Duboko sekvencioniranje želučanog karcinoma otkriva somatske mutacije relevantne za personalizirane medicine

Deep sekvencioniranje želučanog karcinoma otkriva somatske mutacije relevantne za personaliziranu medicinu pregled apstraktne pregled Pozadina
Globalno, rak želuca je drugi najčešći uzrok raka povezanih smrti , s većinom zdravstvenog tereta snosi gospodarski manje razvijenih zemalja.
Metode
Ovdje smo izvješće genetsku karakterizaciju 50 uzoraka želučane adenokarcinoma, koristeći affymetrix SNP polja i Illumina mRNA polja, kao i Illumina sekvenciranje od kodirajućih regija koje pripadaju različitim putevima poznatim mijenjati u ostalim karcinomima 384 gena. | Rezultati
genetski promjene uočene su wnt, Hedgehog, stanični ciklus, oštećenja DNA epitela-to-mezenhimalnog-prijelaz putovima . pregled Zaključci
podaci pokazuju ciljane terapije odobrene ili su u kliničkom razvoju za želučane karcinoma će biti od koristi za ~ 22% pacijenata je studirao. Osim toga, nova mutacija ovdje otkriveni, vjerojatno će utjecati na klinički odgovor te predložiti nove ciljeve za otkriće lijeka. Pregled Pozadina pregled, unatoč nedavnom padu stope smrtnosti od raka želuca u Sjevernoj Americi iu većini sjevernoj i zapadnoj Europi , rak želuca ostaje jedan od glavnih uzroka smrti u svijetu, te je čest u Japan, Koreja, Čile, Kostarika, ruske Federacije i drugih zemalja bivšeg sovjetskog saveza [1]. Unatoč poboljšanjima u načinima liječenja i projekcije, prognoza za pacijente s želuca adenokarcinoma i dalje loš [2]. Za razumijevanje patogeneze i razvoj novih terapeutskih strategija, bitno je da secirati molekularne mehanizme koji reguliraju progresiju raka želuca. Konkretno, onkogeni mehanizmi koji mogu biti na meti personalizirane medicine.
Pojam "onkogena ovisnosti" kako bi opisao stanice raka vrlo ovisne o određenom onkogena ili onkogeni put je uvedena od strane Weinstein [3, 4]. Pojam naglašava razvoj ciljane terapije koji pokušavaju inaktivirati onkogen, kritični za preživljavanje tumorskih stanica, dok zdrave stanice štede koji nisu ovisni slično.
Nekoliko onkogena aktiviranih pri visokoj frekvenciji u drugih vrsta raka su također pokazala da se mutirani u raka želuca. Iz toga slijedi da se prodaju terapeutika ciljaju te onkogeni će učinkovito liječenje dio želuca karcinoma, bilo kao pojedinačnim agensima ili u kombinaciji. U siječnju 2010. godine, trastuzumab je odobren u kombinaciji s kemoterapijom za prvu liniju liječenja erbB2 pregled pozitivnih naprednim i metastatskog karcinoma želuca. Trastuzumab je prvi ciljano sredstvo biti odobren za liječenje želuca karcinoma te povećanje 12,8% stope odgovora viđen dodatkom trastuzumab kemoterapiji u erbB2 pregled pozitivnom želučane adenokarcinom [5, 6]. Procijenjeno je da je 2-27% želučanog raka luka erbB2
amplifikacije i mogu se liječiti s inhibitorima erbB2 [7, 8]. Slično tome, pojačanom ekspresijom drugog receptora tirozin kinaze (RTK) EGFR Netlogu, zabilježen je kod raka želuca i više pokusa EGFR pregled inhibitora u ovoj vrsti raka su u tijeku (prikaz u [9, 10]). Nadalje, neke karcinome želuca luka umnožavanje DNA ili hiperekspresiju RTK MET pregled [11, 12] i njegove paralogue MST1R pregled [13] i može se tretirati s MET
ili MST1R pregled inhibitora [14-20 ]. Konačno, FGFR2 pregled nad izražavanja i pojačanje je primijećeno u malim udjelom želučanog karcinoma (scirrhous) [21] i inhibitora su pokazali neki učinkovitost u klinici [22].
