Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Các gen đặc trưng cho sự tiến triển được xác định trong mẫu mô đã được vi phẫu từ formalin và nhúng paraffin chứa cả ung thư biểu mô ống tuyến tại chỗ và ung thư ống tuyến xâm lấn
Tóm tắt
Sự chuyển tiếp từ ung thư biểu mô ống tuyến tại chỗ (DCIS) đến ung thư ống tuyến xâm lấn (IBC) là một bước quan trọng trong quá trình sinh ung thư vú. Việc hiểu các thay đổi phân tử của nó có thể giúp xác định DCIS có nguy cơ cao tiến triển thành IBC. Ở đây, chúng tôi mô tả phân tích hồ sơ phiên mã của các thành phần DCIS và IBC trong các khối u vú cá nhân, chứa cả hai vùng khối u, từ các mẫu mô đã được cố định bằng formalin và nhúng paraffin (FFPE). Nghiên cứu được thực hiện để xác thực các transcript liên quan đến sự tiến triển đã được phát hiện trong một dự án phân tích gene trước đó sử dụng mô ung thư vú đông lạnh tươi. Ngoài ra, các mô FFPE từ bệnh nhân chỉ có DCIS (pDCIS) đã được phân tích để xác định các transcript ứng cử viên đặc trưng cho DCIS có nguy cơ cao hoặc thấp tiến triển thành IBC. Mười lăm cặp DCIS và IBC được vi phẫu bằng laze đã được phân tích bằng công nghệ Illumina DASL và được sử dụng để xác thực biểu hiện qua qPCR. Biểu hiện khác nhau đã được xác thực độc lập bằng 25 cặp mẫu DCIS/IBC vi phẫu khác. Thêm vào đó, các tế bào biểu mô được vi phẫu bằng laser từ 31 pDCIS đã được điều tra để xác định biểu hiện của các transcript ứng cử viên thông qua qPCR. Nhiều phương pháp tính toán thống kê cho thấy 1784 mRNAs có biểu hiện khác biệt giữa DCIS và IBC (P < 0.05), trong số đó 124 cũng đã được xác định trong dự án phân tích gene sử dụng mô ung thư vú đông lạnh tươi. Chín mRNAs đã được chọn từ danh sách gene thu được bằng cách áp dụng phân tích con đường và mạng (MMP11, GREM1, PLEKHC1, SULF1, THBS2, CSPG2, COL10A1, COL11A1, KRT14) đã được nghiên cứu trong mô từ cùng 15 mẫu đã vi phẫu và 25 mẫu mô độc lập thông qua qPCR. Tất cả các transcript đã chọn cũng được phát hiện trong tế bào khối u từ pDCIS. Biểu hiện của MMP11 và COL10A1 đã tăng lên đáng kể từ pDCIS đến DCIS của các khối u hỗn hợp DCIS/IBC. Chúng tôi xác nhận sự biểu hiện khác biệt của các transcript liên quan đến sự tiến triển trong các mẫu ung thư vú FFPE, có thể trung gian cho sự chuyển tiếp từ DCIS đến IBC. MMP11 và COL10A1 có thể đặc trưng cho DCIS thuần túy có nguy cơ cao phát triển thành IDC.
Từ khóa
#ung thư vú #DCIS #IBC #biểu hiện gen #vi phẫu #transcriptomicsTài liệu tham khảo
Lopez-Otin C. Breast and prostate Cancer: an analysis of common epidemiological, genetic, and biochemical features. Endocr Rev. 1998;19:365–96.
Allred DC, Mohsin SK, Fuqua SAW. Histological and biological evolution of human premalignant breast disease. Endocr Relat Cancer. 2001;8:47–61.
Connell PO, Fuqua SAW, Osborne CK, Clark GM, Allred DC. Analysis of loss of heterozygosity in 399 premalignant breast lesions at 15 genetic loci. J Natl Cancer Inst. 1998;90:697–703.
Collins LC, Tamimi RM, Baer HJ, Connolly JL, G a C, Schnitt SJ. Outcome of patients with ductal carcinoma in situ untreated after diagnostic biopsy: results from the nurses’ health study. Cancer. 2005;103:1778–84.
Frykberg ER, FAC S. Overview of the biology and Management of Ductal Carcinoma in Situ of the breast. Cancer. 1994;74:350–61.
Cuzick J. Treatment of DCIS--results from clinical trials. Surg Oncol. 2003;12:213–9.
Sgroi DC. Preinvasive breast cancer. Annu Rev Pathol. 2010;5:193–221.
Lakhani SR, Ashworth A. Microarray and histopathological analysis of tumours: the future and the past? Nat Rev Cancer. 2001;1:1–7.
Kerlikowske K. Characteristics associated with recurrence among women with ductal carcinoma in situ treated by lumpectomy. CancerSpectrum Knowl Environ. 2003;95:1692–702.
