Механизмы регуляции экспрессии гена NETO2 в эпителиальных опухолях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Федорова Мария Сергеевна

• Федорова Мария Сергеевна
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Федорова Мария Сергеевна

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования

Цель

Задачи

Научная новизна

Теоретическая и практическая значимость

Методология и методы диссертационного исследования

Основные положения, выносимые на защиту

Вклад автора

Апробация работы

Публикации

Структура и объем диссертации

1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. NETO2 - потенциальный онкоген и маркер неблагоприятного прогноза

1.2. Атлас раковых геномов - TCGA

2. Материалы и методы

2.1. Образцы тканей

2.3. Получение РНК и ДНК

2.4. Реакция обратной транскрипции

2.5. Полимеразная цепная реакция в режиме реального времени

2.6. Оценка мутационного статуса в «горячих» точках генов KRAS, NRAS, BRAF и тест на микросателлитную нестабильность (MSI)

2.7. Оценка статуса CIMP

2.9. Подготовка библиотек мРНК

2.10. Биоинформатический анализ

2.11. Создание плазмид pLSLP-shNETO2

2.12. Фракционирование ДНК электрофорезом в агарозном геле

2.13. Элюция фрагментов ДНК из агарозного геля

2.14. Наработка плазмидной ДНК в Echerichia Coli, штамм 10-beta

2

2.15. Выделение плазмидной ДНК

2.16. Трансфекция клеток плазмидной ДНК

2.17. Детекция белков методом Вестерн блоттинга

2.18. Криоконсервация культур опухолевых клеток

3. Результаты и их обсуждение

3.1. Биоинформатический анализ экспрессии гена 2 в различных видах рака

3.2. Валидация результатов биоинформатического анализа - количественная оценка относительного уровня мРНК гена 2 в различных видах рака

3.3. Анализ механизмов, регулирующих экспрессию гена 2 при исследуемых видах рака

3.3.1. Метилирование

3.3.2. Поиск микроРНК-регуляторов экспрессии гена ИБТ02

3.3.3. Поиск транскрипционных факторов, участвующих в регуляции

экспрессии гена ИБТ02

3.4. Ассоциация уровня экспрессии 2 с маркерами эпителиально-мезенхимального перехода при колоректальном раке

3.5. Оценка работы гена 2 в клеточной линии HСT-116

Заключение

Выводы

Список используемой литературы

Список сокращений и условных обозначений

Благодарности

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования

Формирование злокачественных новообразований (ЗНО) ассоциировано с различными генетическими и эпигенетическими изменениями, приводящими к нарушению экспрессии онко-ассоциированных генов. Их условно подразделяют на онкогены и гены-супрессоры опухолевого роста. Изменение уровня экспрессии генов может использоваться в клинической практике для диагностики онкологических заболеваний, определения степени агрессивности опухоли, прогнозирования течения заболевания, обоснованного выбора тактики лечения, а также для мониторинга эффективности проводимой терапии и послеоперационного мониторинга с целью своевременной смены схемы лечения при появлении первых признаков рецидивирования.

Набор молекулярно-генетических нарушений для разных нозологических категорий ЗНО довольно специфичен, однако существуют и такие нарушения, которые можно обнаружить в широком спектре опухолей. Одним из примеров является повышение уровня экспрессии гена NETO2, кодирующего нейропилин и толлоидоподобный белок 2, являющийся вспомогательным белком каинатных рецепторов.

Еще в 2012 году при проведении биоинформатического анализа публично доступных баз данных SAGE и TCGA в нашей лаборатории было выявлено повышение уровня мРНК гена NETO2 в опухолевых тканях ряда нозологий. Нами также сделано предположение, что уровень экспрессии гена NETO2 может быть перспективным диагностическим маркером при светлоклеточном раке почки и плоскоклеточном раке легкого [1]. Последующие экспериментальные исследования подтвердили эти данные, в частности, было обнаружено, что уровень экспрессии гена NETO2 повышается при гемангиомах, раке легкого, почки и толстой кишки [2-4]. Позднее китайские исследователи провели детальный анализ выборки пациентов с колоректальным раком и обнаружили ассоциацию между повышением уровня экспрессии гена NETO2 и неблагоприятным прогнозом [3]. Была также продемонстрирована роль

повышения экспрессии гена NETO2 в прогрессировании рака носоглотки и рака поджелудочной железы [5, 6].

Функции гена NETO2 до сих пор недостаточно исследованы. В большинстве научных работ, посвященных изучению генов семейства NETO (NETO2 и его паралога NETO1) рассматриваются нейробиологические аспекты, однако функциональная роль этих генов при развитии эпителиальных опухолей и биологический смысл активации их экспрессии пока не определены. Также отсутствует информация о молекулярных механизмах, обеспечивающих повышение уровня мРНК гена NETO2 в клетках ЗНО.

Результаты диссертационной работы важны как для фундаментальных аспектов изучения механизмов канцерогенеза, так и для решения прикладных задач современной онкологии. Крайне актуальным направлением является исследование функциональной роли гена NETO2 при формировании и прогрессии различных ЗНО, а также определение механизмов регуляции экспрессии этого гена. Тестирование уровня мРНК гена NETO2 в качестве диагностического и прогностического маркера ЗНО, представляет собой особую значимость для клинической практики.

Цель

Идентификация изменений экспрессии гена NETO2, определение механизмов ее регуляции, а также оценка потенциала практического использования этих данных при различных ЗНО.

Задачи

1. Выявить нарушения уровня мРНК гена NETO2 в опухолевых тканях при наиболее распространенных ЗНО с использованием данных консорциума TCGA.

2. Количественно оценить уровень мРНК гена NETO2 в опухолевых тканях российских пациентов для выбранных нозологических категорий ЗНО.

3. Провести анализ взаимосвязи между уровнем мРНК гена NETO2 в опухолевых тканях российских пациентов и основными клинико-

патологическими, а также молекулярно-генетическими характеристиками для выбранных нозологических категорий ЗНО.

4. Определить вклад микроРНК, транскрипционных факторов и метилирования промотора в регуляцию экспрессии гена ИЕТ02 для выбранных нозологических категорий ЗНО.

5. Оценить наличие взаимосвязи между изменением уровня мРНК гена ИЕТ02 и процессом эпителиально-мезенхимального перехода при колоректальном раке, а также определить значимость каждого из этих факторов по-отдельности в аспекте прогноза заболевания.

6. Идентифицировать дифференциально экспрессирующиеся гены и основные метаболические и сигнальные пути, изменяющиеся при нокдауне гена ИЕТ02, в клеточной линии колоректального рака HСT116.

Научная новизна

Показано изменение уровня экспрессии гена ИЕТ02 на репрезентативной выборке образцов опухолевых тканей, полученных от российских пациентов с колоректальным раком, раком почки, желудка, мочевого пузыря, легкого, предстательной и молочной железы, холангиокарциномой. Продемонстрирована корреляция уровня экспрессии гена ИЕТ02 с молекулярно-генетическими и клинико-патологическими характеристиками опухолей.

Впервые определены тканеспецифичные и универсальные микроРНК, а также транскрипционные факторы, вовлеченные в регуляцию экспрессии гена ИЕТ02 в исследованных типах ЗНО. Впервые обнаружены гены и молекулярные пути, связанные с функционированием гена ИЕТ02 в клетках колоректального рака ^^116.

Теоретическая и практическая значимость

Результаты исследований вносят вклад в расшифровку молекулярных механизмов канцерогенеза при различных нозологических категориях ЗНО, в том числе, определяют роль гена ИЕТ02 в этом процессе.

Результаты диссертационной работы также имеют практическую значимость - значительное изменение уровня экспрессии гена ИЕТ02 при светлоклеточном раке почки, раке желудка и легкого можно рассматривать в качестве потенциального прогностического маркера.

Методология и методы диссертационного исследования

В диссертационной работе использовали современные и новейшие

молекулярно-биологические методы и подходы, включающие: (1) экспериментальные методы анализа экспрессии генов, в том числе высокопроизводительное секвенирование на платформе Шитта и количественную ПЦР в режиме реального времени; (2) методы биоинформатики для анализа дифференциальной экспрессии генов и профилирования микроРНК; (3) методы работы с клеточными линиями; (4) иммуногистохимические методы окрашивания препаратов тканей; (5) оценку мутационного статуса, секвенирование по Сэнгеру, в том числе, сопряженное с бисульфитной конверсией.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Светлоклеточный рак почки, рак легкого, мочевого пузыря и

холангиокарцинома характеризуются повышенной экспрессией мРНК гена

ЫЕТ02.

2. Повышение уровня мРНК гена ИЕТ02 в опухоли коррелирует с наличием отдаленных метастазов при раке желудка, наличием метастазов в регионарные лимфатические узлы при раке легкого, с более продвинутыми клиническими стадиями при раке почки и желудка, а также с более поздним возрастом манифестации заболевания, увеличением размера опухоли и отсутствием наличием С1МР-фенотипа при колоректальном раке.

3. МикроРНК mir-101-1/2 является наиболее вероятным универсальным регулятором экспрессии гена ИЕТ02.

4. Транскрипционный фактор SAP30 вовлечен в регуляцию экспрессии гена NETO2 при раке почки, молочной железы и колоректальном раке.

5. Ген NETO2 играет важную роль в патогенезе ЗНО, поскольку его нокдаун в клеточной линии HCT-116 вызывает изменения центральных клеточных и биологических процессов (циркадные ритмы, адгезия, дифференцировка, пролиферация и др.), включая ключевые онко-ассоциированные сигнальные пути Jak-STAT, MAPK, PI3K-Akt, Wnt и TGF-ß.

Вклад автора

Автор участвовал в планировании исследования и реализации всех его основных этапов. Анализ отечественной и зарубежной литературы в изучаемой области выполнен лично автором. Автор принимал участие в проведении всех экспериментальных работ: составление коллекции опухолевых образцов и прилегающих нормальных тканей, выделение ДНК и РНК, постановка обратной транскрипции и количественной ПЦР, подготовка и секвенирование транскриптомных библиотек. Биоинформатический анализ и статистическая обработка данных выполнены совместно с Г.С. Красновым (ИМБ РАН). Эксперименты по нокдауну NETO2 в клеточной линии HCT-116 проведены совместно с А.В. Липатовой (ИМБ РАН).

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Механизмы регуляции экспрессии гена NETO2 в эпителиальных опухолях»

Апробация работы

Основные положения работы были представлены на российских и международных научных конференциях в виде стендовых и устных докладов: Международная конференция «Молекулярные механизмы роста и прогрессии злокачественных новообразований», посвященная 55-летию Института молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук (Москва, 11-12 декабря, 2015), Международная конференция «Рецепторы и внутриклеточная сигнализация» (Пущино, 22-25 мая, 2017), Международная конференция «RNA Biology» (China, 2014).

