Summary

Multiomics-Analyse von TMEM200A als Pan-Cancer-Biomarker

Published: September 15, 2023
doi:

Summary

Hier wird ein Protokoll vorgestellt, in dem mehrere bioinformatische Werkzeuge kombiniert werden, um die biologischen Funktionen von TMEM200A bei Krebs zu untersuchen. Darüber hinaus validieren wir die bioinformatischen Vorhersagen auch experimentell.

Abstract

Es ist bekannt, dass das Transmembranprotein TMEM200A mit menschlichen Krebserkrankungen und Immuninfiltration in Verbindung gebracht wird. Hier untersuchten wir die Funktion von TMEM200A bei häufigen Krebserkrankungen mittels Multiomics-Analyse und verwendeten in vitro Zellkulturen von Magenzellen, um die Ergebnisse zu verifizieren. Die Expression von TMEM200A in verschiedenen menschlichen Krebsarten wurde anhand der RNA-seq-Daten aus der UCSC Xena-Datenbank untersucht. Die bioinformatische Analyse ergab eine mögliche Rolle von TMEM200A als diagnostischer und prognostischer Biomarker.

Es wurden Kulturen von normalen Magen- und Krebszelllinien gezüchtet und TMEM200A wurde niedergeschlagen. Die Expressionsniveaus von TMEM200A wurden mittels quantitativer Echtzeit-Polymerase-Kettenreaktion und Western Blot gemessen. In vitro Loss-of-Function-Studien wurden dann verwendet, um die Rolle von TMEM200A beim malignen Verhalten und der Tumorbildung von Magenkrebszellen (GC) zu bestimmen. Western Blots wurden verwendet, um die Wirkung des Knockdowns auf den epithelial-mesenchymalen Übergang (EMT) und den PI3K/AKT-Signalweg in der GC zu untersuchen. Bioinformatische Analysen zeigten, dass TMEM200A in hohen Konzentrationen in GC exprimiert wurde.

Die Proliferation von GC-Zellen wurde durch TMEM200A Knockdown gehemmt, der auch Vimentin-, N-Cadherin- und Snai-Proteine verringerte und die AKT-Phosphorylierung hemmte. Der PI3K/AKT-Signalweg schien ebenfalls an der TMEM200A-vermittelten Regulation der GC-Entwicklung beteiligt zu sein. Die hier vorgestellten Ergebnisse deuten darauf hin, dass TMEM200A die Mikroumgebung des Tumors reguliert, indem es die EMT beeinflusst. TMEM200A kann auch die EMT durch PI3K/AKT-Signale beeinflussen und so die Mikroumgebung des Tumors beeinflussen. Daher kann TMEM200A bei Pankarzinomen, insbesondere GC, ein potenzieller Biomarker und ein Onkogen sein.

Introduction

Krebs hat sich aufgrund seiner weltweit hohen Morbiditäts- und Mortalitätsraten zu einem anhaltendenProblem der öffentlichen Gesundheit entwickelt, das die menschliche Gesundheit weltweit gefährdet 1 und eine schwere finanzielle und medizinische Belastung für die Gesellschaft darstellt2. In den letzten Jahren wurden dank der Entdeckung von Krebsmarkern3 bedeutende Fortschritte in der Krebstherapie erzielt, und Forscher haben neuartige Diagnosemethoden und neue Medikamente zur Behandlung von Krebs entwickelt. Einige Patienten mit Krebs haben jedoch aufgrund von Faktoren wie Medikamentenresistenz, Nebenwirkungen von Medikamenten und Chemikalienempfindlichkeit immer noch schlechte Prognosen4. Daher besteht ein dringender Bedarf an der Identifizierung neuer Biomarker für das Screening und die Behandlung von Krebserkrankungen im Frühstadium5.

Membranproteine sind Proteine, die sich an Zellen und Organellenmembranen binden und integrieren können6. Diese können je nach Stärke der Bindung an die Membran und ihrer Lage in drei Kategorien eingeteilt werden: lipidverankerte Proteine, integrale Proteine und periphere Membranproteine 7,8. Ein Transmembranprotein (TMEM) ist ein integrales Membranprotein, das aus mindestens einem Transmembransegment9 besteht, das entweder ganz oder teilweise durch die biologische Membran verläuft.

