Глубокое секвенирование рака желудка обнаруживает соматические мутации, имеющие отношение к персонализированным medicine

Глубокое секвенирование рака желудка обнаруживает соматические мутации, имеющие отношение к персонализированной медицины
абстрактного
фона изображения Во всем мире рак желудка является второй наиболее распространенной причиной, связанной с раком смерти , с большинством бремени для здоровья несут экономически менее развитых стран.
Методы
Здесь мы сообщаем генетическую характеристику 50 образцов желудочного аденокарциномы, используя Affymetrix SNP массивов и экспрессии массивов Illumina мРНК, а также Illumina секвенирование кодирующих областей 384 генов, принадлежащих к различным путям, как известно, может быть изменен в других видов рака.

Результаты Генетические изменения наблюдались в WNT, еж, клеточного цикла, повреждения ДНК и эпителиально-к-мезенхимальной-перехода путей распространения Выводы.

данные свидетельствуют целевой терапии, утвержденных или в клиническом развитии для рака желудка было бы полезным для ~ 22% обследованных пациентов. Кроме того, новые мутации, обнаруженные здесь, могут влиять на клинический ответ и предложить новые цели для обнаружения наркотиков.
Предпосылки
Несмотря на недавнее снижение уровня смертности от рака желудка в Северной Америке и в большинстве стран Северной и Западной Европы , рак желудка остается одной из основных причин смерти во всем мире и широко применяется в Японии, Корее, Чили, Коста-Рики, Российской Федерации и других странах бывшего советского союза [1]. Несмотря на улучшение методов лечения и скрининга, прогноз больных с аденокарциномой желудка остается на низком уровне [2]. Для понимания патогенеза и разработки новых терапевтических стратегий, необходимо препарировать молекулярные механизмы, которые регулируют прогрессирование рака желудка. В частности, эти онкогенные механизмы, которые могут стать мишенью персонализированной медицины.
Термин "онкоген зависимость" для описания раковых клеток в значительной степени зависит от определенного онкогена или онкогенного пути представлялся в Веинстеином [3, 4]. Концепция подчеркивает развитие целенаправленной терапии, которые пытаются инактивировать онкоген, решающее значение для выживания раковых клеток, в то время как щадя нормальных клеток, которые не так же наркоманами.
Некоторых онкогенов активировали при высокой частоте в других видов рака, также было показано, чтобы быть мутирован при раке желудка. Отсюда следует, что продаваемые Therapeutics, применяемыми на этих онкогенов бы эффективно лечить часть желудка карцином, либо в виде отдельных агентов или в комбинации. В январе 2010 года трастузумаб был одобрен в сочетании с химиотерапией для лечения первой линии ERBB2
-положительным распространенным и метастатическим раком желудка. Трастузумаб является первым целевой агент должен быть одобрен для лечения рака желудка и увеличение на 12,8%, в скорости реагирования был замечен с добавлением трастузумаба к химиотерапии в ERBB2
положительного аденокарциномы желудка [5, 6]. Было подсчитано, что 2-27% от рака желудка гавани ERBB2
уточнениями и могут быть обработаны с ингибиторами ERBB2 [7, 8]. Кроме того, избыточная экспрессия другого рецептора тирозинкиназы (РТК) EGFR
, было отмечено, при раке желудка и многочисленных испытаний EGFR
ингибиторов в этом типе рака продолжаются (обзор в [9, 10]). Кроме того, некоторые виды рака желудка укрывает амплификации ДНК или избыточная экспрессия РТК MET
[11, 12] и его паралога MST1R
[13] и могут быть обработаны MET
или MST1R
ингибиторов [14-20 ]. И, наконец, FGFR2
над экспрессии и амплификации наблюдалось в небольшом количестве рака желудка (уплотненный) [21] и ингибиторы показали некоторую эффективность в клинике [22].
