Влияние генов TP63 и TRIM29 на формирование эпигеномной вариабельности и хромосомной нестабильности в раке предстательной железы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.01.09, кандидат наук Султанов Ринат Илгизович

• Султанов Ринат Илгизович
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Султанов Ринат Илгизович

Оглавление

Список сокращений

Введение

Глава 1. Обзор литературы

1. 1 Рак предстательной железы

1.2 Эпигенетические изменения при раке предстательной железы

1.2.1 Метилирование ДНК

1.2.1.1 ДНК-метилтрансферазы

1.2.1.2 Деметилирование ДНК

1.2.1.3 Абберантное ДНК-метилирование при онкологии

1.2.1.4 Методы определения уровня метилирования CpG-сайтов

1.2.1.5 Метилирование ДНК при РПЖ

1.2.2 Гистоновый код

1.2.2.1 Метилирование и деметилирование гистонов

1.2.2.2 Ацетилирование и деацетилирование гистонов

1.3 Хромосомная нестабильность в раке предстательной железы

1.4 TP63

1.4.1 Строение и основные функции TP63

1.4.2 TP63 как активатор эпителиальных энхансеров

1.4.3 Механизмы влияния TP63 на состояние хроматина и активацию/репрессию генов и энхансеров

1.4.3.1 Комплекс белков ассоциированных с SET1-подобными метилтрансферазами

1.4.3.2 Ацетилтрансфераза гистонов p300

1.4.3.3 Комплекс белков SWI/SNF/Baf

1.4.3.4 HDAC1/2 и ACTL6A/BAF53a

1.4.3.5 Компонент комплекса Polycomb CBX4

1.4.3.6 Комплекс SRCAP

1.5 TRIM29 34 1.5.1 Семейство TRIM 34 1.5.2. Строение, функции и локализация TRIM29

1.5.3 Участие TRIM29 в регуляции иммунного ответа

1.5.4 TRIM29, как онкоген

1.5.5 TRIM29, как супрессор опухолей

1.5.6 TRIM29 в репарации двуцепочечных разрывов

1.6 Анализ взвешенных сетей ко-экспрессирующихся генов

1.6.1 Обзор метода и его применение

1.6.2 Конструирование сетей ко-экспрессии генов и выделение модулей

Глава 2. Материалы и методы

2.1 Реагенты и материалы, использованные в работе

2.1.1 Реактивы для молекулярной биологии

2.1.2 Реактивы для культивирования бактерий

2.1.3 Базовые среды для культивирования клеток и добавки к ним

2.1.4 Другие реактивы для работы с культурами клеток

2.1.5 Ре активы для Вестерн- блоттинга

2.1.6 Реактивы для иммунопреципитации

2.1.7 Расходные материалы

2.1.8 Состав сред для культивирования клеток

2.2 Используемые данные 54 2.2.1 Данные The Cancer Genome Atlas (TCGA) по РПЖ

2.3 Обработка данных РНК-секвенирования

2.3.1 Данные TCGA (The Cancer Genome Atlas) и ICGC (International Cancer

Genome Consortium)

2.3.2 Данные Taylor and Fraser

2.3.3 Данные нокдаунов и сверхэкспрессий TP63 и TRIM29

2.3.2.1 Данные секвенирования РНК

2.3.3.2 Данные экспрессионных гибридизационных чипов

2.4 Анализ данных метилирования ДНК

2.4.1 Платформа 450K Methylation

2.4.2 Платформа EPIC Methylation

2.5 Анализ данных иммунопреципитации хроматина с последующим высокопроизводительным секвенированием

2.6 Эксперименты с клеточными культурами

2.6.1 Культивирование клеток

2.6.2 Получение лентивирусных частиц

2.6.3 Получение клеточных линий со сверхэкспрессией генов TP63 и TRIM29

2.6.4 Нокдаун TP63 и TRIM29

2.6.5 Обработка клеток TNFa

2.6.6 Иммуноцитохимиче ский анализ

2.7 Молекулярно-биологические эксперименты

2.7.1 Молекулярное клонирование

2.7.2 Иммунопреципитация хроматина

2.7.3 Исследование полногеномного метилирования

2.7.4 Иммунопреципитация

2.7.5 Ве стерн- блот анализ

2.7.6 Выделение геномной ДНК из эукариотических культур

2.7.7 Выделение РНК

3

2.7.8 Обработка препарата РНК ДНКазой I

2.7.9 Синтез кДНК

2.7.10 ПЦР в реальном времени

2.7.11 Метил-чувствительный рестрикционный анализ сопряженный с количественной ПЦР (МЧРА-ПЦР)

2.8 Масс-спектрометрический анализ

2.8.1 Подготовка проб для масс-спектрометрического анализа

2.8.2 Хроматомасс-спектрометрический анализ триптических пептидов

2.8.3 Анализ хромато-масс-спектрометрических данных

Глава 3. Результаты и обсуждения

3. 1 Определение кластеров ко-экспрессирующихся генов ассоциированных с

эпигеномной вариабельностью и хромосомной нестабильностью

3.2 TP63 регулирует кластер генов, ассоциированный с эпигенетической вариабельностью и геномной нестабильностью при РПЖ

3.3 CpG-сайты, ассоциированные с TP63-кластером, лежат в TP63-зависимых энхансерах и супер-энхансерах

3.4 TRIM29 взаимодействует с TP63 и регулирует экспрессию TP63-кластера

3.5 Восстановление экспрессии TRIM29 способствует понижению хромосомной нестабильности в РПЖ

Выводы

Заключение

Список литературы

Благодарности

Список сокращений

ANOVA - Analysis of variance (дисперсионный анализ); AR - Androgen Receptor (Андрогеновый рецептор);

ARE - Androgen Response element (сайт связывания андрогенового рецептора); BSA - Bovine Serum Albumin (бычий сывороточный альбумин); CpG - динуклеотид ДНК состоящий из идущих подряд цитозина и гуанина; DMEM - Dulbecco's modified Eagle's medium (модифицированная по способу Дульбекко среда Игла);

DPBS - Dulbecco's phosphate-buffered saline (фосфатный буферный солевой раствор в модификации Дульбекко); DTT (ДТТ) - Dithiothreitol (дитиотреитол); FC - Fold change (кратность изменения);

FDR - False Discovery Rate (доля ложных отклонений гипотез);

GEO - Gene Expression Omnibus (база данных «Омнибус Экспрессии Генов»);

GO - Gene Ontology (база данных «Онтология генов»);

IAA - Iodoacetamide (йодацетамид);

ICGC - International Cancer Genome Consortium;

mC - метилцитозин;

mCpG - динуклеотид ДНК состоящий из идущих подряд 5-метилцитозина и гуанина;

PBS - Phosphate-Buffered Saline (фосфатный буферный солевой раствор);

PBST - Phosphate-buffered saline, 0,1 % Tween 20 (фосфатный буферный солевой

раствор с добавлением полисорбата 20);

RIPA - RadioImmunoPrecipitation Assay buffer (буфер для

радиоиммунопреципитационного анализа);

SDS - Sodium Dodecyl Sulfate (додецилсульфат натрия);

TCGA - The Cancer Genome Atlas (база данных «Атлас Ракового Генома»);

TEMED - N, N, N', N'-Тетраметилэтилендиамин;

TPM - Transcripts Per kilobase Million (метод нормировки данных экспрессии генов при РНК-секвенировании);

WGCNA - weighted gene co-expression network analysis (анализ взвешенных сетей

ко-экспрессии генов);

АТФ - аденозинтрифосфат;

ДНК - дезоксирибонуклеиновая кислота;

ИЦХ - иммуноцистохимическое исследование;

кДНК - комплементарная дезоксирибонуклеиновая кислота;

мРНК - матричная рибонуклеиновая кислота;

МС - масс-спектрометрия;

МС/МС - тандемная масс-спектрометрия;

ПААГ - полиакриламидный гель;

ПЦР - полимеразная цепная реакция;

ОТ-ПЦР - полимеразная цепная реакция сопряженная с обратной транскрипцией;

РНК - рибонуклеиновая кислота;

РПЖ - рак предстательной железы;

Трис - трис(гидроксиметил)аминометан;

ЭДТА - этилендиаминтетрауксусная кислота;

ЭМП - эпителиально-мезенхимальный переход.

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Влияние генов TP63 и TRIM29 на формирование эпигеномной вариабельности и хромосомной нестабильности в раке предстательной железы»

Актуальность темы исследования

Рак предстательной железы (РПЖ) - одно из самых распространенных онкологических заболеваний у мужчин. В отличие от других типов рака, РПЖ отличается малым количеством рекуррентных соматических однонуклеотидных полиморфизмов. При этом для РПЖ показана высокая геномная и хромосомная нестабильность, сопровождаемая высокой частотой слияний генов (TMPRSS2:ERG, ~50% пациетов), и высокая эпигеномная вариабельность [1-3]. За последние годы было накоплено большое количество различных омиксных данных для РПЖ: The Cancer Genome Atlas (TCGA), International Cancer Genome Consortium (ICGC), Chinese Prostate Cancer Genome and Epigenome Atlas (CPGEA), Taylor dataset [2] и др. Однако, определение реальных регуляторных механизмов из такого большого объема экспериментальных данных даже при современном уровне развития методов анализа больших данных остается сложной задачей.

Цель и задачи исследования

Цель настоящей работы - для аденокарциномы предстательной железы определить кластеры ко-экспрессирующихся генов и их регуляторы, которые одновременно ассоциированы с эпигенетической вариабельностью и хромосомной не стабильно стью.

В рамках данной цели были поставлены следующие задачи:

1. Определить кластеры ко-экспрессирующихся генов, ассоциированные с эпигеномной вариабельностью и хромосомной нестабильностью, исходя из данных РНК-секвенирования образцов аденокарциномы предстательной железы.

2. Определить белки, под регуляцией которых находятся эти кластеры.

3. Получить клеточные модели, для экспериментального подтверждения полученных теоретических результатов.

4. Определить, как регуляторы кластеров влияют на уровень метилирования и хромосомную нестабильность в раке предстательной железы.

Научная новизна и практическая ценность работы

Для исследования онкологических заболеваний часто используют секвенирование РНК биологического материала от онкобольных и пытаются выявить гены, которые различаются по уровню экспрессии между раком и прилегающей нормальной тканью. Однако, такой подход не позволяет учитывать высокую гетерогенность между образцами, и не позволяет определить молекулярные механизмы, которые стоят за наблюдаемыми фенотипами.