Публикации

1. Ре^гоуа M. S.*, Snezhkina А. V.*, Pudova Е. А., Abramov I. S., Lipatova А. V., Kharitonov S. L., Sadritdinova А. F., Nyushko K. M., Klimina K. M., Belyakov M. M., Slavnova Е. N., Melnikova N. V., Chernichenko M. А., Sidorov D. V., Kaprin А. D., Аlekseev B. Y., Dmitriev А. А., Kudryavtseva А. V. Upregulation of NETO2 gene in colorectal cancer. BMC Genetics, 2017, 18(Suppl 1), 117.

2. Стежкит А. В., Нюш^ К. М., Зaрeцкий А. Р., Шaгин Д. А., Caдритдинoвa А. Ф., Федорова М. С., TyBaTOBa З. Г., Абрaмoв И. С., Пудoвa Е. А, Алeкceeв Б. Я., Дмитров А. А., Кyдрявцeвa А. В. Трaнcкрипциoнный фaктoр SAP30 вoвлeчeн в aктивaцию экcпрeccии reHa NETO2 при CBeraoKneTO4HoM paKe пoчки. Мoлeкyляpнaя биoлoгия, 2018, 52(3), 451-459.

3. Стежкит А. В., Федорова М. С., Кaлинин Д. В., Caдpитдинoвa А. Ф., Гyвaтoвa З. Г., Пyдoвa Е. А., Мeльникoвa Н. В., KpacHoB Г. С., Чepничeнк М. А., ^eKceeB Б. Я., Дмитров А. А., Kyдpявцeвa А. В. noBbrneH^ экcпpeccии reHa NETO2, ^д^ующ^го тpaнcмeмбpaнный бeлoк, при oпyхoли KnaTC^Ha. Биoлoгичecкиe мeмбpaны, 2018, 35, № 4, 328-333.

4. Ре^гоуа M. S., Snezhkina А. V., Lipatova А. V., Pavlov V. S., Kobelyatskaya А. А., Guvatova Z. G., Pudova Е. А., Savvateeva M. V., Ishina I. А., Demidova T. B., Volchenko N. N., Trofimov D. Y., Sukhikh G. T., Krasnov, G. S., Kudryavtseva, А. V. NETO2 is deregulated in breast, prostate, and colorectal cancer and participates in cellular signaling. Frontiers in Genetics, 2020, 11, 594933.

* - paвный вкгад aвтopoв

Мaтepиaлы тучных кoнфepeнций: 1. Snezhkina А. V., Sadritdinova А. F., Melnikova N. V., Lakunina V. А., Uroshlev L. А., Rogozhnikova А. А., Fеdоrоvа M. S., Krasnov G. S., Dmitriev А. А., Kudryavtseva А. V. Some genetic-based clue to the role of neuro-specific NETO2 protein in clear cell renal cell carcinoma. Мoлeкyляpнaя биoлoгия. (Мeждyнapoднaя кoнфepeнция «Мoлeкyляpныe мeхaнизмы pocтa и пpoгpeccии злoкaчecтвeнных нoвooбpaзoвaний», пocвящeннaя 55-лeтию ^CTrnyra мoлeкyляpнoй биoлoгии им.

В.А. Энгельгардта Российской академии наук 11-12 декабря). Молекулярная биология. 2015, №5.

2. Sаdritdmоvа А. F., S^zhkirn А. V., МеЫкоуа N. V., Ьакипта V. А., Uroshtev L. А., Rоgоzhnikоvа А. А., Ре^гоуа M. S., Krаsnоv G. S., Dmitriеv А. А., Kudryаvtsеvа А. V. Mining оГ NETO2 gеnе еxprеssiоn аt thе mRNA ^е1 in гепа1 cancer. «RNA Biology». Suzhou, China. 2014, 80.

3. Снежкина А. В., Федорова М. С., Калинин Д. В., Садритдинова А. Ф., Гуватова З. Г., Пудова Е. А., Мельникова Н. В., Дмитриев А. А., Кудрявцева А. В. Повышение экспрессии гена NETO2 при опухоли Клатскина. «Рецепторы и внутриклеточная сигнализация», Пущино. 2017, 85-87.

Структура и объем диссертации

Работа изложена на 107 страницах машинописного текста и включает введение, обзор литературы, собственные исследования, заключение, выводы и список используемой литературы (135 источника). Работа содержит 27 таблиц и 18 рисунков.

1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 1.1. NETO2 - потенциальный онкоген и маркер неблагоприятного прогноза

Ген NETO2 (Neuropilm/Tolloid Like 2) расположен на длинном плече 16 хромосомы и кодирует трансмембранный белок, который принадлежит к уникальному субсемейству белков, содержащих GUB-домен (в англоязычной литературе dr/ds, Uegf, Bmp1) и LDLа-модуль (Low-Density Lipoprotein) [7].

Рис. 1. Схема организации доменов NETO2, KAR, TARP и AMPAR [8]

Ген ЫЕТ02 состоит 11 экзонов, кодирующих 525 аминокислотных остатков, включая сигнальную последовательность длиной 26 аминокислот, и на 57% идентичен белку КЕТО1 [7]. Для гена ЫЕТ02 описано 5 изоформ, 107 ортологов и 9 паралогов (ЫЕТО1, СиВЫ, ТЬЬ1, ВМР1, ТЬЬ2, МБЯР, СБСР2, РСОЬСЕ и РС0БСЕ2) [https://www.genecards.org/cgi-bin/carddisp.pl?gene=NETO2#paralogs]. Важным паралогом этого гена является ЫЕТО1.

Идентифицировано, что белки NETO2 и NETO1 являются вспомогательными субъединицами нейрональных ионотропных рецепторов глутомата (KARs), активирующихся каинатом, и участвующими в возбуждающей синаптической передаче в нервных тканях [9]. Также эти белки модулируют кинетику KARs, замедляя десенсибилизацию или ускоряя восстановление рецепторов после десенситизации [10, 11]. Поэтому предполагается, что NETO2 и NЕTО1 могут стать альтернативной мишенью для разработки новых лекарств,

регулирующих KARs, посредством воздействия на связь NETO2-KARs. Например, препарат, нарушающий взаимодействие Neto-KAR, путем подавления функционального вклада KARs, может подавлять сетевую возбудимость, тем самым уменьшая порог развития эпилептических приступов [12]. NETO2, как и Neto1, является важным вспомогательным белком для модуляции синаптических уровней KAR. Более того, мы предполагаем, что взаимодействия Neto1/2 с различными вспомогательными белками являются критическим механизмом, при котором KAR стабилизируются в различных синапсах [13]. Чтобы идентифицировать какой домен NETO2 отвечает за функцию KARs, были созданы 2 химерных белка подобных NETO2 аиё Netol, в которых 2 CUB-домена были поменяны местами без внеклеточного N-терминального домена [14]. Изучение функций этих 2-ух химер в GluKl свидетельствует, что внеклеточный N-терминальный домен (включая два CUB домена, но не ЬБЬа домен) NETO2 участвует в регуляции GluKl. В другой работе предполагают, что ЬБЬа домен и С-терминальный домен NETO2 также важны для регуляции KARs [15]. Некоторые мутации в области LDLa домена NETO2 полностью блокирует его регуляцию в десенсебилизации GluK2(Q) и уменьшает ее влияние на ректификацию. Удаление С—терминального домена полностью исключает регуляцию NETO2, но не влияет на десенсебилизацию GluK2(Q).

Принимая во внимание эти данные, еще предстоит установить, как именно

белки Neto влияют на транспорт GluK2-сoдeржащих каинатных рецепторов. На

сложную природу взаимодействий между рецепторами KA и белками Neto может

влиять дифференциальная экспрессия субъединиц и экспрессия

взаимодействующих белков, специфичных для клеточного типа. GluK2

претерпевает ряд посттрансляционных модификаций, таких как

фосфорилирование, убиквитинирование, сумоилирование и пальмитоилирование,

все из которых могут иметь прямое или косвенное влияние на активность белка

Neto [16, 17]. Например, фосфор-дефицитный мутант NETO2 S409A препятствует

доставке GluKl в синапсы, при этом предполагается, что фосфорилирование

NETO2 Ser-409 ингибирует синаптическое нацеливание GluK1 [18]. Нарушение

12

активности белка №1;о может, таким образом, отрицательно повлиять на функциональность каинатных рецепторов и синаптические сети, регулируемые этими рецепторами.

Кроме того, показано, что КЕТ02 может взаимодействовать с нейронспецифичным К+ - СГ котранспортером КСС2 и необходим для поддержания нормального нейронального С1- гомеостаза в головном мозге [19]. Вернон и его коллеги, показали, что экспрессия белка КЕТ02 повышена в неонатальных дорзальных корневых ганглиях (ДКГ) и ее повышение модифицирует пропускающую способность KARs в нейронах ДКГ. Обычно, во взрослых нейронах ДКГ экспрессия КБТ02 снижена, однако, при повреждении нерва экспрессия КБТ02 может повышаться. Эти данные подтверждают, что КБТ02 является вспомогательной субъединицей КАК^, которые играю важную роль в раннем развитии сенсорных нейронов, и предполагают, что экспрессия №1;о2 имеет решающее значение для модуляции роста нейронов ДКГ [20]. Неблагоприятные условия жизни в раннем возрасте индуцируют транскрипционное программирование, которое нарушает созревание гиппокампа и функцию памяти также включает в себя изменение транскрипционного профиля генов, участвующих в росте дендритов и ведении аксонов, в том числе и вспомогательных субъединиц ионных каналов - КБТ02 [21].

До недавнего времени большинство исследований было сосредоточено на

изучении нейроспецифической функции ИЕТО2, но за последние несколько лет, в

литературе были описаны случаи повышения экспрессии гена ИЕТ02 в ряде ЗНО

[7, 10]. Известны белки, подобно КБТ02, ранее описанные как

нейроспецефические (хромогранин А, нейрон-специфичная энолаза,

синатпофизин, нейронспецифичный сайленсер КК^), но активизирующиеся в

опухолевых клетках [22, 23]. Показано, что повышение экспрессии гена ИЕТ02

может быть биомаркером пролиферирующих инфантильных гемангиом [2].

ИЕТ02 является одним из пяти ключевых генов, изменение экспрессии которых с

высокой чувствительностью и специфичностью идентифицирует быстро

растущие гепатоцеллюлярные карциномы и является индикатором выживаемости

13

[24]. Повышение экспрессии гена NETO2 также выявлено при раке легкого, почки, толстой кишки и шейки матки [1, 25].

При колоректальном раке на выборке китайских пациентов показано повышение экспрессии гена NETO2, которое коррелировало с прогрессией заболевания и плохим послеоперационным прогнозом. Данные результаты показывают, что NETO2 может быть новым прогностическим молекулярным маркером для пациентов с КРР, однако, необходимо проведение дальнейших исследований [3].