Obwohl die Wirkmechanismen der Proteine der TMEM-Familie nicht gut verstanden sind, ist bekannt, dass diese Proteine an verschiedenen Krebsarten beteiligt sind10. Mehrere TMEM-Proteine sind mit migratorischen, proliferativen und invasiven Phänotypen assoziiert, und ihre Expression ist oft mit der Prognose eines Patienten verbunden11. Daher sind Mitglieder der TMEM-Familie zum Ziel der Forschung geworden. Eine umfassende Überprüfung bestehender Berichte über TMEM ergab, dass sie hauptsächlich mit inter- und intrazellulärer Signalübertragung12, immunbedingten Erkrankungen und Tumorgenese10 assoziiert sind. Viele TMEMs besitzen auch wichtige physiologische Funktionen, z. B. Ionenkanäle in der Plasmamembran, die Aktivierung von Signaltransduktionswegen sowie die Vermittlung von Zellchemotaxis, Adhäsion, Apoptose und Autophagie10. Daher stellten wir die Hypothese auf, dass TMEM-Proteine wichtige prognostische Marker bei der Erkennung und Behandlung von Tumoren sein könnten.

TMEM200A Expression ist bei Magenkrebs (GC) signifikant erhöht. Eine höhere Expression von TMEM200A13, das acht Exons und eine Gesamtlänge von 77,536 kb auf Chromosom 6q23.1 aufweist, wurde mit einer schlechten Prognose für das Gesamtüberleben (OS) bei GC in Verbindung gebracht. Dennoch wurden die Veränderungen in seiner Expression in onkologischen Studien nur selten berichtet. Dieser Artikel vergleicht und analysiert die Nützlichkeit von TMEM200A als therapeutisches Ziel und tumordiagnostischer Marker in verschiedenen Krebsstudien unter Verwendung verschiedener öffentlich zugänglicher Datensätze. Wir untersuchten die Wirksamkeit von TMEM200A als diagnostischer und prognostischer Biomarker für Krebserkrankungen sowie seine Expressionsniveaus bei verschiedenen menschlichen Krebsarten mit Hilfe von RNA-seq-Daten aus den UCSC-Xena- und TCGA-Datenbanken sowie mittels quantitativer Echtzeit-Polymerase-Kettenreaktion (qRT-PCR) und Western Blotting.

Der Einfluss TMEM200A Expressionsniveaus auf Mutationsraten , regulatorische Prozesse, Tumordiagnose und -prognose, Immuninfiltration und Immuntherapie wurde mit einer Mischung aus Computerwerkzeugen und Datensatz-Websites weiter untersucht. CBioPortal und die COSMIC-Datenbanken (Catalog of Somatic Mutations in Cancer Cells) wurden verwendet, um Mutationen in TMEM200A zu untersuchen. Sangerbox- und TISIDB-Websites wurden verwendet, um zu verstehen, wie TMEM200A die Immuninfiltration beeinflusst. Mit dem Online-Tool des Tumor Immune Single Cell Center (TISCH) und der Datenbank CancerSEA wurde die Funktion von TMEM200A untersucht. Um den Einfluss von TMEM200A auf das maligne Verhalten und die Tumorentwicklungsfunktion von GC-Zellen zu untersuchen, wurde schließlich ein Loss-of-Function-Experiment in einem In-vitro-Assay durchgeführt. Zusätzlich wurde ein Western Blot durchgeführt, um zu beurteilen , wie sich TMEM200A Knockdown auf den PI3K/AKT-Signalweg und die epithelial-mesenchymale Transition (EMT) bei GC auswirkt.

Protocol

1. Die Datenbank des Cancer Genome Atlas (TCGA) HINWEIS: Die Datenbank des Cancer Genome Atlas (TCGA) enthält die Sequenzierungsdaten von Genen in verschiedenen Tumorgeweben14. RNA-seq-Daten in TCGA für die Untersuchung von TMEM200A Transkripten pro Teil pro Million (TPM) Formaten wurden von der UCSC Xena-Website extrahiert 15 (https://xenabrowser. net/datapages/) und log2 transformiert,…

Representative Results

Expression von TMEM200A bei verschiedenen KrebsartenWie in Abbildung 1 dargestellt, analysierten wir zunächst die unterschiedlichen Expressionsniveaus von TMEM200A bei verschiedenen Krebsarten anhand verschiedener Datenbanken. TMEM200A Expression war bei Cholangiokarzinomen (CHOL), Plattenepithelkarzinomen im Kopf- und Halsbereich (HNSC), klarzelligen Nierenkarzinomen (KIRC), renalen papillärzelligen Karzinomen (KIRP), hepato…

