Breast cancer cell secretome analysis to decipher miRNA regulating the tumor microenvironment and discover potential biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNA (miRNA/miR) 526 b- and miR655-overexpressed tumor cell-free secretions regulate the breast cancer tumor microenvironment (TME) by promoting tumor-associated angiogenesis, oxidative stress, and hypoxic responses. Additionally, premature miRNA (pri-miR526b and pri-miR655) are established breast cancer blood biomarkers. However, the mechanisms of how these miRNAs regulate the TME has yet to be investigated. Mass spectrometry analysis of miRNA-overexpressed cell lines MCF7-miR526b, MCF7-miR655, and miRNA-low MCF7-Mock cell-free secretomes identified 34 differentially expressed proteins coded by eight genes. In both miRNA-high cell secretomes, four markers are upregulated: YWHAB , SFN , TXNDC12 , and MYL6B, and four are downregulated: PEA15 , PRDX4 , PSMB6 , and FN1 . All upregulated marker transcripts are significantly high in both total cellular RNA pool and cell-free secretions of miRNA-high cell lines, validated with quantitative RT-PCR. Bioinformatics tools were used to investigate these markers' roles in breast cancer. These markers' top gene ontology functions are related to apoptosis, oxidative stress, membrane transport, and motility supporting oncogenic miR526b- and miR655-induced functions. Gene transcription factor analysis tools were used to show how these miRNAs regulate the expression of each secretory marker. Data extracted from the Human Protein Atlas showed that YWHAB, SFN, and TXNDC12 expression could distinguish early and late-stage breast cancer in various breast cancer subtypes and are associated with poor patient survival. Additionally, immunohistochemistry analysis showed the expression of each marker in breast tumors. A stronger correlation between miRNA clusters and upregulated secretory markers gene expression was found in the luminal A tumor subtype. YWHAB, SFN, and MYL6B are upregulated in breast cancer patient's blood, showing biomarker potential. Of these identified novel miRNA secretory markers, SFN and YWHAB successfully passed all validations and are the best candidates to further investigate their roles in miRNA associated TME regulation. Also, these markers show the potential to serve as blood-based breast cancer biomarkers, especially for luminal-A subtypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».