Gauthier ML, Berman HK, Miller C, Kozakeiwicz K, Chew K, Moore D, Rabban J, Chen YY, Kerlikowske K, Tlsty TD. Abrogated response to cellular stress identifies DCIS associated with subsequent tumour events and defines basal-like breast tumours. Cancer Cell. 2007;12:479–91.
Bethwaite P, Smith N, Delahunt B, Kenwright D. Reproducibility of new classification schemes for the pathology of ductal carcinoma in situ of the breast. J Clin Pathol. 1998;51:450–4.
Gradishar WJ. The future of breast cancer: the role of prognostic factors. Breast Cancer Res Treat. 2005;89(Suppl 1):S17–26.
Patani N, Cutuli B, Mokbel K: Current management of DCIS: a review. Breast Cancer Res Treat 2008, 111:1–10.
Muggerud AA, Hallett M, Johnsen H, Kleivi K, Zhou W, Tahmasebpoor S, Amini R-M, Botling J, Børresen-Dale A-L, Sørlie T, Wärnberg F. Molecular diversity in ductal carcinoma in situ (DCIS) and early invasive breast cancer. Mol Oncol. 2010;4:357–68.
Hannemann J, Velds A, Halfwerk JBG, Kreike B, Peterse JL, van de Vijver MJ: Classification of ductal carcinoma in situ by gene expression profiling. Breast Cancer Res 2006, 8:R61.
Ma X, Salunga R, Tuggle JT, Gaudet J, Enright E, Mcquary P, Payette T, Pistone M, Stecker K, Zhang BM, Zhou Y, Varnholt H, Smith B, Gadd M, Chatfield E, Kessler J, Baer TM, Erlander MG, Sgroi DC. Gene expression profiles of human breast cancer progression. Proc Natl Acad Sci U S A. 2003;100:5974–9.
Porter D, Lahti-domenici J, Keshaviah A, Bae YK, Argani P, Marks J, Richardson A, Cooper A, Strausberg R, Riggins GJ, Schnitt S, Gabrielson E, Gelman R, Polyak K. Molecular markers in ductal carcinoma in situ of the breast. Mol Cancer Res. 2003;1:362–75.
Schuetz CS, Bonin M, Clare SE, Nieselt K, Sotlar K, Walter M, Fehm T, Solomayer E, Riess O, Wallwiener D, Kurek R, Neubauer HJ. Progression-specific genes identified by expression profiling of matched ductal carcinomas in situ and invasive breast tumours, combining laser capture microdissection and oligonucleotide microarray analysis. Cancer Res. 2006;66:5278–86.
Bibikova M, Talantov D, Chudin E, Yeakley JM, Chen J, Doucet D, Wickham E, Atkins D, Barker D, Chee M, Wang Y, Fan J. Quantitative gene expression profiling in formalin- fixed, paraffin-embedded tissues using universal bead arrays. Am J Pathol. 2004;165:1799–807.
Silverstein MJ. The University of Southern California/Van Nuys prognostic index for ductal carcinoma in situ of the breast. Am J Surg. 2003;186:337–43.
Nielsen T, Wallden B, Schaper C, Ferree S, Liu S, Gao D, Barry G, Dowidar N, Maysuria M, Storhoff J. Analytical validation of the PAM50-based Prosigna breast Cancer prognostic gene signature assay and nCounter analysis system using formalin-fixed paraffin-embedded breast tumour specimens. BMC Cancer. 2014;14:177.
Farragher SM, Tanney A, Kennedy RD, Paul Harkin D. RNA expression analysis from formalin fixed paraffin embedded tissues. Histochem Cell Biol. 2008;130:435–45.
Dunning MJ, Barbosa-Morais NL, Lynch AG, Tavaré S, Ritchie ME. Statistical issues in the analysis of Illumina data. BMC Bioinformatics. 2008;9:85.
Gentleman RC, Gentleman RC, Carey VJ, Carey VJ, Bates DM, Bates DM, Bolstad B, Bolstad B, Dettling M, Dettling M, Dudoit S, Dudoit S, Ellis B, Ellis B, Gautier L, Gautier L, Ge Y, Ge Y, Gentry J, Gentry J, Hornik K, Hornik K, Hothorn T, Hothorn T, Huber W, Huber W, Iacus S, Iacus S, Irizarry R, Irizarry R, et al. Bioconductor: open software development for computational biology and bioinformatics. Genome Biol. 2004;5:R80.
Gautier L, Cope L, Bolstad BM, R a I. Affy - analysis of Affymetrix GeneChip data at the probe level. Bioinformatics. 2004;20:307–15.
Dunning MJ, Smith ML, Ritchie ME, Tavaré S. Beadarray: R classes and methods for Illumina bead-based data. Bioinformatics. 2007;23:2183–4.
Smyth GK. Linear models and empirical bayes methods for assessing differential expression in microarray experiments. Stat Appl Genet Mol Biol. 2004;3:Article3.
Hong F, Breitling R, McEntee CW, Wittner BS, Nemhauser JL, Chory J. RankProd: a bioconductor package for detecting differentially expressed genes in meta-analysis. Bioinformatics. 2006;22:2825–7.