NETO2 является одним из маркеров метастазирования при меланоме,

регулируется геном-супрессором метастазирования NME1. Сниженная экспрессия

NME1 коррелирует с метастатическими формами меланомы [26] и многими

другими видами рака [27]. Кроме того, принудительная экспрессия NME1

подавляет метастатический потенциал многочисленных линий раковых клеток

как в клеточной культуре, так и у мышей с ослабленным иммунитетом в виде

ксенотрансплантатов [28, 29]. Белок NMß1 регулирует подвижность опухолевых

клеток посредством физического и функционального взаимодействия с

различными сигнальными путями [30]. Однако сообщалось, что NME1

контролирует профили экспрессии РНК в карциноме молочной железы [31] и

клеточных линиях меланомы [32], предполагается, что эта активность также

может опосредовать функцию подавления метастазов. Однако молекулярные

механизмы работы этого гена до сих пор неясны. В работе [33] была

осуществлена попытка систематической идентификации генов, чья экспрессия

коррелирует с функцией подавления метастазов NME1. При помощи этого

подхода был идентифицирован ряд генов, среди которых ген NETO2. Эти гены

составляют генетическую подпись подавления метастазирования, которая

ассоциирована с длительной общей выживаемостью в большой когорте пациентов

с меланомой по данным ^е Cancer Gеnоmе Аtlаs (TCGA). Медиана общей

выживаемости пациентов с меланомой с повышенной экспрессией генов

сигнатуры супрессора метастазирования была более чем на 5,6 года дольше, чем у

пациентов с более низкой экспрессией генов сигнатуры супрессора

14

метастазирования. Эти данные показывают, что NME1 представляет собой мощный инструмент для идентификации генов, чья экспрессия связана с метастазами и выживаемостью у пациентов с меланомой и указывает на потенциальное применение гена NETO2 в качестве прогностического маркера и терапевтической цели при меланоме и раке молочной железы [33].

Были представлены доказательства того, что уровень мРНК NETO2 может быть потенциальным маркером ранней диагностики рака почек и рака легкого [1]. В исследовании Кадара H. и коллег при сравнении профилей экспрессии образцов немелкоклеточного рака легкого, дыхательных путей и нормальной ткани легкого, выделялся ген NETO2, уровень которого увеличен в тканях немелкоклеточного рака легкого и дыхательных путях по сравнению с нормальной легочной тканью [25].

В исследовании Aй-Рoнг Хе и коллег впервые обнаружили, что NETO2 сверхэкспрессирован в клинических образцах носоглоточной карциномы и коррелирует с размером опухоли у пациентов. In vitro нокдаун NETO2 ингибирует пролиферативную способность клеток носоглоточной карциномы. Значительное уменьшение миграции и инвазии наблюдались в клетках носоглоточной карциномы с нокдауном NETO2. Кроме того, нокдаун NETO2, очевидно, способствует эффективности лучевой терапии в индукции апоптоза, наряду с более высокой экспрессией расщепленной каспазы-3. Anom^, вызванный нокдауном NETO2 в клетках носоглоточной карциномы, был значительно уменьшен путем инактивации каспазы-3. Следует также отметить, что нокдаун NETO2 может способствовать радиотерапии для предотвращения развития носоглоточной карциномы in vitro и in vivo. Таким образом, NETO2 функционирует как важный онкоген при раке носоглотки [5]. В совокупности снижение экспрессии NETO2 может повысить эффективность лучевой терапии у пациентов с раком носоглотки.

Чжун-ян Лю и коллеги обнаружили, что экспрессия NETO2 повышается при

раке желудка по сравнению с парными незлокачественными тканями. Кроме того,

повышенная экспрессия NETO2 положительно коррелировала с клинической

15

стадией, глубиной инвазии, метастазированием в лимфатические узлы и размером опухоли, но обратно коррелировала с общей и безрецидивной выживаемостью. Регрессионный анализ Кокса идентифицировал NETO2 как независимый прогностический показатель для пациентов с раком желудка. Сверхэкспрессия NETO2 облегчает миграцию и инвазию клеток рака желудка in vitro и метастазирование in v^ в связи с индукцией эпителиально-мезенхимального перехода. Нокдаун NETO2 имел обратный эффект - подавление NETO2 снижало фосфорилирование PI3K, AKT и NF-kB p65, а также экспрессию Srnil, тогда как избыточная экспрессия NETO2 приводила к противоположным результатам. В совокупности эти результаты продемонстрировали, что NETO2 способствует инвазии и метастазированию клеток рака желудка и представляет новый прогностический индикатор, а также потенциальную терапевтическую мишень [34].

NETO2 один из пяти генов транскриптомной сигнатуры (ANGPT2, DLL4, NETO2, ESM1 и NR4A1), которая способна предсказать рост гепатоцеллюлярной карциномы у отдельного пациента и последующий риск смерти. Эта сигнатура была обнаружена (78 пациентов) и валидирована (58 пациентов) Вилла Е. и коллегами [24].

Также NETO2 является частью генной сигнатуры разработанной Сяоцян

Сунь и его коллегами [35] для предсказания чувствительности пациентов с

глиомой к таргетной терапии. Ими был разработан подход многоклеточной

генной сети для исследования прогностической роли взаимодействия макрофагов

с опухолевыми клетками в прогрессировании и лекарственной устойчивости

глиом. Многоклеточные генные сети, соединяющие макрофаги и опухолевые

клетки, были сконструированы из сгруппированных чувствительных к лекарствам

и устойчивых к лекарствам по данным RNA-seq образцов глиом мышей,

обработанных BLZ945 (ингибитор CSF1R). Впоследствии была построена

дифференциальная сетевая регрессионная модель Кокса для идентификации

сигнатуры риска с использованием когорты из 310 образцов глиомы из базы

данных TCGA. Для проверки прогностической значимости и точности генной

16

сигнатуры в предсказании прогноза и целевого терапевтического ответа пациентов с глиомой был использован большой независимый валидационный набор из 690 образцов глиомы из базы данных TCGA. В результате была разработана генная сигнатура, связанная с макрофагами, состоящая из двенадцати генов (ANPEP, DPP4, PRRG1, GPNMB, TMEM26, PXDN, CDH6, SCN3A, SEMA6B, CCDC37, FANCA, NETO2), и было установлено, что обнаруженная генная сигнатура является прогностической для чувствительности или устойчивости пациентов с глиомой к таргетной терапии и превосходит другие существующие генные сигнатуры.

Повышенная регуляция NETO2 также наблюдается при остеосаркоме и по результатам комплексного анализа ТФ Рах-6 участвует в его регуляции [36].

NETO2 также входит в кластер ДЭГ в модели мышиной метастатической меланомы [37]. NETO2 - это один из 13 сайт-специфических прогностических биомаркеров некардиального рака желудка [38].

Также по результатам интегративного анализа 1466 транскриптомных профилей рака предстательной железы NETO2 входит в топ генов ассоциированных с прогрессией [39]. В другой работе были выявлены потенциальные ключевые гены, участвующие в патогенезе и прогнозе РПЖ и NETO2, является одним их них [40].

Также были произведены попытки идентифицировать механизмы регуляции экспрессии NETO2. С использованием методов статистического обучения были идентифицированы микроРНК маркеры плоскоклеточного рака головы и шеи и светлоклеточного рака почки hsa-mir-1 и hsa-mir-24, которые потенциально участвуют в регуляции экспрессии гена NETO2 [41]. miR-199а-5p по данным также участвует в регуляции гена NETO2 [42]. В процессе поиска процессов лежащих в основе развития хориокарциномы было обнаружено, что транскрипционный фактор SMC3 коррелирует с экспрессией гена NETO2 [43].

Однако сам транскрипт этого гена может быть преобразован в так

называемый «регулятор регуляторов» - кольцевая РНК (коРНК). Кольцевые РНК -

это последовательности РНК, которые в результате бэксплайсинга образуют

17

кольцевую молекулу, участвующую регуляции различных клеточных процессов. Из транскрипта гена ИЕТ02 по данным базы С1гсГп1егас1;оше [44] может образовываться ряд кольцевых РНК (Табл. 2).

Таблица 2. Список коРНК, образующихся из транскрипта гена ИЕТ02 по данным

базы СксШегаСюше.

Кольцевая РНК Локализация на хромосоме Длина в геноме Длина транскрипта Образцы

hsa_circ_0003520 сЬг16:47143393-47165936 22543 849 Hs68_RNase, Hs68_control, K562, Hepg2, Helas3, H1hesc, Gm12878, Ag04450, А549, Sknshra, Mcf7, diencephalon, cerebellum, Sy5y_exp1_D0, occipital_lobe, frontal_cortex, parietal_lobe, temporal_lobe

hsa_circ_0039233 сЬг16:47120136-47163275 43139 906 Gm12878

hsa_circ_0039234 сЬг16:47120136-47165936 45800 963 cerebellum, diencephalon, frontal_cortex, parietal_lobe, temporal_lobe, Gm12878

hsa_circ_0039235 ^16:47143393-47156695 13302 357 K562

hsa_circ_0039236 сЬг16:47143393-47163275 19882 792 cerebellum, diencephalon, frontal_cortex, occipital_lobe, parietal_lobe, temporal_lobe, Gm12878, K562

hsa_circ_0039237 сЬг16:47156567-47165936 9369 620 diencephalon, frontal_ cortex, parietal_lobe, temporal_lobe, Gm12878

hsa_circ_0039238 сЬг16:47162235-47165936 3701 447 frontal_cortex, temporal_lobe, А549, Gm12878, Huvec, K562, Sknshra

hsa_circ_0039239 сЬг16:47163134-47165936 2802 198 Ag04450, Gm12878, K562, Sknshra

hsa_circ_0105432 ^16:47115707-47115862 155 155 diencephalon

hsa_circ_0105433 сЬг16:47143393-47168321 24928 3234 diencephalon, parietal_lobe

Кольцевая РНК Ива_Ыгс_0039238, из транскрипта КМ_018092 соответствующего гену ИЕТ02., участвует в патогенезе светлоклеточного рака почки через регуляторную сеть с1гсЯКЛ/микроРНК/мРНК [45]. Ива_с1гс_0039238 аномально экспрессируются при светлоклеточном раке почки и взаимодействует с ш1Я-548р, которая в свою очередь действуют как опухолевый супрессор [46].

Потенциальными мишенями MiR-548p в свою очередь являются гены HAPLN1, CXCL5, MCHR1 и CXCR4. Хемокиновый рецептор 4 (CXCR4) является основным хемокиновым рецептором в солидных опухолях. Повышенная экспрессия CXCR4 связана с более агрессивным поведением опухолей у пациентов с РП, особенно с светлоклеточным подтипом, из-за их более метастатического поведения [47].

Таким образом, имеются отдельные работы, описывающие нарушения экспрессии гена NETO2 в различных типах опухолей и их связь с прогнозом, однако его роль при канцерогенезе остается до сих пор неясной.

1.2. Атлас раковых геномов - TCGA

Атлас раковых геномов (The Cancer Genome Atlas - TCGA) - это проект, начатый в 2005 году, для сбора генетических мутаций, ответственных за возникновение различных типов рака, с использованием высокопроизводительного секвенирования генома и методов биоинформатики (https://cancergеnоmе.nih.gоv/). TCGA применяет высокопроизводительные методы анализа генома, чтобы улучшить возможность диагностировать, лечить и предотвращать рак через усовершенствование понимания генетических основ этого заболевания.

В TCGA охарактеризованы 33 типа рака, включая 10 редких видов рака [https://cancergenome.nih.gov/cancersselected/RareTumorCharacterizationProject], [https://cancergenome.nih.gov/cancersselected].

