Анализ генов, ассоциированных с ретинобластомой, с помощью методов анализа биоинформатики

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование: ретинобластома — распространённая неоплазия, поражающая орган зрения у детей раннего возраста. Смертность составляет около 15%. В 91% случаев требуется хирургическое вмешательство и энукуляция, что существенно снижает качество жизни пациента. Ранняя диагностика заболевания может помочь скорректировать подходы к лечению ретинобластомы, существенно повысить шансы сохранения зрения. Это важно с учётом того, что около 95% случаев ретинобластомы диагностируются до 5 лет. В данной работе с помощью биоинформатических методов проводится комплексный анализ закономерностей и связей между генами, ассоциированными с ретинобластомой, который в дальнейшем может стать основой молекулярно-генетического тестирования для диагностики данной онкологии.

Цель: комплексный анализ генов и их продуктов, ассоциированных с ретинобластомой, для выявления закономерностей развития онкологии.

Методы:

  1. Получение и сортировка списка генов с помощью баз данных OMIM и СOSMIC (https://omim.org/; https://cancer.sanger.ac.uk/cosmic).
  2. Расчёт категорий генных онтологий с помощью сервисов DAVID и PANTHER (https://david.ncifcrf.gov/; http://pantherdb.org/).
  3. Реконструкции генной сети с помощью сервиса GeneMANIA (https://genemania.org/).
  4. Анализ трёхмерной структуры белков с помощью с базы данных PDB (RCSB) (https://www.rcsb.org/).

Результаты: в результате работы с базой данных OMIM после сортировки списка генов, ассоциированных с ретинобластомой, был получен список, состоящий из 139 элементов. После сортировки и сравнения с результатами аналогичного запроса в базе данных COSMIC были выделены ключевые гены, ассоциированные с развитием ретинобластомы: RB1, KRAS, SYK, MYCN и BCOR. Полученный список был проанализирован на предмет категорий генных онтологий с помощью сервисов DAVID и PATHER. Наиболее значимыми категориями для генов ретинобластомы стали регуляторы клеточного цикла, в частности регуляторы перехода из фазы G в S, а также регуляторы транскрипции с промотора РНК-полимеразы II. Анализ структуры генной сети для генов ретинобластомы, проведённый с помощью сервиса GeneMANIA, показал существование плотных, связных кластеров генов, в центре которых гены-регуляторы клеточного цикла и транскрипции. С помощью базы данных PDB (RCSB) были получены трёхмерные структуры продуктов экспрессии ключевых генов.

Заключение: для совершенствования системы мониторинга ретинобластомы требуется разработка молекулярно-генетического тестирования ретинобластомы на активность экспрессии ассоциированных генов и их продуктов в пренатальном и (или) постнатальном периоде. Результаты работы могут послужить входными данными для разработки данного тестирования.

Полный текст

Обоснование: ретинобластома — распространённая неоплазия, поражающая орган зрения у детей раннего возраста. Смертность составляет около 15%. В 91% случаев требуется хирургическое вмешательство и энукуляция, что существенно снижает качество жизни пациента. Ранняя диагностика заболевания может помочь скорректировать подходы к лечению ретинобластомы, существенно повысить шансы сохранения зрения. Это важно с учётом того, что около 95% случаев ретинобластомы диагностируются до 5 лет. В данной работе с помощью биоинформатических методов проводится комплексный анализ закономерностей и связей между генами, ассоциированными с ретинобластомой, который в дальнейшем может стать основой молекулярно-генетического тестирования для диагностики данной онкологии.

Цель: комплексный анализ генов и их продуктов, ассоциированных с ретинобластомой, для выявления закономерностей развития онкологии.

Методы:

  1. Получение и сортировка списка генов с помощью баз данных OMIM и СOSMIC (https://omim.org/; https://cancer.sanger.ac.uk/cosmic).
  2. Расчёт категорий генных онтологий с помощью сервисов DAVID и PANTHER (https://david.ncifcrf.gov/; http://pantherdb.org/).
  3. Реконструкции генной сети с помощью сервиса GeneMANIA (https://genemania.org/).
  4. Анализ трёхмерной структуры белков с помощью с базы данных PDB (RCSB) (https://www.rcsb.org/).

Результаты: в результате работы с базой данных OMIM после сортировки списка генов, ассоциированных с ретинобластомой, был получен список, состоящий из 139 элементов. После сортировки и сравнения с результатами аналогичного запроса в базе данных COSMIC были выделены ключевые гены, ассоциированные с развитием ретинобластомы: RB1, KRAS, SYK, MYCN и BCOR. Полученный список был проанализирован на предмет категорий генных онтологий с помощью сервисов DAVID и PATHER. Наиболее значимыми категориями для генов ретинобластомы стали регуляторы клеточного цикла, в частности регуляторы перехода из фазы G в S, а также регуляторы транскрипции с промотора РНК-полимеразы II. Анализ структуры генной сети для генов ретинобластомы, проведённый с помощью сервиса GeneMANIA, показал существование плотных, связных кластеров генов, в центре которых гены-регуляторы клеточного цикла и транскрипции. С помощью базы данных PDB (RCSB) были получены трёхмерные структуры продуктов экспрессии ключевых генов.

Заключение: для совершенствования системы мониторинга ретинобластомы требуется разработка молекулярно-генетического тестирования ретинобластомы на активность экспрессии ассоциированных генов и их продуктов в пренатальном и (или) постнатальном периоде. Результаты работы могут послужить входными данными для разработки данного тестирования.

