Scientific journal
Modern problems of science and education
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,006

THE EXTRACELLULAR DNA COPY NUMBER VARIATION INDEX OF GENES, REGULATES METABOLISM AND RECEPTION OF ESTROGENS AS POTENTIAL MARKER FOR HIGH-GRADE SEROUS OVARIAN ADENOCARCINOMA

Tsandekova M.R. 1
1 Clinical oncology dispensary №1
Serous adenocarcinoma is the most common ovarian cancer subtype with the highest mortality rate among gynecological tumors in the world. Serous ovarian adenocarcinoma is heterogeneous at the histological and molecular level, it is subdivided into serous adenocarcinoma of low and high grade, the latter has a more aggressive clinical course. There is currently no validated screening test for high-grade serous adenocarcinoma, which prevents early detection of the disease. For the development of effective and minimally invasive methods of early diagnosis, screening of molecular markers in the extracellular DNA (cfDNA) of blood plasma is required. These markers include the Copy Number Variation (CNV). The aim of this study was to determine in cfDNA the CNV of genes that regulate the metabolism and reception of estrogens in patients with high-grade serous ovarian adenocarcinoma and in conventionally healthy donors. Determination of 10 genetic loci CNV (ESR1, ESR2, GPER, CYP1A1, CYP1A2, CYP1B1, CYP19A, STS, SULT1A, SULT1E1) was performed by quantitative real-time PCR. A statistically significant increase in the number of copies of genes SULT1E1, CYP1B1 and ESR1 was found by 2.8 times, 3.0 times and 5.0 times, respectively, in the extracellular DNA of blood plasma of examined patients with high-grade serous ovarian adenocarcinoma relative to the extracellular DNA of blood plasma of conventionally healthy donors. These genetic loci can be considered as the low invasive markers of this disease.
ovarian serous adenocarcinoma
PCR
gene copy number variation
extracellular DNA
low invasive diagnosis

Рак яичников является ведущей причиной летальных исходов от гинекологических злокачественных опухолей в мире и обычно диагностируется уже на поздней стадии. Серозная аденокарцинома является одним из самых распространенных подтипов эпителиальных опухолей яичников [1]. Число летальных исходов от этой патологии является самым высоким среди гинекологических опухолей в мире и ежегодно увеличивается. В исследовании Blagden S.P. (2015) установлено, что серозная аденокарцинома яичника гетерогенна на гистологическом и молекулярном уровнях [2]. Традиционно выделяли два подтипа этого рака: серозную аденокарциному высокой степени злокачественности (high-grade serous cancer) и серозную аденокарциному низкой степени злокачественности (low-grade serous cancer) [3]. Для серозной аденокарциномы яичника низкой степени злокачественности свойственно относительно благоприятное клиническое течение, а также стабильный молекулярно-генетический и эпигенетический профиль. Серозная аденокарцинома яичника высокой степени злокачественности имеет агрессивное клиническое течение [1], при этом для неё в настоящее время не существует одобренного скринингового теста, что препятствует ранней диагностике данного заболевания [4].

Для разработки эффективных и малоинвазивных методов ранней диагностики необходим скрининг молекулярных маркеров во внеклеточной ДНК плазмы крови. В качестве таких маркеров большим потенциалом обладает показатель числа копий генов (Copy Number Variation (CNV)) - полиморфизм, приводящий к изменению копийности генетического локуса и, как следствие, изменению экспрессии этого локуса и его продукта - белка или не кодирующей РНК [5]. Показатель CNV может выступать в качестве высокоспецифичного биологического маркера, позволяющего осуществлять как раннюю диагностику [5], так и молекулярное типирование опухолей [6].

К внеклеточной ДНК (внДНК) относится ядерная и митохондриальная ДНК из соматических и опухолевых клеток, подвергшихся апоптозу или некрозу; ДНК из клеток крови, вирусная и бактериальная ДНК [7]. Проведенный анализ баз данных TCGA и DisGeNET позволил выделить ряд генов (регулирующих метаболизм эстрогена), показатель копийности которых имеет потенциал малоинвазивной диагностики серозной аденокарциномы яичников (табл. 1).