В данной работе был предложен подход биоинформатического анализа

гетерогенных омиксных данных по раку предстательной железы для поиска новых

регуляторных механизмов. В основе этого подхода стоит определение кластеров

ко-экспрессирующихся генов с последующим поиском ассоциаций с этими

кластерами различных данных, которые можно представить численными

векторами: фенотипические данные (рост, вес, стадия заболевания), другие

омиксы (ДНК-метилирование, полногеномные вариации, мутации). Благодаря

такому подходу нами впервые было предсказано, что эпигеномная вариабельность

и хромосомная нестабильность в РПЖ регулируются двумя белками: ТР63 и

TRIM29. Эта гипотеза была подтверждена на созданных клеточных моделях со

сверхэкспрессией ТР63 и ТШМ29 в клеточной линии рака предстательной железы

и нокдауном этих генов в клеточной линии нормального базального эпителия.

Несмотря на то, что работа имеет исключительно фундаментальный характер,

некоторые ее результаты могут иметь прикладное значение. Так как формирование

хромосомной нестабильности ведет к повышению риска возникновения

TMPRSS2:ERG слияния генов с последующим озлокачествлением опухоли, то

уровень экспрессии ТШМ29 может быть маркером прогноза заболевания. Нашей

группой уже было показано, что уровень метилирования CpG-сайтов

внеклеточной ДНК, выделенной из мочи пациентов, может служить эффективным

маркером РПЖ. В этой работе мы показали, что существуют CpG-сайты, уровень

метилирования которых напрямую зависит от экспрессии ТР63 - маркера

базального эпителия. Таким образом, потенциально, можно определять уровень

8

деградации базального эпителия при РПЖ по уровню метилирования CpG-сайтов ДНК, выделенной из мочи пациентов.

Положения, выносимые на защиту

• В РПЖ выделен кластер ко-экспрессирующихся генов, ассоциированный с эпигеномной вариабельностью и хромосомной нестабильностью, состоящий из 143 генов и 1645 ассоциированных с ним CpG-сайтов.

• TP63 и TRIM29 совместно регулируют экспрессию генов этого кластера, но не влияют на экспрессию друг друга.

• TP63 регулирует уровень метилирования энхансеров, ассоциированных с кластером ко-экспрессирующихся генов.

• TRIM29 понижает хромосомную нестабильность в РПЖ.

Степень достоверности и апробация результатов

Достоверность результатов обеспечивается как большим количеством независимых данных, которые были использованы для анализа, так и последующей экспериментальной валидацией полученных теоретических предсказаний.

Результаты работы были представлены на 6 международных и российских конференциях. Основные результаты работы опубликованы в 6 рецензируемых журналах, индексируемых базами Web of Science, Scopus и РИНЦ.

Глава 1. Обзор литературы

1.1 Рак предстательной железы

Рак предстательной железы занимает второе место по распространенности среди онкологических заболеваний у мужчин в России по данным Всемирной организации здравоохранения на 2020 год (Рисунок 1.1.1, https://gco.iarc.fr). По смертности от онкологических заболеваний у мужчин он занимает четвертое место (Рисунок 1.1.1, https://gco.iarc.fr). Это заболевание характерно для мужчин старше 70 лет (больше 90% случаев), хотя бывают достаточно молодые пациенты 35-50 лет [4]. При локализованном раке предстательной железы пятилетняя выживаемость пациентов почти 100%. Однако в 30% случаев рак принимает агрессивную, быстро прогрессирующую, форму с высокими показателями смертности [5].

60% 40% 20% 0%

Рисунок 1.1.1. Статистика по онкологическим заболеваниям в России на 2020 год по данным Всемирной Организации Здравоохранения.

Предстательная железа является частью мужской половой системы имеет форму тора, находится под мочевым пузырем и охватывает мочеиспускательный канал, в который открываются ее протоки. Секрет предстательной железы является составной частью семенной жидкости. Предстательная железа состоит из нескольких типов клеток: эпителиальные - которые выполняют железистую функцию и стромальные, которые выполняют структурную и поддерживающую функции. В эпителиальных клетках выделяют два основных подтипа: базальные и люминальные. Люминальный эпителий является продуктом терминальной дифференцировки базального эпителия и выполняет железистые функции: продукция секрета предстательной железы [4] (Рисунок 1.1.2). Основным фактором риска возникновения РПЖ является возраст. Аутопсии мужчин старше 70 лет показали, что почти у 80% присутствуют РПЖ на начальных стадиях [6]. Также важным фактором является наследственность, курение, ожирение и воспалительные заболевания предстательной железы [7]. Предполагаемые гены, нарушения в работе которых могут приводить к раку предстательной железы, - это транскрипционные факторы FOXA1, HOXB13 и гены, кодирующие белки, участвующие в репарации ДНК (BRCA2, ATM, CHEK2, BRCA1, RAD51D и PALB2) [8].

Существует связь между хроническим воспалением предстательной железы и раком: около 20% опухолей предстательной железы спровоцированы воспалением. Воспаление предстательной железы может быть вызвано различными факторами: заболевания передающиеся половым путем, рефлюкс мочи, ожирение, потребление избыточного количества красного мяса, в результате чего образуются циклические амины, физические повреждения, гормональные нарушения, генетическая предрасположенность [9]. Воспаление - это защитная иммунная реакция, но при хроническом течении она приводит к высвобождению активных форм кислорода, которые вызывают повреждения ДНК. Цитокины, в частности TNFa, активируют NFkB сигнальный путь, в результате чего экспрессируются цитокины, в том числе ответственные за прогрессирование рака (IL-6, VEGF, IL-8) [10]. На начальных этапах развивается пролиферативная

11

воспалительная атрофия, которая может прогрессировать в доброкачественную простатическую интраэпителиальную неоплазию, а затем в рак (Рисунок 1.1.2) [4]. Показано, что профилактическое применение нестероидных противовоспалительных препаратов (например, аспирина) снижает вероятность развития РПЖ почти на 30% [9].

Нормальная Пролиферативная

предстательная железа воспалительная атрофия

Рак Доброкачественная простатическая

предстательной железы интраэпителиальная неоплазия

Рисунок 1.1.2. Процесс развития рака предстательной железы, по данным Packer с соавторами

Ключевая роль в развитии РПЖ принадлежит андрогенам. Андрогены, тестостерон и 5а-дигидротестостерон, связываются с андрогеновым рецептором, который после активации транслоцируется в ядро и активирует экспрессию генов, содержащих особые последовательности ARE (androgen response element, элементы генома, ответственные за ответ на андрогены) [11]. Сверхактивация андрогеновых рецепторов приводит к повышению пролиферации и выживаемости клеток. Нокдаун андрогенового рецептора в опухолевой клеточной линии LNCaP активирует апоптоз и увеличивает процент клеток в G1 фазе [8]. Кроме классического действия андрогенов через андрогеновый рецептор предполагается наличие альтернативных мембранных андрогеновых рецепторов.

Два из них (OXER1 и GPR6A) относятся к рецепторам, сопряженным с G-белками (GPCR, англ. G-protein-coupled receptor), а два других (TRPM8 и ZIP9) - к ионным каналам кальция и цинка, соответственно. При РПЖ эти белки также сверхэкспрессированы [12].

1.2 Эпигенетические изменения при раке предстательной железы

Во многих исследованиях было показано, что нарушения в эпигенетической регуляции играют важную роль при онкогенезе в РПЖ [13,14]. Эпигенетика, как известно, изучает наследуемые изменения экспрессии генов, которые не вызваны изменением последовательности ДНК (мутациями). Выделяют несколько основных классов эпигенетических модификаций: химические модификации ДНК (метилирование, гидроксиметилирование и пр.), химические модификации РНК (метилирование, гликозилирование), химические модификации гистонов (метилирование, ацетилирование, фосфорилирование, убиквитинирование и пр.) и РНК-интерференция. Было показано, что для инициации и прогрессии РПЖ необходимы эпигенетические изменения, включающие в себя метилирование ДНК и модификации гистонов [15].

1.2.1 Метилирование ДНК

У млекопитающих, в частности у человека, метилирование ДНК в основном происходит по 5 атому углерода цитозина молекулы ДНК в контексте CpG-динуклеотида, т.е. подряд идущих цитозина и гуанина в молекуле ДНК (также называемых CpG-сайтом). CpG-сайты распределены неравномерно по геному. Регионы с высокой плотностью CpG-сайтов называют CpG-островками. CpG-островки, в основном, находятся в промоторных регионах (почти у 50% генов) и выполняют регуляторные функции [16]. Химическое присоединение метильной группы (CH3-) производится семейством специальных белков ДНК-метилтрансфераз (у человека DNMT1/3A/3B/3L) [17]. Метилирование CpG-сайтов в промоторах может приводить к снижению экспрессии соответствующих генов. Нарушения в работе системы метилирования ДНК

13

приводят к необратимым нарушениям эмбриогенеза. Изменения в паттернах метилирования часто необходимы для злокачественных преобразований и наблюдаются у разных типов рака, в том числе в РПЖ [18].

1.2.1.1 ДНК-метилтрансферазы

Метилирование ДНК осуществляется группой белков, которые называются ДНК-метилтрансферазами (DNMT). DNMT ковалентно модифицируют 5 углерод в цитозине, используя S-аденозил-метионин в качестве донора метильной группы [19]. DNMT можно разделить на 2 подгруппы: поддерживающие (DNMT1) и de novo метилирующие (DNMT3A/B). В течение эмбрионального развития уровень экспрессии de novo метилтрансфераз очень высок, но при дифференциации клетки он падает, и в клетке остается только поддерживающая метилтрансфераза DNMT1. На мышиных моделях было показано, что все метилтрансферазы необходимы для эмбрионального развития [20,21].