Вниз по течению от RTKs, KRAS
амплификации дикого типа и мутации также были найдены в приблизительно 9-15% от рака желудка [23, 24] и может быть эффективно лечить с помощью ингибиторов МЕК [25, 26]. Активация МРМ пути PI3K /AKT /также была замечена в 4-16% случаев рака желудка [27-30], и поэтому могут быть чувствительны к ингибиторам PI3K [31-34]. Аналогичным образом, клеточный цикл киназа AURKA
Было показано, что активируется при раке желудка [35, 36], и ингибиторы AURKA в стадии клинической разработки [37] может иметь клинические преимущества.
Отчеты о частоте различных типов онкогенных активации и их смежности ограничены. В отличие от gastrointestinonal стромальных опухолей (GIST), которые характеризуются высокой частотой KIT
и PDGFRA
активации [38] и, следовательно, эффективно лечить в большинстве своем по imitanib и сунитиниба [39, 40], появляется аденокарциномы желудка быть молекулярно гетерогенным заболеванием, без высокочастотной онкогенного возмущения обнаружены до сих пор. Об этом свидетельствует недавний опрос соматической мутации в киназы кодирующих генов через 14 желудка линий раковых клеток и трех желудка раковых тканей, которые обнаружили более 300 новыми киназ единичные нуклеотидные вариации и киназы связанных структурные варианты. Тем не менее, не очень часто рецидивирующий мутация или мутантный киназа была обнаружена [41].
С целью выяснения возможности для лечения карциномы желудка с таргетной терапии либо на рынке, в процессе развития или быть обнаружены, мы охарактеризовали клиническая образцы желудочного карциномы обнаружить онкогенов активации.
Мы взяли глобальный подход путем анализа образцов на Affymetrix массивов SNP и экспрессии массивов мРНК Illumina. Эти технологии хорошо проверены для выявления генотипа, ДНК-копии изменения количества и профиля экспрессии мРНК. Они поддаются гетерогенных клинических образцов. Образцы были также допрошены второго поколения (Illumina) секвенирования. Относительно новые технологии секвенирования второго поколения предлагают как повышенную пропускную способность и глубокую емкость секвенирования. Последнее особенно важно для определения характеристик образцов рака, которые имеют тенденцию включать смесь типов клеток, включая инфильтрирующими нормальные клетки, сосудистую и опухолевых клеток различных генотипов. В данном исследовании мы использовали цели обогащения и технологии секвенирования Illumina секвенировать кодирующие области 384 генов. Мы решили в пользу глубины охвата более широкого охвата с целью захвата мутаций, присутствующих в субпопуляции внутри опухолей. Недавние исследования показали, виды рака, как правило, служат источником мутаций в меньшем числе сигнальных путей [42, 43], поэтому мы сосредоточены на генов в этих путей. Мы также включили гены, кодирующие белки, как показано ранее, влияют на реакцию на целевой терапии и с большей вероятностью быть успешно мишенью небольшого вмешательства молекулы, так как наша цель состоит в том, чтобы найти более эффективные и новые способы лечения рака желудка.
