Bilgiustam
Bilgiyi ustasından öğrenin

Malign Plevral Mezotelyoma’nın Transkriptom Dizileme Çalışmaları

0 295

Gen ekspresyonu tümör davranışıyla bağlantılı olduğundan, tümörlerin toplu ekspresyon profillemesi, aynı anda ölçülen binlerce genin ekspresyon seviyelerine ilişkin iç görü sağlayarak kanser anlayışında devrim yaratmıştır. Ek olarak, kanser örneklerinin benzer biyolojik ve klinik özelliklere sahip moleküler kümelere ayrılması, tümörlerin moleküler biyolojisinin anlaşılmasını geliştirmiştir. Ayrıca hem tedaviler için uygulanabilir hedefler hem de yanıt tahmini için biyobelirteçler belirlemiştir.
2005 yılında Gordon ve ekibi mikroarray teknolojilerini kullanarak 40 MPM tümörünün profilini çıkarmıştır. Malign plevral mezotelyoma (MPM), plevranın mezotel hücrelerinden kaynaklandığı ve sıklıkla akciğer parankimini içerdiği için, analize dört normal plevra örneği ve dört normal akciğer dokusu kontrol olarak dâhil edilmiştir. Denetimsiz küme analizi, yalnızca MPM örneklerinden oluşan C1 ve C2 adlı iki ayrı alt sınıf ortaya çıkarmıştır. Bu iki küme, sırasıyla epitelyal ve karma alt tiplere sahiptir ve tümör histolojisi ile kısmi bir korelasyon gösterir. Diferansiyel gen ekspresyon analizi, keratinler, kadherinler ve diğer proteoglikanlar gibi hücre iskeleti / destek ile ilgili genlerin C1 kümesinde aşırı eksprese edildiğini gösterir. Ayrıca, hücre dışı matris ve kolajen, aktin, biglikan ve fibronektin gibi yapısal proteinlerle Malign Plevral Mezotelyoma'nın Transkriptom Dizileme Çalışmalarıilişkili genler C2 alt sınıfında oldukça ifade edilmiştir. 2014 yılında, de Reynies ve ekibi, 38 birincil kültür kullanarak MPM’nin transkriptomik bir sınıflandırmasını oluşturmuştur. İfade profillerinin konsensüs kümelenmesi, kısmen histoloji ile ilgili olan iki MPM, C1 ve C2 grubunu belirlemiştir. Her iki grupta da epiteloid MPM bulunurken, sarkomatoid tümörler yalnızca C2’de kümelenmiştir. Buna ek olarak, C1 tümör örnekleri daha sık mutasyona sahip olma eğiliminde BAP1 (p = 0.09) ve kromozomal bölgenin 3p21 kromozom (P <0.01), BAP1 bulunmaktadır. Ayrıca, iki grubu birbirinden ayıran 40 gen, 108 MPM tümöründe moleküler sınıflandırmayı doğrulamak için kullanılmıştır. Sağkalım analizleri, C2’deki hastaların, C1 kümesindeki hastaların sağkalımına kıyasla daha kısa sağkalıma sahip olduğunu göstermiştir. Bu fark, sadece epiteloid örnekleri dâhil edildiğinde devam etmiştir. Yol analizleri, en düzensiz yolların epitelden mezenkime geçiş (EMT) süreciyle ilişkili olanlar olduğunu ortaya çıkarmıştır.
2016 yılında, MPM’de genomik üzerine ufuk açan bir yayın, 211 MPM tümöründen RNA dizileme verilerinin denetimsiz konsensüs kümelemesini açıklamıştır. Bu analiz, örnekleri dört farklı moleküler kümeye ayırmıştır: epiteloid, bifazik-epiteloid (bifazik-E), bifazik-sarkomatoid (bifazik-S) ve sarkomatoid. Kümeler, epiteloidden sarkomatoid histolojiye uzanan spektrumla gevşek bir şekilde ilişkilendirilmiştir. Epiteloid ve bifazik örnekler dört alt grubun hepsinde dağıtılırken, sarkomatoid tümörler sadece bir kümededir. Örnekte bulunan epiteloid ve sarkomatoid hücrelerin oranına göre kümelenmiş bifazik örnekler; Sarkomatoid hücrelerin en yüksek kısmına sahip bifazik tümörler sarkomatoid örnekleri ile gruplandırılmıştır.