Nizvodno od RTK, KRAS pregled divljeg tipa amplifikacija i mutacija također je prisutan u oko 9-15% karcinoma želuca [23, 24] i mogu se učinkovito liječiti sa inhibitora MEK [25, 26]. Aktivacija PI3K /Akt /mTOR puta također je bio viđen u 4-16% želučanog raka [27-30] i tako može biti osjetljiv na PI3K inhibitorima [31-34]. Slično tome, stanični ciklus kinaze AURKA pregled je pokazala da se aktivira u rakom želuca [35, 36] i AURKA inhibitora u kliničkom razvoju [37] može imati kliničku korist.
Izvješća o učestalosti različitih vrsta onkogenim aktivacije a njihovi su-pojava ograničena. Za razliku od gastrointestinonal strome tumora (GIST), koji se odlikuju visokom frekvencijom KIT Netlogu i PDGFRA pregled aktivacije [38], a time i učinkovito liječiti u većini strane imitanib i sunitinib [39, 40], pojavljuje želuca adenokarcinom biti molekularno heterogena bolest bez visoke frekvencije onkogenim perturbacija do sada otkriveno. To je ilustrirano nedavnom istraživanju somatske mutacije u genima kinaze kodiranje preko 14 želučanih staničnim linijama karcinoma i tri želučanog tkiva karcinoma koje su otkrili više od 300 romana kinaze jednog nukleotida varijacije i kinaze vezane uz strukturne varijante. Međutim, bez vrlo često ponavljana mutacija ili mutirani kinaza je otkrivena [41].
S ciljem razjašnjavanja potencijal za liječenje želučanog karcinoma s ciljanim terapijama, bilo na tržištu, u razvoju ili da budu otkrivene, mi smo karakterizira klinička uzorci karcinom želuca otkriti onkogcni aktivaciju.
Uzeli smo globalni pristup testiranjem uzoraka na affymetrix SNP polja i Illumina mRNA polja. Te tehnologije su dobro provjerena za detekciju genotipova, DNA kopiju broj varijacija i mRNA ekspresije profil. Oni su prikladni za heterogenih kliničkim uzorcima. Uzorci su također ispitivali druge generacije (Illumina) sekvenciranje. Relativno novi drugom generacijom sekvenciranja tehnologije nude povećanu propusnost i duboko sekvenciranje kapaciteta. Potonji je posebno važno za karakterizaciju uzoraka raka koji imaju tendenciju da uključuje smjesu tipova stanica, uključujući infiltriranih normalnih stanica, krvnih žila i tumorske stanice različitih genotipova. U ovom radu korištena ciljnu obogaćivanje i Illumina tehnologije sekvenciranja slijed regije kodiranja od 384 gena. Odlučili smo da favorizira dubinu pokrivenosti preko šireg obuhvata kako bi hvatanje mutacije prisutne u subpopulacija unutar tumora. Nedavne studije su pokazale karcinomi imaju tendenciju da se luka brojne mutacije u manjem broju signalnih putova [42, 43] Stoga smo koncentrirani na gena u tih putova. Također smo uključeni gene koji kodiraju proteine ​​ranije pokazali da djeluju odgovor na ciljane terapije i više vjerojatno da će biti uspješno na meti malih molekula intervencije, kao i naš cilj je pronaći učinkovitiji i nove načine liječenja karcinoma želuca.
