Badanie proteomiczne 2002 guzów identyfikuje 11 molekularnych podtypów wszystkich nowotworów w 14 typach nowotworów

Aby ułatwić zapytania na poziomie genów danych z ponad 10 000 sekwencji transkryptomicznych pacjentów z rakiem i danych proteomicznych od 2000 pacjentów, naukowcy opracowali łatwą w użyciu platformę internetową do analizy danych dotyczących raka o nazwie Olkan. Nowe badanie, w którym przeanalizowano poziomy białka w 2002 guzach pierwotnych z 14 typów nowotworów tkankowych, zidentyfikowało 11 różnych podtypów molekularnych, dostarczając systematycznej wiedzy, która znacznie rozszerza przeszukiwalną internetową bazę danych, która stała się platformą do analizy danych dotyczących raka. cały świat.

The Uniwersytet Alabama w Birmingham Portal Analizy Danych o Raku, lub Olkan, został opracowany i wydany do użytku publicznego w 2017 r. jako łatwy w użyciu portal do kompleksowej analizy danych omicznych raka, w tym transkryptomiki, epigenetyki i proteomiki. Projekt UALCAN otrzymał prawie 920 000 wizyt terenowych od badaczy z ponad 100 krajów i był cytowany ponad 2750 razy.

„UALCAN to próba rozpowszechniania kompleksowych danych na temat raka wśród naukowców i klinicystów w łatwym w użyciu formacie do znajdowania i znajdowania igieł w stogu siana” – powiedział. Sooryanarayana Varamballlydr hab., profesor Ligi Państw Arabskich Zakład Patologii Zakład Patologii Molekularnej i Komórkowej oraz dyrektor Programu Badań Onkologicznych na Uniwersytecie w Abu Dhabi. „Wykrywanie, diagnozowanie, leczenie, leczenie i badania raka wymagają globalnego wysiłku zespołowego, a uświadomienie sobie ogromnej ilości danych wymaga sposobu na analizę i interpretację tych danych”.

Rak jest chorobą złożoną, a jej inicjacja, progresja, przerzuty i przerzuty do odległych narządów pociągają za sobą dynamiczne zmiany molekularne w każdym typie nowotworu. Poszczególni pacjenci z rakiem wykazują różnice poza niektórymi typowymi zdarzeniami genomowymi.

W nowym badaniu Varamballly pracował z wieloletnim współpracownikiem Czad CreightonMD, Baylor College of Medicine, Houston, Teksas. kreton led protium nauka, opublikowanym w Nature Communications, „Proteogenomowa charakterystyka nowotworów ludzkich z 2002 r. ujawnia podtypy molekularne raka i powiązane szlaki”. Obejmuje to dwa wczesne badania nad białkami opublikowane w 2019 i 2021 roku.

Wcześniej zespół przeprowadził analizę transkrypcji RNA i dostarczył dane naukowcom za pośrednictwem UALCAN, aby zidentyfikować szlaki wykorzystywane przez wiele form raka w celu wspomagania wzrostu, rozprzestrzeniania się i agresywności. W ramach ostatnich badań zespół przeprowadził i uwzględnił analizę proteomiczną na dużą skalę. Dane i wyniki dostarczają nowych pomysłów na dalsze badania i możliwe interwencje terapeutyczne.

Białko jest uzupełnieniem białek eksprymowanych w komórce lub tkance i może być określane ilościowo dzięki najnowszym postępom technologicznym w spektrometrii mas. W komórkach DNA wytwarza mRNA, a mRNA białko, procesy znane jako centralna zasada biologii molekularnej. Białka są głównymi funkcjonalnymi częściami komórek i są niezbędne w metabolizmie komórkowym, budowie, wzroście, sygnalizacji i ruchu.

Nowotwory reprezentowane w zestawie danych proteomicznych UALCAN obejmują raka piersi, jelita grubego, żołądka, glejaka wielopostaciowego, głowy i szyi, wątroby, gruczolakoraka płuc, płaskonabłonkowego raka płuca, jajnika, trzustki, mózgu u dzieci, prostaty, nerek i macicy. Liczba guzów w każdym typie nowotworu w badaniu wahała się od 76 do 230, średnio 143. Co ciekawe, podtypy oparte na ogólnych białkach nowotworowych, które stwierdzono w bieżącym badaniu, przecinają linie nowotworowe.

Zbiorczy zbiór danych proteomicznych pochodził z 17 indywidualnych badań. Dla większości tych guzów dostępne były dane zgodne z multi-omią, w tym poziomy mRNA, małe mutacje somatyczne DNA, insercje/delecje i zmiany liczby kopii somatycznego DNA.