Discussion

TMEM200A gehört zu einer Familie von TMEMs, die für die Vermehrung von Krebszellen unerlässlich sind38. Die variable Expression von TMEM200A bei verschiedenen Malignomen hat weniger Aufmerksamkeit erhalten, und es fehlt an einer gründlichen Untersuchung von Krebserkrankungen. Es häufen sich jedoch weiterhin Hinweise darauf, dass die TMEM-Transmembranproteinfamilie wichtig sein kann, um Krebszellen durch Wechselwirkungen mit mehreren Proteinen bösartig zu halten, z. B. förd…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Diese Arbeit wurde von der National Natural Science Foundation of China (82160550) unterstützt.

Materials

Anti-AKT antibody Proteintech Group, Inc 60203-2-Ig
Anti-E-cadherin antibody Proteintech Group, Inc 20874-1-AP
anti-glyceraldehyde 3-phosphate dehydrogenase (GAPDH) antibody Proteintech Group, Inc 10494-1-AP
Anti-N-cadherin antibody Proteintech Group, Inc 22018-1-AP
Anti-P-AKT antibody Proteintech Group, Inc 66444-1-Ig
Anti-snail antibody Proteintech Group, Inc 13099-1-AP
Anti-Vimentin antibody Proteintech Group, Inc 10366-1-AP
AxyPrepMultisourceTotalRNAMini-
prep Kit
Suzhou Youyi Landi Biotechnology Co., Ltd UEL-UE-MN-MS-RNA-50G
BCA Protein Assay Kit Epizyme Biotech ZJ101L
CCK-8 reagent MedChemExpress HY-K0301-500T
Fetal bovine serum (FBS) CYAGEN BIOSCIENCES (GUANGZHOU) INC FBSSR-01021
GAPDH primer Sangon Biotech (Shanghai) Co., Ltd. Forward primer (5’-3’): TGACATCAAGAAGGTG
GTGAAGCAG; Reverse primer (5’-3’): GTGTCGCTGTTGAAG
TCAGAGGAG
HighGene plus Transfection reagent ABclonal RM09014P
HRP-conjugated Affinipure Goat Anti-Mouse lgG (H+L) Proteintech Group, Inc SA00001-1
HRP-conjugated Affinipure Goat Anti-Rabbit lgG (H+L) Proteintech Group, Inc SA00001-2
Human gastric mucosal epithelial GES-1 cells Guangzhou Cellcook Biotech Co.,Ltd.
Human STAD HGC-27 cells Procell Life Science&Technology Co.,Ltd
Human STAD SGC-7901 cells Procell Life Science&Technology Co.,Ltd
MonAmp SYBR Green qPCR Mix (None ROX) Mona (Suzhou) Biotechnology Co., Ltd MQ10101S
MonScript RTIII All-in-One Mix with dsDNase   Mona (Suzhou) Biotechnology Co., Ltd MR05101M
Omni-ECL Femto Light Chemiluminescence Kit Epizyme Biotech SQ201
PAGE Gel Fast Preparationb Kit  Epizyme Biotech PG111
Penicillin-streptomycin (Pen-Strep) Beijing Solarbio Science & Technology Co.,Ltd P1400-100
Polyvinylidene difluoride (PVDF) membrane Merck KGaA IPVH00010-1
Protein Free Rapid Blocking Buffer Epizyme Biotech PS108P
RIPA lysis solution Beijing Solarbio Science & Technology Co., Ltd R0010
RPMI 1640 complete medium Thermo Fisher Scientific C11875500BT
Skimmed milk Campina: Elk
TBST buffer solution Beijing Solarbio Science & Technology Co., Ltd T1082
The protein loading buffer Epizyme Biotech LT101S
TMEM200A knockdown plasmid MiaoLing Plasmid
TMEM200A primer Sangon Biotech (Shanghai) Co., Ltd. Forward primer (5’-3’): AAGGCGGTGTGGTGGTTCG; Reverse primer (5’-3’): GATTTTGGTCTCTTTGTCACGGTT
TMEM200A SiRNA1 MiaoLing Plasmid Forward primer (5’-3’): ACAACTGATGATAAGACCAG; Reverse primer (5’-3’): TGTTGACTACTATTCTGGTC
TMEM200A SiRNA2 MiaoLing Plasmid Forward primer (5’-3’): CGTGTGAATGTCAATGACTG; Reverse primer (5’-3’): GCACACTTACAGTTACTGAC
TMEM200A SiRNA3 MiaoLing Plasmid Forward primer (5’-3’): ACAACCACAACATCTGCCCG; Reverse primer (5’-3’): TGTTGGTGTTGTAGACGGGC
Transmembrane protein 200A Antibody Proteintech Group, Inc 48081-1
Equipment
CO2 cell culture incubator Haier Group PYXE-80IR
Electrophoresis instrument Bio-RAD
Fluorescence quantitative PCR instrument Bio-RAD
Gel Imaging System (Tanon 5200) Tanon Science & Technology Co., Ltd LAB-0002-0007-SHTN
Multifunctional Enzyme Labeler Berthold