Методы
образцы тканей
ДНК и РНК образцы были получены из больниц в России и Вьетнама в соответствии с IRB одобрены протоколы и с IRB одобрены Согласии формы для молекулярно-генетического анализа. Сами медицинские центры также имеют внутренние этические комитеты рассмотрели с протоколом и ICFs. Образцы были получены через ткань Solutions Ltd HTTP:. //WWW тканевого решения ком /.. Для получения образца характеристики см дополнительный файл 1 таблице S1
Массивы
генотипами и копирование профилей количество генерировали для каждого образцов с использованием 1 мкг ДНК на счете массивов Affymetrix SNP V6 с использованием протоколов Affymetrix. Данные вариации числа копий были проанализированы в рамках программного обеспечения HTTP ArrayStudio:. //WWW Omicsoft ком.. Данные были нормализованы с использованием алгоритма Affymetrix и сегментирован с использованием CBS. Профиль транскрипт был создан для каждого образца с использованием 1 мкг общей РНК на счете Illumnia HG-12 экспрессии РНК массивов следующие протоколы Illumina. Данные были проанализированы в рамках программного обеспечения HTTP Illumina GenomeStudio:.. //WWW Illumina COM /Программное обеспечение /genomestudio_ программное обеспечение ilmn.. В качестве процедуры предварительной обработки данных, набор зонд был сохранен только тогда, когда она имеет "подарок" (т.е. два стандартных отклонения выше фона) Позвонить по крайней мере, один из образцов. значения сигналов для оставшихся наборов зондов были преобразованы в 2 на основе логарифмической шкалы и квантиль нормализация была выполнена. копию ДНК и уровни экспрессии РНК были объединены на генном уровне в программном обеспечении HTTP ArrayStudio:. //WWW Omicsoft ком.. Тропинка анализ обогащения был проведен в рамках GeneGO анализа metacore ванной HTTP:. //WWW genego ком /.. Все данные массива из данного исследования доступны в GEO HTTP: //WWW NCBI NLM NIH гов /гео /под номером серии присоединение GSE29999
Целенаправленные глубокую секвенирования ДНК
5..... мкг ДНК подвергали ПЦР-обогащенные для кодирующих экзонов любого известного транскрипта 384 интересующих генов (дополнительный файл 2 таблицы S2) с использованием Raindance платформы HTTP:... //WWW raindancetechnol менных COM /
Полученные целевые библиотеки секвенировали с использованием Illumnia GAII при считывании длиной 54 нт. Последовательность чтения были сопоставлены с референсный геном (hg18) с помощью программы BWA [44]. Основы вне целевых регионов были проигнорированы при подведении статистику охвата и вариант вызовов. SAMtools был использован для разбора выравнивания и сделать генотип вызовы [45], и любой вызов, который отклоняется от эталонной базы рассматривался как потенциальный вариант. Пакет SAMtools формирует качества консенсуса и качества вариант оценки для характеристики генотипа вызовов. Точность генотипов вызовов оценивали по согласованию с генотипом вызовы из Affymetrix 6.0 SNP микрочипов. Concordance матрицы образцов на основе обоих SNP и последовательности данных были получены для проверки образца (дополнительного неправильной маркировки файл 3 цифра S1). Concordance и количество генотипов звонков были сведены в таблицу для порогов качества на основе консенсуса, качества варианта и глубины. Окончательный набор вариантов звонков были определены с использованием качества на основе консенсуса, большее или равное 50 и качества вариант больше 0. Для того, чтобы определить исключительно соматические изменения, только те мутации, присутствующие в пробе рака и не обнаружен ни в одном из нормальных образцов были сохранены. В качестве дополнительного фильтра для вариантов зародышевой линии, все варианты, присутствующие в dbSNP и 1000 наборов данных полиморфизма генома были удалены.
Q-PCR
Q-ПЦР проводили по стандартному протоколу с использованием Fluidigm 48 * 48 динамического массива. Во-первых, прогон проверки был проведен с использованием пула РНК управления из трех образцов. Четыре входных количества РНК были протестированы (125 нг, 250 нг, 375 нг и 500 нг). Три параллельные пробы точек данных были получены для впоследствии 10-балльной серийного разведения на каждого условия в анализе. Наилучшие общие результаты были на 250 или 500 нг, которая позволила получить значения КПД ~ 85%. Поэтому 250 нг количество вход для экспериментальных образцов. Данные были получены в трех экземплярах и среднее вместе взятых. Значения CT были преобразованы в изобилии, используя стандартную формулу изобилие = 10 (40-CT /3.5). Тестовые данные были нормализованы к хаускиперов с использованием анализа методом ковариации, посредством чего два домработниц (GAPDH и бета-актин) использовали для вычисления надежную оценку и счет был использован в качестве ковариаций для регулировки других генов. Анализ данных проводился в программном обеспечении Arraystudio.
