Оценка уровня клинически значимых микроРНК на основании тотального клеточного пула РНК алгоритмами машинного обучения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Анализ механизмов возникновения и развития онкологических заболеваний является одной из ключевых задач современной клинической биоинформатики и молекулярной биологии. Омиксные данные пациентов, в частности транскриптом, позволяют довольно подробно описать закономерности в уровне экспрессии и посттранскрипционной регуляции различных типов РНК относительно остального транскриптома. В нашей работе мы создали набор данных, включающий в себя транскриптомные данные около 16 000 пациентов с более чем 160 типами рака, и использовали современные алгоритмы градиентного бустинга, чтобы найти сложные корреляции уровня экспрессии четырех клинически значимых микроРНК, в частности, hsa-mir-21, hsa-let-7а-1, hsa-let-7b и hsa-let-7i, с уровнем экспрессии остальных 60 660 уникальных РНК. Нам удалось показать зависимость уровня экспрессии изучаемых микроРНК от концентрации ряда малых ядрышковых РНК и регуляторных длинных некодирующих РНК, роль которых в развитии некоторых типов рака была ранее показана экспериментально. Дальнейший анализ созданной базы данных позволит выявить более широкий спектр общих зависимостей изменения уровня экспрессии различных классов РНК при разных онкологических заболеваниях, а также найти уникальные изменения, характерные для отдельных типов злокачественных трансформаций.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Я. В. Соловьев

Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: solovev@ibch.ru
Россия, Москва

