RU2821770C1 - Способ прогнозирования прогрессирования при колоректальном раке - Google Patents
Способ прогнозирования прогрессирования при колоректальном раке Download PDFInfo
- Publication number
- RU2821770C1 RU2821770C1 RU2024102375A RU2024102375A RU2821770C1 RU 2821770 C1 RU2821770 C1 RU 2821770C1 RU 2024102375 A RU2024102375 A RU 2024102375A RU 2024102375 A RU2024102375 A RU 2024102375A RU 2821770 C1 RU2821770 C1 RU 2821770C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- progression
- colorectal cancer
- genes
- expression
- gene
- Prior art date
Links
- 206010009944 Colon cancer Diseases 0.000 title claims abstract description 20
- 208000001333 Colorectal Neoplasms Diseases 0.000 title claims abstract description 17
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 23
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims abstract description 20
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims abstract description 11
- 101000964484 Homo sapiens Palmitoyltransferase ZDHHC11 Proteins 0.000 claims abstract description 9
- 102100040760 Palmitoyltransferase ZDHHC11 Human genes 0.000 claims abstract description 8
- 101150063370 Gzmb gene Proteins 0.000 claims abstract description 3
- 206010061818 Disease progression Diseases 0.000 claims abstract 2
- 230000005750 disease progression Effects 0.000 claims abstract 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 3
- 101001009603 Homo sapiens Granzyme B Proteins 0.000 abstract description 6
- 102100030385 Granzyme B Human genes 0.000 abstract description 4
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 6
- 238000002493 microarray Methods 0.000 description 5
- 206010027476 Metastases Diseases 0.000 description 4
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 4
- 229920002477 rna polymer Polymers 0.000 description 4
- 102000016267 Leptin Human genes 0.000 description 3
- 108010092277 Leptin Proteins 0.000 description 3
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 3
- 208000029742 colonic neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 3
- 230000003054 hormonal effect Effects 0.000 description 3
- NRYBAZVQPHGZNS-ZSOCWYAHSA-N leptin Chemical compound O=C([C@H](CO)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CC(O)=O)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC=1C2=CC=CC=C2NC=1)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CC(O)=O)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)CNC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@@H](N)CC(C)C)CCSC)N1CCC[C@H]1C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CS)C(O)=O NRYBAZVQPHGZNS-ZSOCWYAHSA-N 0.000 description 3
- 229940039781 leptin Drugs 0.000 description 3
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 3
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 3
- 102100031930 Anterior gradient protein 3 Human genes 0.000 description 2
- 102100025279 C-X-C motif chemokine 11 Human genes 0.000 description 2
- 108091029430 CpG site Proteins 0.000 description 2
- 101000775037 Homo sapiens Anterior gradient protein 3 Proteins 0.000 description 2
- 101000858060 Homo sapiens C-X-C motif chemokine 11 Proteins 0.000 description 2
- 101000640295 Homo sapiens Nesprin-4 Proteins 0.000 description 2
- -1 MIR4432HG Proteins 0.000 description 2
- 206010027457 Metastases to liver Diseases 0.000 description 2
- 206010027458 Metastases to lung Diseases 0.000 description 2
- 102100033921 Nesprin-4 Human genes 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N insulin Chemical compound N1C(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(NC(=O)CN)C(C)CC)CSSCC(C(NC(CO)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CCC(N)=O)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CSSCC(NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2C=CC(O)=CC=2)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(C)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2NC=NC=2)NC(=O)C(CO)NC(=O)CNC2=O)C(=O)NCC(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)NC(C(C)O)C(=O)N3C(CCC3)C(=O)NC(CCCCN)C(=O)NC(C)C(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(O)=O)=O)NC(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CO)NC(=O)C(C(C)O)NC(=O)C1CSSCC2NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(NC(=O)C(N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)CC1=CN=CN1 NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000011987 methylation Effects 0.000 description 2