1.2.1.2 Деметилирование ДНК

Механизм деметилирования ДНК до конца остается неясным. Известно, что ключевую роль в нем играют белки семейства TET, которые превращают 5-метилцитозин (5-mC) в 5-гидроксиметилцитозин (5-hmC). Это семейство состоит из трех белков: TET1, TET2 и TET3, которые способны не только превращать 5-mC в 5-hmC, но и дальше окислять 5-hmC в 5-fC (5-формилцитозин), а 5-fC в 5-caC (5-карбоксилцитозин). 5-fC и 5-caC выщепляются из нуклеотидной последовательности тимидин ДНК гликозилазой (TDG), что запускает процесс эксцизионной репарации оснований (ЭРО, Рисунок 1.2.1) [22]. 5-hmC повышает вероятность пассивного деметилирования в процессе репликации, так как DNMT1 обладает низкой аффинностью к нему.

) 5-hmC

Рисунок 1.2.1. Цикл метилирования-деметилирования цитозина. Иллюстрация адаптирована из книги «Epigenetic Cancer Therapy» [23].

1.2.1.3 Абберантное ДНК-метилирование при онкологии

При онкологических заболеваниях часто наблюдается глобальное деметилирование с локальным de novo метилированием промоторов многих генов [24]. Причины специфичных для онкологических заболеваний паттернов метилирования во многих случаях до сих пор не ясны, но ясно одно: эпигенетические изменения необходимы для онкотрансформации [25,26] . Было показано, что в опухолях различной локализации часто подвергаются гиперметилированию гены ДНК-репарации (MGMT, BRCA), апоптоза (TMS1, DAPK1, SFRP1) и гены контроля клеточного цикла (p15, p16, RB) [27]. Также стоит отметить, что 5-mC часто подвергается дезаминации, что может приводить к точечным мутациям. Больше половины соматических мутаций TP53 происходят по нуклеотидам 5-mC [28].

Интересно, что гиперметилирование дистальных регионов (энхансеров, инсуляторов), может также значимо понижать экспрессию генов [29,30]. Гиперметилирование ближайшего промотора может приводить к смещению старта транскрипции на дистальный промотор [31]. Также метилирование тела гена часто

положительно коррелирует с экспрессией гена [32]. Все это позволяет использовать метилирование CpG-сайтов как биомаркер, по которому можно разделить опухоли на подтипы в соответствии с их профилем метилирования.

1.2.1.4 Методы определения уровня метилирования CpG-сайтов

За последние десятилетия появилось очень много методов, позволяющих определить статус метилирования CpG-сайта, варьирующихся от анализа продуктов рестрикции, до секвенирования с точностью в 1 п.о. Информация о метилировании ДНК не сохраняется при ПЦР (полимеразная цепная реакция), клонировании в бактериальный вектор или ДНК-гибридизации. Потому большинство методов базируется на химической модификации 5-mC. Всего можно выделить три основных класса методов: химическая модификация 5-mC (бисульфитная конверсия); анализ продуктов действия метил-специфичных рестриктаз; аффинное обогащение регионами генома, содержащими 5-mC [33]. При бисульфитной конверсии происходит превращение цитозина в урацил. Но превращение 5-mC в урацил происходит гораздо медленнее, чем немодифицированного цитозина. При правильно подобранном времени воздействия бисульфита натрия, цитозин превращается в урацил, но 5-mC остается неизмененным. Этот метод является золотым стандартом для определения уровня метилирования ДНК [33]. Полногеномное секвенирование ДНК после обработки бисульфитом натрия позволяет узнать статус метилирования каждого цитозина в геноме.

Также существуют методы аффинного обогащения фрагментами ДНК, содержащих 5-mC. Для этого используют антитела, специфичные к 5-mC или метил-CpG-связывающие белки. После этапа обогащения проводят высокопроизводительное секвенирование полученных фрагментов ДНК (MeDIP-seq, Methylated DNA immunoprecipitation sequencing, иммунопреципитация метилированной ДНК с последующим секвенированием) [34]. У такого метода очень низкая точность, сопоставимая с размером

иммунопреципетированного фрагмента ДНК (~300-500 п.о.). Но эти методы позволяют получить представление о распределении 5-mC вдоль генома.

1.2.1.5 Метилирование ДНК при РПЖ

При РПЖ низкая частота мутаций [35], но очень высокий уровень метилирования промоторов генов онкосупрессоров и важных регуляторных генов [36-38]. Изменения метилирования ДНК также наблюдаются у генов, вовлеченных в систему репарации ДНК, регуляции клеточного цикла, апоптоза и клеточной адгезии [39]. Однако, 74% дифференциально метилированных CpG-сайтов находятся не в CpG-островках и промоторах, а в различных цис- и транс-регуляторных элементах генома, таких как энхансеры и инсуляторы [40]. Одним из самых известных молекулярных маркеров РПЖ является гиперметилирование промотора гена системы репарации ДНК - GSTP1. Этот ген -часть системы ответа на ксенобиотические стрессы. Было показано, что тест-системы, направленные на обнаружение метилирования промотора GSTP1 в моче или плазме крови пациента обладают большей предсказательной силой чем уровень ПСА (простата-специфический антиген) в плазме крови [41,42]. De novo ДНК-деметилирование приблизительно в 4 раза чаще встречается в энхансерах и промоторах генов, ассоциированных с метастазированием, чем гиперметилирование [43]. Эти наблюдения подтверждают работы, показывающие, что в метастазах РПЖ гипометилирование происходит в регионах с низкой плотностью CpG-сайтов, в то время как гиперметилируются CpG-островки [44]. Что интересно, гипометилирование промоторов оказывает незначительный эффект на изменение экспрессии генов в метастазах РПЖ [43].

1.2.2 Гистоновый код

В клеточном ядре ДНК в комплексе с гистонами образует сложную структуру -хроматин, который играет большую роль в регуляции экспрессии генов. Хроматин состоит из ДНК, обернутой вокруг октамеров, формируемых из пар специальных белков - гистонов H2A, H2B, H3 и H4, которые образуют компактную

сферическую белковую глобулу с «торчащими» N-концами. N-концы гистонов часто подвергаются посттрансляционным модификациям: метилированию, ацетилированию, фосфорелированию, убиквитинированию и др. Эти модификации в комплексе с метилированием ДНК составляют, так называемый, эпигенетический код - пластичный и адаптивный набор инструкций, позволяющий развиться сложному многоклеточному организму из зиготы [45]. Для обслуживания этого сложного механизма существует множество белков, модифицирующих гистоны, способных распознавать гистоновые метки и удалять их.

1.2.2.1 Метилирование и деметилирование гистонов

Метилирование гистонов происходит по лизинам и приводит к различным эффектам: как к активации транскрипции так и ее подавлению. Лизин может быть модифицирован одной (mel), двумя (me2) или тремя (me3) метильными группами. Количество метильных групп и расположение модифицированного лизина определяет эффект модификации. Метилирование лизинов K4, K36 и K79 гистона H3 является меткой активного хроматина, в то время как метилирование гистонов H3K9, H3K27 и H4K20 ассоциировано с молчащим хроматином. Гистоны H3K4me3 определяют активные промоторы, а H3K4me1 - активные энхансеры [46]. Тела генов, как правило, содержат следующие модификации: H2BK5me1, H3K36me3 и H4K20me1 [47]. В противоположность этому, обогащение промоторов метками H3K9me3 и H3K27me3 наблюдают в молчащих генах [48]. Метилирование гистонов по лизинам происходит при помощи специальной группы белков - лизин (K) метилтрансфераз (KMT) [49]. Эти белки характеризуются очень высокой специфичностью к субстрату и часто могут модифицировать лизины только в определенном контексте. Например, белки SUV39H1/KMT1A и SUV39H2/KMT1B могут превращать только H3K9me1 в H3K9me3 [50]. Модификацией гистона H3K4 занимаются белки семейтва KMT2A-H. В некоторых работах было показано, что Mll3/4 (KMT2C/D) ассоциированы с метилированием H3K4 на энхансерах [51,52]. KDM1A

регулирует активность AR (андрогенового рецептора) [53]. Также в РПЖ повышенная экспрессия метилтрансферазы KDM1A скоррелирована с повторным возникновением РПЖ после лечения [54]. Метилтрансфераза Е7Н2 является ко-репрессором (триметилирует Н3К27). Экспрессия Е7Н2 повышена в РПЖ и ассоциирована с репрессией белков-онкосупрессоров [55,56]. До открытия первой деметилазы LSD1 [57] считалось, что гистоны деметилируются пассивно. На сегодня открыто множество белков, деметилирующих лизины, принадлежащих двум большим семействам, отличающимся по механизму деметилирования. LSD1 является одновременно ко-активатором (деметилирует Н3К9) и ко-репрессором (деметилирует Н3К4) [58-60]. В РПЖ LSD1 ассоциирована с более агрессивным фенотипом заболевания. Кроме того, LSD1 непосредственно связывается с АЯ и регулирует его активность [58,60].

1.2.2.2 Ацетилирование и деацетилирование гистонов

Ацетилирование лизинов гистонов приводит к уменьшению положительного заряда, что дестабилизирует комплекс отрицательно заряженной ДНК с гистоном и уменьшает компактезацию хроматина, позволяя транскрипционным факторам связываться с ДНК [61]. Таким образом, ацетилированные гистоны и ацетилтрансферазы расположены, в основном, в регионах активных промоторов и энхансеров [62-64]. Ацетилируются все гистоны в различных позициях. Эти модификации связаны не только с транскрипцией, но и с ДНК репарацией и репликацией, как в случае Н3К56ас [65,66]. Самой изученной модификацией является Н3К27ас - метка активных промоторов и энхансеров. Ацетилтрансферазы, которые обеспечивают эту модификацию - р300 и СВР, являются также и ко-активаторами транскрипции [67,68]. Что интересно, активность р300/СВР зависит от наличия метилтрансфераз М113/4 [51]. Удалением ацетильных групп с гистонов занимаются белки деацетилазы (HDAC). У млекопитающих их 11. Каждая деацетилаза содержит каталитический домен, которому необходим атом цинка для активности. В процессе эволюции

деацетилазы потеряли ДНК-связывающий домен. Таким образом, для связывания с определенными участками ДНК деацетилазам нужны ДНК-связывающие белки [69]. Например, ДНК-связывающий белок MeCP2 связывается с метилированной ДНК и собирает вокруг себя белковый комплекс деацетилаз, что приводит к замалчиванию данного региона [70,71].