А. С. Евпак

Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН

Email: solovev@ibch.ru
Россия, Москва

А. А. Кудряева

Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН

Email: solovev@ibch.ru
Россия, Москва

А. Г. Габибов

Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: solovev@ibch.ru

академик РАН

Россия, Москва; Москва

А. А. Белогуров

Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН; Российский университет медицины Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: solovev@ibch.ru
Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Lorenzi L., et al. The RNA Atlas Expands the Catalog of Human Non-coding RNAs // Nat. Biotechnol. 2021. V. 39. № 11. P. 1453–1465. doi: 10.1038/s41587-021-00936-1
  2. Jens M., Rajewsky N. Competition between Target Sites of Regulators Shapes Post-transcriptional Gene Regulation // Nat. Rev. Genet. 2015. V. 16. № 2. P. 113–126. doi: 10.1038/nrg3853
  3. Lee Y.S., Dutta A. MicroRNAs in Cancer // Annu. Rev. Pathol. Mech. Dis. 2009. V. 4. № 1. P. 199–227. doi: 10.1146/annurev.pathol.4.110807.092222
  4. Lagos-Quintana M., Rauhut R., Lendeckel W., Tuschl T. Identification of Novel Genes Coding for Small Expressed RNAs // Science. 2001. V. 294. № 5543. P. 853–858. doi: 10.1126/science.1064921
  5. Ferraro A., et al. Epigenetic Regulation of miR-21 in Colorectal Cancer: ITGB4 as a Novel miR-21 Target and a Three-gene Network (miR-21-ITGΒ4-PDCD4) as Predictor of Metastatic Tumor Potential // Epigenetics. 2014. V. 9. № 1. P. 129–141. doi: 10.4161/epi.26842
  6. Kumarswamy R., Volkmann I., Thum T. Regulation and Function of miRNA-21 in Health and Disease // RNA Biol. 2011. V. 8. № 5. P. 706–713. doi: 10.4161/rna.8.5.16154
  7. Zhao Q., et al. miR-21 Promotes EGF-induced Pancreatic Cancer Cell Proliferation by Targeting Spry2 // Cell Death Dis. 2018. V. 9. № 12. P. 1157. doi: 10.1038/s41419-018-1182-9
  8. Yang Y., et al. Downregulation of microRNA-21 Expression Restrains Non-small Cell Lung Cancer Cell Proliferation and Migration through Upregulation of Programmed Cell Death 4 // Cancer Gene Ther. 2015. V. 22. № 1. P. 23–29. doi: 10.1038/cgt.2014.66
  9. Xu L., Wu Z., Chen Y., Zhu Q., Hamidi S., Navab R. MicroRNA-21 (miR-21) Regulates Cellular Proliferation, Invasion, Migration, and Apoptosis by Targeting PTEN, RECK and Bcl-2 in Lung Squamous Carcinoma, Gejiu City, China // PLoS ONE. 2014. V. 9. № 8. P. e103698. doi: 10.1371/journal.pone.0103698
  10. Martin Del Campo S.E., et al. MiR-21 Enhances Melanoma Invasiveness via Inhibition of Tissue Inhibitor of Metalloproteinases 3 Expression: In Vivo Effects of MiR-21 Inhibitor // PLOS ONE. 2015. V. 10. № 1. P. e0115919. doi: 10.1371/journal.pone.0115919
  11. Meng F., Henson R., Wehbe-Janek H., Ghoshal K., Jacob S. T., Patel T. MicroRNA-21 Regulates Expression of the PTEN Tumor Suppressor Gene in Human Hepatocellular Cancer // Gastroenterology. 2007. V. 133. № 2. P. 647–658. doi: 10.1053/j.gastro.2007.05.022
  12. Hatley M.E., et al. Modulation of K-Ras-Dependent Lung Tumorigenesis by MicroRNA-21 // Cancer Cell. 2010. V. 18. № 3. P. 282–293. doi: 10.1016/j.ccr.2010.08.013
  13. Lee H., Han S., Kwon C. S., Lee D. Biogenesis and Regulation of the let-7 miRNAs and Their Functional Implications // Protein Cell. 2016. V. 7. № 2. P. 100–113. doi: 10.1007/s13238-015-0212-y
  14. Balzeau J., Menezes M. R., Cao S., Hagan J. P. The LIN28/let-7 Pathway in Cancer // Front. Genet. 2017. V. 8. doi: 10.3389/fgene.2017.00031
  15. Yu F., et al. let-7 Regulates Self Renewal and Tumorigenicity of Breast Cancer Cells // Cell. 2007. V. 131. № 6. P. 1109–1123. doi: 10.1016/j.cell.2007.10.054
  16. Kallen A.N., et al. The Imprinted H19 LncRNA Antagonizes Let-7 MicroRNAs // Mol. Cell. 2013. V. 52. № 1. P. 101–112. doi: 10.1016/j.molcel.2013.08.027