- 238000007069 methylation reaction Methods 0.000 description 2
- 102100034540 Adenomatous polyposis coli protein Human genes 0.000 description 1
- 102100037084 C4b-binding protein alpha chain Human genes 0.000 description 1
- 101150051491 CDH13 gene Proteins 0.000 description 1
- 102100024154 Cadherin-13 Human genes 0.000 description 1
- 101710134395 Carboxy-terminal domain RNA polymerase II polypeptide A small phosphatase 1 Proteins 0.000 description 1
- JPVYNHNXODAKFH-UHFFFAOYSA-N Cu2+ Chemical compound [Cu+2] JPVYNHNXODAKFH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102000004328 Cytochrome P-450 CYP3A Human genes 0.000 description 1
- 108010081668 Cytochrome P-450 CYP3A Proteins 0.000 description 1
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 description 1
- 102100029790 Defensin-6 Human genes 0.000 description 1
- 102100033582 Dermokine Human genes 0.000 description 1
- 102100034577 Desmoglein-3 Human genes 0.000 description 1
- 102100024391 Dual oxidase maturation factor 2 Human genes 0.000 description 1
- 102100031181 Glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase Human genes 0.000 description 1
- 101000924577 Homo sapiens Adenomatous polyposis coli protein Proteins 0.000 description 1
- 101000933465 Homo sapiens Beta-glucuronidase Proteins 0.000 description 1
- 101000740685 Homo sapiens C4b-binding protein alpha chain Proteins 0.000 description 1
- 101000762243 Homo sapiens Cadherin-13 Proteins 0.000 description 1
- 101000865479 Homo sapiens Defensin-6 Proteins 0.000 description 1
- 101000872044 Homo sapiens Dermokine Proteins 0.000 description 1
- 101000924311 Homo sapiens Desmoglein-3 Proteins 0.000 description 1
- 101001053276 Homo sapiens Dual oxidase maturation factor 2 Proteins 0.000 description 1
- 101001008922 Homo sapiens Kallikrein-11 Proteins 0.000 description 1
- 101000581802 Homo sapiens Lithostathine-1-alpha Proteins 0.000 description 1
- 101000581803 Homo sapiens Lithostathine-1-beta Proteins 0.000 description 1
- 101001036688 Homo sapiens Melanoma-associated antigen B1 Proteins 0.000 description 1
- 101000964544 Homo sapiens Probable palmitoyltransferase ZDHHC11B Proteins 0.000 description 1
- 101000880770 Homo sapiens Protein SSX2 Proteins 0.000 description 1
- 102000004877 Insulin Human genes 0.000 description 1
- 108090001061 Insulin Proteins 0.000 description 1
- 102100027612 Kallikrein-11 Human genes 0.000 description 1
- 102100027361 Lithostathine-1-alpha Human genes 0.000 description 1
- 102100027338 Lithostathine-1-beta Human genes 0.000 description 1
- 102100039477 Melanoma-associated antigen B1 Human genes 0.000 description 1
- 102100025825 Methylated-DNA-protein-cysteine methyltransferase Human genes 0.000 description 1
- 102100040806 Probable palmitoyltransferase ZDHHC11B Human genes 0.000 description 1
- 102100037686 Protein SSX2 Human genes 0.000 description 1
- 208000015634 Rectal Neoplasms Diseases 0.000 description 1
- 102100025483 Retinoid-inducible serine carboxypeptidase Human genes 0.000 description 1
- 102000008816 Trefoil Factor-2 Human genes 0.000 description 1
- 108010088411 Trefoil Factor-2 Proteins 0.000 description 1
- 208000009956 adenocarcinoma Diseases 0.000 description 1
- 239000002671 adjuvant Substances 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 239000012620 biological material Substances 0.000 description 1
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 1
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 238000009096 combination chemotherapy Methods 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 229910001431 copper ion Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000009089 cytolysis Effects 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 230000009274 differential gene expression Effects 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- DNJIEGIFACGWOD-UHFFFAOYSA-N ethyl mercaptane Natural products CCS DNJIEGIFACGWOD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 210000003527 eukaryotic cell Anatomy 0.000 description 1
- 108020004445 glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase Proteins 0.000 description 1
- 238000000265 homogenisation Methods 0.000 description 1
- 229940125396 insulin Drugs 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 1
- 108040008770 methylated-DNA-[protein]-cysteine S-methyltransferase activity proteins Proteins 0.000 description 1