Özellikle, epiteloid kümesindeki hastalar, diğer üç gruptaki hastaların sağkalımı ile karşılaştırıldığında daha uzun genel sağkalıma sahip olmuşlardır. Sarkomatoid ve epiteloid kümelerinin diferansiyel ekspresyon analizi, EMT süreci ile ilgili genlerin iki grup arasında farklı şekilde ifade edildiğini ve iki genin CLDN15 ve VIM oranının olduğunu ortaya koyarken dört kümeyi önemli ölçüde farklılaştırmıştır. Her iki algoritma da numuneleri, numunelerin gruplara atanmasında iki yöntem arasında yüksek uyum sağlayan dört ayrı küme halinde gruplandırmıştır. Sağ kalım analizleri, dört grup arasında sağkalımda önemli farklılıklar göstermiştir. Ek olarak, dört küme histoloji ile önemli ölçüde ilişkilidir. Küme 1 birçok epiteloid örneği içerir, oysa küme 4, önceki çalışmalarda olduğu gibi sarkomatoid tümörler için zenginleştirilmiştir.
Çoğunlukla epitel olmak üzere az sayıda örnek kullanan bu çalışma, EMT süreciyle ilgili genlerin en uç iki küme arasında farklı şekilde ifade edildiğini doğrulamıştır. 2019 yılında, denetlenmeyen mikro dizi profilleri kümelenmesi, 63 birincil MPM’yi dört gruba (C1A, C1B, C2A ve C2B) ayırmıştır. Daha sonra, bu kümeleri önceki sınıflandırmalardaki gruplarla karşılaştırmak için mezotelyoma ekspresyon profillerinin bir meta-analizi yapılmıştır. Bu analiz, tüm ekspresyon profillerinde bulunan, aşırı epiteloid ve sarkomatoid fenotiplere karşılık gelen, oldukça ilişkili iki MPM kümesini tanımlar. Kalan gruplar, epiteloid ve sarkomatoid bileşenlerin bir süreklilik veya histo-moleküler gradyanın farklı noktalarını temsil edebileceklerini düşünerek yakından ilişkilendirilmemiştir.
Tam doku RNA dizileme imzalarını biyolojik olarak ilgili bileşenlere ayırarak MPM’nin tümör içi heterojenliğine ilişkin yeni anlayışları tanımlamak için bir ters evrişim yaklaşımı kullanılmıştır. Bu analiz, histoloji ile ilgili olan ve moleküler sınıflandırmayı özetleyen 150 genin, E-skorunun ve S-skorunun iki moleküler imzasını üretmiştir. Bu imzalar, her bir MPM tümörü içindeki epiteloid benzeri ve sarkomatoid benzeri bileşenlerin oranını yansıtır. Kullanılan metriğe bakılmaksızın, bütün transkriptom çalışmaları, MPM’nin EMT işlemi ile ilişkili bir moleküler gradyan ile karakterize edildiğini gösterir. Son zamanlarda, C / V skoru ile EMT süreciyle ilişkili diğer yayınlanmış ölçümler arasındaki ilişki araştırılmış, C / V skorunun diğer moleküler imzalarla anlamlı bir korelasyonunu ortaya koymuştur. Bu sonuçlar, sadece iki gen oranının her bir MPM’deki EMT bileşenini belirlemek için yeterli olabileceğini göstermektedir.