×

Об авторах

Кирилл Юрьевич Климов

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова

Автор, ответственный за переписку.
Email: klikli549@gmail.com
ORCID iD: 0009-0004-7334-0409
Россия, Москва

Список литературы

  1. Pandey A.N. Retinoblastoma: An overview // Saudi Journal of Ophthalmology. 2014. Vol. 28, N 4. P. 310–315. doi: 10.1016/j.sjopt.2013.11.001
  2. Roy S.R., Kaliki S. Retinoblastoma: A Major Review // Mymensingh Med J. 2021. Vol. 30, N 3. P. 881–895.
  3. Linn Murphree A. Intraocular retinoblastoma: the case for a new group classification // Ophthalmol Clin North Am. 2005. Vol. 18, N 1. P. 41–53, viii. doi: 10.1016/j.ohc.2004
  4. NM8: The updated TNM classification for retinoblastoma // Community Eye Health. 2018. Vol. 31, N 101. P. 34.
  5. Leclerc R., Olin J. An Overview of Retinoblastoma and Enucleation in Pediatric Patients // AORN J. 2020. Vol. 111, N 1. P. 69–79. doi: 10.1002/aorn.12896
  6. Jiménez I., Frouin É., Chicard M., et al. Molecular diagnosis of retinoblastoma by circulating tumor DNA analysis // Eur J Cancer. 2021. Vol. 154. P. 277–287. doi: 10.1016/j.ejca.2021.05.039
  7. Cruz-Gálvez C.C., Ordaz-Favila J.C., Villar-Calvo V.M., Cancino-Marentes M.E., Bosch-Canto V. Retinoblastoma: Review and new insights // Front Oncol. 2022. Vol. 12. P. 963780. doi: 10.3389/fonc.2022.963780
  8. Tomar S., Sethi R., Sundar G., et al. Mutation spectrum of RB1 mutations in retinoblastoma cases from Singapore with implications for genetic management and counselling // PLoS One. 2017. Vol. 12, N 6. P. e0178776. doi: 10.1371/journal.pone.0178776
  9. Berry J.L., Xu L., Kooi I., et al. Genomic cfDNA Analysis of Aqueous Humor in Retinoblastoma Predicts Eye Salvage: The Surrogate Tumor Biopsy for Retinoblastoma // Mol Cancer Res. 2018. Vol. 16, N 11. P. 1701–1712. doi: 10.1158/1541-7786.MCR-18-0369
  10. Yang M., Wei W. Long non-coding RNAs in retinoblastoma // Pathol Res Pract. 2019. Vol. 215, N 8. P. 152435. doi: 10.1016/j.prp.2019.152435
  11. Ancona-Lezama D., Dalvin L.A., Shields C.L. Modern treatment of retinoblastoma: A 2020 review // Indian J Ophthalmol. 2020. Vol. 68, N 11. P. 2356–2365. doi: 10.4103/ijo.IJO_721_20
  12. Major A., Cox S.M., Volchenboum S.L. Using big data in pediatric oncology: Current applications and future directions // Semin Oncol. 2020. Vol. 47, N 1. P. 56–64. doi: 10.1053/j.seminoncol.2020.02.006
  13. Rodriguez-Galindo C., Orbach D.B., VanderVeen D. Retinoblastoma // Pediatr Clin North Am. 2015. Vol. 62, N 1. P. 201–223. doi: 10.1016/j.pcl.2014.09.014
  14. NCI Cancer Research Data Commons. CBIIT [Internet]. Дата обращения: 20.02.2023. Доступ по ссылке: https://datascience.cancer.gov/data-commons.
  15. Rao R., Honavar S.G. Retinoblastoma // The Indian Journal of Pediatrics. 2017. Vol. 84, N 12. P. 937–944.
  16. Nichols K.E., Walther S., Chao E., Shields C., Ganguly A. Recent advances in retinoblastoma genetic research // Curr Opin Ophthalmol. 2009. Vol. 20, N 5. P. 351–355. doi: 10.1097/ICU.0b013e32832f7f25
  17. Roohollahi K., de Jong Y., van Mil S.E., et al. High-Level MYCN-Amplified RB1-Proficient Retinoblastoma Tumors Retain Distinct Molecular Signatures // Ophthalmol Sci. 2022;2(3):100188. doi: 10.1016/j.xops.2022.100188
  18. Westermark U.K., Wilhelm M., Frenzel A., Henriksson M.A. The MYCN oncogene and differentiation in neuroblastoma // Semin Cancer Biol. 2011. Vol. 21, N 4. P. 256–266. doi: 10.1016/j.semcancer.2011.08.001
  19. Shields C.L., Lally S.E., Leahey A.M., et al. Targeted retinoblastoma management: when to use intravenous, intra-arterial, periocular, and intravitreal chemotherapy // Curr Opin Ophthalmol. 2014. Vol. 25, N 5. P. 374–385. doi: 10.1097/ICU.0000000000000091
  20. Dalvin L.A., Ancona-Lezama D., Lucio-Alvarez J.A., et al. Ophthalmic Vascular Events after Primary Unilateral Intra-arterial Chemotherapy for Retinoblastoma in Early and Recent Eras // Ophthalmology. 2018;125(11):1803–1811. doi: 10.1016/j.ophtha.2018.05.013.
  21. Dimaras H., Corson T.W., Cobrinik D., et al. Retinoblastoma // Nat Rev Dis Primers. 2015. Vol. 1. P. 15021. doi: 10.1038/nrdp.2015.21

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 79539 от 09 ноября 2020 г.