- PUPNJSIFIXXJCH-UHFFFAOYSA-N n-(4-hydroxyphenyl)-2-(1,1,3-trioxo-1,2-benzothiazol-2-yl)acetamide Chemical compound C1=CC(O)=CC=C1NC(=O)CN1S(=O)(=O)C2=CC=CC=C2C1=O PUPNJSIFIXXJCH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102000042567 non-coding RNA Human genes 0.000 description 1
- 108091027963 non-coding RNA Proteins 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 210000002381 plasma Anatomy 0.000 description 1
- 238000003752 polymerase chain reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 206010038038 rectal cancer Diseases 0.000 description 1
- 201000001275 rectum cancer Diseases 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 230000028327 secretion Effects 0.000 description 1
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 1
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 1
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- DGVVWUTYPXICAM-UHFFFAOYSA-N β‐Mercaptoethanol Chemical compound OCCS DGVVWUTYPXICAM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Abstract
Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии, и может быть использовано для прогнозирования прогрессирования при колоректальном раке. Осуществляют взятие образца опухолевой ткани, выделение РНК из образца опухолевой ткани и определение комбинации генов. При повышенной экспрессии генов ZDHHC11, MIR4432HG и сниженной экспрессии гена GZMB прогнозируют прогрессирование заболевания. Способ обеспечивает эффективное прогнозирование прогрессирования при колоректальном раке за счет определения экспрессии генов ZDHHC11, MIR4432HG и GZMB в опухолевой ткани. 3 ил., 3 табл.
Description
Способ относится к области медицины, а именно к онкологии, и может быть использован для прогнозирования прогрессирования у больных раком толстого кишечника, на основании данных микрочиповой экспрессии генов ZDHHC11, MIR4432HG, GZMB в образцах опухолевой ткани.
Прогрессирование заболевания у больного значительно ухудшает общее состояние, а также отрицательно влияет на прогноз [1]. При колоректальном раке типичной локализацией метастазов являются печень, лёгкие и головной мозг [2].
Развитие молекулярно-генетических методов в онкологии позволяет оценивать шанс прогрессирование, а значит корректировать проводимую терапию. Важное место среди этих методов отводится изучению экспрессионного профиля опухоли с использованием микрочипов, поскольку именно экспрессионный профиль является функционально активным отражением генетического «портрета» эукариотических клеток.
Например, для снижения риска прогрессирования у радикально пролеченных больных, необходимо проведение адъювантной полихимиотерапии, однако существуют клинические ситуации, когда не смотря на проводимое лечение, больной прогрессирует и погибает. Это заставляет сделать вывод о наличии еще неизвестных факторов, влияющих независимо и свойственных конкретному больному или группе пациентов.
На сегодняшний день существует несколько известных методов оценки прогрессирования больных колоректальным раком.
Прогрессирование колоректального рака в зависимости от степени, характера накопления и гормональной активности жировой ткани. Авторы на основании ретроспективных данных о пациентах, проходивших лечение от колоректального рака, делают вывод о том, что определение индекса массы тела (ИМТ), характера отложения жировой ткани и определении уровня лептина в сыворотке крови можно использовать в качестве прогностического фактора [3]. Однако, по данным ряда авторов секреция лептина подвержена значительным колебаниям, которые зависят от множества факторов, таких как возраст, пол, время забора крови, уровень инсулина, наличия вредных привычек, в частности - курения и ряда других [4]. Поэтому данные полученные авторами трудно экстраполировать на популяцию больных колоректальным раком.
Близкими по тематике к нашему изобретению также являются следующие:
1. «Способ диагностики метастазов колоректального рака в печень» (см. патент на изобретение RU №2642247, опубл. 24.01.2018), основанный на определении концентрации ионов меди в плазме крови.
2. «Способ диагностики метастазов рака толстой кишки» (см. патент на изобретение RU №2016115679, опубл. 26.10.2017), основанный на анализе метилирования CpG-сайтов 3 генов (АРС, CDH13 и MGMT).
3. «Способ диагностики метастазов рака толстой кишки» (см. патент на изобретение RU №2647470, опубл. 15.03.2018), основанный так же на анализе метилирования CpG-сайтов гена CDH13.