Таблица 1

Перечень потенциальных молекулярных маркеров серозной аденокарциномы яичников

Название гена

Варианты названия гена

Расшифровка

1

CYP1-A1

CYP1, P450DX, CP11, P1-450, AHRR, AHH, CYPIA1, P450C

цитохром P450 семейство 1 подсемейство A1

2

CYP1-A2

CYPIA2, P450(PA), CP-12, P3-450

цитохром P450 семейство 1 подсемейство A2

3

CYP1-B1

CYPIB1, P4501B1, ASGD6, GLC3A, CP1B

цитохром P450 семейство 1 подсемейство B1

4

CYP19A1

ARO1, CPV1, CYP19, ARO, P-450AROM, CYAR

цитохром P450 семейство 19 подсемейство A1

5

ESR1

ESR, NR3A1, Era, ESTRR, ER, ESRA

рецептор эстрогена 1

6

ESR2

NR3A2, Erb, ER-BETA, ESRB, ESTRB,

рецептор эстрогена 1

7

GPER

LERGU, CEPR, FEG-1, LyGPR, LERGU2, GPCR-Br, CMKRL2, GPER, mER, DRY12, GPR30

рецептор эстрогена 1, связанный с G-белком

8

STS

ARSC1, ASC, ARSC, XLI, SSDD, ES

стероидная сульфатаза

9

SULT1-A1

P-PST, ST1-A1, PST, STP, TSPS-T1, HAST1/2, STP-1, ST1-A3

семейство сульфотрансфераз 1 подсемейство A1

10

SULT1-E1

EST-1, ST1-E1,EST, STE

семейство сульфотрансфераз 1 подсемейство E1

 

Целью данного исследования стало определение во внДНК показателя копийности генов, регулирующих метаболизм и рецепцию эстрогенов, у больных серозной аденокарциномой яичников высокой степени злокачественности и у условно здоровых доноров.

Материалы и методы исследования

В работе использовали кровь, взятую путем венопункции у 50 больных серозной аденокарциномой яичников высокой степени злокачественности, а также у 30 доноров без онкологической патологии (группа условно здоровых доноров).

Плазму крови отделяли центрифугированием (30 минут, 2000 об/мин, t=10 °С). Из плазмы выделяли внДНК фенол-хлороформным методом в модификации Кутилина Д.С. и соавторов [7]: к 4 мл плазмы добавляли 4 мл лизирующего раствора, содержащего 2% SDS, 1% меркаптоэтанол и протеиназу К, инкубировали 30 мин. при 58 °С, после чего добавляли 4 мл смеси щелочной фенола с хлороформом (1:1) и центрифугировали 20 мин. при 3000 об/мин (t=10 °С). Раствор разделялся на две фазы - фенол-хлороформную и водную фазу, содержащую ДНК. Водную фазу переносили в отдельную пробирку и добавляли равный объем изопропилового спирта (96%) и хлорида натрия (до концентрации в растворе 100 мМ). После 60-минутной инкубации при -20 °С проводилось центрифугирование (12 000 об/мин, 15 минут, t=10 °С). Получившийся осадок промывали этиловым спиртом (80%). Этанол удаляли центрифугированием, высушивали осадок при 58 °С и растворяли в буфере, содержащем ЭДТА [7].

Оценку показателя относительной копийности 10 генов (ESR1, GPER, ESR2, CYP1A1, CYP1A2, CYP1B1, CYP19A, SULT1A, SULT1E1, STS) проводили методом количественной ПЦР в режиме реального времени (RT-qPCR). Разработка последовательности синтетических олигонуклеотидов (праймеров) осуществлялась с помощью Primer-BLAST и базы данных GenBank (NCBI). В качестве референсного гена для нормализации полученных показателей RT-qPCR был выбран B2M.

Реакция амплификации проводилась на термоциклере CFX96 (Bio-Rad, США) в 20 мкл смеси, содержащей матрицу внДНК (не менее 0,5 нг), 0,2 мМ раствор dNTP, 0,4 мкМ прямого и обратного праймеров, 2,5 мМ раствор MgCl2, 1X ПЦР-буфер с интеркалирующим красителем EvaGreen и 0,1 е.а./мкл SynTaq ДНК-полимеразы [7]. Амплификация осуществлялась по следующей программе: 95 °C 3 минуты, 40 циклов: 95 °C 10 секунд, 55 °C 30 секунд (чтение оптического сигнала по каналу FAM) и 72 °C 20 секунд.

Относительную копийность (rC) рассчитывали по формуле, описанной Кутилиным Д.С. [8]:

rC = rCо/rCн = E-ΔCt(образцов от больных)/E-ΔCt(образцов от условно здоровых),

где Е ‒ эффективность ПЦР-амплификации, рассчитанная по формуле E = 10-1/k (k ‒ коэффициент уравнения прямой C(T) = k•log P0 + b, полученной в ходе линейной аппроксимации данных экспериментальных постановок ПЦР) (усредненное значение Е = 1,914), а ΔCt - разница между средним геометрическим Ct(гена-мишени) и средним геометрическим Ct(референсного гена) [8].