В проекте собраны более 500 образцов пациентов, больше, чем в большинстве геномных проектов, и для этого были использованы различные методы для анализа образцов. Эти методы включают профилирование экспрессии генов, профилирование вариаций числа копий, генотипирование SNP, профилирование метилирования ДНК генома, профилирование микроРНК и секвенирование экзонов, по меньшей мере, 1200 генов.

Задачей экспериментального проекта было продемонстрировать, что передовые геномные технологии могут использоваться группой ученых из

различных учреждений для получения статистически и биологически значимых выводов из созданного геномного набора данных [48].

Таблица 3. Результат работы проекта TCGA

Тип рака Число проанализирова нных образцов Результаты TCGA анализа

Мультиформная глиобластома 206 Подтипы GBM классический, мезенхимальный и преднейральный определяются мутациями EGFR, NF1 и PDGFRA / IDH1, [49] более 40% опухолей имеют мутации в генах модификатора хроматина, [50] другие часто мутированные гены включают TP53, PIK3R1, Р1К3СА , IDH1, PTEN, RB1, LZTR1 [48]

Низкодифференцированная глиома 293 Определены три подтипа, коррелирующие с результатами пациентов: с IDH1 делецией 1p / 19q, IDH без делеции 1p / 19q и дикий тип IDH; IDH дикого типа геномно подобен глиобластоме [51]

Лобулярная карцинома молочной железы 203 Лобулярная карцинома отличается от проточной карциномы; FOXA1 повышен в лобулярной карциноме, GATA3 повышен в проточной карциноме; лобулярная карцинома имеет потерю PTEN и активацию Akt [52, 53].

протоковая карцинома молочной железы 784 Четыре различных геномных подтипа: базальный, Her2, люминальный А, люминальный B; наиболее распространены драйверные мутации TP53, PIK3CA, GATA3; базальный подтип, подобен серозному раку яичников [52].

Колоректальная аденокарцинома 276 Рак толстой и прямой кишки имеет похожие геномные профили; гипермутированный подтип (16% образцов), который в основном находится в правой кишке и связан с благоприятным прогнозом; новые потенциальные драйверы: AR1D1A, SOX9, FAM123B / WTX; избыточная экспрессия: ERBB2, IGF2; мутации в пути WNT [54].

Желудочная аденокарцинома 295 Определены четыре подтипа: EBV, характеризующийся вирусной инфекцией Эпштейна-Барра, MSI (микросателлитная нестабильность), характеризующаяся гипермутацией, GS, характеризующейся геномной стабильностью, CIN, характеризующейся хромосомной нестабильностью; CIN, обогащен мутациями в тирозинкиназах [55].

Рак пищевода 164 Плоскоклеточный рак и аденокарцинома являются молекулярно отличными; плоскоклеточные карциномы были сходны с карциномами щитовидной железы головы и шеи и имели частые амплификации генов CCND1, SOX2 и TP63; аденокарциномы были сходны с хромосомно-неустойчивой аденокарциномой желудка и имели частые амплификации в

ERBB2, VEGFA, GÁTÁ4 и GÁTÁ6 [56].

Серозная цистоденкарцинома яичников 489 Мутации в ТР53 встречаются в 96% исследованных случаев, [57] мутации в BRCA1 и BRCA2 встречаются в 21% случаев и связаны с более благоприятным прогнозом [58].

Эндометриальный рак тела матки 373 Опухоли эндометрия делятся на четыре категории: гипермутированный POLE, MSI (микросателлитная нестабильность), гипермутированный, низкое число копий и максимальное число копий; маточная серозная карцинома сходна с серозной и базально-подобной карциномой молочной железы и имеет менее благоприятный прогноз, чем эндометриоидная карцинома матки [59].

Плоскоклеточная карцинома и аденокарцинома шейки матки 228 Идентификация ВПЧ-негативных, эндометриоподобных раковых заболеваний шейки матки с мутациями в генах KRAS, ÁRID1Á и PTEN; усиление генов иммунной контрольной точки CD274 и PDCD1LG2; изменения в генах, включая MED1, ERBB3, CASP8, HLA-A и TGFBR2 и слияния, включающие 1псК№А BCAR4; почти три четверти образцов имели изменения в одном или обоих каналах сигнализации PI3K / МАРК и TGF-бета [60].

Плоскоклеточный рак головы и шеи 279 Выявленны геномные особенности рака, вызванного ВПЧ и курением: ВПЧ-положительный, характеризуется укороченным или удаленным TRAF3; ВПЧ-отрицательный, характеризуется совместным усилением 11q13 и 11q22; связанный с курением, характеризуется мутациями TP53, инактивацией CDKN2A и изменением количества копий [61].

Рак щитовидной железы 496 Большинство из них обусловлено мутациями RAS или BRAFV600E [62].

Острый миелоидный лейкоз 200 Низкая мутационная нагрузкав среднем с 13 кодирующими мутациями на опухоль; драйверные события делятся на девять категорий, включая слияние факторов транскрипции, модификации гистонов, мутации сплайсосомы и другие [63].

Меланома кожи 331 Установлены четыре подтипа: BRAF-мутантный, RAS-мутатнтный, NF1 -мутантный и тройной дикий тип; более высокие уровни инфильтрации иммунных лимфоцитов коррелировали с лучшей выживаемостью пациентов [64].

Аденокарцинома легкого 230 Высокая мутационная нагрузка; 76% опухолей продемонстрировали активацию рецепторнов тирозинкиназных путей [65].

Плоскоклеточная карцинома легкого 178 Высокое среднее число мутаций и аберраций числа копий генов; как и серозная цистаденокарцинома яичника, почти все плоскоклеточные карциномы легкого содержат мутацию в TP53; многие опухоли содержат инактивирующие мутации в HLA-A, которые помогают раку избежать иммунного

обнаружения [66].

Светлоклеточная карцинома почки 446 Мутированные гены включали: VHL, SED2, участвующий в эпигенетических модификациях, приводящих к глобальному гипометилированию, и гены пути PI3K / AKT / mTOR; метаболический сдвиг, подобный «эффекту Варбурга», коррелирует с плохим прогнозом [67].

Паппилярная карцинома почки 161 81% опухолей типа 1 содержали альтерации МЕТ; геномные профили опухолей типа 2 были гетерогенными, с изменениями генов CDKN2A, SETD2, TFE3 или повышенной экспрессией генов пути NRF2-ARE; потеря экспрессии CDKN2A и фенотипа метилирования CpG островков связана с плохим исходом [68].

Уротелиальный рак мочевого пузыря 131 Курение связано с повышенным риском; часто мутированные гены включают TP53, который был инактивирован в 76% опухолей и ERBB2 (HER2), гены пути рецептора тирозинкиназы (RTK) / RAS, изменены в 44% опухолей [69].

Аденокарцинома предстательной железы 333 Высокая гетерогенность в 26% образцах, вызванная неизвестными молекулярными изменениями; 7 подтипов, определенных слияниями генов транскрипционного фактора ETS или мутациями в SPOP, FOXÄ1 или IDH1; повреждения в путях PI3K, MAPK и репарации ДНК [70].

Хромофобная почечно-клеточная карцинома 66 Чрезвычайно низкая мутационная нагрузка; метаболический сдвиг, отличный от сдвига «эффекта Варбурга», наблюдаемого при светлоклеточной карциноме; Гены-супрессоры опухолей TP53 и PTEN часто мутированы; промотор гена TERT часто мутирован [71].

Адренокортикальная карцинома 91 Повышенная экспрессия IGF2, мутации в TP53, PRKAR1A и других генах, а также изменения количества копий генов; гипоплоидия, сопровождаемая удвоением всего генома, может быть движущим механизмом развития опухоли [72].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Федорова Мария Сергеевна, 2022 год

Список используемой литературы

1. Опарина Н., Садритдинова А.Ф., Снежкина А.В., Дмитриев А.А., Краснов

Г.С., Сенченко В.Н., Мельникова Н.В., Беленикин М.С., Лакунина В.А., Веселовский В.А. и др.: Увеличение экспрессии гена NETO2 является потенциальным молекулярно-генетическим маркером при раке почек и легких. Генетика 2012, 48(5): 599-607.

2. Calicchio ML, Collins T, Kozakewich HP: Identification of signaling systems in proliferating and involuting phase infantile hemangiomas by genome-wide transcriptional profiling. The American journal of pathology 2009, 174(5):1638-1649.

3. Hu L, Chen HY, Cai J, Yang GZ, Feng D, Zhai YX, Gong H, Qi CY, Zhang Y, Fu H et al: Upregulation of NETO2 expression correlates with tumor progression and poor prognosis in colorectal carcinoma. BMC cancer 2015, 15:1006.

4. Fedorova MS, Snezhkina AV, Pudova EA, Abramov IS, Lipatova AV, Kharitonov SL, Sadritdinova AF, Nyushko KM, Klimina KM, Belyakov MM et al: Upregulation of NETO2 gene in colorectal cancer. BMC genetics 2017, 18(Suppl 1):117.

5. He AR, Zhu Q, Gao S: Reducing NETO2 expression prevents human nasopharyngeal carcinoma (NPC) progression by suppressing metastasis and inducing apoptosis. Biochemical and biophysical research communications 2019, 513(2):494-501.

6. Li Y, Zhang Y, Liu J: NETO2 promotes pancreatic cancer cell proliferation, invasion and migration via activation of the STAT3 signaling pathway. Cancer management and research 2019, 11:5147-5156.

7. Stohr H, Berger C, Frohlich S, Weber BH: A novel gene encoding a putative transmembrane protein with two extracellular CUB domains and a low-density lipoprotein class A module: isolation of alternatively spliced isoforms in retina and brain. Gene 2002, 286(2):223-231.

8. Han L, Howe JR, Pickering DS: NETO2 Influences on Kainate Receptor Pharmacology and Function. Basic & clinical pharmacology & toxicology 2016, 119(2):141-148.

9. Dingledine R, Borges K, Bowie D, Traynelis SF: The glutamate receptor ion channels. Pharmacological reviews 1999, 51(1):7-61.

10. Zhang W, St-Gelais F, Grabner CP, Trinidad JC, Sumioka A, Morimoto-Tomita M, Kim KS, Straub C, Burlingame AL, Howe JR et al: A transmembrane accessory subunit that modulates kainate-type glutamate receptors. Neuron 2009, 61(3):385-396.

11. Straub C, Zhang W, Howe JR: NETO2 modulation of kainate receptors with different subunit compositions. The Journal of neuroscience: the official journal of the Society for Neuroscience 2011, 31(22):8078-8082.

12. Tomita S, Castillo PE: Neto1 and NETO2: auxiliary subunits that determine key properties of native kainate receptors. The Journal of physiology 2012, 590(10):2217-2223.

13. Tang M, Ivakine E, Mahadevan V, Salter MW, Mclnnes RR: NETO2 interacts with the scaffolding protein GRIP and regulates synaptic abundance of kainate receptors. PloS one 2012, 7(12):e51433.