  17. Cai W.-Y., et al. Wnt/β-catenin Pathway Represses let-7 microRNAs Expression via Transactivation of Lin28 to Augment Breast Cancer Stem Cell Expansion // J. Cell Sci. 2013. P. jcs.123810. doi: 10.1242/jcs.123810
  18. Liang R., et al. MiR-146a Promotes the Asymmetric Division and Inhibits the Self-renewal Ability of Breast Cancer Stem-like Cells via Indirect Upregulation of Let-7 // Cell Cycle. 2018. V. 17. № 12. P. 1445–1456. doi: 10.1080/15384101.2018.1489176
  19. Bao B., et al. Metformin Inhibits Cell Proliferation, Migration and Invasion by Attenuating CSC Function Mediated by Deregulating miRNAs in Pancreatic Cancer Cells // Cancer Prev. Res. (Phila. Pa.). 2012. V. 5. № 3. P. 355–364. doi: 10.1158/1940–6207.CAPR-11–0299
  20. Luo G., et al. Highly Lymphatic Metastatic Pancreatic Cancer Cells Possess Stem Cell-like Properties // Int. J. Oncol. 2013. V. 42. № 3. P. 979–984. doi: 10.3892/ijo.2013.1780
  21. Ahmad A., et al. Inhibition of Hedgehog Signaling Sensitizes NSCLC Cells to Standard Therapies through Modulation of EMT-regulating miRNAs // J Hematol Oncol. 2013. V. 6. № 1. P. 77. doi: 10.1186/1756-8722-6-77
  22. Alam M., Ahmad R., Rajabi H., Kufe D. MUC1-C Induces the LIN28B→LET-7→HMGA2 Axis to Regulate Self-Renewal in NSCLC // Mol. Cancer Res. 2015. V. 13. № 3. P. 449–460. doi: 10.1158/1541–7786.MCR-14-0363
  23. Guo L., et al. Stat3-coordinated Lin-28–let-7–HMGA2 and miR-200–ZEB1 Circuits Initiate and Maintain Oncostatin M-driven Epithelial–Mesenchymal Transition // Oncogene. 2013. V. 32. № 45. P. 5272–5282. doi: 10.1038/onc.2012.573
  24. Jiang R., et al. The Acquisition of Cancer Stem Cell-like Properties and Neoplastic Transformation of Human Keratinocytes Induced by Arsenite Involves Epigenetic Silencing of let-7c via Ras/NF-κB // Toxicol. Lett. 2014. V. 227. № 2. P. 91–98. doi: 10.1016/j.toxlet.2014.03.020
  25. Appari M., Babu K. R., Kaczorowski A., Gros W., Her I. Sulforaphane, Quercetin and Catechins Complement Each Other in Elimination of Advanced Pancreatic Cancer by miR-let-7 Induction and K-ras Inhibition // Int. J. Oncol. 2014. V. 45. № 4. P. 1391–1400. doi: 10.3892/ijo.2014.2539
  26. Ma X., et al. Lin28/let-7 Axis Regulates Aerobic Glycolysis and Cancer Progression via PDK1 // Nat. Commun. 2014. V. 5. № 1. P. 5212. doi: 10.1038/ncomms6212
  27. Zhang Y., et al. Lin28 Enhances De Novo Fatty Acid Synthesis to Promote Cancer Progression via SREBP‐1 // EMBO Rep. 2019. V. 20. № 10. P. e48115. doi: 10.15252/embr.201948115
  28. Zhou J., et al. Inhibition of LIN28B Impairs Leukemia Cell Growth and Metabolism in Acute Myeloid Leukemia // J. Hematol. Oncol.J Hematol Oncol. 2017. V. 10. № 1. P. 138. doi: 10.1186/s13045-017-0507-y
  29. Ke G., et al. LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree // Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, NIPS’17. Red Hook, NY, USA: Curran Associates Inc., 2017. P. 3149–3157.
  30. Pedregosa F., et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python // J. Mach. Learn. Res. 2011. V. 12. P. 2825–2830.
  31. Harris C.R., et al. Array Programming with NumPy // Nature. 2020. V. 585. № 7825. P. 357–362. doi: 10.1038/s41586-020-2649-2
  32. Plotly Technologies Inc. Collaborative data science. Montréal, QC, 2015. https://plot.ly. Ссылка активна на 10 июля 2024 г.
  33. Yang Y., et al. A Comprehensive Pan-cancer Analysis on the Immunological Role and Prognostic Value of TYMP in Human Cancers // Transl. Cancer Res. 2022. V. 11. № 9. P. 3187–3208. doi: 10.21037/tcr-22-502
  34. Blum A.E., et al. RNA Sequencing Identifies Transcriptionally Viable Gene Fusions in Esophageal Adenocarcinomas // Cancer Res. 2016. V. 76. № 19. P. 5628–5633. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-16–0979