Metode pregled uzorci tkiva
DNA i RNA uzorci dobiveni su iz bolnice u Rusiji i Vijetnamu prema IRB odobrila Protokole i IRB odobrila pristanka obrazaca za molekularne i genetske analize. Same medicinski centri imaju unutarnje etičkih povjerenstava s pregledao protokola i ICFs. Uzorci su izvor kroz tkivo Solutions Ltd. http:. //Www tkivnog rješenja hr /.. Za karakteristike uzorka vidjeti dodatne datoteke jedna tablica S1 pregled polja pregled genotipova i broj kopija profili dobiveni za svaki uzorke primjenom 1 ug DNA vožnji na Affymetrix SNP V6 polja koriste Affymetrix protokole. Broj kopija podataka varijacije analiziran unutar ArrayStudio softvera http:. //Www Omicsoft com.. Podaci su normalizirani korištenjem Affymetrix algoritam i segmentirani pomoću CBS. Profil transkript je generiran za svaki uzorak pomoću 1 ug ukupne RNA prolazom Illumnia HG-12 ekspresije RNA polja Prateći u Illumina protokola. Podaci su analizirani u Illumina GenomeStudio softvera http:.. //Www illumina com /software /genomestudio_ softver ilmn.. Kao postupka podataka prije obrade, set Sonda je zadržana samo ako ima "prisutan" (to jest dvije standardne devijacije iznad pozadini) Poziv na barem jedan od uzoraka. Vrijednosti signala preostalih sonda setovi su pretvoreni u 2-based logaritam razmjera i kvantilnih normalizacija izvodi. DNK kopija i razine ekspresije RNA su integrirani na razini gena unutar ArrayStudio softvera http:. //Www Omicsoft com.. Analiza Put obogaćivanje provedena je u okviru GeneGO metacore analiza Suite http:. //www genego hr /.. Svi podaci nizu iz ove studije je dostupan u GEO http: //www NCBI NLM NIH gov /geo /pod brojem za pristup serija GSE29999
Lifting serum DNA sekvenciranje pregled 5..... ug DNA je PCR-obogaćena za kodiranje eksona od bilo koje poznate transkript 384 gena od interesa (dodatna datoteka 2 tablica S2) pomoću Raindance platforma http:... //www raindancetechnol ogies com /
Dobivene ciljne knjižnice su sekvencirani pomoću Illumnia GAII na čitanje dužini od 54 nt. Slijed čita se preslikava na referentnoj genoma (hg18) pomoću BWA programa [44]. Baze izvan ciljanih regija su zanemareni prilikom sažimanja pokrivenost statistike i varijanta pozive. SAMtools se koristi za analizirati poravnanje i da genotip poziva [45], a svaki poziv koji odstupa od referentne baze bio je smatran potencijalnim varijanta. SAMtools paket stvara procjene kvalitete konsenzus i kvalitetna varijanta za karakterizaciju genotipa pozive. Točnost genotipa poziva procijenjena je podudarnost da genotip pozive iz Affymetrix 6,0 SNP microarray. Konkordancija matrice uzoraka na temelju oba SNP i redoslijed podaci dobiveni za provjeru uzorka mislabelling (uz sliku 3 Slika S1). Podudarnost i količina genotipa poziva su u tablicama za pragove kvalitete konsenzusa, kvalitete varijanta, i dubine. Završni skup varijanti poziva su identificirani korištenjem kvalitetu konsenzus veći ili jednak 50 i kvalitetu varijantu veći od 0. Za isključivo identificirati somatske promjene, samo one mutacije prisutne u uzorku oboljelih od raka i nije otkrivena u bilo kojem od normalnih uzoraka zadržana. Kao dodatni filter za rasplodnih stanica varijante, sve varijante prisutne u dbSNP i 1000 polimorfizam genom skupova podataka su uklonjene. Pregled, Q-PCR pregled Q-PCR putem standardnih protokola pomoću Fluidigm 48 * 48 dinamičkog polja. Prvo, validacija run provedena ujedinjene kontrole RNA od tri uzorka. Četiri ulazni RNA iznosi su bili testirani (125 ng, 250 ng, 375 ng i 500 ng). Trostruki podatke dobivene su za naknadno 10 točaka razrjeđenja po svakom stanju po testu. Najbolji ukupni rezultati su bili na 250 ili 500 ng koji je ostvario vrijednosti učinkovitosti ~ 85%. Stoga 250 ng ulaz iznos za eksperimentalne uzorke. Podaci proizveden je u tri primjerka i znači u kombinaciji. CT vrijednosti su prevedene u izobilju korištenjem standardne formule obilje = 10 (40-CT /3.5). Test podaci su normalizirani na domaćice pomoću analize kovarijance metode pri čemu su se dva domaćice (GAPDH i beta-aktin) izračunati robustan rezultat a rezultat je korišten kao kovarijata za podešavanje ostalih gena. Analiza podataka izvršena je u Arraystudio softvera.
