2015; 47 (6): 569– doi: 10.1038/ng.3259.
Kotlyar M, Pastrello C, Ahmed Z, et al. IID 2021: towards context-specific protein interaction analyses by increased coverage, enhanced annotation and enrichment analysis. Nucleic Acids Res 2022; 50 (D1): D640– doi: 10.1093/nar/gkab1034.
Wong AK, Krishnan A, Troyanskaya OG. GIANT 2.0: genome-scale integrated analysis of gene networks in tissues. Nucleic Acids Res. 2018; 46 (W1): W65–W70. doi: 10.1093/nar/gky408.
Sahoo SS, Zhang XD, Hondermarck H, Tanwar PS. The emerging role of the microenvironment in endometrial cancer. Cancers (Basel) 2018; 10 (11): 408. doi: 10.3390/cancers10110408.
Zarrilli G, Businello G, Dieci MV, et al. The tumor microenvironment of primitive and metastatic breast cancer: implications for novel therapeutic strategies. Int J Mol Sci 2020; 21 (21): 8102. doi: 10.3390/ijms21218102.
Kunc M, Popęda M, Biernat W, Senkus E. Lost but not least-novel insights into progesterone receptor loss in estrogen receptor-positive breast cancer. Cancers (Basel) 2021; 13 (19): doi: 10.3390/cancers13194755.
Vella V, De Francesco EM, Lappano R, et al. Microenvironmental determinants of breast cancer metastasis: focus on the crucial interplay between estrogen and insulin/insulin-like growth factor signaling. Front Cell Dev Biol 2020; 8: doi: 10.3389/fcell.2020.608412.
Khatpe AS, Adebayo AK, Herodotou CA, et al. Nexus between PI3K/AKT and estrogen receptor signaling in breast cancer. Cancers (Basel) 2021; 13 (3): 369. doi: 10.3390/cancers13030369.
Manavathi B, Samanthapudi VS, Gajulapalli VN. Estrogen receptor coregulators and pioneer factors: the orchestrators of mammary gland cell fate and development. Front Cell Dev Biol 2014; 2: 34. doi: 3389/fcell.2014.00034.
Yu K, Huang ZY, Xu XL, et al. Estrogen receptor function: impact on the human endometrium. Front Endocrinol (Lausanne) 2022; 13: doi: 10.3389/fendo.2022.827724.
Hou X, Zhao M, Wang T, Zhang G. Upregulation of estrogen receptor mediates migration, invasion and proliferation of endometrial carcinoma cells by regulating the PI3K/AKT/mTOR pathway. Oncol Rep 2014; 31: 1175–82. doi: 10.3892/or.2013.2944.
Kim JJ, Kurita T, Bulun SE. Progesterone action in endometrial cancer, endometriosis, uterine fibroids, and breast cancer. Endocr Rev 2013; 34 (1): 130–62. doi: 10.1210/er.2012-1043.
Parise CA, Bauer KR, Brown MM, Caggiano V. Breast cancer subtypes as defined by the estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and the human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) among women with invasive breast cancer in California, 1999-2004. Breast J 2009; 15 (6): 593–602. doi: 10.1111/j.1524-4741.2009.00822.x.
Backes FJ, Walker CJ, Goodfellow PJ, et al. Estrogen receptor-alpha as a predictive biomarker in endometrioid endometrial cancer. Gynecol Oncol 2016; 141 (2): 312–7. doi: 10.1016/j.ygyno.2016.03.006.
Li N, Jiang P, Huang Y, et al. Estrogen receptor- and progesterone receptor-positive thresholds in predicting the recurrence of early low-risk endometrial cancer. Clin Med Insights Oncol 2022; 16: 11795549221103200. doi: 10.1177/11795549221103200.
Jeffreys SA, Becker TM, Khan S, et al. Prognostic and predictive value of CCND1/cyclin D1 amplification in breast cancer with a focus on postmenopausal patients: a systematic review and meta-analysis. Front Endocrinol (Lausanne) 2022; 13: 895729. doi: 10.3389/fendo.2022.895729.