В РПЖ часто наблюдается дисбаланс гистоновых ацетилаз/деацетилаз, что приводит к увеличению экспрессии онкогенов, либо к уменьшению экспрессии онкосупрессоров [72]. Например, экспрессия деацетилаз HDAC1/2/3 в РПЖ сильно повышена. Экспрессия HDAC1/2 ассоциирована с высоким баллом Глиссона (малые значения балла соответствуют высокодифференцированным формам, а высокие - низкодифференцированным формам РПЖ), а экспрессия HDAC2 с рецидивами заболевания после радикальной простатэктомии [73,74].

1.3 Хромосомная нестабильность в раке предстательной железы

Хромосомной нестабильностью называют такое состояние клетки, в котором с высокой частотой наблюдаются амплификации, делеции или структурные перестройки плечей хромосом или целых хромосом (анеуплоидия) [75,76]. Основной причиной возникновения хромосомной нестабильности считаются нарушения при формировании веретена деления либо нарушения в работе системы репарации ДНК. Часто в результате хромосомных перестроек образуются слияния между генами. Наличие слияний, как правило сопряжено с более агрессивным течением рака и худшим прогнозом. Изначально, слияния между активно экспрессирующимся геном и онкогеном были обнаружены в гематологических злокачественных заболеваниях, таких как лейкемии и лимфомы, но сейчас они все чаще обнаруживаются в солидных опухолях. На данный момент обнаружено 358 слияний, включающих 337 различных генов. Наличие слияний обнаруживается также у здоровых людей, и увеличивает риск развития рака [77]. В раке предстательной железы примерно у половины пациентов больных РПЖ обнаружены специфические слияния между геном TMPRSS2 и некоторыми генами семейства транскрипционных факторов ETS - наиболее часто с ETV1 и ERG [78].

20

Белковый продукт гена TMPRSS2 является трансмембранной сериновой протеазой, которая в норме экспрессируется в люминальном эпителии предстательной железы. Функция TMPRSS2 точно не известна. Показано участие TMPRSS2 в интернализации различных вирусов (например, SARS-CoV и SARS-CoV-2) [79]. Промотор гена TMPRSS2 содержит участок связывания андрогенового рецептора [80].

ERG является членом ETS семейства транскрипционных факторов. Это ядерные ДНК-связывающие фосфопротеины, регулирующие транскрипцию. В норме они участвуют в развитии и дифференциации разных типов ткани при эмбриогенезе, ангиогенезе и гемопоэзе. Целевые гены вовлечены в регуляцию архитектуры клетки, миграцию, инвазию и пролиферацию клеток. После дифференциации клеток экспрессия ERG снижается, но сохраняется для регуляции плюрипотентности в гематопоэтических стволовых клетках. В базальном эпителии предстательной железы ERG в норме не экспрессируется, активация его экспрессии является ключевым шагом в переходе от доброкачественной неоплазии к раку. Высокие уровни экспрессии связаны с метастазированием и худшим прогнозом выживаемости [80]. В результате слияния с промотором TMPRSS2 наблюдается сверхэкспрессия ERG [81].

Оба гена, TMPRSS2 и ERG, локализуются в длинном плече 21 хромосомы на расстоянии трех миллионов пар нуклеотидов (Рисунок 1.3.1). В результате делеции или транслокации происходит слияние промоторного участка с андроген-зависимым элементом TMPRSS2 и геном ERG (Рисунок 1.3.1). В результате экспрессия ERG становится зависимой от андрогенового рецептора. Сам же ERG способен связываться со своим промотором и активировать свою экспрессию, в результате чего образуется петля положительной обратной связи. Далее ERG повышает экспрессию EZH2, который инактивирует NKX3.1, супрессор TMPRSS2 в норме. Благодаря этому слияние TMPRSS2:ERG остается транскрипционно активным и в отсутствии андрогенов. Кроме того, в отсутствие андрогенов экспрессия TMPRSS2:ERG может активироваться эстрогеновым

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Султанов Ринат Илгизович, 2021 год

Список литературы

1. Kluth M. et al. Genomic deletion of MAP3K7 at 6q12-22 is associated with early PSA recurrence in prostate cancer and absence of TMPRSS2:ERG fusions // Mod. Pathol. 2013. Vol. 26, № 7. P. 975-983.

2. Taylor B.S. et al. Integrative genomic profiling of human prostate cancer // Cancer Cell. 2010. Vol. 18, № 1. P. 11-22.

3. Cancer Genome Atlas Research Network. The Molecular Taxonomy of Primary Prostate Cancer // Cell. 2015. Vol. 163, № 4. P. 1011-1025.

4. Packer J.R., Maitland N.J. The molecular and cellular origin of human prostate cancer // Biochim. Biophys. Acta. 2016. Vol. 1863, № 6 Pt A. P. 1238-1260.

5. Чиссов В.И., Русаков И.Г. Заболеваемость раком предстательной железы в Российской Федерации // Экспериментальная и клиническая урология. Россия, Москва: Общество с ограниченной ответственностью «УроМедиа», 2011. № 2-3. P. 6-7.

6. Bell K.J.L. et al. Prevalence of incidental prostate cancer: A systematic review of autopsy studies // Int. J. Cancer. 2015. Vol. 137, № 7. P. 1749-1757.

7. Calle E.E. et al. Overweight, obesity, and mortality from cancer in a prospectively studied cohort of U.S. adults // N. Engl. J. Med. 2003. Vol. 348, № 17. P. 1625-1638.

8. Wang G. et al. Genetics and biology of prostate cancer // Genes Dev. 2018. Vol. 32, № 17-18. P. 1105-1140.

9. Archer M., Dogra N., Kyprianou N. Inflammation as a Driver of Prostate Cancer Metastasis and Therapeutic Resistance // Cancers . 2020. Vol. 12, № 10.

10. Mani R.S. et al. Inflammation-Induced Oxidative Stress Mediates Gene Fusion Formation in Prostate Cancer // Cell Rep. 2016. Vol. 17, № 10. P. 2620-2631.

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

Culig Z., Santer F.R. Androgen receptor signaling in prostate cancer // Cancer Metastasis Rev. 2014. Vol. 33, № 2-3. P. 413-427.

Sinha A. et al The Proteogenomic Landscape of Curable Prostate Cancer // Cancer Cell. 2019. Vol. 35, № 3. P. 414-427.e6.

Kgatle M.M. et al. Prostate Cancer: Epigenetic Alterations, Risk Factors, and Therapy // Prostate Cancer. 2016. Vol. 2016. P. 5653862.

Ruggero K. et al. Epigenetic Regulation in Prostate Cancer Progression // Curr Mol Biol Rep. 2018. Vol. 4, № 2. P. 101-115.

Ferguson L.R. et al. Genomic instability in human cancer: Molecular insights and opportunities for therapeutic attack and prevention through diet and nutrition // Semin. Cancer Biol. 2015. Vol. 35 Suppl. P. S5-S24. Fatemi M. et al. Footprinting of mammalian promoters: use of a CpG DNA methyltransferase revealing nucleosome positions at a single molecule level // Nucleic Acids Res. 2005. Vol. 33, № 20. P. e176.

Varriale A., Bernardi G. Distribution of DNA methylation, CpGs, and CpG islands in human isochores // Genomics. 2010. Vol. 95, № 1. P. 25-28. Kim M., Costello J. DNA methylation: an epigenetic mark of cellular memory // Exp. Mol. Med. 2017. Vol. 49, № 4. P. e322.

Jones P.A., Liang G. Rethinking how DNA methylation patterns are maintained // Nat. Rev. Genet. 2009. Vol. 10, № 11. P. 805-811.

Okano M. et al. DNA methyltransferases Dnmt3a and Dnmt3b are essential for de novo methylation and mammalian development // Cell. 1999. Vol. 99, № 3. P. 247-257.

Lei H. et al. De novo DNA cytosine methyltransferase activities in mouse embryonic stem cells // Development. 1996. Vol. 122, № 10. P. 3195-3205. Scourzic L., Mouly E., Bernard O.A. TET proteins and the control of cytosine demethylation in cancer // Genome Med. 2015. Vol. 7, № 1. P. 9. Epigenetic Cancer Therapy - ScienceDirect [Electronic resource]. URL: http://www.sciencedirect.com/science/book/9780128002063 (accessed: 20.10.2016).

24. Shen H., Laird P.W. Interplay between the cancer genome and epigenome // Cell. 2013. Vol. 153, № 1. P. 38-55.

25. De Carvalho D.D. et al DNA methylation screening identifies driver epigenetic events of cancer cell survival // Cancer Cell. 2012. Vol. 21, № 5. P. 655-667.

26. Feinberg A.P., Ohlsson R., Henikoff S. The epigenetic progenitor origin of human cancer // Nat. Rev. Genet. 2006. Vol. 7, № 1. P. 21-33.

27. You J.S., Jones P.A. Cancer genetics and epigenetics: two sides of the same coin? // Cancer Cell. 2012. Vol. 22, № 1. P. 9-20.

28. Walter M.J. et al. Clonal architecture of secondary acute myeloid leukemia // N. Engl. J. Med. 2012. Vol. 366, № 12. P. 1090-1098.

29. Aran D., Hellman A. DNA methylation of transcriptional enhancers and cancer predisposition // Cell. 2013. Vol. 154, № 1. P. 11-13.

30. Aran D., Sabato S., Hellman A. DNA methylation of distal regulatory sites characterizes dysregulation of cancer genes // Genome Biol. 2013. Vol. 14, № 3. P. R21.

31. Sarda S. et al. Distal CpG islands can serve as alternative promoters to transcribe genes with silenced proximal promoters // Genome Res. 2017. Vol. 27, № 4. P. 553-566.

32. Kulis M. et al. Epigenomic analysis detects widespread gene-body DNA hypomethylation in chronic lymphocytic leukemia // Nat. Genet. 2012. Vol. 44, № 11. P. 1236-1242.

33. Kristensen L.S., Treppendahl M.B., Granb^k K. Analysis of epigenetic modifications of DNA in human cells // Curr. Protoc. Hum. Genet. 2013. Vol. Chapter 20. P. Unit20.2.

34. Weber M. et al. Chromosome-wide and promoter-specific analyses identify sites of differential DNA methylation in normal and transformed human cells // Nat. Genet. 2005. Vol. 37, № 8. P. 853-862.

35. Kan Z. et al. Diverse somatic mutation patterns and pathway alterations in human cancers // Nature. 2010. Vol. 466, № 7308. P. 869-873.