Sanger sekvenciranje pregled genomske DNA PCR prajmeri su naručeni od IDT (Integrated DNA Technologies Inc, Coralville, Iowa). PCR reakcije su izvedene korištenjem Invitrogen Platnium polimeraze (Invitrogen, Carlsbad, CA). 50 ng genomske DNA je umnožena 35 ciklusa na 94 ° C tijekom 30 sekundi, 58 ° C tijekom 30 sekundi i 68 ° C tijekom 45 sekundi. PCR produkti su pročišćeni Agencourt AmPure (Agencourt bioznanosti Corporation, Beverly, MA). Izravno sekvenciranje pročišćenih PCR proizvoda s sekvencioniranje bile izvedene s AB V3.1 BigDye Terminator Cycle Sequencing-kit (Applied Biosystems, Foster City, CA) i Reakcije sekvencioniranja su pročišćeni Agencourt CleanSeq (Agencourt Bioscience Corporation, Beverly, MA). Reakcije sekvenciranja su analizirani upotrebom genetičkog Analyzer 3730XL (Applied Biosystems, Foster City, CA). Svi podaci rezultata sekvence su sastavljene i analizirane korištenjem kodon Code poravnjavač (CodonCode Corporation, Dedham, MA). Pregled Rezultati
DNA i RNA amplifikacije uzorci preko uzorka su u skladu s prethodnim istraživanjima
skladu s većinom drugih ljudskih tumora, broja kopija promjena došlo preko genoma uzoraka rak želuca 50 u odnosu na podudarnih normalnih uzoraka (slika 1). Veliki područja čestih pojačanja nalaze se na kromosomske regije 8q, 13q, 20q i 20P. Poznati onkogeni myc
i CCNE1 pregled smještene u 8q i 20P amplikonima, odnosno i vjerojatno pridonijeti prednost rasta dodijelio je pojačanje. Ove pojačanja su vidjeli u prethodnim studijama kod raka želuca, uz pojačanje 20P za koje ZNF217 pregled i TNFRSF6B pregled predloženi su kao vozač kandidat geni [46]. Slika 1 Pogled CNV aberacija preko svih 50 uzoraka karcinoma želuca, za svaki autosom. Na y-osi odgovara zbroju broja pozitivnih ili negativnih promjena za određeni segment s omjerom log2 od tih promjena. Područja s brojem povećana ili smanjena kopija dosljedan u svim analiziranim ili vrlo velike promjene u nekoliko uzoraka će pokazati velike pozitivne i negativne veličine promjena. Svaka točka ili segment na slici je obojena uzorku. Kôd boja je proizvoljna sa svakom od uzoraka 50 oboljelih od raka koji se dodjeljuje boju. Prošireni segmenti uključuju kromosoma 8q, 20q, 20P, 3Q, 7p, i 1Q.
Podudarnost između DNK broj kopija dobitka i izražavanja RNA među uzorcima karcinoma je ocijenjena i top 200 gena koji se nalaze unutar područja od čestih visoka DNK kopija u uzorci raka, a koje su imale visoke razine mRNA (u odnosu na podudarne normalnog tkiva) su dani u dodatnim file 4 stola S3. Većina gena na ovom popisu su iz kromosomskih regija 20q i 8q, što ukazuje da ta pojačanja imaju najveći učinak na razinu mRNA, u manjini su geni za 20P, 3. kvartalu, 7p, i 1Q. Slika 2 prikazuje RNA određivati ​​Q-PCR od primjer gena od svakog kraja prikazuje opću ekspresiju u karcinomu želuca, posebice u pojedinim uzorcima. Osim myc Netlogu i CCNE1 Netlogu, postoji više gena u tim regijama, što bi moglo pridonijeti prednost za rast stanica raka. Biološki putevi najznačajnije obogaćena za pojačava i prekomjerno gena koji su uključeni u regulaciju prijevoda (p = 0.000015) te popravka oštećenja DNA (p = 0,003). Uzorci s pojačanja u te genomske regije označeni na slici 3. Ne postoji zamjetan trend za pojačanja u tim regijama na ko-se javljaju ili da se isključuju. U dogovoru s prethodnom istraživanju [47], u PERLD1 pregled, mjesto je pojačan (u erbB2
produkta amplifikacije) u uzorku 08280 i MMP9 pregled prekomjerno, ali ne primjetno pojačavaju. Također je na slici 3 žarišne DNA pojačanja s izrazom podudarno RNA gena koji bi mogli utjecati na odgovor na ciljane terapije su obilježeni, na primjer, na kojima se temelji podataka vidjeti dodatne datoteke 5 Slika S2. Slika 2 Izražavanje primjer gena iz svake pojačan kromosomske regije preko uzorka studija potvrdila Q-PCR. Crvene točkice označavaju uzoraka raka i bijele točkice označavaju uobičajene uzorke. Na y-osi označava obilje mRNA.