Ortiz AB, Garcia D, Vicente Y, et al. Prognostic significance of cyclin D1 protein expression and gene amplification in invasive breast carcinoma. PLoS One 2017; 12 (11): e0188068. doi: 10.1371/journal.pone.0188068.
Ramos-García P, González-Moles MÁ, Ayén Á, et al. Predictive value of CCND1/cyclin D1 alterations in the malignant transformation of potentially malignant head and neck disorders: Systematic review and meta-analysis. Head Neck 2019; 41 (9): 3395–407. doi: 10.1002/hed.25834.
Iurchenko NP, Glushchenko NM, Buchynska LG. Assessment of DNA status and peculiarities of expression of cyclins D1, E and transcription factor E2F1 in cells of epithelial endometrial tumors. Oncology 2019; 21 (3): 230–7. doi: 10.32471/oncology.2663-7928.t-21-3-2019-g.7783 (in Ukrainian).
Mohanty A, Sandoval N, Das M, et al. CCND1 mutations increase protein stability and promote ibrutinib resistance in mantle cell lymphoma. Oncotarget 2016; 7 (45): 73558–72. doi: 10.18632/oncotarget.12434.
Xie M, Zhao F, Zou X, et al. The association between CCND1 G870A polymorphism and colorectal cancer risk: a meta-analysis. Medicine (Baltimore) 2017; 96 (42): e doi: 10.1097/MD.0000000000008269.
Siraj AK, Parvathareddy SK, Annaiyappanaidu P, et al. High expression of cyclin D1 is an independent marker for favorable prognosis in middle eastern breast cancer. Onco Targets Ther 2021; 14: 3309–18. doi: 10.2147/OTT.S309091.
Luo J, Zou H, Guo Y, et al. SRC kinase-mediated signaling pathways and targeted therapies in breast cancer. Breast Cancer Res 2022; 24 (1): 99. doi: 10.1186/s13058-022-01596-y.
Elsberger B. Translational evidence on the role of Src kinase and activated Src kinase in invasive breast cancer. Crit Rev Oncol Hematol 2014; 89: 343–51. doi: 10.1016/j.critrevonc.2013.12.009.
Hu Y, Wu A-Y, Xu C, et al. MicroRNA-449a inhibits tumor metastasis through AKT/ERK1/2 inactivation by targeting steroid receptor coactivator (SRC) in endometrial cancer. J Cancer 2019; 10 (2): 547–55. doi: 10.7150/jca.27748.
Rasti M, Arabsolghar R, Khatooni Z, Mostafavi-Pour Z. P53 binds to estrogen receptor 1 promoter in human breast cancer cells. Pathology & Oncology Research 2012; 18 (2): 169–75. doi: 10.1007/s12253-011-9423-6.
Berger C, Qian Y, Chen X. The p53-estrogen receptor loop in cancer. Curr Mol Med 2013; 13: 1229–40. doi: 10.2174/15665240113139990065.
Wang Y, Ma X, Wang Y, et al. Comparison of different scoring systems in the assessment of estrogen receptor status for predicting prognosis in endometrial cancer. Int J Gynecol Pathol 2019; 38 (2): 111– doi: 10.1097/PGP.0000000000000490.
Angus L, Beije N, Jager A, et al. ESR1 mutations: Moving towards guiding treatment decisionmaking in metastatic breast cancer patients. Cancer Treat Rev 2017; 52: 33–40. doi: 10.1016/j.ctrv.2016.11.001.
Yano M, Ito K, Yabuno A, et al. Impact of TP53 immunohistochemistry on the histological grading system for endometrial endometrioid carcinoma. Mod Pathol 2019; 32 (7): 1023–31. doi: 10.1038/s41379-019-0220-1.
Zhang XX, Luo JH, Wu LQ. FN1 overexpression is correlated with unfavorable prognosis and immune infiltrates in breast cancer. Front Genet 2022; 13: 913659. doi: 10.3389/fgene.2022.913659.