Referências

  1. Torre, L. A., Siegel, R. L., Ward, E. M., Jemal, A. Global cancer incidence and mortality rates and trends–an update. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 25 (1), 16-27 (2016).
  2. Long, X., et al. Economic burden of malignant tumors – Yichang City, Hubei Province, China, 2019. China CDC Wkly. 4 (15), 312-316 (2022).
  3. Harbeck, N., Gnant, M. Breast cancer. Lancet. 389 (10074), 1134-1150 (2017).
  4. Bagchi, S., Yuan, R., Engleman, E. G. Immune checkpoint inhibitors for the treatment of cancer: clinical impact and mechanisms of response and resistance. Annu Rev Pathol. 16, 223-249 (2021).
  5. Lam, G. T., et al. Pitfalls in cutaneous melanoma diagnosis and the need for new reliable markers. Mol Diagn Ther. 27 (1), 49-60 (2023).
  6. Gromiha, M. M., Ou, Y. Y. Bioinformatics approaches for functional annotation of membrane proteins. Brief Bioinform. 15 (2), 155-168 (2014).
  7. Schmit, K., Michiels, C. TMEM proteins in cancer: a review. Front Pharmacol. 9, 1345 (2018).
  8. Marx, S., et al. Transmembrane (TMEM) protein family members: Poorly characterized even if essential for the metastatic process. Semin Cancer Biol. 60, 96-106 (2020).
  9. Fu, K., et al. Overexpression of transmembrane protein 168 in the mouse nucleus accumbens induces anxiety and sensorimotor gating deficit. PLoS One. 12 (12), e0189006 (2017).
  10. Cuajungco, M. P., et al. Abnormal accumulation of human transmembrane (TMEM)-176A and 176B proteins is associated with cancer pathology. Acta Histochem. 114 (7), 705-712 (2012).
  11. Zhang, S., et al. TMEM116 is required for lung cancer cell motility and metastasis through PDK1 signaling pathway. Cell Death Dis. 12 (12), 1086 (2021).
  12. Zhang, N., Pan, H., Liang, X., Xie, J., Han, W. The roles of transmembrane family proteins in the regulation of store-operated Ca(2+) entry. Cell Mol Life Sci. 79 (2), 118 (2022).
  13. Zhang, X., Zheng, P., Li, Z., Gao, S., Liu, G. The somatic mutation landscape and RNA prognostic markers in stomach adenocarcinoma. Onco Targets Ther. 13, 7735-7746 (2020).
  14. Jia, D., et al. Mining TCGA database for genes of prognostic value in glioblastoma microenvironment. Aging (Albany NY). 10 (4), 592-605 (2018).
  15. Wang, S., et al. UCSCXenaShiny: an R/CRAN package for interactive analysis of UCSC Xena data. Bioinformatics. 38 (2), 527-529 (2022).
  16. Li, T., et al. TIMER2.0 for analysis of tumor-infiltrating immune cells. Nucleic Acids Res. 48 (W1), W509-W514 (2020).
  17. Thul, P. J., et al. A subcellular map of the human proteome. Science. 356 (6340), eaal3321 (2017).
  18. Li, Y., Ge, D., Lu, C. The SMART App: an interactive web application for comprehensive DNA methylation analysis and visualization. Epigenetics Chromatin. 12 (1), 71 (2019).
  19. Chandrashekar, D. S., et al. UALCAN: An update to the integrated cancer data analysis platform. Neoplasia. 25, 18-27 (2022).
  20. Tate, J. G., et al. COSMIC: the Catalogue Of Somatic Mutations In Cancer. Nucleic Acids Res. 47 (D1), D941-D947 (2019).
  21. Gao, J., et al. Integrative analysis of complex cancer genomics and clinical profiles using the cBioPortal. Sci Signal. 6 (269), pl1 (2013).
  22. Shen, W., et al. Sangerbox: A comprehensive, interaction-friendly clinical bioinformatics analysis platform. iMeta. 1 (3), e36 (2022).