Sanger секвенирования
геномную ДНК ПЦР-праймеры были заказаны IDT (Integrated DNA Technologies Inc, Coralville, штат Айова). Реакции ПЦР проводили с использованием Invitrogen Platnium полимеразы (Invitrogen, Carlsbad, CA). 50 нг геномной ДНК амплифицируют в течение 35 циклов при 94 ° С в течение 30 секунд, 58 ° С в течение 30 секунд и 68 ° С в течение 45 секунд. ПЦР-продукты очищали с использованием Ажанкур AmPure (Ажанкур Bioscience Corporation, Beverly, MA). Прямое секвенирование очищенных продуктов ПЦР с праймеров секвенирования проводили с AB v3.1 BigDye-терминатора набора для циклического секвенирования (Applied Biosystems, Foster City, CA) и секвенирования реакции очищают с использованием Ажанкур CleanSeq (Ажанкур Bioscience Corporation, Beverly, MA). Реакции секвенирования анализировали с использованием генетического анализатора 3730XL (Applied Biosystems, Foster City, CA). Все данные результатов последовательности были собраны и проанализированы с использованием кодона кода Aligner (CodonCode Corporation, Dedham, MA).
Результаты
ДНК и амплификации РНК структуры через образцы согласуются с предыдущими исследованиями,
В соответствии с большинством других злокачественных опухолей человека, изменения количества копий произошло через геномах 50 образцов желудочного рака по сравнению с совпавших нормальных образцов (рисунок 1). Большие районы частого амплификации были обнаружены на участках хромосом 8q, 13q, 20q и 20p. Известные онкогенов MYC
и CCNE1
расположены в 8Q и 20P ампликонов, соответственно и, вероятно, внести свой вклад в пользу роста, предоставляемой амплификации. Эти усилений были замечены в предыдущих исследованиях при раке желудка наряду с усилением 20p, для которого ZNF217
и TNFRSF6B
были предложены в качестве генов водителя кандидата [46]. Рисунок 1 Вид CNV аберраций во всех 50 образцах карциномы желудка, для каждого аутосоме. Ось ординат соответствует сумме числа положительных или отрицательных изменений для конкретного сегмента с отношением log2 тех изменений. Районы с числом увеличены или уменьшены копии последовательно во всех образцах анализировали или очень большие изменения в нескольких образцах покажут большие положительные и отрицательные изменения размеров. Каждая точка или сегмент на рисунке окрашена образца. Цветовой код произвольно с каждого из образцов рака 50 назначается один цвет. Усиленные сегменты включают хромосомный 8Q, 20Q, 20p, 3Q, 7P и 1кв.
Concordance между усилением числа копий ДНК и экспрессии РНК среди образцов рака оценивали и топ-200 генов, содержащихся в области частой копии высокой ДНК в образцы рака и которые имели высокие уровни мРНК (по сравнению с согласованной нормальной ткани) сведены в дополнительном файле 4 таблицы S3. Большинство генов в этом списке из хромосомных регионов 20Q и 8q, предполагая, что эти усилений имеют наибольшее влияние на уровень мРНК, в меньшинстве являются гены 20p, 3q, 7р и 1К. На рисунке 2 показаны профили РНК, измеренные Q-PCR из Exemplar гена из каждого региона, показывающий общее гиперэкспрессия при раке желудка, особенно в некоторых образцах. К тому же MYC
и CCNE1
, есть несколько генов в этих регионах, которые могли бы внести свой вклад в пользу роста для раковых клеток. Биологические пути наиболее значительно обогащенные для усиленных и суперэкспрессированный генов участвуют в регуляции трансляции (р = 0,000015) и повреждения ДНК ремонта (р = 0,003). Образцы с усилениями в этих геномных областей аннотируются на рисунке 3. Там нет различимы тенденция к усилений в этих регионах к сотрудничеству происходят или должны быть исключительными. В соответствии с предыдущим исследованием [47], в PERLD1
локус усиливаемого (в пределах ERBB2
ампликона), в образце 08280 и ММР9
был сверхэкспрессируется, но не ощутимо усиливается. Кроме того, на рисунке 3 очаговые амплификацию ДНК с выражением согласные РНК генов, способных повлиять на реакцию на целевой терапии обозначены, например, лежащие в основе данных см дополнительный файл 5 Рисунок S2. Рисунок 2. Экспрессия например генов от каждого амплифицированной хромосомной области через исследуемых образцов, подтвержденных Q-PCR. Красные точки означают образцы рака и белые точки обозначают нормальные образцы. Ось ординат обозначает обилие мРНК.