14. Fisher JL: The auxiliary subunits Neto1 and NETO2 have distinct, subunit-dependent effects at recombinant GluK1- and GluK2-containing kainate receptors. Neuropharmacology 2015, 99:471-480.

15. Fisher JL, Mott DD: The auxiliary subunits Neto1 and NETO2 reduce voltage-dependent inhibition of recombinant kainate receptors. The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience 2012, 32(37):12928-12933.

16. Maraschi A, Ciammola A, Folci A, Sassone F, Ronzitti G, Cappelletti G, Silani V, Sato S, Hattori N, Mazzanti M et al: Parkin regulates kainate receptors by interacting with the GluK2 subunit. Nature communications 2014, 5:5182.

17. Pickering DS, Taverna FA, Salter MW, Hampson DR: Palmitoylation of the GluR6 kainate receptor. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 1995, 92(26):12090-12094.

18. Lomash RM, Sheng N, Li Y, Nicoll RA, Roche KW: Phosphorylation of the kainate receptor (KAR) auxiliary subunit NETO2 at serine 409 regulates synaptic targeting of the KAR subunit GluK1. The Journal of biological chemistry 2017, 292(37):15369-15377.

19. Ivakine EA, Acton BA, Mahadevan V, Ormond J, Tang M, Pressey JC, Huang MY, Ng D, Delpire E, Salter MW et al: NETO2 is a KCC2 interacting protein required for neuronal Cl- regulation in hippocampal neurons. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2013, 110(9):3561-3566.

20. Vernon CG, Swanson GT: NETO2 Assembles with Kainate Receptors in DRG Neurons during Development and Modulates Neurite Outgrowth in Adult Sensory Neurons. The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience 2017, 37(12):3352-3363.

21. Bolton JL, Schulmann A, Garcia-Curran MM, Regev L, Chen Y, Kamei N, Shao M, Singh-Taylor A, Jiang S, Noam Y et al: Unexpected Transcriptional Programs Contribute to Hippocampal Memory Deficits and Neuronal Stunting after Early-Life Adversity. Cell reports 2020, 33(11):108511.

22. Coulson JM, Ahmed SI, Quinn JP, Woll PJ: Detection of small cell lung cancer by RT-PCR for neuropeptides, neuropeptide receptors, or a splice variant of the neuron restrictive silencer factor. Methods in molecular medicine 2003, 75:335-352.

23. Coulson JM, Edgson JL, Woll PJ, Quinn JP: A splice variant of the neuron-restrictive silencer factor repressor is expressed in small cell lung cancer: a potential role in derepression of neuroendocrine genes and a useful clinical marker. Cancer research 2000, 60(7):1840-1844.

24. Villa E, Critelli R, Lei B, Marzocchi G, Camma C, Giannelli G, Pontisso P, Cabibbo G, Enea M, Colopi S et al: Neoangiogenesis-related genes are hallmarks of fast-growing hepatocellular carcinomas and worst survival. Results from a prospective study. Gut 2016, 65(5):861-869.

25. Kadara H, Fujimoto J, Yoo SY, Maki Y, Gower AC, Kabbout M, Garcia MM, Chow CW, Chu Z, Mendoza G et al: Transcriptomic architecture of the adjacent airway field cancerization in non-small cell lung cancer. Journal of the National Cancer Institute 2014, 106(3):dju004.

26. Winnepenninckx V, Lazar V, Michiels S, Dessen P, Stas M, Alonso SR, Avril MF, Ortiz Romero PL, Robert T, Balacescu O et al: Gene expression profiling of

primary cutaneous melanoma and clinical outcome. Journal of the National Cancer Institute 2006, 98(7):472-482.

27. Hartsough MT, Steeg PS: Nm23/nucleoside diphosphate kinase in human cancers. Journal of bioenergetics and biomembranes 2000, 32(3):301-308.

28. MacDonald NJ, de la Rosa A, Steeg PS: The potential roles of nm23 in cancer metastasis and cellular differentiation. European journal of cancer 1995, 31A(7-8):1096-1100.

29. Zhang Q, McCorkle JR, Novak M, Yang M, Kaetzel DM: Metastasis suppressor function of NM23-H1 requires its 3'-5' exonuclease activity. International journal of cancer 2011, 128(1):40-50.

30. Snider NT, Altshuler PJ, Omary MB: Modulation of cytoskeletal dynamics by mammalian nucleoside diphosphate kinase (NDPK) proteins. Naunyn-Schmiedeberg's archives of pharmacology 2015, 388(2):189-197.

31. Horak CE, Lee JH, Elkahloun AG, Boissan M, Dumont S, Maga TK, Arnaud-Dabernat S, Palmieri D, Stetler-Stevenson WG, Lacombe ML et al: Nm23-H1 suppresses tumor cell motility by down-regulating the lysophosphatidic acid receptor EDG2. Cancer research 2007, 67(15):7238-7246.

32. McCorkle JR, Leonard MK, Kraner SD, Blalock EM, Ma D, Zimmer SG, Kaetzel DM: The metastasis suppressor NME1 regulates expression of genes linked to metastasis and patient outcome in melanoma and breast carcinoma. Cancer genomics & proteomics 2014, 11(4):175-194.

33. Leonard MK, McCorkle JR, Snyder DE, Novak M, Zhang Q, Shetty AC, Mahurkar AA, Kaetzel DM: Identification of a gene expression signature associated with the metastasis suppressor function of NME1: prognostic value in human melanoma. Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology 2018, 98(3):327-338.

34. Liu JY, Jiang L, He T, Liu JJ, Fan JY, Xu XH, Tang B, Shi Y, Zhao YL, Qian F et al: NETO2 promotes invasion and metastasis of gastric cancer cells via activation of PI3K/Akt/NF-kappaB/Snail axis and predicts outcome of the patients. Cell death & disease 2019, 10(3):162.

35. Sun X, Liu X, Xia M, Shao Y, Zhang XD: Multicellular gene network analysis identifies a macrophage-related gene signature predictive of therapeutic response and prognosis of gliomas. Journal of translational medicine 2019, 17(1):159.

36. Jia Y, Liu Y, Han Z, Tian R: Identification of potential gene signatures associated with osteosarcoma by integrated bioinformatics analysis. PeerJ 2021, 9:e11496.

37. Pessoa DO, Rius FE, Papaiz DD, Ayub ALP, Morais AS, de Souza CF, da Paixao VF, Setubal JC, Newton-Bishop J, Nsengimana J et al: Transcriptional signatures underlying dynamic phenotypic switching and novel disease biomarkers in a linear cellular model of melanoma progression. Neoplasia 2021, 23(4):439-455.

38. Xin J, Wu Y, Wang X, Li S, Chu H, Wang M, Du M, Zhang Z: A transcriptomic study for identifying cardia- and non-cardia-specific gastric cancer prognostic factors using genetic algorithm-based methods. Journal of cellular and molecular medicine 2020, 24(16):9457-9465.

39. Marzec J, Ross-Adams H, Pirro S, Wang J, Zhu Y, Mao X, Gadaleta E, Ahmad AS, North BV, Kammerer-Jacquet SF et al: The Transcriptomic Landscape of Prostate Cancer Development and Progression: An Integrative Analysis. Cancers 2021, 13(2).

40. Liu S, Wang W, Zhao Y, Liang K, Huang Y: Identification of Potential Key Genes for Pathogenesis and Prognosis in Prostate Cancer by Integrated Analysis of Gene Expression Profiles and the Cancer Genome Atlas. Frontiers in oncology 2020, 10:809.

41. Sarkar JP, Saha I, Lancucki A, Ghosh N, Wlasnowolski M, Bokota G, Dey A, Lipinski P, Plewczynski D: Identification of miRNA Biomarkers for Diverse Cancer Types Using Statistical Learning Methods at the Whole-Genome Scale. Frontiers in genetics 2020, 11:982.

42. Delic D, Wiech F, Urquhart R, Gabrielyan O, Rieber K, Rolser M, Tsuprykov O, Hasan AA, Kramer BK, Baum P et al: Linagliptin and telmisartan induced effects on renal and urinary exosomal miRNA expression in rats with 5/6 nephrectomy. Scientific reports 2020, 10(1):3373.

43. Peng X, Zhang Z, Mo Y, Liu J, Wang S, Liu H: Bioinformatics Analysis of

Choriocarcinoma-Related MicroRNA-Transcription Factor-Target Gene Regulatory

89

Networks and Validation of Key miRNAs. OncoTargets and therapy 2021, 14:39033919.

44. Dudekula DB, Panda AC, Grammatikakis I, De S, Abdelmohsen K, Gorospe M: CircInteractome: A web tool for exploring circular RNAs and their interacting proteins and microRNAs. RNA biology 2016, 13(1):34-42.

45. Bai S, Wu Y, Yan Y, Shao S, Zhang J, Liu J, Hui B, Liu R, Ma H, Zhang X et al: Construct a circRNA/miRNA/mRNA regulatory network to explore potential pathogenesis and therapy options of clear cell renal cell carcinoma. Scientific reports 2020, 10(1):13659.

46. Hu XM, Yan XH, Hu YW, Huang JL, Cao SW, Ren TY, Tang YT, Lin L, Zheng L, Wang Q: miRNA-548p suppresses hepatitis B virus X protein associated hepatocellular carcinoma by downregulating oncoprotein hepatitis B x-interacting protein. Hepatology research : the official journal of the Japan Society of Hepatology 2016, 46(8):804-815.

47. Rasti A, Abolhasani M, Zanjani LS, Asgari M, Mehrazma M, Madjd Z: Reduced expression of CXCR4, a novel renal cancer stem cell marker, is associated with highgrade renal cell carcinoma. Journal of cancer research and clinical oncology 2017, 143(1):95-104.

48. Cancer Genome Atlas Research N: Comprehensive genomic characterization defines human glioblastoma genes and core pathways. Nature 2008, 455(7216):1061-1068.

49. Verhaak RG, Hoadley KA, Purdom E, Wang V, Qi Y, Wilkerson MD, Miller CR, Ding L, Golub T, Mesirov JP et al: Integrated genomic analysis identifies clinically relevant subtypes of glioblastoma characterized by abnormalities in PDGFRA, IDH1, EGFR, and NF1. Cancer cell 2010, 17(1):98-110.

50. Brennan CW, Verhaak RG, McKenna A, Campos B, Noushmehr H, Salama SR, Zheng S, Chakravarty D, Sanborn JZ, Berman SH et al: The somatic genomic landscape of glioblastoma. Cell 2013, 155(2):462-477.

51. Cancer Genome Atlas Research N, Brat DJ, Verhaak RG, Aldape KD, Yung WK,

Salama SR, Cooper LA, Rheinbay E, Miller CR, Vitucci M et al: Comprehensive,

90

Integrative Genomic Analysis of Diffuse Lower-Grade Gliomas. The New England journal of medicine 2015, 372(26):2481-2498.