36. Yegnasubramanian S. et al. Hypermethylation of CpG islands in primary and

metastatic human prostate cancer // Cancer Res. 2004. Vol. 64, № 6. P. 1975-1986.

37. Mahapatra S. et al. Global methylation profiling for risk prediction of prostate cancer // Clin. Cancer Res. 2012. Vol. 18, № 10. P. 2882-2895.

38. Kobayashi Y. et al. DNA methylation profiling reveals novel biomarkers and important roles for DNA methyltransferases in prostate cancer // Genome Res. 2011. Vol. 21, № 7. P. 1017-1027.

39. Jasek K. et al. DNA Methylation Status in Cancer Disease: Modulations by Plant-Derived Natural Compounds and Dietary Interventions // Biomolecules. 2019. Vol. 9, № 7.

40. Zhao S.G. et al. The DNA methylation landscape of advanced prostate cancer // Nat. Genet. Nature Publishing Group, 2020. Vol. 52, № 8. P. 778-789.

41. Wu T. et al. Measurement of GSTP1 promoter methylation in body fluids may complement PSA screening: a meta-analysis // British journal of. nature.com, 2011.

42. Skorodumova L.O. et al. The methylation status of GSTP1, APC, and RASSF1 genes in human prostate cancer samples: Comparative analysis of diagnostic informativeness of MS-HRM and hybridization on the Illumina Infinium HumanMethylation450 BeadChip // Biochemistry (Moscow), Supplement Series B: Biomedical Chemistry. 2017. Vol. 11, № 2. P. 194-201.

43. Aryee M.J. et al. DNA methylation alterations exhibit intraindividual stability and interindividual heterogeneity in prostate cancer metastases // Sci. Transl. Med. 2013. Vol. 5, № 169. P. 169ra10.

44. Yegnasubramanian S. et al. DNA hypomethylation arises later in prostate cancer progression than CpG island hypermethylation and contributes to metastatic tumor heterogeneity // Cancer Res. 2008. Vol. 68, № 21. P. 8954-8967.

45. Dawson M.A., Kouzarides T. Cancer epigenetics: from mechanism to therapy // Cell. 2012. Vol. 150, № 1. P. 12-27.

46. Hon G.C., Hawkins R.D., Ren B. Predictive chromatin signatures in the mammalian genome // Hum. Mol. Genet. 2009. Vol. 18, № R2. P. R195-R201.

47. Hon G., Wang W., Ren B. Discovery and annotation of functional chromatin signatures in the human genome // PLoS Comput. Biol. 2009. Vol. 5, № 11. P.

e1000566.

48. Kimura H. Histone modifications for human epigenome analysis // J. Hum. Genet. 2013. Vol. 58, № 7. P. 439-445.

49. Allis C.D. et al New nomenclature for chromatin-modifying enzymes // Cell. 2007. Vol. 131, № 4. P. 633-636.

50. Shinkai Y., Tachibana M. H3K9 methyltransferase G9a and the related molecule GLP // Genes Dev. 2011. Vol. 25, № 8. P. 781-788.

51. Lai B. et al. MLL3/MLL4 are required for CBP/p300 binding on enhancers and super-enhancer formation in brown adipogenesis // Nucleic Acids Res. 2017.

52. Wang C. et al. Enhancer priming by H3K4 methyltransferase MLL4 controls cell fate transition // Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2016. Vol. 113, № 42. P. 11871-11876.

53. Wissmann M. et al. Cooperative demethylation by JMJD2C and LSD1 promotes androgen receptor-dependent gene expression // Nat. Cell Biol. 2007. Vol. 9, № 3. P. 347-353.

54. Ellinger J. et al. Global levels of histone modifications predict prostate cancer recurrence // Prostate. 2010. Vol. 70, № 1. P. 61-69.

55. Varambally S. et al. The polycomb group protein EZH2 is involved in progression of prostate cancer // Nature. 2002. Vol. 419, № 6907. P. 624-629.

56. Yu J. et al. A polycomb repression signature in metastatic prostate cancer predicts cancer outcome // Cancer Res. 2007. Vol. 67, № 22. P. 10657-10663.

57. Shi Y. et al. Histone demethylation mediated by the nuclear amine oxidase homolog LSD1 // Cell. 2004. Vol. 119, № 7. P. 941-953.

58. Kahl P. et al. Androgen receptor coactivators lysine-specific histone demethylase 1 and four and a half LIM domain protein 2 predict risk of prostate cancer recurrence // Cancer Res. 2006. Vol. 66, № 23. P. 11341-11347.

59. Opel M. et al. Genome-wide studies of histone demethylation catalysed by the fission yeast homologues of mammalian LSD1 // PLoS One. 2007. Vol. 2, № 4. P. e386.

60. Metzger E. et al. LSD1 demethylates repressive histone marks to promote

androgen-receptor-dependent transcription // Nature. 2005. Vol. 437, № 7057. P. 436-439.

61. Shahbazian M.D., Grunstein M. Functions of site-specific histone acetylation and deacetylation // Annu. Rev. Biochem. 2007. Vol. 76. P. 75-100.

62. Das C. et al. CBP/p300-mediated acetylation of histone H3 on lysine 56 // Nature. 2009. Vol. 459, № 7243. P. 113-117.

63. Yuan J. et al. Histone H3-K56 acetylation is important for genomic stability in mammals // Cell Cycle. 2009. Vol. 8, № 11. P. 1747-1753.

64. Wang Z. et al. Genome-wide mapping of HATs and HDACs reveals distinct functions in active and inactive genes // Cell. 2009. Vol. 138, № 5. P. 1019-1031.

65. Vempati R.K. et al. p300-mediated acetylation of histone H3 lysine 56 functions in DNA damage response in mammals // J. Biol. Chem. 2010. Vol. 285, № 37. P. 28553-28564.

66. Clemente-Ruiz M., González-Prieto R., Prado F. Histone H3K56 acetylation, CAF1, and Rtt106 coordinate nucleosome assembly and stability of advancing replication forks // PLoS Genet. 2011. Vol. 7, № 11. P. e1002376.

67. Ogryzko V.V. et al. The transcriptional coactivators p300 and CBP are histone acetyltransferases // Cell. 1996. Vol. 87, № 5. P. 953-959.

68. Chakravarti D. et al. Role of CBP/P300 in nuclear receptor signalling // Nature. 1996. Vol. 383, № 6595. P. 99-103.

69. Glass C.K., Rosenfeld M.G. The coregulator exchange in transcriptional functions of nuclear receptors // Genes Dev. 2000. Vol. 14, № 2. P. 121-141.

70. Jones P.L. et al. Methylated DNA and MeCP2 recruit histone deacetylase to repress transcription // Nat. Genet. 1998. Vol. 19, № 2. P. 187-191.

71. Nan X. et al. Transcriptional repression by the methyl-CpG-binding protein MeCP2 involves a histone deacetylase complex // Nature. 1998. Vol. 393, № 6683. P. 386-389.

72. Comuzzi B. et al. The androgen receptor co-activator CBP is up-regulated following androgen withdrawal and is highly expressed in advanced prostate cancer // J. Pathol. 2004. Vol. 204, № 2. P. 159-166.

73. Weichert W. et al. Histone deacetylases 1, 2 and 3 are highly expressed in prostate cancer and HDAC2 expression is associated with shorter PSA relapse time after radical prostatectomy // Br. J. Cancer. 2008. Vol. 98, № 3. P. 604-610.

74. Halkidou K. et al. Upregulation and nuclear recruitment of HDAC1 in hormone refractory prostate cancer // Prostate. 2004. Vol. 59, № 2. P. 177-189.

75. McGranahan N. et al. Cancer chromosomal instability: therapeutic and diagnostic challenges // EMBO Rep. EMBO, 2012. Vol. 13, № 6. P. 528-538.

76. Janssen A. et al. Chromosome segregation errors as a cause of DNA damage and structural chromosome aberrations // Science. 2011. Vol. 333, № 6051. P. 1895-1898.

77. Mitelman F., Johansson B., Mertens F. The impact of translocations and gene fusions on cancer causation // Nat. Rev. Cancer. 2007. Vol. 7, № 4. P. 233-245.

78. Tomlins S.A. et al. Recurrent fusion of TMPRSS2 and ETS transcription factor genes in prostate cancer // Science. 2005. Vol. 310, № 5748. P. 644-648.

79. Hoffmann M. et al. SARS-CoV-2 Cell Entry Depends on ACE2 and TMPRSS2 and Is Blocked by a Clinically Proven Protease Inhibitor // Cell. 2020. Vol. 181, № 2. P. 271-280.e8.

80. Adamo P., Ladomery M.R. The oncogene ERG: a key factor in prostate cancer // Oncogene. 2016. Vol. 35, № 4. P. 403-414.

81. Driehuis E., Clevers H. CRISPR-Induced TMPRSS2-ERG Gene Fusions in Mouse Prostate Organoids // JSM Biotechnol Biomed Eng. 2017. Vol. 4, № 1.

82. Deplus R. et al. TMPRSS2-ERG fusion promotes prostate cancer metastases in bone // Oncotarget. 2017. Vol. 8, № 7. P. 11827-11840.

83. Liu B. et al. Identification of TMPRSS2-ERG mechanisms in prostate cancer invasiveness: Involvement of MMP-9 and plexin B1 // Oncol. Rep. 2017. Vol. 37, № 1. P. 201-208.

84. Lin C. et al. Nuclear receptor-induced chromosomal proximity and DNA breaks underlie specific translocations in cancer // Cell. 2009. Vol. 139, № 6. P. 1069-1083.

85. Bastus N.C. et al. Androgen-induced TMPRSS2:ERG fusion in nonmalignant

prostate epithelial cells // Cancer Res. 2010. Vol. 70, № 23. P. 9544-9548.

86. Knuuttila M. et al. Intratumoral androgen levels are linked to TMPRSS2-ERG fusion in prostate cancer // Endocr. Relat. Cancer. 2018. Vol. 25, № 9. P. 807-819.

87. Steurer S. et al. TMPRSS2-ERG fusions are strongly linked to young patient age in low-grade prostate cancer // Eur. Urol. 2014. Vol. 66, № 6. P. 978-981.

