Get Adobe Flash player

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРОТЕОМА ПРИ РАКЕ МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ

Автор: М. Г. Мазур,  Т. В. Пятчанина

Страницы: 728–736

Аннотация

В обзоре особое внимание уделяется направлениям применения протеомного анализа с целью внедрения полученных результатов в клиническую практику для профилактики, скрининга, диагностики, терапии и прогноза рака молочной железы. Для улучшения профилактики рассматриваются результаты немногочисленных исследований роли экстрацеллюлярного матрикса в онкогенезе молочных желез. В разработке новых скрининговых программ важное значение имеют результаты изучения взаимосвязи особенностей прогрессии опухоли и специфических белковых маркеров опухолевой ткани и мочи. Улучшение диагностики представляется возможным вследствие идентификации сигнатур белковых маркеров молекулярных подтипов опухолей, а также внедрения результатов исследования пост-трансляционных модификаций белков, связанных с прогрессией опухоли. Протеомное профилирование с целью идентификации белков-мишеней действия химиотерапии представляет также новые возможности для разработки инновационных лекарственных средств и для контроля над инвазивными свойствами опухоли посредством влияния на белки микроокружения опухоли. Протеомное профилирование с целью улучшения прогноза заболевания включает идентификацию и валидацию ряда белковых биомаркеров: ассоциированных со степенью патогистологической градации (G1, G2, G3) опухолей; прогностических протеомных маркеров метастазирования, маркеров прогнозирования ответа на неоадъювантную системную терапию, а также связанных с безрецидивной продолжительностью жизни больных после адъювантной химиотерапии. Полученные результаты имеют практическое значение при стратификации пациентов для назначения неоадъювантной и адъювантной системной химиотерапии. Кроме того, рассматривается инновационное использование метода LC-MS/MS для идентификации белковых маркеров. Отдельно освещен вопрос прогрессивного развития методов верификации и валидации результатов исследований в современных экспериментах с использованием протеомного анализа.

Ключевые слова: рак молочной железы, направления анализа протеома, комбинированный метод на основе масс-спектрометрии LC–MS/MS. 

Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Список литературы

  1. Global Health Observatory - Retrieved from: http://www.who.int/gho/ncd/mortality_morbidity/cancer.
  2. [Bulletin of National Cancer Registry number 17 "Cancer in Ukraine, 2014-2015"] Byuleten` Nacional`nogo kancer-reyestru # 17 "Rak v Ukrayini, 2014-2015". Kyiv 2016:1-142.
  3. Taipov MA, Nikiforova ZN, Shevchenko VE. [Proteomic research aimed at finding breast cancer markers (review)]. Proteomnye issledovanija, napravlennye na poisk markerov raka molochnoj zhelezy (obzor literatury). Opuholi zhenskoj reproduktivnoj sistemy. 2015; Vol. 2:8-18. (in Russian).
  4. Dvořáková M, Jeřábková J, Procházková I, et al. Transgelin is upregulated in stromal cells of lymph node positive breast 132:103-111.
  5. Liu NQ, Stingl C, Look MP, et al. Comparative proteome analysis revealing an 11-protein signature for aggressive triple-negative breast cancer. JNCI J. Natl. Cancer Inst. 2014; 106(2): djt376
  6. Gast MCW, Zapatka M, van Tinteren H, et al. Postoperative serum proteomic profiles may predict recurrence-free survival in high-risk primary breast cancer. 2011; 137(12): 1773-1783.
  7. Beretov J, Wasinger VC, Millar EK, et al. Proteomic analysis of urine to identify breast cancer biomarker candidates using a label-free LC-MS/MS approach. PLoS One. 2015; 10: e0141876.
  8. Fry SA, Afrough B, Lomax-Browne HJ, et al. Lectin microarray profiling of metastatic breast cancers. 2011; 21(8): 1060–1070.
  9. Espina V, Wulfkuhle J, Liotta LA. Application of laser microdissection and reverse-phase protein microarrays to the molecular profiling of cancer signal pathway networks in the tissue microenvironment. . 2009; 29(1): 1-13.
  10. Tyanova S, Albrechtsen R, Kronqvist P, et al. Proteomic maps of breast cancer subtypes. Nat. Commun. 2016; Vol. 7: 10259.
  11. Gonzalez-Angulo AM, Hennessy BT, Meric-Bernstam F, et al. Functional proteomics can define prognosis and predict pathologic complete response in patients with breast cancer. 2011; 8(1): 11.
  12. Lawrence RT, Perez EM, Hernández D, et al. The proteomic landscape of triple-negative breast cancer. Cell. Rep. 2015; 11(4): 630-644.
  13. He J, Whelan SA, Lu M, et al. Proteomic-based biosignatures in breast cancer classification and prediction of therapeutic r 2011; Vol. 2011: 1-16.
  14. Zhang F, Chen JY. Breast cancer subtyping from plasma proteins. BMC Med. Genomics. 2013; 6(Suppl 1):S6.
  15. Pendharkar N, Gajbhiye A, Taunk K, et al. Quantitative tissue proteomic investigation of invasive ductal carcinoma of breast with luminal B HER2 positive and HER2 enriched subtypes towards potential diagnostic and therapeutic biomarkers. J. Proteomics. 2016; Vol. 132: 112-30.
  16. Xu Z, Wu C, Xie F, et al. Comprehensive quantitative analysis of ovarian and breast cancer tumor peptidomes. J. Proteome Res. 2014; 14(1): 422-33.
  17. Ntai I, LeDuc RD, Fellers RT, et al. Integrated bottom-up and top-down proteomics of patient-derived breast tumor xenograft 2016; 15(1): 45-56.
  18. Olsson N, Carlsson P, James P, et al. Grading breast cancer tissues using molecular portraits. Mol. Cell. Proteomics. 2013; 12(12): 3612-23.
  19. Al-Tarawneh SK, Border MB, Dibble CF, et al. Defining salivary biomarkers using mass spectrometry-based proteomics: a systematic review. 2011; 15(6): 353-361.
  20. Maller O, Hansen KC, Lyons TR, et al. Collagen architecture in pregnancy-induced protection from breast cancer. J. Cell. Sci. 2013; 126(18): 4108-10.
  21. Schedin P, Mitrenga T, McDaniel S and Kaeck M. Mammary ECM composition and function are altered by reproductive state. Mol. Carcinog. 2004; 41: 207-220.
  22. Lu P, Weaver VM and Werb Z. The extracellular matrix: a dynamic niche in cancer progression. J. Cell Biol. 2012; 196: 395-406.
  23. Schedin P and Keely PJ. Mammary gland ECM remodeling, stiffness, and mechanosignaling in normal development and tumor progression. Cold Spring Harb. Perspect. Biol. 2011; 3:a003228.
  24. Maller O, Martinson H and Schedin P. Extracellular matrix composition reveals complex and dynamic stromal-epithelial interactions in the mammary gland. J. Mammary Gland Biol. Neoplasia. 2010; 15: 301-318.
  25. Lyons TR, O’Brien J, Borges VF, et al. Postpartum mammary gland involution drives progression of ductal carcinoma in situ through collagen and COX-2. Nat. Med. 2011; 17: 1109-1115.
  26. Levental KR, Yu H, Kass L, et al. Matrix crosslinking forces tumor progression by enhancing integrin signaling. Cell. 2009; 139: 891-906.
  27. Provenzano PP, Inman DR, Eliceiri KW, et al. Collagen density promotes mammary tumor initiation and progression. BMC. Med. 2008; 6: 11.
  28. Conklin MW, Eickhoff JC, Riching KM, et al. Aligned collagen is a prognostic signature for survival in human breast carcinoma. Am. J. Pathol. 2011; 178: 1221-1232.
  29. Fry SA, Sinclair J, Timms JF, et al. A targeted glycoproteomic approach identifies cadherin-5 as a novel biomarker of metastatic breast cancer. Cancer Lett. 2013; 328(2): 335–344.
  30. Coskun E, Jaruga P, Reddy PT, et al. Extreme expression of DNA repair protein apurinic/apyrimidinic endonuclease 1 (APE1) in human breast cancer as measured by liquid chromatography and isotope dilution tandem mass spectrometry.Biochemistry. 2015,54(38):5787-90.
  31. Groessl M, Slany A, Bileck A, et al. Proteome profiling of breast cancer biopsies reveals a wound healing signature of cancer-associated fibroblasts. J. Proteome Res. 2014; 13(11): 4773-4782.
  32. Telikicherla D, Maharudraiah J, Pawar H, et al. Оverexpression of kinesin associated protein 3 (KIFAP3) in breast cancer. J. Proteomics Bioinform. 2012; 5(5): 122-126.
  33. Telikicherla D, Marimuthu A, Kashyap MK, et al. Overexpression of ribosome binding protein 1 (RRBP1) in breast cancer. Clin. Proteomics.2012; 9(1): 7.
  34. Yates JR, Ruse CI, Nakorchevsky A. Proteomics by mass spectrometry: approaches, advances, and applications. Annu. Rev. Biomed. Eng. 2009; Vol. 11: 49-79.
  35. Gromov P, Moreira JMA, Gromova I. Proteomic analysis of tissue samples in translational breast cancer research. Expert Rev. Proteomics. 2014; 11(3): 285-302.
  36. Riley CP, Zhang X, Nakshatei H, et al. A large, consistent plasma proteomics data set from prospectively collected breast cancer patient and healthy volunteer samples. J. Transl. Med. 2011; 9: 80.

Copyright ,

Журнал клiнiчних та експериментальних медичних дослiджень © 2013. 

All Rights Reserved.