甲状腺乳头状癌piRNA诊断标志

PIWI-interacting RNAs piR-13643 and piR-21238 Are Promising Diagnostic Biomarkers of Papillary Thyroid Carcinoma5.515Aging (Albany NY) . 2020 May 19;12(10):9292-9310. doi: 10.18632/aging.103206. Epub 2020 May 19.

Abstract

Emerging studies demonstrate that PIWI-interacting RNAs (piRNAs) participate in the development of cancers. 75 pairs of papillary thyroid carcinoma (PTC) samples and 31 benign thyroid nodule samples were included in this three-phase biomarker identifying study. First, piRNA expression profiles of five pairs of PTC samples were acquired piRNA sequencing. The expression of all upregulated piRNAs were further validated by RT-qPCR. Paired t and nonparametric test were used to evaluate the association between all upregulated piRNAs and clinic stage. The expression levels of key piRNAs were corrected by demographic data to construct a multivariate model to distinguish malignant nodules from benign. Additionally, the intersection between target genes of key piRNAs and differentially expressed genes in The Cancer Genome Atlas (TCGA) PTC samples were used to perform enrichment analysis. Only piR-13643 and piR-21238 were significantly upregulated in PTC and associated with clinic stage. Moreover, both piR-13643 (Area Under Curve (AUC): 0.821) and piR-21238 (AUC: 0.823) showed better performance in distinguishing malignant nodules from benign than currently used biomarkers HBME1 (AUC: 0.590). Based on our findings, piR-13643 and piR-21238 were observed to be significantly upregulated in human PTC. PIWI-interacting RNAs could serve as promising novel biomarkers for accurate detection of PTC.  

Keywords: PIWI-interacting RNAs; biomarkers; diagnosis; nomogram; thyroid cancer.

今天跟大家分享的是2020年5月中旬发表在AGING-US IF: 5.515)杂志上的一篇识别关键piRNAs作为甲状腺乳头状癌(PTC)诊断标志的文章。想必很多同学对piRNAs都不是很熟悉吧,那么到底什么是piRNAs,我们又该如何通过常用的生物信息学方法识别出可以作为标志物的关键piRNAs呢?就让我们带着这样的疑问开始今天的学习吧。

piRNAs是一类主要表达在生殖细胞中的小RNA分子,通过与PIWI家族蛋白相互作用形成PIWI/piRNA复合物,在抑制转座子的转录以及维持生殖细胞基因组完整性的过程中发挥重要作用。越来越多的研究表明,piRNA和PIWI蛋白除了在生殖系统中发挥重要作用之外,在其他组织器官和肿瘤发生发展中也可能发挥重要的生物学功能。本文的分析流程如图1所示。

1.分析流程
1.数据
本研究所需PTC组织样本均由上海第十人民医院采集,并根据TNM分期将这些患者进一步划分为筛查组、训练组和验证组。筛选阶段纳入5PTC组织,训练阶段纳入54PTC组织,验证阶段包括21PTC 福尔马林冰冻组织。
2.差异表达piRNAs的识别
5PTC及其正常组织进行高通量测序,基于t检验和Fold changefdr<0.01, Log2FC
> 2)识别出5个在PTC样本中差异上调的piRNAs(图2)。

2.差异piRNAs的识别
在差异表达的5piRNAs中,有3个在RT-qPCR实验中表现出与测序结果相同的差异(图3),将这3piRNAs作为候选piRNAs,纳入下一步分析。

图3.差异表达piRNART-qPCR筛选
3. 通过RT-qPCR定量表达上调的piRNAs
在训练数据和验证数据集中通过RT-qPCR分析对三个候选piRNAs进行进一步的验证。RT-qPCR分析结果表明,piR-13643 piR-21238在训练数据(图4)和验证数据集(图5)的PTC样本中仍然发生差异上调;ROC曲线表明两个piRNA对于PTC样本和正常样本有较好的分类效果;以及两个piRNAs更倾向于在三四期PTC样本中发生差异上调。

图4.训练数据中piR-13643 piR-21238的诊断表现

图5.验证数据中piR-13643 piR-21238的诊断表现
4.鉴别良性结节与恶性肿瘤的列线图构建
在两个piRNAs的基础上,结合性别等临床数据,构建诺模图模型,ROC曲线表明诺模图模型的预测准确率均高于单一因素预测结果 (6)。另外,与良性结节相比,两个piRNAsHBME1在恶性结节中表达水平更高。

6.诺模图的构建
5.关键 piRNAs潜在的下游机制分析
首先基于RNAhybrid算法识别出piR -13643piR -21238的潜在靶基因集合一,接着基于TCGA中的甲状腺癌数据,识别出正常样本和疾病样本之间发生差异表达的基因集合二以及转移样本和非转移样本之间发生差异表达的基因集合三。分别取基因集合一,二之间的交集和基因集合一,二,三的交集进行GOKEGG富集分析(图7),富集到的通路或生物学过程被认为与甲状腺癌发病或者转移息息相关。


7. 关键 piRNAs潜在的下游机制分析
最终,作者还引用其他研究中的piRNAs下游机制分析验证本实验结果(图8)。

8. 其他文章中的piRNAs下游机制分析
总结
今天的文章内容大概就是这些,不知道同学们是不是对piRNAs和关键piRNAs的识别有了更深层次的了解呢?让我们一起回顾下这篇文章吧,文章的大致思路很简单,无非就是首先基于筛选集的piRNAs测序结果识别差异表达的piRNAs;随后基于训练集构建以显著差异piRNAs为基础的诺模图模型;并通过验证集验证模型的有效性;最后联合TCGA中的甲状腺癌数据,对两个关键piRNAs的下游机制进行分析。


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