52. Cancer Genome Atlas N: Comprehensive molecular portraits of human breast tumours. Nature 2012, 490(7418):61-70.

53. Ciriello G, Gatza ML, Beck AH, Wilkerson MD, Rhie SK, Pastore A, Zhang H, McLellan M, Yau C, Kandoth C et al: Comprehensive Molecular Portraits of Invasive Lobular Breast Cancer. Cell 2015, 163(2):506-519.

54. Cancer Genome Atlas N: Comprehensive molecular characterization of human colon and rectal cancer. Nature 2012, 487(7407):330-337.

55. Cancer Genome Atlas Research N: Comprehensive molecular characterization of gastric adenocarcinoma. Nature 2014, 513(7517):202-209.

56. Cancer Genome Atlas Research N, Analysis Working Group: Asan U, Agency BCC, Brigham, Women's H, Broad I, Brown U, Case Western Reserve U, Dana-Farber Cancer I, Duke U et al: Integrated genomic characterization of oesophageal carcinoma. Nature 2017, 541(7636):169-175.

57. Cancer Genome Atlas Research N: Integrated genomic analyses of ovarian carcinoma. Nature 2011, 474(7353):609-615.

58. Bolton KL, Chenevix-Trench G, Goh C, Sadetzki S, Ramus SJ, Karlan BY, Lambrechts D, Despierre E, Barrowdale D, McGuffog L et al: Association between BRCA1 and BRCA2 mutations and survival in women with invasive epithelial ovarian cancer. Jama 2012, 307(4):382-390.

59. Cancer Genome Atlas Research N, Kandoth C, Schultz N, Cherniack AD, Akbani R, Liu Y, Shen H, Robertson AG, Pashtan I, Shen R et al: Integrated genomic characterization of endometrial carcinoma. Nature 2013, 497(7447):67-73.

60. Cancer Genome Atlas Research N, Albert Einstein College of M, Analytical Biological S, Barretos Cancer H, Baylor College of M, Beckman Research Institute of City of H, Buck Institute for Research on A, Canada's Michael Smith Genome Sciences C, Harvard Medical S, Helen FGCC et al: Integrated genomic and molecular characterization of cervical cancer. Nature 2017, 543(7645):378-384.

61. Cancer Genome Atlas N: Comprehensive genomic characterization of head and neck squamous cell carcinomas. Nature 2015, 517(7536):576-582.

62. Cancer Genome Atlas Research N: Integrated genomic characterization of papillary thyroid carcinoma. Cell 2014, 159(3):676-690.

63. Cancer Genome Atlas Research N, Ley TJ, Miller C, Ding L, Raphael BJ, Mungall AJ, Robertson A, Hoadley K, Triche TJ, Jr., Laird PW et al: Genomic and epigenomic landscapes of adult de novo acute myeloid leukemia. The New England journal of medicine 2013, 368(22):2059-2074.

64. Cancer Genome Atlas N: Genomic Classification of Cutaneous Melanoma. Cell 2015, 161(7):1681-1696.

65. Cancer Genome Atlas Research N: Comprehensive molecular profiling of lung adenocarcinoma. Nature 2014, 511(7511):543-550.

66. Cancer Genome Atlas Research N: Comprehensive genomic characterization of squamous cell lung cancers. Nature 2012, 489(7417):519-525.

67. Cancer Genome Atlas Research N: Comprehensive molecular characterization of clear cell renal cell carcinoma. Nature 2013, 499(7456):43-49.

68. Cancer Genome Atlas Research N, Linehan WM, Spellman PT, Ricketts CJ, Creighton CJ, Fei SS, Davis C, Wheeler DA, Murray BA, Schmidt L et al: Comprehensive Molecular Characterization of Papillary Renal-Cell Carcinoma. The New England journal of medicine 2016, 374(2):135-145.

69. Cancer Genome Atlas Research N: Comprehensive molecular characterization of urothelial bladder carcinoma. Nature 2014, 507(7492):315-322.

70. Cancer Genome Atlas Research N: The Molecular Taxonomy of Primary Prostate Cancer. Cell 2015, 163(4):1011-1025.

71. Davis CF, Ricketts CJ, Wang M, Yang L, Cherniack AD, Shen H, Buhay C, Kang H, Kim SC, Fahey CC et al: The somatic genomic landscape of chromophobe renal cell carcinoma. Cancer cell 2014, 26(3):319-330.

72. Zheng S, Cherniack AD, Dewal N, Moffitt RA, Danilova L, Murray BA, Lerario AM, Else T, Knijnenburg TA, Ciriello G et al: Comprehensive Pan-Genomic Characterization of Adrenocortical Carcinoma. Cancer cell 2016, 29(5):723-736.

73. Fishbein L, Leshchiner I, Walter V, Danilova L, Robertson AG, Johnson AR, Lichtenberg TM, Murray BA, Ghayee HK, Else T et al: Comprehensive Molecular Characterization of Pheochromocytoma and Paraganglioma. Cancer cell 2017, 31(2):181-193.

74. Farshidfar F, Zheng S, Gingras MC, Newton Y, Shih J, Robertson AG, Hinoue T, Hoadley KA, Gibb EA, Roszik J et al: Integrative Genomic Analysis of Cholangiocarcinoma Identifies Distinct IDH-Mutant Molecular Profiles. Cell reports 2017, 18(11):2780-2794.

75. Cancer Genome Atlas Research Network. Electronic address wbe, Cancer Genome Atlas Research N: Comprehensive and Integrative Genomic Characterization of Hepatocellular Carcinoma. Cell 2017, 169(7):1327-1341 e1323.

76. Cancer Genome Atlas Research Network. Electronic address aadhe, Cancer Genome Atlas Research N: Integrated Genomic Characterization of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma. Cancer cell 2017, 32(2):185-203 e113.

77. Cherniack AD, Shen H, Walter V, Stewart C, Murray BA, Bowlby R, Hu X, Ling S, Soslow RA, Broaddus RR et al: Integrated Molecular Characterization of Uterine Carcinosarcoma. Cancer cell 2017, 31(3):411-423.

78. Robertson AG, Shih J, Yau C, Gibb EA, Oba J, Mungall KL, Hess JM, Uzunangelov V, Walter V, Danilova L et al: Integrative Analysis Identifies Four Molecular and Clinical Subsets in Uveal Melanoma. Cancer cell 2017, 32(2):204-220 e215.

79. Cancer Genome Atlas Research Network. Electronic address edsc, Cancer Genome Atlas Research N: Comprehensive and Integrated Genomic Characterization of Adult Soft Tissue Sarcomas. Cell 2017, 171(4):950-965 e928.

80. Senchenko VN, Krasnov GS, Dmitriev AA, Kudryavtseva AV, Anedchenko EA, Braga EA, Pronina IV, Kondratieva TT, Ivanov SV, Zabarovsky ER et al: Differential expression of CHL1 gene during development of major human cancers. PloS one 2011, 6(3):e15612.

81. Zhang J, Zheng J, Yang Y, Lu J, Gao J, Lu T, Sun J, Jiang H, Zhu Y, Zheng Y et al: Molecular spectrum of KRAS, NRAS, BRAF and PIK3CA mutations in Chinese colorectal cancer patients: analysis of 1,110 cases. Scientific reports 2015, 5:18678.

82. Copija A, Waniczek D, Witkos A, Walkiewicz K, Nowakowska-Zajdel E: Clinical Significance and Prognostic Relevance of Microsatellite Instability in Sporadic Colorectal Cancer Patients. International journal of molecular sciences 2017, 18(1).

83. Lin EI, Tseng LH, Gocke CD, Reil S, Le DT, Azad NS, Eshleman JR: Mutational profiling of colorectal cancers with microsatellite instability. Oncotarget 2015, 6(39):42334-42344.

84. Ogino S, Kawasaki T, Brahmandam M, Cantor M, Kirkner GJ, Spiegelman D, Makrigiorgos GM, Weisenberger DJ, Laird PW, Loda M et al: Precision and performance characteristics of bisulfite conversion and real-time PCR (MethyLight) for quantitative DNA methylation analysis. The Journal of molecular diagnostics : JMD 2006, 8(2):209-217.

85. Krasnov GS, Dmitriev AA, Melnikova NV, Zaretsky AR, Nasedkina TV, Zasedatelev AS, Senchenko VN, Kudryavtseva AV: CrossHub: a tool for multi-way analysis of The Cancer Genome Atlas (TCGA) in the context of gene expression regulation mechanisms. Nucleic acids research 2016, 44(7):e62.

86. Griffith TN, Swanson GT: Identification of critical functional determinants of kainate receptor modulation by auxiliary protein NETO2. The Journal of physiology 2015, 593(22):4815-4833.

87. Zhang C, Luo Y, Cao J, Wang X, Miao Z, Shao G: Exosomal lncRNA FAM225A accelerates esophageal squamous cell carcinoma progression and angiogenesis via sponging miR-206 to upregulate NETO2 and FOXP1 expression. Cancer medicine 2020, 9(22):8600-8611.

88. Ratert N, Meyer HA, Jung M, Lioudmer P, Mollenkopf HJ, Wagner I, Miller K, Kilic E, Erbersdobler A, Weikert S et al: miRNA profiling identifies candidate mirnas for bladder cancer diagnosis and clinical outcome. The Journal of molecular diagnostics : JMD 2013, 15(5):695-705.

89. Slaby O, Jancovicova J, Lakomy R, Svoboda M, Poprach A, Fabian P, Kren L, Michalek J, Vyzula R: Expression of miRNA-106b in conventional renal cell carcinoma is a potential marker for prediction of early metastasis after nephrectomy. Journal of experimental & clinical cancer research : CR 2010, 29:90.

90. Cai K, Wang Y, Bao X: MiR-106b promotes cell proliferation via targeting RB in laryngeal carcinoma. Journal of experimental & clinical cancer research : CR 2011, 30:73.

91. Li BK, Huang PZ, Qiu JL, Liao YD, Hong J, Yuan YF: Upregulation of microRNA-106b is associated with poor prognosis in hepatocellular carcinoma. Diagnostic pathology 2014, 9:226.

92. Yau WL, Lam CS, Ng L, Chow AK, Chan ST, Chan JY, Wo JY, Ng KT, Man K, Poon RT et al: Over-expression of miR-106b promotes cell migration and metastasis in hepatocellular carcinoma by activating epithelial-mesenchymal transition process. PloS one 2013, 8(3):e57882.

93. Yang TS, Yang XH, Chen X, Wang XD, Hua J, Zhou DL, Zhou B, Song ZS: MicroRNA-106b in cancer-associated fibroblasts from gastric cancer promotes cell migration and invasion by targeting PTEN. FEBS letters 2014, 588(13):2162-2169.

94. Dong P, Kaneuchi M, Watari H, Sudo S, Sakuragi N: MicroRNA-106b modulates epithelial-mesenchymal transition by targeting TWIST1 in invasive endometrial cancer cell lines. Molecular carcinogenesis 2014, 53(5):349-359.

95. Ni X, Xia T, Zhao Y, Zhou W, Wu N, Liu X, Ding Q, Zha X, Sha J, Wang S: Downregulation of miR-106b induced breast cancer cell invasion and motility in association with overexpression of matrix metalloproteinase 2. Cancer science 2014, 105(1):18-25.