Slika 3 mutacije profila uzoraka. Uzorci tkiva se prikazuju preko vrha i napomene relevantne za njih su u stupcima ispod. Crvene kutije označavaju DNA amplifikacijom i saglasan mRNA pretjerana ekspresija, narančaste kutije označavaju RNA ekspresiju bez dokaza umnožavanje DNA, crvene točkice označavaju gubitak DNK. Plave kutije označavanje somatskih mutacija nonsynonymous ovjeren od strane Sanger sekvenciranje i ljubičaste kutije označavaju nonsynonymous somatske mutacije koje su zapažene na podacima Illumina bez pokušaja da potvrdite Sanger sekvenciranje. Promjene su amino navedeno u kutije i promjene koje vode do dobitka ili gubitka od zaustavljanja kodona su u crvenom tekstu. pregled, sekvenciranje podaci pokazuju visoku podudarnost s genotipa pregled sekvenciranje knjižnica priprema nije uspio za šest od prvobitnih 50 uzoraka raka i četrnaest od izvornih podudarnih normalnih uzoraka. Stoga još dva podudaraju para su dodani na analizu, što je rezultiralo u skupu podataka od 44 uzoraka raka, 36 s podudarnih normalnih parova (dodatni podatci 1 stol S1). Ciljano područje uključeno 3.28 MB preko 6,547 jedinstvenih eksona u 384 gena (dodatne datoteke 2 Tablica S2). Medijan pokrivenost u svim uzorcima bio je 88,3% i pao na 74% kada se zahtijeva minimalnu pokrivenost 20 Sve sekvenciranja su provedena na minimalno 110x prosječne čitanje pokrivenosti preko obogaćenih genomske regije za svaki uzorak. Propisuje usklađeni su protiv ljudskog genoma i varijante od referentnog genoma su se zvali. Kao kontrola, analiza za usporedbu genotipa pozive iz Affymetrix V6 SNP polja, a Illumina sekvencioniranje se izvodi. Regije ciljane za sekvencioniranje sadržavao 1005 loci pokriven od strane Affymetrix V6 SNP polja. Bez filtriranja od sekvenciranja varijante poziva na kvalitetu mjerenja, medijan dogovor genotipizacije i sekvenciranja rezultata bio je 97,8% s rasponom od 65-99% (dodatni file 6a, Slika S3a). Sirove ukupna genotip poziv podudarnost je 96,8%. metrike kvalitete odabrani su kako bi se povećala sporazum između genotipa i sekvenciranja poziva, a umanjuje lažnih negativa. Najviše informativan metrika je kvaliteta konsenzus i cut-off ≥50 rezultiralo gubitkom od oko 10% od zajedničkih genotipova ali sveukupni 2% povećanja skladu s 98,7% (dodatni file 6b, Slika S3b). Varijante genotip pozivi bili su izolirani za daljnju analizu njenih mještana. U taj skup, prag kvalitete varijanta > 0 povećao točnost varijanta genotipa poziva do 98.9% (dodatni file 6c, Slika S3c). Kada su oba kvalitetna prag primjenjuje srednji uzorak podudarnost je 99,5% (uz file 6d, slika S3d), koji se nalazi unutar regije genotipizacija polja pogreške. Šest uzoraka (08362T1, 08373T2, 336MHAXA, 08337T1, 89362T2, DV41BNOH) imala je slaganje < 98%, a dvije od njih (08393T2 i DV41BNOH) imao je podudarnost od 82% i 88% respektivno. Stoga s ≥ kvalitete konsenzus 50 i kvalitetu varijanta > 0, lažni pozitivni stopa iznosila 0,5% i 1,6% za referentne genotipova i varijanta genotipova, odnosno (dodatna datoteka 6e Slika S3e).
