БІОІНФОРМАТИЧНИЙ АНАЛІЗ ОСОБЛИВОСТЕЙ ЕКСПРЕСІЇ ГЕНІВ ІНСУЛІНОВОГО СИГНАЛЬНОГО ШЛЯХУ У ПАЦІЄНТОК З РАКОМ МОЛОЧНОЇ ЗАЛОЗИ
DOI:
https://doi.org/10.15407/oncology.2025.04.217Ключові слова:
рак молочної залози, метаболічний синдром, інсуліновий сигнальний шлях, IGF1R, INSR, біоінформатичний аналізАнотація
Метаболічний синдром (МетС) виступає вагомим фактором ризику розвитку та прогнозу раку молочної залози (РМЗ), проте молекулярні механізми цього впливу потребують уточнення, зокрема роль рецепторів інсулінової осі. Мета: виконати біоінформатичний аналіз особливостей експресії та визначити функціональні взаємозв’язки генів інсулінового сигнального шляху (INSR та IGF1R) у пацієнток з РМЗ. Об’єкт і методи: аналіз експресії мРНК проводили з використанням веб-платформи GEPIA2 на основі даних TCGA та GTEx. Оцінку прогностичної значущості здійснювали за допомогою ресурсу Kaplan–Meier Plotter. Результати: встановлено, що розвиток РМЗ супроводжується достовірною гіперекспресією IGF1R, яка асоційована з люмінальними (А та Б) підтипами пухлин, тоді як рівень експресії INSR залишається стабільним. Виявлено, що високий рівень експресії генів обох рецепторів корелює з кращими результатами безрецидивної виживаності, що може виступати додатковим прогностичним маркером РМЗ. Висновки: експресії мРНК генів IGF1R та INSR належить важливе значення в розвитку та прогресії РМЗ. Попри їх протективну роль на ранніх етапах, наявність метаболічних порушень може модулювати їхню активність, що необхідно враховувати реалізовуючи персоніфікований підхід у лікуванні РМЗ.
Посилання
Obeidat AA, Ahmad MN, Ghabashi MA, et al. Developmental trends of metabolic syndrome in the past two decades: a narrative review. J Clin Med 2025; 14 (7): 2402. https://doi.org/10.3390/jcm14072402.
Akter S, Akhter H, Chaudhury HS, et al. Dietary carbohydrates: pathogenesis and potential therapeutic targets to obesity-associated metabolic syndrome. BioFactors 2022; 48 (5): 1036–59. https://doi.org/10.1002/biof.1876.
Lin PH, Laliotis G. The present and future of clinical management in metastatic breast cancer. J Clin Med 2022; 11 (19): 5891. https://doi.org/10.3390/jcm11195891.
Dong S, Wang Z, Shen K, Chen X. Metabolic syndrome and breast cancer: prevalence, treatment response, and prognosis. Front Oncol 2021; 11: 629-666. https://doi.org/10.3389/fonc.2021.629666.
De Santi M, Annibalini G, Marano G, et al. Association between metabolic syndrome, insulin resistance, and IGF-1 in breast cancer survivors of DIANA-5 study. J Cancer Res Clin Oncol 2023; 149 (11): 8639–48. https://doi.org/10.1007/s00432-023-04755-6.
Nussinov, R., Yavuz, B.R. & Jang, H. Molecular principles underlying aggressive cancers. Sig Transduct Target Ther 2025; 10 (42). https://doi.org/10.1038/s41392-025-02129-7
Le TKC, Dao XD, Nguyen DV, et al. Insulin signaling and its application. Front Endocrinol (Lausanne) 2023; 14: 1226655. https://doi.org/10.3389/fendo.2023.1226655.
Abedi-Gaballu F, Kamal Kazemi E, Salehzadeh SA, et al. Metabolic Pathways in Breast Cancer Reprograming: An Insight to Non-Coding RNAs. Cells 2022; 11 (19): 2973. https://doi.org/10.3390/cells11192973
Saltiel AR. Insulin signaling in health and disease. J Clin Invest 2021; 131 (1): e142241. https://doi.org/10.1172/JCI142241.
Nagao H, Cai W, Wewer Albrechtsen NJ, et al. Distinct signaling by insulin and IGF-1 receptors and their extra- and intracellular domains. Proc Natl Acad Sci USA 2021; 118 (17): e2019474118. https://doi.org/10.1073/pnas.2019474118.
Kim J. In silico analysis of differentially expressed genesets in metastatic breast cancer identifies potential prognostic biomarkers. World J Surg Oncol 2021; 19 (1): 188. https://doi.org/10.1186/s12957-021-02301-7.
Buchynska L, Glushchenko N, Yurchenko N. Bioinformatic analysis of molecular features of endometrial and breast cancer associated with ESR1. Oncology 2023; 25 (4): 269–76. https://doi.org/10.15407/oncology.2023.04.269.