Статистическую обработку данных осуществляли с использованием Microsoft Excel 2010, Statistica 10.0 и среды для программирования R i386 4.0.0. Статистическую значимость различий оценивали по критерию Манна-Уитни, для корректировки множественного сравнения применяли поправку Бонферрони. Для выявления общих сигнальных путей исследуемых генов использовали алгоритм «сетевой интеграции нескольких ассоциаций», который предсказывает функцию и положение гена в составе сложной сети из множества других генов, а также рассчитывает оценку (W-value) для каждой точки построенной сети, отражающую силу связи между соседними точками [9].

Результаты исследования и их обсуждение

В ходе исследования обнаружено статистически значимое (р<0,005) увеличение копийности генов SULT1E1, CYP1B1 и ESR1 в 2,8 раза, 3,0 раза и 5.0 раз соответственно во внеклеточной ДНК плазмы крови у 80%, 75% и 85% соответственно обследованных больных серозной аденокарциномой яичников высокой степени злокачественности относительно внеклеточной ДНК плазмы крови условно здоровых доноров (рис. 1).

У 40% больных во внеклеточной ДНК наблюдалось увеличение копийности генов CYP1A1 и CYP1A2 в 2,4 раза (р<0,05) и 2,5 раза (р<0,05) соответственно, ещё у 40% больных отсутствовали изменения в копийности этих генов относительно условно здоровых доноров, а у 20% больных наблюдалось снижение копийности этих генов в 1,3 (р<0,05) и 1,4 раза (р<0,05) соответственно.

Рис. 1. Уровень относительного количества копий генов во внДНК плазмы крови больных серозной аденокарциномой яичников высокой степени злокачественности.

*– статистически значимые отличия относительно количества копий генов во внДНК плазмы крови условно здоровых доноров (р<0,005)

Копийность генов CYP19A, GPER, ESR2, STS и SULT1A статистически значимо не отличается во внеклеточной ДНК плазмы крови больных серозной аденокарциномой яичников высокой степени злокачественности и во внеклеточной ДНК плазмы крови условно здоровых доноров.

С использованием алгоритма «сетевой интеграции нескольких ассоциаций» было оценено наличие и сила взаимодействия между генами ESR1, ESR2, GPER, CYP1A1, CYP1A2, CYP1B1, CYP19A, STS, SULT1A, SULT1E1, а также генами, ассоциированными с ними в общих сигнальных путях (рис. 2, табл. 2). Для генетических локусов (SULT1A1, CYP1B1, CYP19A1, ESR2, ESR1, SULT1E1 и CYP1A1) наиболее сильное взаимодействие (определено по нескольким параметрам: совместная экспрессия генов (база Gene Expression Omnibus), общие белковые домены (базы BioGRID, IntAct и MIPS), общая регуляция транскрипционными факторами (JASPAR), со-локализация) выявлено с генами SULT1A2, CYP1A1, CYP11A1, REXO4, CYP1B1 и CYP2D6. Соответственно, повышение копийности генов ESR1, CYP1B1 и SULT1E1, помимо экспрессии соответствующих генов, может отразиться и на экспрессии генов OR52A1, ZNF398, PRDM2 и ESR2 (для ESR1), CYP1A1 и ESR1 (для CYP1B1), SULT1A1 и SULT2B1 (для SULT1E1) (рис. 2, табл. 2).

Таблица 2

Сила взаимосвязей между генами, рассчитанная с помощью алгоритма «сетевой интеграции нескольких ассоциаций»