Falcon S, Gentleman R. Using GOstats to test gene lists for GO term association. Bioinformatics. 2007;23:257–8.
Huber W, von Heydebreck A, Sültmann H, Poustka A, Vingron M: Variance stabilization applied to microarray data calibration and to the quantification of differential expression. Bioinformatics 2002, 18 Suppl 1:S96–S104.
Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J R Statist Soc. 1995;57:289–300.
Morrow M, Harris JR. Ductal carcinoma in situ and microinvasive carcinoma. In: Harris J, Lippman ME, Morrow M, Osborne CK, editors. Diseases of the breast. 2nd ed. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins; 2004. p. 521–37.
Järvinen AK, Hautaniemi S, Edgren H, Auvinen P, Saarela J, Kallioniemi OP, Monni O. Are data from different gene expression microarray platforms comparable? Genomics. 2004;83:1164–8.
Castellana B, Escuin D, Peiró G, Garcia-Valdecasas B, Vázquez T, Pons C, Pérez-Olabarria M, Barnadas A, Lerma E. ASPN and GJB2 are implicated in the mechanisms of invasion of ductal breast carcinomas. J Cancer. 2012;3:175–83.
Kim H, Watkinson J, Varadan V, Anastassiou D. Multi-cancer computational analysis reveals invasion-associated variant of desmoplastic reaction involving INHBA, THBS2 and COL11A1. BMC Med Genet. 2010;3:51.
Gozgit JM, Pentecost BT, Sa M, Otis CN, Wu C, Arcaro KF. Use of an aggressive MCF-7 cell line variant, TMX2-28, to study cell invasion in breast cancer. Mol Cancer Res. 2006;4:905–13.
Knudsen ES, Ertel A, Davicioni E, Kline J, Schwartz GF, Witkiewicz AK. Progression of ductal carcinoma in situ to invasive breast cancer is associated with gene expression programs of EMT and myoepithelia. Breast Cancer Res Treat. 2012;133:1009–24.
Turashvili G, Bouchal J, Baumforth K, Wei W, Dziechciarkova M, Ehrmann J, Klein J, Fridman E, Skarda J, Srovnal J, Hajduch M, Murray P, Kolar Z. Novel markers for differentiation of lobular and ductal invasive breast carcinomas by laser microdissection and microarray analysis. BMC Cancer. 2007;7:55.
Ma X-J, Dahiya S, Richardson E, Erlander M, Sgroi DC. Gene expression profiling of the tumour microenvironment during breast cancer progression. Breast Cancer Res. 2009;11:R7.
Taube JH, Herschkowitz JI, Komurov K, Zhou AY, Gupta S, Yang J, Hartwell K, Onder TT, Gupta PB, Evans KW, Hollier BG, Ram PT, Lander ES, Rosen JM, R a W, S a M. Core epithelial-to-mesenchymal transition interactome gene-expression signature is associated with claudin-low and metaplastic breast cancer subtypes. Proc Natl Acad Sci U S A. 2010;107:15449–54.
Anastassiou D, Rumjantseva V, Cheng W, Huang J, Canoll PD, Yamashiro DJ, Kandel JJ. Human cancer cells express slug-based epithelial-mesenchymal transition gene expression signature obtained in vivo. BMC Cancer. 2011;11:529.
Jechlinger M, Grunert S, Tamir IH, Janda E, Lüdemann S, Waerner T, Seither P, Weith A, Beug H, Kraut N. Expression profiling of epithelial plasticity in tumour progression. Oncogene. 2003;22:7155–69.
Van VLJ, Dai H, Van De VMJ, Van Der KK, Marton MJ, Witteveen AT, Schreiber GJ, Kerkhoven RM, Roberts C, Bernards Â, Friend SH, Linsley PS. Gene expression profiling predicts clinical outcome of breast cancer. Nature. 2002;415:530–6.
Vargas AC, McCart Reed AE, Waddell N, Lane A, Reid LE, Smart CE, Cocciardi S, da Silva L, Song S, Chenevix-Trench G, Simpson PT, Lakhani SR: Gene expression profiling of tumour epithelial and stromal compartments during breast cancer progression. Breast Cancer Res Treat 2012, 135:153–165.
Arora S, Kaur J, Sharma C, Mathur M, Bahadur S, Shukla NK, Deo SVS, Ralhan R. Stromelysin 3, Ets-1, and vascular endothelial growth factor expression in oral precancerous and cancerous lesions: correlation with microvessel density, progression, and prognosis. Clin Cancer Res. 2005;11:2272–84.
Cheng C-W, Yu J-C, Wang H-W, Huang C-S, Shieh J-C, Fu Y-P, Chang C-W, Wu P-E, Shen C-Y. The clinical implications of MMP-11 and CK-20 expression in human breast cancer. Clin Chim Acta. 2010;411:234–41.
Chang H, Yang M, Yang Y, Hou M. MMP13 is potentially a new tumour marker for. Oncol Rep. 2009;22:1119–27.