Klinik Önemi

Elde edilen verilerin doğrudan hasta bakımına uygulanabilmesi için daha fazla çalışmaya ihtiyaç duyulsa da, MPM’nin moleküler heterojenliğinin ve farklı alt tiplere katkıda bulunan mutasyonların anlaşılması, bu alandaki klinik araştırmanın yönü üzerinde anlamlı bir etkiye sahip olabilir. 2014 yılında, in vitro ve tümör ksenogreft deneyleri, düşük Merlin ekspresyonunun, MPM hücrelerinin bir FAK inhibitörü olan VS-4718’e artan duyarlılığını öngörebileceğini ileri sürmüştür. Daha sonra, bir FAK inhibitörü olan defactinib’in kullanımı, cerrahi olarak rezektabl hastalık için neoadjuvan ortamda araştırılmıştır. Tedavi iyi tolere edilmiş, başarılı FAK inhibisyonunun yanı sıra CD133 ve SOX2 gibi çoklu kanser kök hücre belirteçlerinin inhibisyonuyla sonuçlanmıştır.
Malign Plevral Mezotelyoma'nın Transkriptom Dizileme ÇalışmalarıDefactinib’in gelişmiş MPM’de birinci basamak kemoterapiyi takiben idame tedavisi olarak kullanımı, bir faz II randomize plasebo kontrollü çalışma olan COMMAND çalışmasında da değerlendirilmiştir. Üç yüz kırk dört hasta merlin ifadesine göre sınıflandırılmış ve randomize edilmiştir. Bununla birlikte, progresyonsuz sağkalımda önemli bir iyileşme olmamıştır. MPM’deki anahtar mutasyonların bilgisi, çoğu hala klinik öncesi aşamada olmasına rağmen, diğer hedefli tedavi biçimlerine yönelik araştırmalara rehberlik etmiştir. Örneğin, LaFave ve meslektaşları, Bap1 ekspresyonunun kaybının ksenograft ve Bap1 knock-out farelerde Ezh2 ekspresyonunu artırdığına ve in vitro EZH2 inhibisyonuna duyarlılığı artırdığına dair kanıt bulmuşlardır. Szlosarek ve meslektaşları, ileri ASS1 eksikliği olan malign plevral mezotelyoma olan 68 hastada arginin yoksunluğunu incelemişlerdir. Yoksunluk ajanı ADI-PEG20 ile tedavi, yaşam beklentisi veya advers olaylarda anlamlı bir fark olmaksızın progresyonsuz sağkalımı iyileştirmiştir.Malign Plevral Mezotelyoma'nın Transkriptom Dizileme Çalışmaları
Terapötik hedeflerin belirlenmesinin ötesinde, çoklu omik veriler, tümör biyolojisinin anlaşılmasını geliştirmiş, hastaları sınıflandırmak için yeni yollar sağlamıştır. Ekspresyon profilleme verilerini, az sayıda genin ekspresyon seviyelerine dayalı olarak klinik testlere çevirmek için gen ekspresyon oranına dayalı bir yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntem, histoloji veya sonuç gibi tek bir klinik parametre ile farklılık gösteren iki doku türünde gen ekspresyonunu karşılaştırmak için mikrodizi analizi için standart denetimli yöntemleri kullanır. Ekspresyonda en önemli farka sahip genler seçilir ve rastgele bir hasta numunesi ile ilişkili klinik parametreyi tahmin edebilen gen ekspresyon oranlarını hesaplamak için kombinasyon halinde kullanılır. Bu yöntemi kullanarak, rezeksiyon örnekleri ve ince iğne biyopsileri kullanarak MPM’yi adenokarsinomdan ayırmak için 6 gen 3-oran testi geliştirilmiştir. Preoperatif ortamda tümör rezeksiyonundan fayda sağlaması muhtemel hastaları belirlemek için 4 gen 3 oranlı bir prognostik test oluşturmak için benzer bir yaklaşım kullanılmıştır.
Hızla düşen sekanslama maliyetlerine rağmen, NGS teknolojisinin klinik uygulamada, özellikle MPM’de kullanılmasının getirilmesinin önünde bazı engeller vardır. Birçok katı tümörde, hedeflenen sıralama panellerinin geliştirilmesi, hedefe yönelik tedavilere ve kanser hastalarının hayatta kalma tahminlerine yol açmıştır. MPM nadirdir, büyük ölçekli doğrulama çalışmalarının gerçekleştirilmesini zorlaştırır ve heterojendir, tümörler arasında oldukça değişken mutasyonlarla karakterize edilir. Ek olarak, TSG kaybı, MPM’nin ortak bir özelliğidir ve bu genlerle ilişkili potansiyel tedavilerin gerçek yaşam tedavisine uygulanmasını zorlaştırır.
Klinik araştırmalar, spesifik mutasyona uğramış genlere odaklanmıştır seyrek olmuştur ve sonuçlar asla pratiğe dönüştürülmemiştir. Transkriptom analizleri, MPM hastalarını, hastaları risk kategorilerine ayırarak birkaç gruba ayırmıştır. Bununla birlikte, bu tahminlerdeki önemli bir hata marjı devam etmektedir çünkü bu testlerin duyarlılığı ve özgüllüğünü tanımlamak zordur. Kanser genomiklerine dayalı hassas tıp, MPM’de klinik uygulamada uygulanmaktan hâlâ uzaktır. Bununla birlikte, kişiselleştirilmiş tıp için NGS’nin değerine güvenilir ve hedefli tedavilerden fayda görebilecek hastaları belirlemede NGS’nin uygulanması için ek çabalar gerektiğine inanılmaktadır.

Kaynakça:
sciencedirect.com/science/article/pii/S1556086416304956
ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4336947/

Yazar: Özlem Güvenç Ağaoğlu

Bunları da beğenebilirsin
Cevap bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

Bu web sitesi deneyiminizi geliştirmek için çerezleri kullanır. Bununla iyi olduğunuzu varsayacağız, ancak isterseniz vazgeçebilirsiniz. Kabul etmek Mesajları Oku