96. Leone V, D'Angelo D, Rubio I, de Freitas PM, Federico A, Colamaio M, Pallante P, Medeiros-Neto G, Fusco A: MiR-1 is a tumor suppressor in thyroid carcinogenesis targeting CCND2, CXCR4, and SDF-1alpha. The Journal of clinical endocrinology and metabolism 2011, 96(9):E1388-1398.

97. Yoshino H, Chiyomaru T, Enokida H, Kawakami K, Tatarano S, Nishiyama K,

Nohata N, Seki N, Nakagawa M: The tumour-suppressive function of miR-1 and miR-

95

133a targeting TAGLN2 in bladder cancer. British journal of cancer 2011, 104(5):808-818.

98. Chang YS, Chen WY, Yin JJ, Sheppard-Tillman H, Huang J, Liu YN: EGF Receptor Promotes Prostate Cancer Bone Metastasis by Downregulating miR-1 and Activating TWIST1. Cancer research 2015, 75(15):3077-3086.

99. Qu W, Chen X, Wang J, Lv J, Yan D: MicroRNA-1 inhibits ovarian cancer cell proliferation and migration through c-Met pathway. Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry 2017, 473:237-244.

100. Dai J, Hu Z, Jiang Y, Shen H, Dong J, Ma H, Shen H: Breast cancer risk assessment with five independent genetic variants and two risk factors in Chinese women. Breast cancer research : BCR 2012, 14(1):R17.

101. Johnson CD, Esquela-Kerscher A, Stefani G, Byrom M, Kelnar K, Ovcharenko D, Wilson M, Wang X, Shelton J, Shingara J et al: The let-7 microRNA represses cell proliferation pathways in human cells. Cancer research 2007, 67(16):7713-7722.

102. Sampson VB, Rong NH, Han J, Yang Q, Aris V, Soteropoulos P, Petrelli NJ, Dunn SP, Krueger LJ: MicroRNA let-7a down-regulates MYC and reverts MYC-induced growth in Burkitt lymphoma cells. Cancer research 2007, 67(20):9762-9770.

103. Lee YS, Dutta A: The tumor suppressor microRNA let-7 represses the HMGA2 oncogene. Genes & development 2007, 21(9):1025-1030.

104. Varambally S, Cao Q, Mani RS, Shankar S, Wang X, Ateeq B, Laxman B, Cao X, Jing X, Ramnarayanan K et al: Genomic loss of microRNA-101 leads to overexpression of histone methyltransferase EZH2 in cancer. Science 2008, 322(5908):1695-1699.

105. Su H, Yang JR, Xu T, Huang J, Xu L, Yuan Y, Zhuang SM: MicroRNA-101, down-regulated in hepatocellular carcinoma, promotes apoptosis and suppresses tumorigenicity. Cancer research 2009, 69(3): 1135-1142.

106. Strillacci A, Griffoni C, Sansone P, Paterini P, Piazzi G, Lazzarini G, Spisni E, Pantaleo MA, Biasco G, Tomasi V: MiR-101 downregulation is involved in cyclooxygenase-2 overexpression in human colon cancer cells. Experimental cell research 2009, 315(8):1439-1447.

107. Hiroki E, Akahira J, Suzuki F, Nagase S, Ito K, Suzuki T, Sasano H, Yaegashi N: Changes in microRNA expression levels correlate with clinicopathological features and prognoses in endometrial serous adenocarcinomas. Cancer science 2010, 101(1):241-249.

108. Wang HJ, Ruan HJ, He XJ, Ma YY, Jiang XT, Xia YJ, Ye ZY, Tao HQ: MicroRNA-101 is down-regulated in gastric cancer and involved in cell migration and invasion. European journal of cancer 2010, 46(12):2295-2303.

109. Buechner J, Tomte E, Haug BH, Henriksen JR, Lokke C, Flaegstad T, Einvik C: Tumour-suppressor microRNAs let-7 and mir-101 target the proto-oncogene MYCN and inhibit cell proliferation in MYCN-amplified neuroblastoma. British journal of cancer 2011, 105(2):296-303.

110. Riquelme I, Tapia O, Leal P, Sandoval A, Varga MG, Letelier P, Buchegger K, Bizama C, Espinoza JA, Peek RM et al: miR-101-2, miR-125b-2 and miR-451a act as potential tumor suppressors in gastric cancer through regulation of the PI3K/AKT/mTOR pathway. Cellular oncology 2016, 39(1):23-33.

111. Howard JH, Frolov A, Tzeng CW, Stewart A, Midzak A, Majmundar A, Godwin A, Heslin M, Bellacosa A, Arnoletti JP: Epigenetic downregulation of the DNA repair gene MED1/MBD4 in colorectal and ovarian cancer. Cancer biology & therapy 2009, 8(1):94-100.

112. Xi Y, Formentini A, Nakajima G, Kornmann M, Ju J: Validation of biomarkers associated with 5-fluorouracil and thymidylate synthase in colorectal cancer. Oncology reports 2008, 19(1):257-262.

113. Hendrich B, Hardeland U, Ng HH, Jiricny J, Bird A: The thymine glycosylase MBD4 can bind to the product of deamination at methylated CpG sites. Nature 1999, 401(6750):301-304.

114. Erichsen DA, Armstrong MB, Wechsler DS: Mxi1 and mxi1-0 antagonize N-myc function and independently mediate apoptosis in neuroblastoma. Translational oncology 2015, 8(1):65-74.

115. Wechsler DS, Shelly CA, Petroff CA, Dang CV: MXI1, a putative tumor suppressor gene, suppresses growth of human glioblastoma cells. Cancer research 1997, 57(21):4905-4912.

116. Huang Y, Hu K, Zhang S, Dong X, Yin Z, Meng R, Zhao Y, Dai X, Zhang T, Yang K et al: S6K1 phosphorylation-dependent degradation of Mxi1 by beta-Trcp ubiquitin ligase promotes Myc activation and radioresistance in lung cancer. Theranostics 2018, 8(5):1286-1300.

117. Xu LP, Sun Y, Li W, Mai L, Guo YJ, Fan QX: MYC and MXI1 protein expression: potential prognostic significance in women with breast cancer in China. Oncology research and treatment 2014, 37(3):118-123.

118. Tsao CC, Teh BT, Jonasch E, Shreiber-Agus N, Efstathiou E, Hoang A, Czerniak B, Logothetis C, Corn PG: Inhibition of Mxi1 suppresses HIF-2alpha-dependent renal cancer tumorigenesis. Cancer biology & therapy 2008, 7(10):1619-1627.

119. Banks CAS, Zhang Y, Miah S, Hao Y, Adams MK, Wen Z, Thornton JL, Florens L, Washburn MP: Integrative Modeling of a Sin3/HDAC Complex Sub-structure. Cell reports 2020, 31(2):107516.

120. Viiri KM, Heinonen TY, Maki M, Lohi O: Phylogenetic analysis of the SAP30 family of transcriptional regulators reveals functional divergence in the domain that binds the nuclear matrix. BMC evolutionary biology 2009, 9:149.

121. Iwatsuki M, Mimori K, Yokobori T, Ishi H, Beppu T, Nakamori S, Baba H, Mori M: Epithelial-mesenchymal transition in cancer development and its clinical significance. Cancer science 2010, 101(2):293-299.

122. Micalizzi DS, Farabaugh SM, Ford HL: Epithelial-mesenchymal transition in cancer: parallels between normal development and tumor progression. Journal of mammary gland biology and neoplasia 2010, 15(2):117-134.

123. Scheel C, Weinberg RA: Phenotypic plasticity and epithelial-mesenchymal transitions in cancer and normal stem cells? International journal of cancer 2011, 129(10):2310-2314.

124. Dreesen O, Brivanlou AH: Signaling pathways in cancer and embryonic stem cells. Stem cell reviews 2007, 3(1):7-17.

125. Hunt T, Sassone-Corsi P: Riding tandem: circadian clocks and the cell cycle. Cell 2007, 129(3):461-464.

126. Straif K, Baan R, Grosse Y, Secretan B, El Ghissassi F, Bouvard V, Altieri A, Benbrahim-Tallaa L, Cogliano V, Group WHOIAFRoCMW: Carcinogenicity of shiftwork, painting, and fire-fighting. The Lancet Oncology 2007, 8(12):1065-1066.

127. Carlsson E, Ranki A, Sipila L, Karenko L, Abdel-Rahman WM, Ovaska K, Siggberg L, Aapola U, Assamaki R, Hayry V et al: Potential role of a navigator gene NAV3 in colorectal cancer. British journal of cancer 2012, 106(3):517-524.

128. Uboveja A, Satija YK, Siraj F, Sharma I, Saluja D: p73 - NAV3 axis plays a critical role in suppression of colon cancer metastasis. Oncogenesis 2020, 9(2):12.

129. Luo Y, Ye J, Wei J, Zhang J, Li Y: Long noncoding RNAbased risk scoring system predicts prognosis of alcoholrelated hepatocellular carcinoma. Molecular medicine reports 2020, 22(2):997-1007.

130. Wada M, Goto Y, Tanaka T, Okada R, Moriya S, Idichi T, Noda M, Sasaki K, Kita Y, Kurahara H et al: RNA sequencing-based microRNA expression signature in esophageal squamous cell carcinoma: oncogenic targets by antitumor miR-143-5p and miR-143-3p regulation. Journal of human genetics 2020, 65(11):1019-1034.

131. Liu Y, Li H, Zhao C, Jia H: MicroRNA-101 inhibits angiogenesis via COX-2 in endometrial carcinoma. Molecular and cellular biochemistry 2018, 448(1-2):61-69.

132. Li Z, Qu Z, Wang Y, Qin M, Zhang H: miR-101-3p sensitizes non-small cell lung cancer cells to irradiation. Open medicine 2020, 15(1):413-423.

133. Meng X, Shi Y, Xiang X, Li C, Ge X, Pan K, Liang Y: Influence of miR-101 on proliferation of liver cancer cells through the MAPK/ERK signaling pathway. Oncology letters 2020, 19(2):1310-1316.

134. Huang Z, Wu X, Li J: miR-101 suppresses colon cancer cell migration through the regulation of EZH2. Revista espanola de enfermedades digestivas: organo oficial de la Sociedad Espanola de Patologia Digestiva 2021, 113(4):255-260.

135. Wu RS, Qiu EH, Zhu JJ, Wang JR, Lin HL: MiR-101 promotes nasopharyngeal carcinoma cell apoptosis through inhibiting Ras/Raf/MEK/ERK signaling pathway. European review for medical and pharmacological sciences 2018, 22(1):150-157.