Od svih pojedinačnih nukleotidnih promjena koje prolaze navedene pragove, sve varijante prisutne u bilo kojem od normalnih uzoraka ili polimorfizma bazama dbSNP (v130) ili 1000 genoma su smatrane germinatrivnim linijama varijante i odbaci. Varijanti prisutan samo u eksona uzoraka raka su smatrane somatski i zadržava. 18,549 somatski varijante nađene su u ukupno u svim 44 uzoraka (dodatni podatci 7 Tablica S4), 3357 su bili predviđeni da budu exonic i nonsynonymous. Odrediti prioritete za mutacija s funkcionalnim utjecaja smo koncentrirati sve dalje analizira na nonsynonymous mutacijama i istaknute mutacije dovode do gubitka ili dobitka stop kodona. Mi smo primijenili prosijati algoritam [48] predvidjeti promjene aminokiselina koje se ne toleriraju u evoluciju i tako su više vjerojatno da će utjecati na funkciju proteina, 1509 somatske mutacije nonsynonymous imaju prosijati rezultat od < 0.05. Stopa mutacija s prosijati rezultatom < 0,05 po gena, ispravljeno za duljinu CDS je izračunata (4). Slika 4 prikazuje, geni s najvećom koncentracijom niska prosijati bodovanje mutacije su S1PR2 pregled, LPAR2 pregled, SSTR1 pregled, TP53 pregled, GPR78 pregled i RET pregled, s S1PR2 biti najviše ekstremno. Postoje petnaest mutacije s prosijati rezultatom 0,05 preko 353aa CD-S1PR2 Netlogu, koncentriran u devet uzoraka. S1PR2
također poznat kao EDG5 pregled kodove za G-protein vezanog receptora S1P i aktivira RhoGEF, krupniji pregled [49]. Malo se zna o svojoj ulozi u raka i somatske mutacije nisu bila zapažena u 44 tkivima sekvencioniranih za S1PR2 pregled u kozmičkom bazi podataka [50]. Slika 4 bar grafikon stopi od štetnih mutacija preko gena sekvencioniranih. Geni sekvencirani su prikazani na x-osi. Broj štetnih somatskih nonsynonymous mutacija promatranih u svakom gena /broj aminokiselina u svakom CD-e u dijagramu.
Slijed podataka potvrđuje Sanger sekvenciranje pregled Neki nonsynonymous somatske mutacije su odabrani da se potvrđuje Sanger sekvenciranje. Sve mutacije prikazani u plavo na Slici 3 je potvrđena sekvenciranjem Sanger i potvrđeni da su somatski sekvenciranjem u divljem tipu sekvence u skupini zdravih tkiva (vidi dodatne datoteke 8 Slika S4 na primjer redoslijeda tragovima). Iako je 74% bilo potvrđeno, neke mutacije otkrivene u Illumnia sekvenciranje nisu potvrđeni kao somatske mutacije po Sanger sekvenciranje. Šesnaest od 68 (24%) mutacija smo pokušali kako bi potvrdili su bile prisutne u normalnom i raka uzorku, to su zametne linije mutacije, ali nije otkrivena u bilo kojem od normalnih uzoraka Illumina sekvenciranje i nije zastupljen u dbSNP ili 1000 genome podataka. Pet od šesnaest zametne linije mutacije su iz uzoraka raka bez podudaraju normalnog tkiva uključenih u skup podataka, a druga jedanaest došao iz uzoraka raka s podudarnim normalan slijed tkiva uključenih u skupu podataka. To dokazuje stopu germline onečišćenja ne otklone podudarne kontrolnom ili odnosu na poznate polimorfizam baze podataka. Može biti da je pokrivenost od supstitucija u normalnom tkivu dogodi da se niža nego u uzorku raka i tako neke linije klica mutacije ostati unatoč somatskih filtrima. Dvije od 68 (3%) mutacija smo pokušali da potvrdi nisu bili prisutni u normalnim ili raka uzorka po Sanger sekvenciranje. Jedan uzrok može biti neistinit u podacima Illumnia zbog artefakta; Međutim, dodatne datoteke 6 Slika S3 pokazuje lažno pozitivnu stopu nizak barem za one varijante predstavljenih na Affymetrix V6 polja. Druga mogućnost je da su oni prisutni u podskupini uzorka ispod osjetljivosti metodologije Sanger, ali detektira Illumina sekvenciranje. Stoga, mutacije iskazane u Illumina sekvenciranja su također izvijestili ljubičasto na slici 3, neki oprez je zajamčen pri tumačenju tih rezultata kao i oni mogu biti zametne linije polimorfizama ili prisutni samo u podskupini uzorka tumora. Pregled Promjene u RAS /Raf /MEK /ERK staze pregled Tri uzorka tumora imala Kraš
genetičkih promjena (slika 3) ukazuju na terapeutske mogućnosti za liječenje inhibitorima MEK. Jedna od tih promjena je G12D mutacija. Kraš pregled G12D mutacije su pokazala da pokrene karcinogeneze i opstanak tumora [51]. Pojačanje i prekomjernom ekspresijom divljeg tipa Kras Netlogu viđen u ostalim 2 uzorka. Kraš pregled, pojačanje je primijećeno ranije u 5% osnovnih želučanog karcinoma. Želučani stanične linije raka s divljeg tipa Kraš
pojačanje prikaži konstitutivne Kraša
aktivacije i osjetljivost na Krasu pregled RNAi obaranje [24]. Roman mutacija u Krasu Netlogu također uočeno; . (U uzorku 08393) funkcionalna posljedica je nepoznat
PIK3CA pregled mutacija prateći s Kraš
G12D, je poznato da utječu na osjetljivost na MEK inhibitora [25]; Osim toga, novi mutacije uočene u ovom istraživanju također može imati posljedice za iste klase lijekova. Na primjer: KSR2 pregled funkcionira kao molekularni skele za promicanje ERK signalizaciju [52, 53]. Stoga, mutacije u KSR2
kao što se vidi u sedam uzoraka mogu utjecati na osjetljivost na inhibitore MEK. Drugi primjer je ULK1 pregled, koji pozitivno kontrolira autophagy nizvodno od mTOR [54] i mutiranih u četrnaest uzoraka. Autophagy se povećava uz fosforilacije ERK prilikom gastričkog stanice raka su tretirane inhibitor proteasoma [55], pa mutacije u ULK1 pregled može utjecati na osjetljivost na tretman inhibitori proteasoma kao što je bortezomib kao jedino sredstvo, ili u kombinaciji s inhibitorima MEK.