4. «Способ прогнозирования развития метастазов в печени у больных раком прямой кишки» (см. патент на изобретение RU №2686687, опубл. 30.04.2019) основанный на амплификации генов MAGEB1, SSX2, SCP1, GAPDH и GUSB и расчете относительной экспрессии генетических локусов.
Однако все вышеописанные способы трудоёмки и сложны (из-за использующихся для вычислений параметров). К тому же в изобретениях 2,3,4 используется метод полимеразной цепной реакции позволяющий оценить лишь небольшое количество заранее известных генов. В то же время мы в своем изобретении используем экспрессионный микрочип SurePrint G3 Human Gene Exp v3, содержащий зонды для определения 26,803 генов и 30,606 не кодирующих РНК. При этом все вышеперечисленные изобретения имеют меньшие значения чувствительности и специфичности, чем предлагаемые нашим коллективом.
Технический результат – эффективный и технологичный способ прогнозирования прогрессирования больных колоректальным раком на основе микрочиповой экспрессии генов ZDHHC11, MIR4432HG и GZMB в опухолевой ткани.
Осуществление изобретения
В исследовании приняли участие 36 пациентов. Они были разделены на 2 группы в зависимости от наличия или отсутствия прогрессирования. Верификация диагноза имелась у всех пациентов. Гистологически опухоли были представлены аденокарциномами, преимущественно умеренной дифференцировки. Стадию заболевания устанавливали согласно Международной классификации TNM 8-й редакции (2018 г.). До начала лечения больным выполняли фиброколоноскопию с биопсией опухоли. Для транспортировки и хранения биоматериала использовался раствор стабилизирующего реагента RNAlater (Thermo Fisher Scientific Inc., США). Гомогенизация ткани проводилась механическим методом, в 500 мкл лизирующего раствора с добавлением меркаптоэтанола. Далее происходило выделение рибонуклеиновой кислоты (РНК) на спинколонках набора RNeasy Plus Mini Kit (Qiagen, США) с использованием фильтрующих ДНК и РНК-мембран согласно инструкции производителя. Качество и количество РНК в элюированном растворе оценивались с помощью наноспектрофотометра IMPLEN (Германия). В работу брались образцы, строго отвечающие оптимальным параметрам чистоты (с RIN не менее 7,5). Для оценки экспрессии генов использован набор микрочипов SurePrint G3 HumanGeneExpv3 ArrayKit (Agilent, США). Сканирование микрочипов выполнено на аппарате InnoScan 1100 AL (США). Данные с микрочипового анализатора далее проходили дополнительную нормализацию. Следующим этапом делали поправку на множественное тестирование с помощью метода FDR (False Discovery Rate) и фиксировали вероятность её совершить на уровне значимости. P-value (<0.05). Для процедуры поиска дифференциально экспрессируемых генов использовали метод Moderated t-statistics, который реализован в пакете limma.
В табл. 1 представлены результаты анализа дифференциальной экспрессии генов в образцах с прогрессированием и без прошедшие по критерию P-value (<0.05). GENE_SYMBOL – Наименование гена. ProbeName - Наименование зонда на микрочипе. ENSEMBL_ID – Идентификатор базы данных Ensembl. CHROMOSOMAL_LOCATION – Геномные координаты. logFC – Логарифм меры изменения экспрессии, значения с минусом - означают низкую экспрессию гена, значения с плюсом - высокую экспрессию. P.Value – Вероятность ошибки при отклонении нулевой гипотезы.