  35. Vaccaro M.I., Mitchell F., Rivera F., Gonzalez C. D. Protein Expression in Exocrine Pancreatic Diseases. Focus on VMP1 Mediated Autophagy // Advances in Protein Chemistry and Structural Biology. V. 132. Elsevier, 2022. P. 175–197. doi: 10.1016/bs.apcsb.2022.07.001
  36. Fang L., et al. PLAU Directs Conversion of Fibroblasts to Inflammatory Cancer-associated Fibroblasts, Promoting Esophageal Squamous Cell Carcinoma Progression via uPAR/Akt/NF-κB/IL8 Pathway // Cell Death Discov. 2021. V. 7. № 1. P. 32. doi: 10.1038/s41420–021–00410–6
  37. Roberts A.G.K., Catchpoole D.R., Kennedy P.J. Identification of Differentially Distributed Gene Expression and Distinct Sets of Cancer-related Genes Identified by Changes in Mean and Variability // NAR Genomics Bioinforma. 2022. V. 4. № 1. P. lqab124. doi: 10.1093/nargab/lqab124
  38. Fancello L., Kampen K.R., Hofman I.J.F., Verbeeck J., Keersmaecker K. D. The Ribosomal Protein Gene RPL5 is a Haploinsufficient Tumor Suppressor in Multiple Cancer Types // Oncotarget. 2017. V. 8. № 9. P. 14462–14478. doi: 10.18632/oncotarget.14895
  39. Malgundkar S. H., et al. Identification and Validation of a Novel Long Non-coding RNA (LINC01465) in Ovarian Cancer // Hum. Cell. 2022. V. 36. № 2. P. 762–774. doi: 10.1007/s13577-022-00842-x
  40. Ji Z., et al. C–Myc-activated Long Non-coding RNA LINC01050 Promotes Gastric Cancer Growth and Metastasis by Sponging miR-7161–3p to Regulate SPZ1 Expression // J. Exp. Clin. Cancer Res. 2021. V. 40. № 1. P. 351. doi: 10.1186/s13046-021-02155-7
  41. Gao L., et al. Genome‐wide Small Nucleolar RNA Expression Analysis of Lung Cancer by Next‐generation Deep Sequencing // Int. J. Cancer. 2015. V. 136. № 6. doi: 10.1002/ijc.29169
  42. Zhang H., et al. FBXO7, a Tumor Suppressor in Endometrial Carcinoma, Suppresses INF2-associated Mitochondrial Division // Cell Death Dis. 2023. V. 14. № 6. P. 368. doi: 10.1038/s41419-023-05891-0
  43. Okada Y., et al. Homeodomain Proteins MEIS1 and PBXs Regulate the Lineage-specific Transcription of the Platelet Factor 4 Gene // Blood. 2003. V. 101. № 12. P. 4748–4756. doi: 10.1182/blood-2002-02-0380
  44. Ali A., et al. Ferritin Heavy Chain (FTH1) Exerts Significant Antigrowth Effects in Breast Cancer Cells by Inhibiting the Expression of c‐MYC // FEBS Open Bio. 2021. V. 11. № 11. P. 3101–3114. doi: 10.1002/2211-5463.13303
  45. Meng L., Zhang Q., Huang X. Abnormal 5-methylcytosine lncRNA Methylome is Involved in Human High-grade Serous Ovarian Cancer // Am. J. Transl. Res. 2021. V. 13. № 12. P. 13625–13639.
  46. Lu L., et al. The Long Non-Coding RNA RHPN1-AS1 Promotes Uveal Melanoma Progression // Int. J. Mol. Sci. 2017. V. 18. № 1. P. 226. doi: 10.3390/ijms18010226
  47. Wang J., et al. Long Non-coding RNA RHPN1-AS1 Promotes Tumorigenesis and Metastasis of Ovarian Cancer by Acting as a ceRNA against miR-596 and Upregulating LETM1 // Aging. 2020. V. 12. № 5. P. 4558–4572. doi: 10.18632/aging.102911
  48. Qian Y., Shi L., Luo Z. Long Non-coding RNAs in Cancer: Implications for Diagnosis, Prognosis, and Therapy // Front. Med. 2020. V. 7. P. 612393. doi: 10.3389/fmed.2020.612393
  49. Chen X., Sun Z. Novel lincRNA Discovery and Tissue-Specific Gene Expression across 30 Normal Human Tissues // Genes. 2021. V. 12. № 5. P. 614. doi: 10.3390/genes12050614

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Распределение величины процента ошибки относительно актуальных значений для тестовых наборов данных.

Скачать (71KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Анализ качества работы машинного обучения на обучающих и тестовых наборах данных (пункты 1, 3, 5, 7) и анализ вклада ключевых РНК в работу каждой модели (пункты 2, 4, 6, 8).

Скачать (731KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Соотношение 10 РНК, имеющих наибольшие абсолютные значения коэффициентов корреляции Пирсона, с целевыми микроРНК.

Скачать (378KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024