88. Haffner M.C. et al. Androgen-induced TOP2B-mediated double-strand breaks and prostate cancer gene rearrangements // Nat. Genet. 2010. Vol. 42, № 8. P. 668-675.

89. Mahmoud A.M., Yang W., Bosland M.C. Soy isoflavones and prostate cancer: a review of molecular mechanisms // J. Steroid Biochem. Mol. Biol. 2014. Vol. 140. P. 116-132.

90. Graff R.E. et al. Height, Obesity, and the Risk of TMPRSS2:ERG-Defined Prostate Cancer // Cancer Epidemiol. Biomarkers Prev. 2018. Vol. 27, № 2. P. 193-200.

91. Stopsack K.H. et al. A Prospective Study of Aspirin Use and Prostate Cancer Risk by TMPRSS2:ERG Status // Cancer Epidemiol. Biomarkers Prev. 2018. Vol. 27, №

10. P. 1231-1233.

92. Berg K.D. The prognostic and predictive value of TMPRSS2-ERG gene fusion and ERG protein expression in prostate cancer biopsies // Dan. Med. J. 2016. Vol. 63, № 12.

93. Yang A. et al. p63, a p53 Homolog at 3q27-29, Encodes Multiple Products with Transactivating, Death-Inducing, and Dominant-Negative Activities // Mol. Cell. 1998. Vol. 2, № 3. P. 305-316.

94. Duijf P.H.G. et al. Gain-of-function mutation in ADULT syndrome reveals the presence of a second transactivation domain in p63 // Hum. Mol. Genet. 2002. Vol.

11, № 7. P. 799-804.

95. Mangiulli M. et al. Identification and functional characterization of two new transcriptional variants of the human p63 gene // Nucleic Acids Res. 2009. Vol. 37, № 18. P. 6092-6104.

96. Serber Z. et al. A C-terminal inhibitory domain controls the activity of p63 by an intramolecular mechanism // Mol. Cell. Biol. 2002. Vol. 22, № 24. P. 8601-8611.

97. Wu G. et al. DeltaNp63alpha and TAp63alpha regulate transcription of genes with

100

distinct biological functions in cancer and development // Cancer Res. 2003. Vol. 63, № 10. P. 2351-2357.

98. Candi E. et al Differential roles of p63 isoforms in epidermal development: selective genetic complementation in p63 null mice // Cell Death Differ. 2006. Vol. 13, № 6. P. 1037-1047.

99. Sethi I. et al. A global analysis of the complex landscape of isoforms and regulatory networks of p63 in human cells and tissues // BMC Genomics. 2015. Vol. 16. P. 584.

100. Bao X. et al. A novel ATAC-seq approach reveals lineage-specific reinforcement of the open chromatin landscape via cooperation between BAF and p63 // Genome Biol. 2015. Vol. 16. P. 284.

101. Ramsey M.R. et al. FGFR2 signaling underlies p63 oncogenic function in squamous cell carcinoma // J. Clin. Invest. 2013. Vol. 123, № 8. P. 3525-3538.

102. Holcakova J. et al. ANp63 activates EGFR signaling to induce loss of adhesion in triple-negative basal-like breast cancer cells // Breast Cancer Res. Treat. 2017. Vol. 163, № 3. P. 475-484.

103. Carroll D.K. et al. p63 regulates an adhesion programme and cell survival in epithelial cells // Nat. Cell Biol. 2006. Vol. 8, № 6. P. 551-561.

104. Beaudry V.G. et al. Loss of the p53/p63 regulated desmosomal protein Perp promotes tumorigenesis // PLoS Genet. 2010. Vol. 6, № 10. P. e1001168.

105. Smirnov A. et al. ZNF185 is a p63 target gene critical for epidermal differentiation and squamous cell carcinoma development // Oncogene. 2019. Vol. 38, № 10. P. 1625-1638.

106. Compagnone M. et al. ANp63-mediated regulation of hyaluronic acid metabolism and signaling supports HNSCC tumorigenesis // Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2017. Vol. 114, № 50. P. 13254-13259.

107. Latina A. et al. ANp63 targets cytoglobin to inhibit oxidative stress-induced apoptosis in keratinocytes and lung cancer // Oncogene. 2016. Vol. 35, № 12. P. 1493-1503.

108. Arcidiacono P. et al. p63 is a key regulator of iRHOM2 signalling in the

keratinocyte stress response // Nat. Commun. 2018. Vol. 9, № 1. P. 1021.

109. Hsieh M.-H. et al. p63 and SOX2 Dictate Glucose Reliance and Metabolic Vulnerabilities in Squamous Cell Carcinomas // Cell Rep. 2019. Vol. 28, № 7. P. 1860-1878.e9.

110. Viticchie G. et al. p63 supports aerobic respiration through hexokinase II // Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2015. Vol. 112, № 37. P. 11577-11582.

111. Bretz A.C. et al. ANp63 activates the Fanconi anemia DNA repair pathway and limits the efficacy of cisplatin treatment in squamous cell carcinoma // Nucleic Acids Res. 2016. Vol. 44, № 7. P. 3204-3218.

112. Lin Y.-L. et al. p63 and p73 transcriptionally regulate genes involved in DNA repair // PLoS Genet. 2009. Vol. 5, № 10. P. e1000680.

113. Candi E. et al. DeltaNp63 regulates thymic development through enhanced expression of FgfR2 and Jag2 // Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2007. Vol. 104, № 29. P. 11999-12004.

114. Lu H. et al. TNF-a promotes c-REL/ANp63a interaction and TAp73 dissociation from key genes that mediate growth arrest and apoptosis in head and neck cancer // Cancer Res. 2011. Vol. 71, № 21. P. 6867-6877.

115. Yang X. et al. ANp63 versatilely regulates a Broad NF-kB gene program and promotes squamous epithelial proliferation, migration, and inflammation // Cancer Res. 2011. Vol. 71, № 10. P. 3688-3700.

116. Bid H.K. et al. ANp63 promotes pediatric neuroblastoma and osteosarcoma by regulating tumor angiogenesis // Cancer Res. 2014. Vol. 74, № 1. P. 320-329.

117. Rhie S.K. et al. Nucleosome positioning and histone modifications define relationships between regulatory elements and nearby gene expression in breast epithelial cells // BMC Genomics. 2014. Vol. 15. P. 331.

118. Sethi I., Sinha S., Buck M.J. Role of chromatin and transcriptional co-regulators in mediating p63-genome interactions in keratinocytes // BMC Genomics. 2014. Vol. 15. P. 1042.

119. Qu J., Yi G., Zhou H. p63 cooperates with CTCF to modulate chromatin architecture in skin keratinocytes // Epigenetics Chromatin. 2019. Vol. 12, № 1. P.

102

120. Lin-Shiao E. et al. p63 establishes epithelial enhancers at critical craniofacial development genes // Sci Adv. 2019. Vol. 5, № 5. P. eaaw0946.

121. Li L. et al. TFAP2C- and p63-Dependent Networks Sequentially Rearrange Chromatin Landscapes to Drive Human Epidermal Lineage Commitment // Cell Stem Cell. 2019. Vol. 24, № 2. P. 271-284.e8.

122. Pattison J.M. et al. Retinoic acid and BMP4 cooperate with p63 to alter chromatin dynamics during surface epithelial commitment // Nat. Genet. 2018. Vol. 50, № 12. P. 1658-1665.

123. Yi M. et al. TP63 links chromatin remodeling and enhancer reprogramming to epidermal differentiation and squamous cell carcinoma development // Cell. Mol. Life Sci. 2020. Vol. 77, № 21. P. 4325-4346.

124. Smith E., Shilatifard A. Enhancer biology and enhanceropathies // Nat. Struct. Mol. Biol. 2014. Vol. 21, № 3. P. 210-219.

125. Herz H.-M. et al. Enhancer-associated H3K4 monomethylation by Trithorax-related, the Drosophila homolog of mammalian Mll3/Mll4 // Genes Dev. 2012. Vol. 26, № 23. P. 2604-2620.

126. Shen Y. et al. A map of the cis-regulatory sequences in the mouse genome // Nature. 2012. Vol. 488, № 7409. P. 116-120.

127. Hon G.C. et al. Epigenetic memory at embryonic enhancers identified in DNA methylation maps from adult mouse tissues // Nat. Genet. 2013. Vol. 45, № 10. P. 1198-1206.

128. Rinaldi L. et al. Dnmt3a and Dnmt3b Associate with Enhancers to Regulate Human Epidermal Stem Cell Homeostasis // Cell Stem Cell. 2016. Vol. 19, № 4. P. 491-501.

129. Kouwenhoven E.N. et al. Transcription factor p63 bookmarks and regulates dynamic enhancers during epidermal differentiation // EMBO Rep. 2015. Vol. 16, № 7. P. 863-878.

130. Kouwenhoven E.N. et al. Genome-wide profiling of p63 DNA-binding sites identifies an element that regulates gene expression during limb development in the

103

7q21 SHFM1 locus // PLoS Genet. 2010. Vol. 6, № 8. P. e1001065.

131. Chen Y., Mistry D.S., Sen G.L. Highly rapid and efficient conversion of human fibroblasts to keratinocyte-like cells // J. Invest. Dermatol. 2014. Vol. 134, № 2. P. 335-344.

132. Hu D. et al. The MLL3/MLL4 branches of the COMPASS family function as major histone H3K4 monomethylases at enhancers // Mol. Cell. Biol. 2013. Vol. 33, № 23. P. 4745-4754.

133. Shilatifard A. The COMPASS family of histone H3K4 methylases: mechanisms of regulation in development and disease pathogenesis // Annu. Rev. Biochem. 2012. Vol. 81. P. 65-95.

134. Lin-Shiao E. et al. KMT2D regulates p63 target enhancers to coordinate epithelial homeostasis // Genes Dev. 2018. Vol. 32, № 2. P. 181-193.

135. Creyghton M.P. et al. Histone H3K27ac separates active from poised enhancers and predicts developmental state // Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2010. Vol. 107, № 50. P. 21931-21936.

136. Restelli M. et al. FGF8, c-Abl and p300 participate in a pathway that controls stability and function of the ANp63a protein // Hum. Mol. Genet. 2015. Vol. 24, № 15. P. 4185-4197.

137. MacPartlin M. et al. p300 regulates p63 transcriptional activity // J. Biol. Chem. 2005. Vol. 280, № 34. P. 30604-30610.