Табл. 1
| GENE_SYMBOL | ProbeName | ENSEMBL_ID | CHROMOSOMAL_LOCATION | logFC | P.Value |
| REG1B | A_23_P389500 | ENST00000305089 | chr2:79312234-79312175 | 2,196992575 | 0,025068703 |
| DEFA6 | A_24_P363711 | ENST00000297436 | chr8:6783376-6782402 | 1,910011481 | 0,017827351 |
| SYNE4 | A_23_P350074 | ENST00000465425 | chr19:36494273-36494214 | 1,707252256 | 1,12585E-05 |
| HULC | A_22_P00002090 | ENST00000503668 | chr6:8653917-8653976 | 1,70485926 | 0,04863976 |
| CXCL11 | A_23_P125278 | ENST00000306621 | chr4:76955674-76955615 | 1,587502125 | 0,006102478 |
| DUOXA2 | A_33_P3250443 | ENST00000491993 | chr15:45410227-45410286 | 1,51336021 | 0,04116715 |
| C4BPA | A_23_P97541 | ENST00000367070 | chr1:207318066-207318125 | 1,494241116 | 0,023427604 |
| REG1A | A_23_P90743 | ENST00000233735 | chr2:79350451-79350510 | 1,488164284 | 0,03313017 |
| GZMB | A_23_P117602 | ENST00000382542 | chr14:25100295-25100236 | 1,470195582 | 0,00020261 |
| A_33_P3229672 | chr2:154277068-154277009 | 1,41657513 | 0,003576897 | ||
| COL17A1 | A_23_P501010 | ENST00000433822 | chr10:105791142-105791083 | -1,990331934 | 0,000508656 |
| KLK11 | A_23_P101505 | chr19:51525685-51525626 | -1,850147379 | 0,001181276 | |
| A_33_P3345643 | ENST00000522356 | chr5:711383-711324 | -1,691762817 | 0,001336761 | |
| DMKN | A_23_P320261 | chr19:35988194-35988135 | -1,577118201 | 0,026985477 | |
| CYP3A5 | A_23_P8801 | chr7:99245958-99245899 | -1,543868402 | 0,000551696 | |
| DSG3 | A_33_P3348747 | ENST00000257189 | chr18:29058356-29058415 | -1,529255699 | 0,021492437 |
| AGR3 | A_23_P42811 | ENST00000486448 | chr7:16913467-16913408 | -1,518573506 | 0,007427154 |
| TFF2 | A_23_P57364 | ENST00000475297 | chr21:43767646-43766648 | -1,443321013 | 0,007574905 |
| ZDHHC11 | A_33_P3344204 | ENST00000283441 | chr5:795933-795874 | -1,442175409 | 0,003243208 |
| A_22_P00001981 | ENST00000457668 | chr2:60579920-60579861 | -1,427491154 | 0,000684565 |
При дифференциальном анализе экспрессии генов было выявлено топ 10-генов с повышенной и топ-10 с пониженной экспрессией как представлено в табл. 1.
Следующим этапом построили диаграммы размаха для каждого маркера как указано на фиг. 1. Class A – экспрессия гена в тканях с прогрессированием, Class B – экспрессия гена в тканях без прогрессирования. С помощью которых определили наиболее различающиеся по уровню экспрессии гены в образцах опухолевой ткани с прогрессированием и без.
На основе диаграммы размаха, показанной на фиг. 1 были выбраны наиболее различающиеся гены в образцах с прогрессированием и без.
На следующем этапе нами была построена бинарная диагностическая модель, классифицирующая образец как с прогрессированием или без для различных комбинаций, наиболее различающихся по профилю экспрессии генов как указано на фиг. 2.
В табл. 2 продемонстрированы параметры чувствительности и специфичности для комбинаций генов ранжированные по критерию Юдена (SE – чувствительность, SE_B – чувствительность по Class B, SP_A – специфичность по Class A, SP - специфичность, #Markers – количество (комбинация) маркеров, Youden – критерий Юдена).
Табл. 2
| SE | SE_B | SP_A | SP | #Markers | Youden |
| 93 | 17 | 7 | 83 | 3 | 0,76 |
| 86 | 13 | 14 | 87 | 2 | 0,73 |
| 86 | 17 | 14 | 83 | 2 | 0,69 |
| 86 | 17 | 14 | 83 | 2 | 0,69 |
| 86 | 17 | 14 | 83 | 3 | 0,69 |
| 79 | 13 | 21 | 87 | 1 | 0,66 |
| 50 | 9 | 50 | 91 | 2 | 0,41 |
| 50 | 13 | 50 | 87 | 3 | 0,37 |
| 43 | 9 | 57 | 91 | 2 | 0,34 |
| 50 | 17 | 50 | 83 | 3 | 0,33 |
| 50 | 17 | 50 | 83 | 4 | 0,33 |
| 43 | 13 | 57 | 87 | 2 | 0,3 |
| 43 | 13 | 57 | 87 | 3 | 0,3 |
| 43 | 17 | 57 | 83 | 3 | 0,26 |
Также для каждой комбинации были рассчитаны значения чувствительности и специфичности. Проанализировав данные представленные в табл. 2 с диагностическими показателями комбинаций, выявили, что интерес представляют первые пять из-за их показателей чувствительности и специфичности.