Рисунок 3 мутационный профиль образцов. Образцы тканей отображаются через верхний и аннотации, имеющих отношение к ним находятся в столбцах ниже. Красные квадратики обозначают амплификации ДНК и мРНК согласные суперэкспрессия, оранжевые коробки обозначают РНК сверхэкспрессии без признаков амплификации ДНК, красные точки обозначают потерю ДНК. Синие коробки обозначают соматические мутации несинонимичными подтверждено Sanger секвенирования и пурпурных коробок обозначают несинонимичными соматические мутации, наблюдаемые в данных Illumina без попытки подтвердить с помощью Sanger секвенирования. аминокислот изменения отмечены в коробках и изменений, приводящих к потере или увеличению стоп-кодон выделяются красным цветом.
данных Секвенирование показывает высокую согласованность с генотипирования
Секвенирование библиотека препарат не удалось в течение шести из первоначальных 50 образцов рака и четырнадцать из первоначальных образцов в норме у. Поэтому еще две подобранные пары были добавлены к анализу, в результате чего в наборе данных 44 образцов рака, 36 с согласованными нормальных пар (дополнительный файл 1 таблица S1). Целевая область входит 3,28 МБ через 6,547 уникальных экзонов в 384 генов (дополнительный файл 2 таблицы S2). Медиана охват всех образцов составила 88,3% и снизилась до 74%, когда требующих минимального покрытия 20. Все секвенирование проводили до минимума 110x среднего охвата чтения из обогащенных геномных областей для каждого образца. Читает были выровнены против человеческого генома и варианты из референсный геном были названы. В качестве контроля, анализа для сравнения генотипирования вызовы из массивов Affymetrix V6 SNP и последовательности Illumina была выполнена. Области, предназначенные для секвенирования содержала 1005 локусов, покрываемый за счет массивов Affymetrix V6 SNP. При отсутствии фильтрации варианта секвенирования требует метрик качества, медиана соглашение между генотипирования и секвенирования результатов было 97,8% с диапазоном 65-99% (дополнительный файл 6а, Рисунок S3A). Сырой общий генотип конкорданс вызова составляла 96,8%. Показатели качества были выбраны, чтобы максимизировать соглашение между генотипирования и секвенирования вызовов при минимизации ложных негативов. Наиболее информативным метрики было качество консенсуса и отсечка из ≥50 привело к потере около 10% от общих генотипов, но общее увеличение на 2% в согласовании с 98,7% (дополнительный файл 6b, Рисунок S3b). Вариант вызовы генотипа были выделены для дальнейшего анализа конкордации. В этом наборе, порог качества вариант > 0 увеличена точность варианта генотипа звонков до 98,9% (дополнительный файл 6с, Рисунок S3C). Когда оба порога качества были применены медианы выборки конкордантность составляет 99,5% (дополнительный файл 6г, рис S3D), которая находится в пределах области ошибки генотипирования массива. Шесть образцов (08362T1, 08373T2, 336MHAXA, 08337T1, 89362T2, DV41BNOH) имел согласование &л; 98% и два из них (08393T2 и DV41BNOH) имели согласование 82% и 88% соответственно. Поэтому с ≥ 50 качества консенсуса и качества варианта > 0, процент ложных срабатываний составляла 0,5% и 1,6% для эталонных генотипов и вариантов генотипов, соответственно (дополнительный файл 6е Рисунок S3E).