138. Katoh I. et al. C-terminal a Domain of p63 Binds to p300 to Coactivate P-Catenin // Neoplasia. 2019. Vol. 21, № 5. P. 494-503.

139. Selvi R.B. et al. Inhibition of p300 lysine acetyltransferase activity by luteolin reduces tumor growth in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) xenograft mouse model // Oncotarget. 2015. Vol. 6, № 41. P. 43806-43818.

140. Xie X. et al. Targeting HPV16 E6-p300 interaction reactivates p53 and inhibits the tumorigenicity of HPV-positive head and neck squamous cell carcinoma // Oncogene. 2014. Vol. 33, № 8. P. 1037-1046.

141. Son E.Y., Crabtree G.R. The role of BAF (mSWI/SNF) complexes in mammalian neural development // Am. J. Med. Genet. C Semin. Med. Genet. 2014. Vol. 166C,

104

№ 3. P. 333-349.

142. Ho L., Crabtree G.R. Chromatin remodelling during development // Nature. 2010. Vol. 463, № 7280. P. 474-484.

143. Narayanan R. et al. Loss of BAF (mSWI/SNF) Complexes Causes Global Transcriptional and Chromatin State Changes in Forebrain Development // Cell Rep. 2015. Vol. 13, № 9. P. 1842-1854.

144. Ramsey M.R. et al. Physical association of HDAC1 and HDAC2 with p63 mediates transcriptional repression and tumor maintenance in squamous cell carcinoma // Cancer Res. 2011. Vol. 71, № 13. P. 4373-4379.

145. Bao X. et al. ACTL6a enforces the epidermal progenitor state by suppressing SWI/SNF-dependent induction of KLF4 // Cell Stem Cell. 2013. Vol. 12, № 2. P. 193-203.

146. Lu W. et al. Actl6a protects embryonic stem cells from differentiating into primitive endoderm // Stem Cells. 2015. Vol. 33, № 6. P. 1782-1793.

147. Saladi S.V. et al. ACTL6A Is Co-Amplified with p63 in Squamous Cell Carcinoma to Drive YAP Activation, Regenerative Proliferation, and Poor Prognosis // Cancer Cell. 2017. Vol. 31, № 1. P. 35-49.

148. Liu B. et al. Cbx4 regulates the proliferation of thymic epithelial cells and thymus function // Development. 2013. Vol. 140, № 4. P. 780-788.

149. Mardaryev A.N. et al. Cbx4 maintains the epithelial lineage identity and cell proliferation in the developing stratified epithelium // J. Cell Biol. 2016. Vol. 212, № 1. P. 77-89.

150. Endoh M. et al. Histone H2A mono-ubiquitination is a crucial step to mediate PRC1-dependent repression of developmental genes to maintain ES cell identity // PLoS Genet. 2012. Vol. 8, № 7. P. e1002774.

151. Wong M.M., Cox L.K., Chrivia J.C. The Chromatin Remodeling Protein, SRCAP, Is Critical for Deposition of the Histone Variant H2A.Z at Promoters // Journal of Biological Chemistry. 2007. Vol. 282, № 36. P. 26132-26139.

152. Gallant-Behm C.L. et al. Np63 represses anti-proliferative genes via H2A.Z deposition // Genes & Development. 2012. Vol. 26, № 20. P. 2325-2336.

153

154

155

156

157

158

159

160

161

162

163

164

165

166

Meroni G., Diez-Roux G. TRIM/RBCC, a novel class of "single protein RING finger" E3 ubiquitin ligases // Bioessays. 2005. Vol. 27, № 11. P. 1147-1157. Sardiello M. et al. Genomic analysis of the TRIM family reveals two groups of genes with distinct evolutionary properties // BMC Evol. Biol. 2008. Vol. 8. P. 225. Napolitano L.M., Meroni G. TRIM family: Pleiotropy and diversification through homomultimer and heteromultimer formation // IUBMB Life. 2012. Vol. 64, № 1. P. 64-71.

Han X., Du H., Massiah M.A. Detection and characterization of the in vitro e3 ligase activity of the human MID1 protein // J. Mol. Biol. 2011. Vol. 407, № 4. P. 505-520.

Komander D. The emerging complexity of protein ubiquitination // Biochem. Soc. Trans. 2009. Vol. 37, № Pt 5. P. 937-953.

Noguchi K. et al. TRIM40 promotes neddylation of IKKy and is downregulated in gastrointestinal cancers // Carcinogenesis. 2011. Vol. 32, № 7. P. 995-1004. Xing J. et al. Identification of a role for TRIM29 in the control of innate immunity in the respiratory tract // Nat. Immunol. 2016. Vol. 17, № 12. P. 1373-1380. Li Q. et al. TRIM29 negatively controls antiviral immune response through targeting STING for degradation // Cell Discov. 2018. Vol. 4. P. 13. Xing J. et al. TRIM29 Negatively Regulates the Type I IFN Production in Response to RNA Virus // J. Immunol. 2018. Vol. 201, № 1. P. 183-192. Reymond A. et al. The tripartite motif family identifies cell compartments // EMBO J. 2001. Vol. 20, № 9. P. 2140-2151.

Ozato K. et al. TRIM family proteins and their emerging roles in innate immunity // Nat. Rev. Immunol. 2008. Vol. 8, № 11. P. 849-860.

McAvera R.M., Crawford L.J. TIF1 Proteins in Genome Stability and Cancer // Cancers . 2020. Vol. 12, № 8.

Kapp L.N. et al. Cloning of a candidate gene for ataxia-telangiectasia group D // Am. J. Hum. Genet. 1992. Vol. 51, № 1. P. 45-54.

Leonhardt E.A. et al. Nucleotide sequence analysis of a candidate gene for ataxia-telangiectasia group D (ATDC) // Genomics. 1994. Vol. 19, № 1. P.

130-136.

167. Masuda Y. et al TRIM29 regulates the assembly of DNA repair proteins into damaged chromatin // Nat. Commun. 2015. Vol. 6. P. 7299.

168. Bertrand-Vallery V. et al. Proteomic profiling of human keratinocytes undergoing UVB-induced alternative differentiation reveals TRIpartite Motif Protein 29 as a survival factor // PLoS One. 2010. Vol. 5, № 5. P. e10462.

169. Dou Y. et al. Identification of the E3 Ligase TRIM29 as a Critical Checkpoint Regulator of NK Cell Functions // J. Immunol. 2019. Vol. 203, № 4. P. 873-880.

170. Cao Y. et al. ATDC contributes to sustaining the growth and invasion of glioma cells through regulating Wnt/ß-catenin signaling // Chem. Biol. Interact. 2019. Vol. 305. P. 148-155.

171. Wang L. et al. ATDC is required for the initiation of KRAS-induced pancreatic tumorigenesis // Genes Dev. 2019. Vol. 33, № 11-12. P. 641-655.

172. Palmbos P.L. et al. ATDC/TRIM29 Drives Invasive Bladder Cancer Formation through miRNA-Mediated and Epigenetic Mechanisms // Cancer Res. 2015. Vol. 75, № 23. P. 5155-5166.

173. Zeng S.-X. et al. High expression of TRIM29 (ATDC) contributes to poor prognosis and tumor metastasis by inducing epithelial-mesenchymal transition in osteosarcoma // Oncol. Rep. 2017. Vol. 38, № 3. P. 1645-1654.

174. Yanagi T. et al. Loss of TRIM29 Alters Keratin Distribution to Promote Cell Invasion in Squamous Cell Carcinoma // Cancer Res. 2018. Vol. 78, № 24. P. 6795-6806.

175. Wang L. et al. ATDC induces an invasive switch in KRAS-induced pancreatic tumorigenesis // Genes Dev. 2015. Vol. 29, № 2. P. 171-183.

176. Yang H. et al. ATDC (Ataxia Telangiectasia Group D Complementing) Promotes Radioresistance through an Interaction with the RNF8 Ubiquitin Ligase // J. Biol. Chem. 2015. Vol. 290, № 45. P. 27146-27157.

177. Wang L. et al. ATDC/TRIM29 phosphorylation by ATM/MAPKAP kinase 2 mediates radioresistance in pancreatic cancer cells // Cancer Res. 2014. Vol. 74, № 6. P. 1778-1788.

178. Yuan Z. et al. The ATDC (TRIM29) protein binds p53 and antagonizes p53-mediated functions // Mol. Cell. Biol. 2010. Vol. 30, № 12. P. 3004-3015.

179. Dukel M. et al. The Breast Cancer Tumor Suppressor TRIM29 Is Expressed via ATM-dependent Signaling in Response to Hypoxia // J. Biol. Chem. 2016. Vol. 291, № 41. P. 21541-21552.

180. Yang Y., Li Q., Guo L. MicroRNA-122 acts as tumor suppressor by targeting TRIM29 and blocking the activity of PI3K/AKT signaling in nasopharyngeal carcinoma in vitro // Mol. Med. Rep. 2018. Vol. 17, № 6. P. 8244-8252.

181. Du H. et al. MicroRNA-424-5p acts as a potential biomarker and inhibits proliferation and invasion in hepatocellular carcinoma by targeting TRIM29 // Life Sci. 2019. Vol. 224. P. 1-11.

182. Hatakeyama S. Early evidence for the role of TRIM29 in multiple cancer models // Expert Opin. Ther. Targets. 2016. Vol. 20, № 7. P. 767-770.

183. Xu W. et al. TRIM29 mediates lung squamous cell carcinoma cell metastasis by regulating autophagic degradation of E-cadherin // Aging . 2020. Vol. 12, № 13. P. 13488-13501.

184. Qiu F. et al. TRIM29 functions as an oncogene in gastric cancer and is regulated by miR-185 // Int. J. Clin. Exp. Pathol. 2015. Vol. 8, № 5. P. 5053-5061.

185. Han Q. et al. Upregulated expression of ACTL8 contributes to invasion and metastasis and indicates poor prognosis in colorectal cancer // Onco. Targets. Ther. 2019. Vol. 12. P. 1749-1763.

186. Tang Z.-P. et al. Ataxia-telangiectasia group D complementing gene (ATDC) promotes lung cancer cell proliferation by activating NF-kB pathway // PLoS One. 2013. Vol. 8, № 6. P. e63676.