Следующим этапом проводили ROC-анализ для пяти комбинаций генов.
На фиг. 3 представлена ROC- кривая для изучаемых комбинаций генов оценки риска прогрессирования. (specificity – специфичность, sensitivity – чувствительность). Для количественной оценки информативности используется сравнительный анализ площадей под ROC-кривыми (Area under ROC curve - AUC) (Коэффициент площади кривой, лежащий в интервале 0.9-1, следует рассматривать как показатель наивысшей информативности диагностического метода, в интервале 0.8-0.9 - хорошая информативность, в интервале 0.7-0.8 - удовлетворительная, в интервале 0.6-0.7 - посредственная информативность, и ниже - бесполезная классификация).
Табл. 3
| Combination | Composing_markers | |
| 1 | Combination 77 | Marker19-Marker20-Marker9 |
| 2 | Combination 22 | Marker19-Marker9 |
| 3 | Combination 19 | Marker19-Marker20 |
| 4 | Combination 21 | Marker19-Marker5 |
| 5 | Combination 80 | Marker19-Marker5-Marker9 |
В табл. 3 представлены комбинации генов, ранжированные в зависимости от коэффициента площади ROC-кривой, где Marker9 (GZMB), Marker5 (CXCL11), Marker3 (SYNE4), Marker20 (MIR4432HG), Marker19 (ZDHHC11), Marker11 (COL17A1), Marker13 (ZDHHC11B), Marker17 (AGR3).
Исходя из результатов ROC – анализа указанных в табл. 3 выявили – наиболее информативную комбинацию генов для прогнозирования прогрессирования при колоректальном раке.
Полученные результаты позволили нам прийти к выводу, что экспрессия комбинации генов ZDHHC11, MIR4432HG, GZMB, где экспрессия ZDHHC11, MIR4432HG повышена, а GZMB снижена, прогнозирует риск прогрессирования у пациентов с колоректальным раком с чувствительностью 93% и специфичностью 83%.
Список литературы
1. Sponholz S., Bölükbas S., Schirren M., Oguzhan S., Kudelin N., Schirren J. Leber- und Lungenmetastasen des kolorektalen Karzinoms. Langzeitüberleben und Prognosefaktoren [Liver and lung metastases of colorectal cancer. Long-term survival and prognostic factors]. Chirurg. 2016 Feb;87(2):151-6. German. doi: 10.1007/s00104-015-0024-x. PMID: 26016711.
2. Tan K.K., Lopes Gde L Jr, Sim R. How uncommon are isolated lung metastases in colorectal cancer? A review from database of 754 patients over 4 years. J Gastrointest Surg. 2009 Apr;13(4):642-8. doi: 10.1007/s11605-008-0757-7. Epub 2008 Dec 11. PMID: 19082673.
3. Солодкий В.А., Чхиквадзе В.Д., Станоевич У.С., Дехисси Е.И. Прогрессирование колоректального рака в зависимости от степени, характера накопления и гормональной активности жировой ткани. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2015;4(6):25-30. Solodky VA, Chkhikvadze VD, Stanoevich US, Dekhissi EI. Progression of colorectal cancer in relation to the degree, pattern of accumulation, and hormonal activity of fatty tissue. P.A. Herzen Journal of Oncology. 2015;4(6):25-30. (In Russ.) https://doi.org/10.17116/onkolog20154625-30
4. Терещенко И.В. "Лептин и его роль в организме", Проблемы эндокринологии, vol. 47, no. 4, pp. 40-46, авг. 2001. [Online]. Available: 10.14341/probl11588.
Claims (1)
- Способ прогнозирования прогрессирования при колоректальном раке, включающий взятие образца опухолевой ткани, выделение РНК из образца опухолевой ткани и определение комбинации генов, отличающийся тем, что при повышенной экспрессии генов ZDHHC11, MIR4432HG и сниженной экспрессии гена GZMB прогнозируют прогрессирование заболевания.
