Integración de Enfoques Bioinformáticos y Validaciones Experimentales para Entender el Papel de la Señalización de Muesca en el Cáncer de Ovario
Summary
La bioinformática es una forma útil de procesar conjuntos de datos a gran escala. Mediante la implementación de enfoques bioinformáticos, los investigadores pueden obtener de forma rápida, fiable y eficiente aplicaciones perspicaces y descubrimientos científicos. Este artículo demuestra la utilización de la bioinformática en la investigación del cáncer de ovario. También valida con éxito los hallazgos bioinformáticos a través de la experimentación.
Abstract
La señalización de muesca es una vía reguladora altamente conservada implicada en muchos procesos celulares. La desregulación de esta vía de señalización a menudo conduce a la interferencia con el desarrollo adecuado e incluso puede resultar en la iniciación o progresión de los cánceres en ciertos casos. Debido a que esta vía sirve funciones complejas y versátiles, se puede estudiar extensamente a través de muchos enfoques diferentes. De ellos, la bioinformática proporciona un método de estudio innegablemente rentable, accesible y fácil de usar. La bioinformática es una forma útil de extraer piezas más pequeñas de información de conjuntos de datos a gran escala. Mediante la implementación de diversos enfoques bioinformáticos, los investigadores pueden interpretar de forma rápida, fiable y eficiente estos grandes conjuntos de datos, produciendo aplicaciones perspicaces y descubrimientos científicos. Aquí, se presenta un protocolo para la integración de enfoques bioinformáticos para investigar el papel de la señalización de Notch en el cáncer de ovario. Además, los hallazgos de bioinformática se validan mediante la experimentación.
Introduction
La vía de señalización Notch es una vía altamente conservada que es importante para muchos procesos de desarrollo dentro de los organismos biológicos. Se ha demostrado que la señalización de muesca desempeña un papel importante en la proliferación celular y la autorrenovación, y los defectos en la vía de señalización de la muesca pueden conducir a muchos tipos de cánceres1,2,3,4,5,6. En algunas circunstancias, la vía de señalización Notch se ha relacionado con el crecimiento de los tejidos y el cáncer, así como la muerte celular y la supresión tumoral7. Los receptores de muesca múltiple (NOTCH 1-4) y el mastermind del co-u2012activator (MAML 1-3), todos con diversas funciones, añaden un nivel adicional de complejidad. Mientras que la vía de señalización Notch es sofisticada en términos de funciones, su vía central es simple sobre una base molecular8. Los receptores de muesca actúan como proteínas transmembranas compuestas de regiones extracelulares e intracelulares9. Un ligando a la región extracelular de los receptores Notch facilita la escisión proteolítica, lo que permite que el dominio intracelular de notch (NICD) se libere en el núcleo. NICD se une a la mente maestra del activador de co-u2012 para activar la expresión génica descendente10.
En los últimos años, la señalización de la muesca ha demostrado desempeñar una variedad de papeles en la iniciación y progresión de varios tipos de cánceres en diferentes especies6,11. Por ejemplo, la señalización Notch se ha relacionado con la tumorigenesis que afecta al gen humano NOTCH1 12. Recientemente, los genes NOTCH2, NOTCH3, Delta-like 3 (DLL3), Mastermind-u2012like protein 1 (MAML1)y un dominio de desintegrina y metaloproteinasa-u2012quecontiene proteína 17 (ADAM17) se mostraron fuertemente asociados con el cáncer de ovario, especialmente con la mala supervivencia general de los pacientes13.
A medida que aumenta continuamente la cantidad de datos experimentales y asociados al paciente, también aumenta la demanda de análisis de los datos disponibles. Los datos disponibles están dispersos en las publicaciones, y pueden ofrecer hallazgos incoherentes o incluso contradictorios. Con el desarrollo de nuevas tecnologías en las últimas décadas, como la secuenciación de próxima generación, la cantidad de datos disponibles ha crecido exponencialmente. Aunque esto representa avances rápidos en la ciencia y oportunidades para la investigación biológica continua, evaluar el significado de los datos disponibles públicamente para resolver preguntas de investigación es un gran desafío14. Creemos que la bioinformática es una forma útil de extraer piezas más pequeñas de información de conjuntos de datos a gran escala. Mediante la implementación de diversos enfoques bioinformáticos, los investigadores pueden interpretar de forma rápida, fiable y eficiente estos grandes conjuntos de datos, produciendo descubrimientos perspicaces. Estos descubrimientos pueden ir desde la identificación de posibles nuevos objetivos de terapia farmacológica o biomarcadores de enfermedades, hasta tratamientos personalizados para pacientes15,16.