Promjene u PI3K /AKT puta pregled bilo je bitan redoslijed poremećaj fosfoinozitid-3-kinaze (PI3K) puta sinteze gena u skupu uzoraka. Postoji veliki broj PI3K /Akt /inhibitora mTOR u kliničkom razvoju i bolesnika s aktivacija mutacija u putu su kandidati za liječenje [56]. PIK3CA pregled mutacije poznat onkogenosti nađeni su u četiri uzorka. To rezultira u učestalosti PIK3CA pregled hotspot mutacije od 9%, malo više od prethodne procjene od 6% (12/185) [27] i 4,3% (4/94) [57]. Opća PIK3CA žarišne točke mutacije poznat onkogenosti (E545K i H1047R) [58] uočene su dva puta. Još jedna mutacija u PIK3CA pregled K111E, koji je također prije promatrana u četiri uzorka u kozmičkom, zabilježeno je jednom i potencijalno nove somatske mutacije su kod još dva uzorka. Zabilježene su
pet nonsynonymous AKT1
mutacije. Iako su AKT1
mutacija u oko 2% svih vrsta raka, oni se uglavnom javljaju na aminokiseline 15 i funkcionalni značaj mutacije na drugim mjestima je nepoznat. Još nonsynonymous mutacija u AKT2 Netlogu zabilježeno je u uzorku 08407. AKT2 pregled mutacije su mnogo rjeđi nego AKT1 pregled, mutacija, iako je AKT2 pregled mutacija je prije vidjeti u želučanom karcinomu, na frekvenciji od 2% [ ,,,0],59]. Konačno mutacija PTEN Netlogu ili mTOR pregled može utjecati na odgovor na stazu inhibitora. Nekoliko PTEN pregled, mutacije su zabilježili i mTOR pregled, mutacije su česte. Pregled Promjene u receptorskih tirozin kinaza
receptorskih tirozin kinaza (RTK) i lijeka cilja EGFR
, erbB2
i susreo
se svaki pojačani (log2 > 0.6) i prekomjerno izražava na razini RNK u jednom uzorku tumora. Iz toga slijedi da se tumori mogu biti osjetljivi na inhibitore pojačanih RTK. Osim toga, više nonsynonymous mutacije su promatrane na njihove kodirajuće regije. Nizvodno mutacije se očekuje da utječu na reakciju. Na primjer, u Metu pregled pojačan Uzorak A oduzimanja mutacija Akt3 pregled može utjecati na osjetljivost na inhibitore MET. Pregled FGFR2 pregled je pojačan i RNA izraženo u dva uzorka, tu su i višestruke mutacije u FGFR1
-4. Široki raspon RTK inhibitori koji su usmjereni FGFRs među ostalim kinazama može biti efikasan u ovih bolesnika [60, 61]. Pregled Promjene u Cell Cycle Proteini
Virusna onkogena homologa SRC pregled mutiran u četiri od tumora uzorci, dvije mutacije su predviđeni imati štetan učinak, uključujući uvođenjem stop kodona. To može suprotstaviti-ukazuju na inhibitore SRC. Met pregled, pojačanje je također poznat marker otpornosti na anti-src lijekova kao što su dasatanib [62, 63]. Stanični ciklus srodna kinaza, AURKA pregled se pojačava i prekomjerno izražava u jednom uzorku. AURKA inhibitori su u razvoju za solidnih tumora [37], a može se označiti na ovom slučaju. CCNE1 pregled je bio pojačan u dva uzorka (08390 i 08357). Visoke razine CCNE1 pregled dokazano da je često povezan s ranim karcinoma želuca i metastaza, ali ekspresije razina ne korelira s preživljavanjem [64, 65]. Visokog CCNE1 pregled razine predloženi su kao osjetljivosti marker za pro-drug enzim-aktivirani terapije gena usmjerena [66]