Из всех одиночных нуклеотидных замен, проходящих вышеуказанные пороги, все варианты присутствуют в любой из нормальных образцов или в полиморфизмом базах данных dbSNP (V130) или 1000 геномов считались зародышевые варианты и отбрасывается. Варианты, присутствующие только в экзонов образцах рака считались соматические и сохранены. 18,549 соматические варианты были обнаружены в общей сложности во всех 44 образцах (дополнительный файл 7 Таблица S4), 3357 были предсказаны быть exonic и несинонимичными. Для того, чтобы расставить приоритеты для мутаций с функциональным воздействием мы концентрируемся все дальнейшие анализы на несинонимичных мутаций и мутаций выделенных, приводящих к потере или увеличению стоп-кодонов. Мы применили алгоритм SIFT [48] для прогнозирования изменений аминокислот, которые не допускают в процессе эволюции и поэтому более вероятно, влияют на функцию белка, 1509 соматические мутации несинонимичными имеют сите балл &л; 0.05. Скорость мутаций с SIFT счетом < 0,05 на ген, с поправкой на длину CDS рассчитывалась (4). На рисунке 4 показано, что гены с самой высокой концентрацией низкой Просеять ведя счет мутаций были S1PR2
, LPAR2
, SSTR1
, TP53
, GPR78
и RET
с S1PR2 быть наиболее экстремальным. Есть пятнадцать мутации с SIFT счетом < 0,05 по всей 353aa CDS из S1PR2
, сосредоточенные в девяти образцах. S1PR2 также
известный как EDG5
кодов для G-белком рецептор S1P и активирует RhoGEF, LARG
[49]. Мало что известно о его роли в раковых и соматических мутаций не наблюдалось в 44 тканях секвенировали для S1PR2
в Космическом базе данных [50]. Рисунок 4 Гистограмма скорости вредных мутаций гена через секвенировали. Гены секвенировали показаны на оси абсцисс. Количество вредных соматических мутаций несинонимичных, наблюдаемых в каждом гене /количество аминокислот в каждом CDS в.
Нанесены данные секвенирования подтверждается Sanger секвенирования
были выбраны быть подтверждены Sanger секвенирования Некоторые несинонимичными соматические мутации. Все мутации, представленные в синий цвет на рисунке 3 были подтверждены Sanger секвенирования и были также подтверждены быть соматическая путем секвенирования последовательности дикого типа в согласованной нормальной ткани (см дополнительный файл 8 Рисунок S4 для примера секвенирования следов). Хотя 74% были подтверждены, некоторые мутации, обнаруженные в последовательности Illumnia не были подтверждены в качестве соматических мутаций по Sanger секвенирования. Шестнадцать из 68 (24%) мутации была предпринята попытка подтвердить присутствовали в нормальных и раковых образце, эти зародышевые мутации, но не обнаружены ни в одном из обычных образцов путем Illumina секвенирования, а также не представлены в dbSNP или 1000 геномов данных. Пять из шестнадцати зародышевых мутаций были из образцов рака, без согласованной нормальной ткани, включенной в набор данных, остальные одиннадцать пришли из образцов рака с согласованной нормальной последовательности ткани, включенной в набор данных. Это свидетельствует скорость зародышевой загрязнения не устраненных совпавших нормальным контролем или по сравнению с известными базами данных полиморфизма. Может быть, что охват заменам в нормальной ткани, случается, ниже, чем в образце рака и поэтому некоторые зародышевые мутации остаются, несмотря на соматические фильтры. Два из 68 (3%) мутации была предпринята попытка подтвердить не присутствовали в нормальном или рака образца Sanger секвенирования. Одной из причин может быть ложных срабатываний в данных Illumnia из-за артефакта; Однако дополнительный файл 6 Рисунок S3 показывает процент ложных срабатываний, чтобы быть низким, по крайней мере для тех вариантов, представленных на массивах Affymetrix V6. Другая возможность состоит в том, что они присутствуют в подмножестве образце ниже чувствительности методики Sanger но детектируется секвенирования Illumina. Таким образом, мутации сообщили в секвенирования Illumina также сообщается в фиолетовый на рисунке 3, некоторая осторожность является оправданным при интерпретации этих результатов, поскольку они могут быть зародышевые полиморфизмы или присутствуют только в подмножестве образца опухоли.