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2821770C1 true RU2821770C1 (ru) | 2024-06-26 |
Family
ID=
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100112755A (ko) * | 2009-04-10 | 2010-10-20 | 한국생명공학연구원 | 대장암 진단용 마커，이에 의해 암호화되는 단백질 및 이를 이용한 대장암 진단키트 |
| RU2686687C1 (ru) * | 2018-11-13 | 2019-04-30 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Ростовский научно-исследовательский онкологический институт" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Способ прогнозирования развития метастазов в печени у больных раком толстой кишки |
| WO2020223233A1 (en) * | 2019-04-30 | 2020-11-05 | Genentech, Inc. | Prognostic and therapeutic methods for colorectal cancer |
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100112755A (ko) * | 2009-04-10 | 2010-10-20 | 한국생명공학연구원 | 대장암 진단용 마커，이에 의해 암호화되는 단백질 및 이를 이용한 대장암 진단키트 |
| RU2686687C1 (ru) * | 2018-11-13 | 2019-04-30 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Ростовский научно-исследовательский онкологический институт" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Способ прогнозирования развития метастазов в печени у больных раком толстой кишки |
| WO2020223233A1 (en) * | 2019-04-30 | 2020-11-05 | Genentech, Inc. | Prognostic and therapeutic methods for colorectal cancer |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| MURAKAMI Y. et al. Testis-specific hnRNP is expressed in colorectal cancer cells and accelerates cell growth mediating ZDHHC11 mRNA stabilization. Cancer Med. 2022 Oct; 11(19): 3643-3656. Epub 2022 Apr 5. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5314667B2 (ja) | 膀胱癌の診断および／または予後方法 | |
| CN113785076A (zh) | 预测癌症预后的方法及其组合物 | |
| US20080058432A1 (en) | Molecular assay to predict recurrence of Duke's B colon cancer | |
| US20220186317A1 (en) | Predicting breast cancer recurrence | |
| EP2707506B1 (en) | Method of detecting cancer through generalized loss of stability of epigenetic domains, and compositions thereof | |
| EP2121988B1 (en) | Prostate cancer survival and recurrence | |
| WO2016115354A1 (en) | Methods for cancer diagnosis and prognosis | |
| KR20070084488A (ko) | 고형 종양의 예후 및 치료를 위한 방법 및 시스템 | |
| JP7499239B2 (ja) | 体細胞変異のための方法およびシステム、ならびにそれらの使用 | |
| US11111546B2 (en) | 3.4 KB mitochondrial DNA deletion for use in the detection of cancer | |
| CN117165688A (zh) | 用于尿路上皮癌的标志物及其应用 | |
| CN115176033A (zh) | 检测和预测乳腺癌的方法 | |
| WO2024183507A1 (zh) | 作为前列腺癌标志物的dna甲基化位点组合及其应用 | |
| EP3464640B1 (en) | Methods of mast cell tumor prognosis and uses thereof | |
| EP3372696A1 (en) | Methods and kits for assessing the risk of developing or diagnosing endometrial cancer | |
| CN110291206A (zh) | 用于评估前列腺癌晚期临床终点的算法和方法 | |
| RU2821770C1 (ru) | Способ прогнозирования прогрессирования при колоректальном раке | |
| JP2022528182A (ja) | 神経膠腫の診断用または予後予測用の組成物、及びそれに係わる情報を提供する方法 | |
| WO2020179895A1 (ja) | 子宮平滑筋肉腫の検出のためのキット、デバイス及び方法 | |
| CN105779612A (zh) | 一种Lynch综合征基因检测试剂盒及其应用 | |
| EP2203570A1 (en) | 3.4 kb mitochondrial dna deletion for use in the detection of cancer | |
| KR102325356B1 (ko) | 유사유전자를 이용한 신경교종의 악성도 진단용 조성물 및 이의 이용 | |
| US20240327927A1 (en) | Active surveillance and risk stratification for prostate cancer | |
| EP4170661A1 (en) | Methylation profile analysis using smoothing method | |
| EP4265737A1 (en) | Methylation markers for predicting sensitivity to treatment with antibody based therapy |