  23. Ru, B., et al. TISIDB: an integrated repository portal for tumor-immune system interactions. Bioinformatics. 35 (20), 4200-4202 (2019).
  24. Yuan, H., et al. CancerSEA: a cancer single-cell state atlas. Nucleic Acids Res. 47 (D1), D900-D908 (2019).
  25. Sun, D., et al. TISCH: a comprehensive web resource enabling interactive single-cell transcriptome visualization of tumor microenvironment. Nucleic Acids Res. 49 (D1), D1420-D1430 (2021).
  26. Warde-Farley, D., et al. The GeneMANIA prediction server: biological network integration for gene prioritization and predicting gene function. Nucleic Acids Res. 38, W214-W220 (2010).
  27. Zhu, Y., Feng, S., Song, Z., Wang, Z., Chen, G. Identification of immunological characteristics and immune subtypes based on single-sample gene set enrichment analysis algorithm in lower-grade glioma. Front Genet. 13, 894865 (2022).
  28. Mueller Bustin, S. A., R, Real-time reverse transcription PCR (qRT-PCR) and its potential use in clinical diagnosis. Clin Sci (Lond). 109 (4), 365-379 (2005).
  29. Sun, L., Zhang, H., Gao, P. Metabolic reprogramming and epigenetic modifications on the path to cancer. Protein Cell. 13 (12), 877-919 (2022).
  30. Ntontsi, P., Photiades, A., Zervas, E., Xanthou, G., Samitas, K. Genetics and epigenetics in asthma. Int J Mol Sci. 22 (5), 2412 (2021).
  31. Martínez-Reyes, I., Chandel, N. S. Cancer metabolism: looking forward. Nat Rev Cancer. 21 (10), 669-680 (2021).
  32. Chen, Y., et al. PremPS: Predicting the impact of missense mutations on protein stability. PLoS Comput Biol. 16 (12), e1008543 (2020).
  33. Li, M., Petukh, M., Alexov, E., Panchenko, A. R. Predicting the impact of missense mutations on protein-protein binding affinity. J Chem Theory Comput. 10 (4), 1770-1780 (2014).
  34. Hirsch, D., et al. Clinical responses to PD-1 inhibition and their molecular characterization in six patients with mismatch repair-deficient metastatic cancer of the digestive system. J Cancer Res Clin Oncol. 147 (1), 263-273 (2021).
  35. Poulogiannis, G., Frayling, I. M., Arends, M. J. DNA mismatch repair deficiency in sporadic colorectal cancer and Lynch syndrome. Histopathology. 56 (2), 167-179 (2010).
  36. Chintamani, J., et al. The expression of mismatched repair genes and their correlation with clinicopathological parameters and response to neo-adjuvant chemotherapy in breast cancer. Int Semin Surg Oncol. 4, 5 (2007).
  37. Deng, H., et al. High expression of TMEM200A is associated with a poor prognosis and immune infiltration in gastric cancer. Pathol Oncol Res. 29, 1610893 (2023).
  38. Stemmler, M. P. Cadherins in development and cancer. Mol Biosyst. 4 (8), 835-850 (2008).
  39. Bill, A., et al. ANO1/TMEM16A interacts with EGFR and correlates with sensitivity to EGFR-targeting therapy in head and neck cancer. Oncotarget. 6 (11), 9173-9188 (2015).
  40. De Las Rivas, J., et al. Cancer drug resistance induced by EMT: novel therapeutic strategies. Arch Toxicol. 95 (7), 2279-2297 (2021).
  41. Tian, S., et al. SERPINH1 regulates EMT and gastric cancer metastasis via the Wnt/β-catenin signaling pathway. Aging (Albany NY). 12 (4), 3574-3593 (2020).
check_url/pt/65795?article_type=t

Play Video

Citar este artigo
Zhang, Y., Kuang, S., Qin, H., Zhao, N., Yang, Y., Xie, J. Multiomics Analysis of TMEM200A as a Pan-Cancer Biomarker. J. Vis. Exp. (199), e65795, doi:10.3791/65795 (2023).

View Video