Изменения в РАН /RAF /MEK /ERK Тропинка
Три образца опухоли имели Крас
генетические изменения (рисунок 3), предполагающие возможность для терапевтического лечения ингибиторами МЕК. Одним из таких изменений является мутация G12D. Крас
G12D мутации было показано, что инициировать канцерогенез и выживание опухоли [51]. Усиление и избыточная экспрессия дикого типа KRAS
был замечен в 2-х других образцах. Крас
усиление наблюдалось ранее в 5% от первичного рака желудка. Желудочный линий раковых клеток с диким типом KRAS
амплификации показать конститутивной Крас
активации и чувствительности к Крас
RNAi нокдаун [24]. Было также отмечено, Роман мутация KRAS
; . (В образце 08393) функциональное последствие неизвестна
The PIK3CA
мутации со встречающийся с Крас
G12D, как известно, влияют на чувствительность к ингибиторам MEK [25]; Кроме того, новые мутации, наблюдаемые в этом исследовании, также могут иметь последствия для того же класса терапевтических средств. Например: KSR2
функционирует в качестве молекулярного носителя для содействия сигнализации ERK [52, 53]. Таким образом, мутации в KSR2
таких, как видно в семи образцах может повлиять на чувствительность к ингибиторам МЕК. Вторым примером является ULK1
, что положительно контролирует аутофагию вниз по течению от МРМ [54] и мутируют в четырнадцати образцов. Аутофагия увеличивается вместе с ERK фосфорилирования при Клетки рака желудка лечат с ингибитором протеасомы [55], поэтому мутации в ULK1
может повлиять на чувствительность к лечению ингибиторами протеасомы, такие как бортезомибом в качестве единственного агента, либо в комбинации с ингибиторами МЕК.
Изменения в PI3K /AKT пути
был существенное нарушение последовательность генов пути фосфоинозитидного-3-киназы (PI3K) в наборе образцов. Есть целый ряд PI3K /Akt /ингибиторов MTOR в клиническом развитии и у пациентов с активирующие мутации в пути являются кандидатами на лечение [56]. PIK3CA
мутации известного онкогенности были обнаружены в четырех пробах. Это приводит к частоте PIK3CA
горячей точки мутации в 9%, что несколько выше, чем предыдущие оценки 6% (12/185) [27] и 4,3% (4/94) [57]. Распространенные PIK3CA горячих точек мутации известного онкогенности (E545K и H1047R) [58] наблюдались два раза. Еще одна мутация в PIK3CA
K111E, который также наблюдался ранее в четырех пробах в КОСМИЧЕСКИХ, наблюдался один раз и потенциально новые соматические мутации были обнаружены еще в двух образцах. Наблюдались
Пять несинонимичными AKT1
мутации. Хотя AKT1
мутации встречаются примерно в 2% всех раковых заболеваний, в основном они встречаются у аминокислоты 15 и функциональное значение мутаций в других сайтах неизвестна. Другой несинонимичными мутация в AKT2
наблюдалась в образце 08407. AKT2
мутаций встречается гораздо реже, чем AKT1
мутации, хотя мутация
AKT2 наблюдалась ранее при раке желудка, при 2% частотой [ ,,,0],59]. Наконец мутация PTEN
или MTOR
может повлиять на реакцию на тропу ингибиторы. Несколько PTEN
мутации отмечены и MTOR
мутации часто.
Изменения в рецепторных тирозинкиназ
рецептора тирозинкиназ (RTK) и лекарства цели EGFR, ErbB2

MET и
были каждый усиленный (log2 &GТ; 0,6) и избыточно экспрессируется на уровне РНК в одном образце рака. Из этого следует, что опухоли могут быть чувствительными к ингибиторам усиливаемых RTKs. Кроме того, множественные несинонимичными мутации наблюдаются в их кодирующих областей. Downstream мутации можно было бы ожидать, чтобы влиять на реакцию. Например, в Встреченном
амплифицированного образца отбрасывающего мутация в AKT3
может повлиять на чувствительность к ингибиторам МЕТ.
FGFR2
усиливается и РНК избыточно экспрессируется в двух образцах, есть также несколько мутаций в FGFR1
-4. Широкий спектр ингибиторов РТК, которые нацелены на FGFRs среди других киназ, может быть эффективным у этих пациентов [60, 61].