Aktivacija Wnt puta je uobičajeno u uzorcima karcinoma pregled Mutacije su uočene u APC pregled gena u 22 uzoraka. APC je tumorski supresor je poznato da aktivira CTNNB1 i WNT slijeda signalizaciju, među ostalim efektima [67]. Wnt put je prethodno utvrđeno da se često aktivira u rakom želuca [68]. Koristili smo transkripcijski potpis, generirani iz prethodnih studija [69, 70] i dostupan je na Broad Institute MSigDB bazi podataka za razvrstavanje uzoraka za učenje od strane njihovih WNT transkripcijskih potpisa. Slika 5A prikazuje kartu topline transkripcijskog razina wnt potpisa gena u bazama podataka. Aktivacija ovog puta veća u skoro svim uzorcima karcinoma u usporedbi s normalnim uzoraka. Wnt inhibitori su predmet intenzivnog istraživanja u farmaceutskoj i znanstvenih istraživanja [71-73]. Ovi rezultati sugeriraju da će imati indikaciju u rakom želuca, kao i mnoge druge vrste raka. Slika 5 transkripcijsku potpisa preko uzoraka. Okupljena toplinska karta prikazuje izraz WNT potpisa gena i B hedgehog potpis gena, preko uzorka u istraživanju. Sve vrijednosti ekspresije su Zscore normalizira. Zscore < -1 su plave, Z-score > 1 su crvene sa ocjenjuju bojanje kroz bijelo na 0. imena uzorak su na x-osi, oni su grupirani po ekspresije i uzoraka s visokom ocjenom potpis su na desnoj strani. Uzorci s somatskih nonsynonymous APC mutacije (A) ili PTCH1 mutacija (B) i označeni su zvjezdicom iznad toplinske karte. WNT potpis geni (odozgo prema dolje): FSTL1, DACT1, CD99, LMNA, SERPINE1, TNFAIP3, GNAI2, ID2, MVP, ACTN4, CAPN1, LUZP1, MTA1, RPS19, PTPRE, AXIN2, NKD2, SFRS6, CCND1, SCAP, CPSF4 , SENP2, DKK1, PRKCSH, SLC1A5, HDGF, CBX3, SCML1, PCNA, RPS11, SNRPA1, TGM2, LY6E, IFITM1, NSMAF, TCF20, BCAP31, AXIN1, AGRN, PLEKHA1, SLC2A1, CTNNB1, EIF5A, IMPDH2, GSK3B, PFN1 , UBE, MAP3K11, ARHGDIA, HNRPUL1, FLOT2, GYPC, NCOA3, CENTB1, SYK, POLR2A, KRT5, DHX36, ELF1, SMG2, FGD6, MAPKAP1, LOC389435, RPL27A, SRP19, RPL39L, SFRS2IP, FUSIP1 pregled; Jež potpis geni (odozgo prema dolje):. LRFN4, JAG2, RPL29, WNT5A, SNAI2, FST, MYCN, BMP4, CCND1, BMI1, CFLAR, PRDM1, GREM1, FOXF1, CCND2, CD44
aktivacija jež put je također čest u uzorcima karcinoma
PTCH1 pregled je tumor supresor i djeluje kao receptor za hedgehog liganada i inhibira funkciju zaglađena. Kada zaglađena je oslobođen, to signale unutar stanice što dovodi do aktivacije GLI transkripcijskih faktora [74]. Više somatske mutacije PTCH1 pregled su snimljeni u kozmičkom, u skladu sa svojim tumor supresorski ulogu.

• Silazni SPARC izražavanja smanjuje rak želuca staničnu invaziju i survival
• BRCAA1 monoklonalno antitijelo konjugirano fluorescentne magnetske nanočestice za in vivo ciljano magnetofluorescent prikazivanje raka želuca