Список сокращений и условных обозначений

КРР - колоректальный рак РМЖ - рак молочной железы РП - рак почки

СРП - светлоклеточный рак почки РПЖ - рак предстательной железы РЖ - рак желудка РМП - рак мочевого пузыря ХК - холангиокарцинома

ЭМП - эпителиально-мезенхимальный переход

мРНК - матричная рибонуклеиновая кислота

днРНК - длинная некодирующая рибонуклеиновая кислота

микроРНК - малая некодирующая риибонуклеиновая кислота

РНК - рибонуклеиновая кислота

ДНК - дезоксирибонуклеиновая кислота

кПЦР - количественная полимеразная цепная реакция

KAR - каинатный рецептор

NETO1 - ген, кодирующий нейропиллин толлоидин-подобный белок 1 MSI - микросателлитная нестабильность MSS - микросаттельтная стабильность

KRAS - ген, кодирующий белок KRAS, являющийся ГТФазой

NRAS - ген, кодирующий белок NRAS, принадлежащий к суперсемейству малых

гуанозинтрифосфатаз

BRAF - ген, кодирующий белок BRAF, работающий как цитозольная

серин/треониновая протеинкиназа

HCT-116 - клеточная линия рака толстой кишки

CYP2U1 - ген, кодирующий белок цитохром P450, семейство 2, подсемейство U, полипептид 1

NR1D1 - ген, кодирующий фактор транскрипции, который является членом подсемейства ядерных рецепторов 1

ZNF804A - ген, кодирующий цинк-пальцевый белок 804A

SEMA3C - ген, кодирующий секретируемый гликопротеин, который принадлежит к семейству семафоринов 3 класса

DBP - ген, кодирующий белок, связывающий D-сайт альбумина

NT5E - ген, кодирующий фермент экто-5'-нуклеотидазу

NA V3 - ген, кодирующий нейрон-навигатор 3

KDM5D - ген, кодирующий Лизин-специфическую деметилазу 5D

MUC16 - ген, кодирующий маркер рака яичников СА125

KRT6A - ген, кодирующий белок каркасного цитоскелета

ACVRL1 - ген, кодирующий рецептор клеточной поверхности типа I для суперсемейства лигандов TGF-бета

PTP4A1 - ген, кодирующий протеинтирозинфосфатазу типа IVA 1 HYAL1 - ген, кодирующий гиалуронидазау-1

CLIC3 - ген, кодирующий белок хлоридного внутриклеточного канала 3 TEX19 - ген, кодирующий белок Testis-Expressed 19 DES - ген, кодирующий белок десмин

KCNK3 - ген, кодирующий белок 3 калиевых двухпоровых каналов из подсемейства К

LINC02043 - длинная небелок-кодирующая РНК 2043 AL355075.4 - длинная некодирующая РНК

CUB (C1r/C1s, Uegf, Bmp1) - структурный мотив примерно из 110 аминокислотных остатков

LDLа - домен рецептора липопротеинов низкой плотности класса А TARP - белок TCR гамма с альтернативной рамкой считывания AMPAR - ионотропный рецептор глутамата CUBN - ген, кодирующий кубулин

TLL1 - ген, кодирующий астацин-подобную цинк-зависимую металлопротеазу 1 BMP1 - ген, кодирующий костный морфогенетический белок 1 TLL2 - ген, кодирующий астацин-подобную цинк-зависимую металлопротеазу 2 MFRP - ген, кодирующий связанный с ожогом белок мембранного типа

CDCP2 - ген, кодирующий CUB-домен-содержащий белок 2

PCOLCE - ген, кодирующий энхансер 1 проколлаген-С-эндопептидазы

PCOLCE2 - ген, кодирующий энхансер 2 проколлаген-С-эндопептидазы

GluKl - ионотропный каинатный рецептор глутамата 1

GluK2 - ионотропный каинатный рецептор глутамата 2

КСС2 - нейрон-специфический симпортер хлорида калия

ДКГ - дорзальные корневые ганглии

NRSF - нейронспецифичный сайленсер

NME1 - нуклеозиддифосфаткиназа А

in vivo - технология выполнения экспериментов, когда опыты проводятся «внутри живого организма» или «внутри клетки»

in vitro - технология выполнения экспериментов, когда опыты проводятся «в пробирке» — вне живого организма

PI3K/AKT - внутриклеточный сигнальный путь, центральными компонентами которого являются ферменты фосфоинозитид-3-киназа (PI3K) и киназа AKT NF-kB - (ядерный фактор «каппа-би», nuclear factor kappa-light-chain-enhancer of artivated B cells), универсальный фактор транскрипции, контролирующий экспрессию генов иммунного ответа, апоптоза и клеточного цикла. p65 - субъединица ядерного фактора NF-kappa-B

Snail - семейство транскрипционных факторов, которые способствуют репрессии

молекулы адгезии Е-кадхерина

ANGPT2 - ген, кодирующий ангиопоэтин-2

DLL4 - ген, кодирующий дельта-подобный канонический лиганд Noteh 4

ESM1 - ген, кодирующий специфичный для эндотелиальных клеток белок 1

NR4A1 - ген, кодирующий тестикулярный рецептор 3

BLZ945 - низкомолекулярный ингибитор киназы CSF-1R

CSF1R - рецептор колониестимулирующего фактора макрофагов

ANPEP - ген, кодирующий аланиламинопептидазу

DPP4 - ген, кодирующий дипептидилпептидазу-4

PRRG1 - ген, кодирующий витамин К-зависимый, содержащий гамма-

карбоксиглутаминовую кислоту однопроходный трансмембранный белок

GPNMB - ген, кодирующий трансмембранный гликопротеин NMB

TMEM26 - ген, кодирующий трансмембранный белок 26

PXDN - ген, кодирующий пероксидазин

CDH6 - ген, кодирующий кадгерин-6

SCN3A - ген, кодирующий субъединица типа III натриевого канала управляемая напряжением

SEMA6B - ген, кодирующий семафорин 6B

CCDC37 - ген, кодирующий белок, содержащий спиральный домен 37

FANCA - ген, кодирующий белок комплемент FA группа А

Рах-6 - белок аниридии II типа или окулоромбин

ДЭГ - дифференциально экспрессные гены

SMC3 - белок для структурного обеспечения хромосом 3

коРНК - кольцевая рибонуклеиновая кислота

HAPLN1 - белок связывающий гиалуроновую кислоту и протеогликан 1

CXCL5 - C-X-C химокиновый лиганд 5

MCHR1 - рецептор меланинконцентрирующего гормона 1

CXCR4 - C-X-C химокиновый рецептор 4

SNP - однонуклеотидный плиморфизм

кДНК - комплементарная дизоксирибонуклеиновая кислота

RIN - алгоритм присвоения значений целостности РНК

DESeq2 - пакет для дифференциального анализа экспрессии генов на основе отрицательного биномиального распределения

среда R - язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой

TMM (trimmed mean о! M-values) - метод нормализации данных транскриптомного секвенирования

RNA-seq - метод секвенирования следующего поколения РНК

ChIP-Seq - это метод, используемый для анализа взаимодействия белков с ДНК

ENCODE - международный исследовательский консорциум «Энциклопедия элементов ДНК»

CrossHub - программное обеспечение для многостороннего анализа Атласа генома рака (TCGA) в контексте механизмов регуляции экспрессии генов TargetScan - веб-сервер, который предсказывает биологические мишени микроРНК путем поиска наличия сайтов, соответствующих начальной области каждой микроРНК.

DIANA microT - веб-сервер для прогнозирования/функционального анализа миРНК-мишеней

miRanda - алгоритм для поиска потенциальных сайтов-мишеней для микроРНК в геномной последовательности

PicTar - это алгоритм идентификации мишеней микроРНК

miRTarBase - база, собирающая данные об экспериментально подтвержденных

взаимодействиях miRNA-мишень

среда LB - богатая среда для роста культур бактерий

TAE - трис-ацетатный буфер

ЭДТА - этилендиаминтетрауксусная кислота

DMEM (Dulbecco modified Eagle's medium) - модифицированная по способу Дульбекко среда Игла

FBS (fetal bovine serum) - эмбриональная телячья сыворотка

ДМСО - диметилсульфоксид

БСА - бычий сывороточный альбумин

ТБС - трис-буферный солевой раствор

ПААГ - полиакриламидный гель

ТБС - трис-буфер

pT - показатель распространённости первичной опухоли

pN - показатель наличия, отсутствия и распространённостя метастазов в регионарных лимфатических узлах

pM - показатель наличия или отсутствия отдалённых метастазов ПСА - простатспецифический антиген

ЗНО - злокачественное новообразование ПРЛ - плоскоклеточный рак легкого ПРП - папиллярный рак почки СРП - светлоклеточный рак почки АЛ - аденокарцинома легкого

FDR - поправка Бенджамини-Хохберга для оценки частоты ложных результатов

^gEC - логарифм кратности изменения дисперсии и экспрессии

TFBS - сайт посадки транскрипционного фактора

MXI1 - белок взаимодействующий с МАХ

KDM5B - лизиндеметилаза 5B

MBD4 - метил-СрО-связывающий домен 4, ДНК-гликозилаза SAP30 - субъединица гистондеацетилазного комплекса Sin3 MYCBP - белок связывающийся с MYC JMY - ядерный р53/ТР53-кофактор

YY1 - фактор транскрипции, принадлежащий к классу белков цинковых пальцев GLI-Kruppel.

Sin3/HDAC - диацетилазный комплекс Sin3

LоgCPM - логарифм количества копий на миллион нуклеотидов

KEGG - веб-ресурс, предоставляющий доступ к ряду биологических баз данных и

инструментам для анализа биологических и медицинских данных, созданный в

1995 году в рамках проекта «Геном человека».

GnRH - гонадотропин-рилизинг-гормон

TCGA - Атлас Раковых Геномов

NETO2 - ген, кодирующий нейропиллин толлоидинподобный белок 2 CIMP - фенотип, характеризующийся одновременным метилированием многих CpG-островков, распространяется на спектр генов, таких как VHL, р16, hMLHl, практически никогда не подвергающихся метилированию в нормальных тканях Wnt - один из внутриклеточных сигнальных путей животных, регулирующий эмбриогенез, дифференцировку клеток и развитие злокачественных опухолей

TGF-ß - сигнальный путь трансформирующего фактора роста бета, участвует во многих клеточных процессах, включая рост клеток, дифференциацию клеток, апоптоз, клеточный гомеостаз и другие клеточные функции

JAK- STAT - сигнальный путь, передает информацию, воспринимаемую от

внеклеточных полипептидных сигналов, посредством трансмембранных

рецепторов, непосредственно к промоторам генов-мишеней в ядре

MAPK - мультифункциональные внутриклеточные сигнальные пути, содержащие

одну из митоген-активируемых протеинкиназ и контролирующие транскрипцию

генов, метаболизм, пролиферацию и подвижность клеток, апоптоз и другие

процессы

Благодарности

Хочу выразить огромную благодарность своему научному руководителю Кудрявцевой Анне Викторовне за её поддержку, терпение, мотивацию и знания.

От всего сердца хотелось бы поблагодарить Анастасию Липатову за помощь с работой над клеточными культурами и Георгия Краснова - за помощь с биоинформатической и статистической обработкой данных.

Также хочу выразить признательность членам коллектива лаборатории Постгеномных исследований Института молекулярной биологии им. В.А.Энгельгардта РАН в особенности Анастасии Снежкиной, Елене Пудовой, Анастасии Кобеляцкой и Владиславу Павлову за их незаменимую помощь, советы и замечания.