Внесение изменений в клеточном цикле Белки
Вирусный онкоген гомолога SRC
мутирует в четырех из опухоли образцы, две мутации, по прогнозам, оказывают вредное воздействие, включая введение стоп-кодона. Это может контратаковать указать ингибиторы SRC. Met
усиление также является известным сопротивлением маркером для анти-SRC терапии, такие как dasatanib [62, 63]. Связанные с этим клеточного цикла киназы, AURKA
усиливался и избыточно экспрессируется в одном образце. ингибиторы AURKA находятся в стадии разработки для солидных опухолей [37] и может быть указан в этом случае. CCNE1
усиливалось в двух образцах (08390 и 08357). Высокие уровни CCNE1
были показаны, что часто связано с ранним раком желудка и метастазирование, но уровни экспрессии которых не коррелируют с выживаемостью [64, 65]. Высокого CCNE1
уровни были предложены в качестве маркера чувствительности для пролекарственных ферментных активированных терапии ген-направленных [66]
Активация Wnt пути часто встречается в образцах карциномы
наблюдались Мутации в APC
генов в 22 образцах. APC представляет собой супрессор опухоли, как известно, активировать CTNNB1 и Wnt сигнального пути, среди прочих эффектов [67]. Wnt путь был предварительно установлено, что часто происходит при раке желудка [68]. Мы использовали транскрипционный подпись, генерируемый из предыдущих исследований [69, 70] и доступны в базе данных Broad Institute MSigDB классифицировать исследуемые образцы их Wnt транскрипционные подписей. На фиг.5А показана карта тепла транскрипционных уровней генов подписи WNT в наборах данных. Активация этого пути выше почти во всех образцах рака по сравнению с нормальными образцами. Wnt ингибиторы являются предметом интенсивных исследований в фармацевтической и научных исследованиях [71-73]. Эти результаты позволяют предположить, что они будут иметь указание на рак желудка, а также многих других видов рака. Рисунок 5 подписей транскрипционные через образцы. Кластерный Heatmap показывает экспрессию генов Wnt подписи и B ежа генов подписи, через образцы в исследовании. Все значения экспрессии являются Zscore нормализуется. Zscore &л; -1 синий, Z-оценка > 1 красный с градуированной окраской через белый с 0. имен образца на оси х, они сгруппированы по паттерном экспрессии и образцы с высокой подписных оценки находятся справа. Образцы с соматическими несинонимичных мутаций APC (А) или pTCH1 мутаций (B) и обозначается звездочкой над. Тепловые карты WNT генов подписи (сверху вниз): FSTL1, DACT1, CD99, LMNA, SERPINE1, TNFAIP3, GNAI2, ID2, MVP, ACTN4, CAPN1, LUZP1, mta1, RPS19, PTPRE, Axin2, NKD2, SFRS6, CCND1, СПДК, 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 , ВБО, MAP3K11, ARHGDIA, HNRPUL1, FLOT2, GYPC, NCOA3, CENTB1, SYK, polr2a, KRT5, DHX36, ELF1, SMG2, FGD6, MAPKAP1, LOC389435, RPL27A, SRP19, RPL39L, SFRS2IP, FUSIP1
; гены подписи Hedgehog (сверху вниз):. LRFN4, JAG2, RPL29, Wnt5a, SNAI2, FST, MYCN, BMP4, CCND1, Bmi1, CFLAR, PRDM1, GREM1, FOXF1, CCND2, CD44

активация ежа путь является обычным явлением в образцах карциномы
pTCH1
является супрессоров опухоли и действует как рецептор ежа лигандов и ингибирует функцию сглажена. Когда сглажена освобождается, он сигнализирует внутриклеточно что приводит к активации GLI транскрипционных факторов [74]. Множественные соматические мутации pTCH1
записаны в КОСМИЧЕСКИХ, с учетом его роли опухолевого супрессора.

• Подавление экспрессии СПАРК уменьшает клеточный рак желудка вторжения и выживание
• BRCAA1 моноклональное антитело, конъюгированное флуоресцентных магнитных наночастиц для целенаправленного magn…