187. Sho T. et al. TRIM29 negatively regulates p53 via inhibition of Tip60 // Biochim. Biophys. Acta. 2011. Vol. 1813, № 6. P. 1245-1253.

188. Zhang C.-X. et al. Galectin-9 promotes a suppressive microenvironment in human cancer by enhancing STING degradation // Oncogenesis. 2020. Vol. 9, № 7. P. 65.

189. Palmbos P.L. et al. ATDC mediates a TP63-regulated basal cancer invasive program // Oncogene. 2019. Vol. 38, № 18. P. 3340-3354.

190. Liu J. et al. TRIM29 functions as a tumor suppressor in nontumorigenic breast cells and invasive ER+ breast cancer // Am. J. Pathol. 2012. Vol. 180, № 2. P. 839-847.

191. Kanno Y. et al. TRIM29 as a novel prostate basal cell marker for diagnosis of prostate cancer // Acta Histochem. 2014. Vol. 116, № 5. P. 708-712.

192. Muller H.K., Woods G.M. Ultraviolet radiation effects on the proteome of skin cells // Adv. Exp. Med. Biol. 2013. Vol. 990. P. 111-119.

193. Xu M. et al. TRIM29 prevents hepatocellular carcinoma progression by inhibiting Wnt/ß-catenin signaling pathway // Acta Biochim. Biophys. Sin. . 2019. Vol. 51, № 1. P. 68-77.

194. Choi S.K. et al. Epigenetic landscape change analysis during human EMT sheds light on a key EMT mediator TRIM29 // Oncotarget. 2017. Vol. 8, № 58. P. 98322-98335.

195. Yuan Z. et al. Histone deacetylase 9 (HDAC9) regulates the functions of the ATDC (TRIM29) protein // J. Biol. Chem. 2010. Vol. 285, № 50. P. 39329-39338.

196. Bahreyni-Toossi M.-T. et al. Alteration in Expression of Trim29, TRIM37, TRIM44, and ß-Catenin Genes After Irradiation in Human Cells with Different Radiosensitivity // Cancer Biother. Radiopharm. 2020.

197. Hou Y. et al. Integrative Analysis of Methylation and Copy Number Variations of Prostate Adenocarcinoma Based on Weighted Gene Co-expression Network Analysis // Front. Oncol. 2021. Vol. 11. P. 647253.

198. Ohandjo A.Q. et al. Transcriptome Network Analysis Identifies CXCL13-CXCR5 Signaling Modules in the Prostate Tumor Immune Microenvironment // Sci. Rep. 2019. Vol. 9, № 1. P. 14963.

199. Li S. et al. Exploring functions of long noncoding RNAs across multiple cancers through co-expression network // Sci. Rep. 2017. Vol. 7, № 1. P. 754.

200. Khanin R., Wit E. How scale-free are biological networks // J. Comput. Biol. 2006. Vol. 13, № 3. P. 810-818.

201. Middendorf M., Ziv E., Wiggins C.H. Inferring network mechanisms: the Drosophila melanogaster protein interaction network // Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2005. Vol. 102, № 9. P. 3192-3197.

202. Langfelder P., Horvath S. WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis // BMC Bioinformatics. 2008. Vol. 9. P. 559.

203. Love M.I., Huber W., Anders S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2 // Genome Biol. 2014. Vol. 15, № 12. P. 550.

204. Davis S., Meltzer P.S. GEOquery: a bridge between the Gene Expression Omnibus (GEO) and BioConductor // Bioinformatics. 2007. Vol. 23, № 14. P. 1846-1847.

205. Bolger A.M., Lohse M., Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data // Bioinformatics. 2014. Vol. 30, № 15. P. 2114-2120.

206. Dobin A. et al. STAR: ultrafast universal RNA-seq aligner // Bioinformatics. 2013. Vol. 29, № 1. P. 15-21.

207. Liao Y., Smyth G.K., Shi W. featureCounts: an efficient general purpose program for assigning sequence reads to genomic features // Bioinformatics. 2014. Vol. 30, № 7. P. 923-930.

208. Ritchie M.E. et al. limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies // Nucleic Acids Res. 2015. Vol. 43, № 7. P. e47.

209. Assenov Y. et al. Comprehensive analysis of DNA methylation data with RnBeads // Nat. Methods. 2014. Vol. 11, № 11. P. 1138-1140.

210. Davis S. et al. methylumi: Handle Illumina methylation data // R package version. 2014. Vol. 2, № 0.

211. Teschendorff A.E. et al. A beta-mixture quantile normalization method for correcting probe design bias in Illumina Infinium 450 k DNA methylation data // Bioinformatics. 2013. Vol. 29, № 2. P. 189-196.

212. Xu Z. et al. ENmix: a novel background correction method for Illumina HumanMethylation450 BeadChip // Nucleic Acids Res. 2016. Vol. 44, № 3. P. e20.

213. Li H., Durbin R. Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform // Bioinformatics. 2009. Vol. 25, № 14. P. 1754-1760.

214. Li H. et al. The Sequence Alignment/Map format and SAMtools // Bioinformatics. 2009. Vol. 25, № 16. P. 2078-2079.

215. Zhang Y. et al. Model-based analysis of ChIP-Seq (MACS) // Genome Biol. 2008. Vol. 9, № 9. P. R137.

216. Ramirez F. et al. deepTools2: a next generation web server for deep-sequencing data analysis // Nucleic Acids Res. 2016. Vol. 44, № W1. P. W160-W165.

217. MANIATIS, T. Molecular cloning : a laboratory mannual // Cold Spring Harber Laboratory. Cold Spring Harber, 1982.

218. Melnikov A.A. et al. MSRE-PCR for analysis of gene-specific DNA methylation // Nucleic Acids Res. 2005. Vol. 33, № 10. P. e93.

219. Rappsilber J., Ishihama Y., Mann M. Stop and go extraction tips for matrix-assisted laser desorption/ionization, nanoelectrospray, and LC/MS sample pretreatment in proteomics // Anal. Chem. 2003. Vol. 75, № 3. P. 663-670.

220. Pellacani D. et al. Phenotype-independent DNA methylation changes in prostate cancer // Br. J. Cancer. 2018. Vol. 119, № 9. P. 1133-1143.

221. Wang X. et al. Bulk tissue cell type deconvolution with multi-subject single-cell expression reference // Nat. Commun. 2019. Vol. 10, № 1. P. 380.

222. Henry G.H. et al. A Cellular Anatomy of the Normal Adult Human Prostate and Prostatic Urethra // Cell Rep. 2018. Vol. 25, № 12. P. 3530-3542.e5.

223. Subramanian A. et al. Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles // Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2005. Vol. 102, № 43. P. 15545-15550.

224. Keenan A.B. et al. ChEA3: transcription factor enrichment analysis by orthogonal omics integration // Nucleic Acids Res. 2019. Vol. 47, № W1. P. W212-W224.

225. Somerville T.D.D. et al. TP63-Mediated Enhancer Reprogramming Drives the Squamous Subtype of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma // Cell Rep. 2018. Vol. 25, № 7. P. 1741-1755.e7.

226. Fulco C.P. et al. Activity-by-contact model of enhancer-promoter regulation from thousands of CRISPR perturbations // Nat. Genet. 2019. Vol. 51, № 12. P. 1664-1669.

227. Sen G.L. et al. ZNF750 is a p63 target gene that induces KLF4 to drive terminal epidermal differentiation // Dev. Cell. 2012. Vol. 22, № 3. P. 669-677.

228. Jiang Y.-Y. et al. TP63, SOX2, and KLF5 Establish a Core Regulatory Circuitry That Controls Epigenetic and Transcription Patterns in Esophageal Squamous Cell Carcinoma Cell Lines // Gastroenterology. 2020. Vol. 159, № 4. P. 1311-1327.e19.

229. Jiang Y. et al. Co-activation of super-enhancer-driven CCAT1 by TP63 and SOX2 promotes squamous cancer progression // Nat. Commun. 2018. Vol. 9, № 1. P. 3619.

230. Olivieri M. et al. A Genetic Map of the Response to DNA Damage in Human Cells // Cell. 2020. Vol. 182, № 2. P. 481-496.e21.

231. Schleicher E.M. et al. Dual genome-wide CRISPR knockout and CRISPR activation screens identify mechanisms that regulate the resistance to multiple ATR inhibitors // PLoS Genet. 2020. Vol. 16, № 11. P. e1009176.

Благодарности

Автор выражает бесконечную благодарность своему научному руководителю к.б.н. Арапиди Г.П. за наставничество в работе, конструктивную критику и постоянную поддержку. Особенную благодарность автор выражает чл.-корр. РАН, д.б.н. Лагарьковой М.А. за неоценимую как экспериментальную, так и идеологическую помощь в проведении исследования. Автор благодарит Мулюкину А.С. из лаборатории системной биологии ФНКЦ ФХМ ФМБА России за помощь в проведении экспериментов. Автор благодарит Зубкову О.А. из лаборатории клеточной биологии ФНКЦ ФХМ ФМБА России за помощь с клеточными экспериментами и разумную критику происходящего. Автор благодарит к.х.н. Шендер В.О. и Шнайдер П.В. из лаборатории молекулярной онкологии ФГБУ ФНКЦ ФХМ за помощь в получении протеомных данных. Автор благодарит коллектив лаборатории клеточной биологии ФНКЦ ФХМ ФМБА России и, в частности, к.б.н. Богомазову А.Н., к.б.н. Лебедеву О.С. за помощь в проведении экспериментов. Автор благодарит коллектив лаборатории геномных исследований и вычислительной биологии ФНКЦ ФХМ ФМБА России, к.б.н.

112

Климину К.М., Ларина А.К. за помощь в получении данных иммунопреципитации хроматина и данных полногеномного метилирования. Автор благодарит к.б.н. Генерозова Э.В., Шарову Е.И., и Бабаляна К.А. из лаборатории молекулярной генетики человека ФНКЦ ФХМ ФМБА России за помощь в анализе и интерпретации данных. Автор благодарит к.х.м. Приказчикову Т.А., к.х.м. Зацепина Т.С. из Московского Государственного Института, Химического факультета за синтез малых интерферирующих РНК. Автор благодарит весь коллектив лаборатории системной биологии и молекулярной онкологии ФГБУ ФНКЦ ФХМ ФМБА России за прекрасную дружественную атмосферу.