Ogólnie rzecz biorąc, naukowcy odkryli, że ekspresja białek genów w guzach szeroko koreluje z odpowiednimi poziomami mRNA lub zmianami liczby kopii. Było jednak kilka godnych uwagi wyjątków.

Sooryanarayana Varamballly Zidentyfikowali 11 odrębnych podtypów opartych na białkach przecinających się – zwanych s1 do s11 – które mogą zapewnić wgląd w szlaki i rozregulowane procesy w guzach, które powodują, że stają się rakowe. Każdy podtyp obejmował kilka typów nowotworów tkankowych, chociaż podtyp s11 był specyficzny dla guzów mózgu, obejmujących glejaki wielopostaciowe i dziecięce guzy mózgu.

Każdy podtyp wyrażał określone klasy genów, z których niektóre były wcześniej obserwowane w poprzednim, mniej wszechstronnym badaniu proteomicznym. Trzy podtypy wykazały nowe klasy genów: podtyp s7 z genami „kierowania osią” i „splatania crimp”, podtyp s10 z genami „naprawy DNA” i „regulacji chromatyny” oraz podtyp s11 z „zaciskiem” i „rozgałęzieniem” i „ geny aksonów.

Na poziomie DNA badanie wyszczególniło różnice między podtypami białkowymi w całkowitej liczbie kopii genów a mutacjami somatycznymi w podtypach związanych z wyższą aktywnością szlaku, jak wywnioskowano na podstawie danych proteomicznych lub transkrypcyjnych.

„Wyniki naszych badań zapewniają ramy do zrozumienia krajobrazu molekularnego nowotworów na poziomie białka w celu integracji i porównania danych z innymi korelatami molekularnymi nowotworów” – powiedział Varamballi. Powiązane zestawy danych i powiązania na poziomie genów stanowią zasoby dla społeczności naukowej, w tym pomagają zidentyfikować geny kandydujące do badań funkcjonalnych i dalszego rozwoju kandydatów jako markerów diagnostycznych lub celów terapeutycznych dla określonego podzbioru nowotworów.

Co więcej, badanie to potwierdza pogląd, że kompleksowy przegląd nowotworów jest konieczny na poziomie białka, mimo że profilowanie ekspresji guzów było w przeszłości ograniczone do poziomu transkryptów RNA. Wiele analiz na stale rozwijającej się platformie analizy danych dotyczących raka opiera się na prośbach użytkowników lub ekspertów, a zespół jest wdzięczny za wsparcie i zachętę naukowców, którzy korzystają z tej platformy do dokonywania odkryć, które mają znaczenie w badaniach nad rakiem”.

Niektóre z dużych zbiorów danych UAB są generowane przez konsorcja, takie jak The Cancer Genome Atlas lub TCGAKonsorcjum ds. Klinicznej Analizy Proteomicznej Nowotworu lub CPTACz Narodowego Instytutu Raka.

Dokładne ukierunkowanie na raka wymaga identyfikacji indywidualnych lub specyficznych dla podklasy zmian genomowych i molekularnych. Aby pomóc badaczom raka w przeprowadzaniu różnych analiz danych w celu lepszego zrozumienia tych dużych zbiorów danych, Darshan Shimoga ChandrashkarTo on kierował rozwojem portalu UALCAN pod kierownictwem Varamballly. Aktualizacje tego stale rozwijającego się portalu zostały niedawno opublikowane w Guzy.

Inicjatywa UALCAN i jej ciągły rozwój obejmuje wkład zespołu ekspertów, w tym bioinformatyków, informatyków, statystyków, biologów onkologicznych, patologów i onkologów. „To oparte na współpracy naukowe podejście do wzmocnienia globalnego zespołu badawczego zajmującego się rakiem w leczeniu raka” – powiedział Varamballi.

Wsparcie pochodziło z przyznanych przez National Institutes of Health CA125123 i CA118948 oraz z grantu W81XWH-19-1-0588 Departamentu Obrony USA.

Współautorami tego badania są Yiqun Zhang i Fengju Chen, Baylor College of Medicine oraz Chandrashekar, Department of Pathology na UAB Department of Molecular and Cellular Pathology.

Patologia to dział w Marnix E. Szkoła Medyczna Hersink w UAB. Varamballly jest wielkim naukowcem w Kompleksowe Centrum Onkologii O’Neill i Instytut Informatyki w UAB i jest współdyrektorem Biologia raka Studia podyplomowe z nauk biomedycznych na Uniwersytecie w Abu Dhabi. Zajmuje stanowisko adiunkta w Centrum Patologii Transformacyjnej Michigan na Uniwersytecie Michigan w Ann Arbor.