Ген 1

Ген 2

W-value

Тип взаимодействия

SULT1A2

SULT1A1

0,8518850

предсказанные взаимодействия

CYP1A1

CYP1B1

0,6785801

предсказанные взаимодействия

CYP11A1

CYP19A1

0,4789596

предсказанные взаимодействия

REXO4

ESR2

0,2773180

общие сигнальные пути

CRHBP

ESR2

0,2773180

общие сигнальные пути

CRYZ

ESR2

0,2773180

общие сигнальные пути

CD68

ESR2

0,2679962

общие сигнальные пути

CD14

SULT1A1

0,2509112

предсказанные взаимодействия

CYP2D6

CYP1A1

0,2334536

предсказанные взаимодействия

CYP2E1

CYP19A1

0,2142480

предсказанные взаимодействия

CYP2D6

CYP1A2

0,2033754

предсказанные взаимодействия

CYP1A2

CYP1A1

0,2005719

предсказанные взаимодействия

ESR1

CYP1B1

0,1960994

общие сигнальные пути

OR52A1

ESR1

0,1905680

предсказанные взаимодействия

ZNF398

ESR1

0,1905680

предсказанные взаимодействия

PRDM2

ESR1

0,1905680

предсказанные взаимодействия

CYP3A4

CYP2D6

0,1621384

предсказанные взаимодействия

PELP1

ESR2

0,1552160

предсказанные взаимодействия

CYP2C18

CYP1A2

0,1467650

предсказанные взаимодействия

CYP3A4

CYP1A2

0,1393014

предсказанные взаимодействия

PNRC1

ESR2

0,1286611

общие сигнальные пути

NCOA7

ESR2

0,1219798

предсказанные взаимодействия

CYP2E1

CYP1A1

0,1155651

предсказанные взаимодействия

CYP2C9

CYP2D6

0,1069237

предсказанные взаимодействия

CYP1A2

CYP1A1

0,0424047

совместная экспрессия

CYP11B2

CYP11A1

0,0343799

общие белковые домены

ESR1

ESR2

0,0332440

общие белковые домены

SULT1A1

SULT1E1

0,0308099

общие белковые домены

SULT2B1

SULT1E1

0,0308099

общие белковые домены

 

Хорошо известно, что в патогенезе ряда гинекологических злокачественных опухолей (в том числе и серозных аденокарцином яичника высокой степени злокачественности) важную роль играет эндогенная или экзогенная гиперэстрогения [1; 10]. Эстрогены образуются из андрогенов под действием ароматазы - НАДФН-зависимого фермента цитохрома Р450 19-го семейства, кодируемого геном CYP19 [11]. В данном исследовании показатель копийности гена CYP19 статистически значимо не отличается от показателя у условно здоровых доноров. Это может свидетельствовать о том, что особых изменений в процессе образования эстрогенов у больных серозной аденокарциномой яичников, вероятно, не происходит.

Эстрогены реализуют своё действие через рецепторы эстрогена, имеющиеся в разных тканях. В настоящее время известно 2 типа эстрогеновых рецепторов: α и β, функции которых интенсивно изучаются [12]. Так, в работах Bardin A. с соавторами и Кита О.И. с соавторами установлено, что гиперэкспрессия гена ESR1 сопровождает процессы онкотрансформации [13], а ESR2 регулирует митотическую активность, защищая от аномальной пролиферации индуцированной активацией α эстрогеновых рецепторов [11].

Рис. 2. Визуальная модель сети функциональных взаимосвязей между генами, регулирующими метаболизм и рецепцию эстрогенов [9]

По данным Кита О.И. и соавторов [10; 14], ещё одним ключевым фактором в канцерогенезе может быть метаболическая активация эстрадиола. Гены CYP1A1 и CYP1B1 кодируют два фермента из семейства цитохромов Р450, которые катализируют гидроксилирование 17-β-эстрадиола в положении С-2 и С-4 соответственно. Метаболиты CYP1B1 (4-гидрокси эстрогены) играют важную роль в злокачественной трансформации. Из данных литературы известно, что в некоторых гинекологических опухолях повышена экспрессия генетических локусов, регулирующих гидроксилирование эстрадиола (CYP1A1 и CYP1B1), уровень ядерных (ESR1, SULT1E1 - гены сульфотрансферазы) и мембранных рецепторов эстрогенов (GPER) [15].

Отличия копийности описанных выше генов во внДНК больных серозной аденокарциномой и относительно условно здоровых доноров вписываются в теорию эстроген-ассоциированного канцерогенеза [10], согласно которой метаболическая активация эстрадиола, вызванная аномально высокой экспрессией генов CYP1A1 и CYP1B1, и соответственно активностью кодируемых ими ферментов, в совокупности с увеличением количества ядерных рецепторов ERα, вызванным повышенной копийностью и экспрессией гена ESR1 [11], приводит к усилению пролиферации в тканях-мишенях. Этому явлению может препятствовать увеличение активности фермента сульфотрансферазы (ассоциированное с повышением экспрессии гена SULT1E1), участвующей в инактивации эстрогенов путем их сульфатирования [11]. Однако обнаруженное в нашем исследовании повышение копийности SULT1E1 не позволяет однозначно говорить о биологическом значении данного процесса (повышении экспрессии соответствующего гена и его продукта). Тем не менее показатель копийности SULT1E1 имеет потенциал в качестве молекулярного маркера серозной аденокарциномы яичника высокой степени злокачественности.

Заключение

Таким образом, проведенный анализ показателя копийности генов во внеклеточной ДНК больных серозной аденокарциномой яичников высокой степени злокачественности позволил выявить наиболее характерные малоинвазивные маркеры этого заболевания - SULT1E1, CYP1B1 и ESR1.