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J-GLOBAL ID：201902225412734862   整理番号：19A2827511

トランスクリプトームデータ幹細胞指数のネットワーク分析による膀胱癌における癌幹細胞特性制御のためのバイオマーカーの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Biomarkers for Controlling Cancer Stem Cell Characteristics in Bladder Cancer by Network Analysis of Transcriptome Data Stemness Indices

著者 (5件)： Pan Shen (Department of Radiology, Shengjing Hospital of China Medical University, Shenyang, China) ,  Zhan Yunhong (Department of Urology, Shengjing Hospital of China Medical University, Shenyang, China) ,  Chen Xiaonan (Department of Urology, Shengjing Hospital of China Medical University, Shenyang, China) ,  Wu Bin (Department of Urology, Shengjing Hospital of China Medical University, Shenyang, China) ,  Liu Bitian (Department of Urology, Shengjing Hospital of China Medical University, Shenyang, China)
資料名： Frontiers in Oncology (Web)  (Frontiers in Oncology (Web))
巻： 9  ページ： 613  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7089A  ISSN： 2234-943X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:自己再生と治療抵抗性によって特徴付けられる幹細胞は,膀胱癌(BLCA)において重要な役割を果たす。しかしながら,BLCA幹細胞の維持と増殖を調節する遺伝子はまだ不明である。本研究では,BLCAにおける幹細胞関連遺伝子の発現を特性化することを目的とした。【方法】癌ゲノム地図(TCGA)のmRNA発現ベースの幹細胞指数(mRNAsi)を評価し,腫瘍純度によって修正した。修正mRNAsiを,筋肉浸潤膀胱癌分子サブタイプ,生存分析,病理学的病期分類特性,および一次治療後の転帰に関してさらに分析した。次に,重みづけ遺伝子共発現ネットワーク分析を用いて,関心のあるモジュールと重要な遺伝子を見出した。機能的濃縮分析を行い,モジュールと主要遺伝子を機能的に注釈した。すべての癌における主要遺伝子の発現レベルを,BLCAにおける分子サブタイプを含むOncomineおよび遺伝子発現Omnibus(GEO)データベースを用いて検証した。蛋白質相互作用ネットワークを用いて上流遺伝子を同定し,遺伝子間の関係を蛋白質と転写レベルで分析した。結果:mRNAsiは癌組織で有意に上方制御された。BLCAにおける修正mRNAsiは,腫瘍ステージが増加するにつれて増加し,T3が最も高い幹細胞特性を有していた。より低い修正mRNAsiスコアは,より良い全体的生存と治療結果を持った。興味と重要な遺伝子のモジュールを,トポロジー的重なり測定クラスタリング結果と包含基準に基づいて決定した。13の主要遺伝子(AURKA,BUB1B,CDCA5,CDCA8,KIF11,KIF18B,KIF2C,KIF1,KPNA2,NCAPG,NEK2,NUSAP1,およびRacGAP1)について,細胞増殖に関連する遺伝子オントロジー用語(例えば有糸分裂核分裂,紡錘体および微小管結合)を測定した。それらの発現はBLCAの病理学的ステージによって異ならず,これらの遺伝子は多くのタイプの癌において明らかに過剰発現した。GEOデータベースにおいて,13の重要な遺伝子の発現レベルは,管腔およびそのサブタイプにおけるより高い幹細胞特性を有する基礎サブタイプにおいてより高かった。AURKBとPLK1は他の重要な遺伝子の上流に調節される可能性があり,重要な遺伝子は互いに強く相関していることがわかった。本研究で同定された13の重要な遺伝子は,BLCA幹細胞の維持において重要な役割を果たすことが分かった。上流遺伝子AURKBとPLK1の制御は,BLCAの治療に応用できる可能性がある。これらの遺伝子は,BLCAの幹細胞特性を阻害するための治療標的として作用する可能性がある。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  腫瘍細胞 ,  *バイオマーカー ,  有糸分裂 ,  浸潤 ,  遺伝子 ,  データベース ,  位相幾何学 ,  *幹細胞 ,  紡錘体 ,  *ネットワーク ,  細胞増殖 ,  *膀胱腫瘍 ,  遺伝子発現 ,  タンパク質

著者キーワード (6件)： 膀胱癌 ,  癌細胞幹細胞性 ,  WGCNA ,  MRNASI ,  TCGA ,  バイオマーカー

分類 (1件)： 腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N)

引用文献 (26件)：

• Kamat AM, Hahn NM, Efstathiou JA, Lerner SP, Malmstrom PU, Choi W, et al. Bladder cancer. Lancet. (2016) 388:2796-810. doi: 10.1016/S0140-6736(16)30512-8
• Aghaalikhani N, Rashtchizadeh N, Shadpour P, Allameh A, Mahmoodi M. Cancer stem cells as a therapeutic target in bladder cancer. J Cell Physiol. (2019) 234:3197-206. doi: 10.1002/jcp.26916
• Malta TM, Sokolov A, Gentles AJ, Burzykowski T, Poisson L, Weinstein JN, et al. Machine learning identifies stemness features associated with oncogenic dedifferentiation. Cell. (2018) 173:338-54.e15. doi: 10.1016/j.cell.2018.03.034
• Langfelder P, Horvath S. WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis. BMC Bioinformatics. (2008) 9:559. doi: 10.1186/1471-2105-9-559
• Giulietti M, Occhipinti G, Righetti A, Bracci M, Conti A, Ruzzo A, et al. Emerging biomarkers in bladder cancer identified by network analysis of transcriptomic data. Front Oncol. (2018) 8:450. doi: 10.3389/fonc.2018.00450

タイトルに関連する用語 (8件)： トランスクリプトーム ,  幹細胞 ,  指数 ,  ネットワーク分析 ,  膀胱癌 ,  癌幹細胞 ,  バイオマーカー ,  同定