La bioinformática en sí misma está evolucionando rápidamente, y los enfoques están cambiando constantemente a medida que los avances tecnológicos barren la ciencia médica y biológica. Actualmente, los enfoques bioinformáticos comunes incluyen la utilización de bases de datos y programas de software de acceso público para analizar secuencias de ADN o proteínas, identificar genes de especial relevancia o importancia, y determinar la relevancia de genes y productos genéticos a través de la genómica funcional16. Aunque el campo de la bioinformática ciertamente no se limita a estos enfoques, estos son significativos para ayudar a los médicos e investigadores a gestionar los datos biológicos en beneficio de los pacientes en su conjunto.
Este estudio tiene como objetivo resaltar varias bases de datos importantes y su uso para la investigación sobre la vía de señalización Notch. NOTCH2, NOTCH3y su co-u2012activator MAML1 se utilizaron como ejemplos para el estudio de la base de datos. Estos genes se utilizaron porque se ha validado la importancia de la vía de señalización Notch en el cáncer de ovario. Los análisis sistemáticos de los datos recuperados confirmaron la importancia de la señalización de Notch en el cáncer de ovario. Además, debido a que la señalización de Notch está bien conservada en todas las especies, se confirmó que la sobreexpresión de Drosophila melanogaster NICD y Mastermind juntos puede inducir tumores en los ovarios drosofilia, apoyando los hallazgos de la base de datos y el papel significativo y conservado de la señalización de la muesca en el cáncer de ovario.
Protocol
Representative Results
Discussion
Como hay innumerables enfoques y métodos para la utilización de la bioinformática, hay numerosas bases de datos disponibles en línea para el público en general. Se puede extraer una gran cantidad de información de cada una de estas bases de datos, pero algunas son más adecuadas para propósitos particulares, como evaluar la supervivencia del paciente en función de ciertos insumos. Los análisis sistemáticos de los datos recuperados de diferentes bases de datos individuales pueden producir de manera convincente i…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Este trabajo fue apoyado por Start-Up Funding, College of Science and Mathematics Research Grant, Summer Research Session Award y Research Seed Funding Award de Georgia Southern University.
Materials
| DAPI (4',6-Diamidino-2-Phenylindole, Dihydrochloride) | Invitrogen | D1306 | 1:1000 Dilution |
| PBS, Phosphate Buffered Saline, 10X Powder, pH 7.4 | ThermoFisher | FLBP6651 | Dissolved with ddH2O to make 1X PBS |
| Goat serum | Gibco | 16210064 | Serum |
| Embryo dish | Electron Microscopy Sciences | 70543-45 | Dissection Dish |
| Nutating mixers | Fisherbrand | 88861041 | Nutator |
| tj-Gal4, Gal80ts/ CyO; UAS-NICD-GFP/ TM6B | Dr. Wu-Min Deng at Florida State University | N/A | Fly stock |
| w*; UAS-mam.A | Bloomington Drosophila Stock Center | #27743 | Fly stock |
| w[1118] | Bloomington Drosophila Stock Center | #5905 | Fly stock |
| The PRECOG portal | Stanford University | precog.stanford.edu | Publicly accessible database of cancer expression datasets |
| CSIOVDB | Cancer Science Institute of Singapore | csibio.nus.edu.sg/CSIOVDB/CSIOVDB.html | Microarray database used to study ovarian cancer |
| The Gene Expression across Normal and Tumor tissue (GENT) Portal | Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology (KRIBB) | medical–genome.kribb.re.kr/GENT | Publicly accessible database of gene expression data across diverse tissues, divided into tumor and normal tissues. |
| Broad Institute Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) | Broad Institute and The Novartis Institutes for BioMedical Research | portals.broadinstitute.org/ccle | Provides genomic profiles and mutations of human cancer cell lines |
| cBioPortal | Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) | cioportal.org | Portal that allows researchers to search for genetic alterations and signaling networks |
| Zeiss 710 Inverted confocal microscope | Carl Zeiss | ID #M 210491 | Examination and image collection of fluorescently labeled specimens |
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