cancerspЮжно-Российский онкологический журнал/ South Russian Journal of CancerSouth Russian Journal of Cancer2686-9039АНО "Перспективы онкологии"10.37748/2686-9039-2024-5-3-7ZOVXQOcancersp-312Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИORIGINAL ARTICLESТранскриптомный профиль мочи при злокачественных новообразованиях яичникаUrine transcriptomic profile in terms of malignant ovarian tumorshttps://orcid.org/0000-0002-8942-3733КутилинД. С.KutilinD. S.

Кутилин Денис Сергеевич – к.б.н., ведущий научный сотрудник лаборатории молекулярной онкологии, ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8942-3733, SPIN: 8382-4460, AuthorID: 794680, Scopus Author ID: 55328886800

Denis S. Kutilin – Cand. Sci. (Biol.), Leading Researcher, Laboratory of Molecular Oncology, National Medical Research Centre for Oncology, Rostov-on-Don, Russian Federation

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8942-3733, SPIN: 8382-4460, AuthorID: 794680, Scopus Author ID: 55328886800

k.denees@yandex.ruФилипповФ. Е.FilippovF. E.

Филиппов Федор Евгеньевич – врач онколог отделения онкогинекологии, ГБУЗ «Клинический онкологический диспансер № 1» Министерства здравоохранения Краснодарского края, г. Краснодар, Российская Федерация

Fedor E. Filippov – oncologist of the Department of Oncogynecology, Clinical Oncology Dispensary No. 1, Krasnodar, Russian Federation

ПорхановаН. В.PorhanovaN. V.

Порханова Наталья Владимировна – д.м.н., доцент кафедры онкологии, врач онколог, ГБУЗ «Клинический онкологический диспансер № 1» Министерства здравоохранения Краснодарского края, г. Краснодар, Российская Федерация

SPIN: 2611-4840, AuthorID: 589928

Natalya V. Porhanova – Dr. Sci. (Med.), Associate Professor of the Department of Oncology, oncologist, Clinical Oncology Dispensary No. 1, Krasnodar, Russian Federation

SPIN: 2611-4840, AuthorID: 589928

https://orcid.org/0000-0002-9471-3903МаксимовА. Ю.MaksimovA. Yu.

Максимов Алексей Юрьевич – д.м.н., профессор, заместитель генерального директора, ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9471-3903, SPIN: 7322-5589, AuthorID: 710705, Scopus Author ID: 56579049500

Aleksey Yu. Maksimov – Dr. Sci. (Med.), Professor, Deputy General Director, National Medical Research Centre for Oncology, Rostov-on-Don, Russian Federation

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9471-3903, SPIN: 7322-5589, AuthorID: 710705, Scopus Author ID: 56579049500

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияNational Medical Research Centre for OncologyRussian FederationГБУЗ «Клинический онкологический диспансер № 1» Министерства здравоохранения Краснодарского краяРоссияClinical Oncology Dispensary No. 1Russian Federation202419092024537690Copyright © Кутилин Д.С., Филиппов Ф.Е., Порханова Н.В., Максимов А.Ю., 20242024Кутилин Д.С., Филиппов Ф.Е., Порханова Н.В., Максимов А.Ю.Kutilin D.S., Filippov F.E., Porhanova N.V., Maksimov A.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.cancersp.com/jour/article/view/312Цель исследования

Цель исследования. Биоинформатический поиск транскриптомных маркеров (на основании метаболомных данных) и их валидация в моче больных серозной аденокарциномой яичников.

Материалы и методы

Материалы и методы. В исследование было включено 70 пациенток с диагнозом серозная аденокарцинома яичников и 30 условно здоровых индивидуумов. Поиск генов-регуляторов метаболитов и микроРНК регуляторов генов осуществляли с использованием метода машинного обучения Random forest. Выделение рибонуклеиновой кислоты (РНК) производили с помощью набора RNeasy Plus Universal Kits. Уровень транскриптов микроРНК в моче определяли методом полимеразной цепной реакции (ПЦР) в режиме реального времени. Оценку различий проводили с использованием критерия Манна-Уитни с поправкой Бонферрони.

Результаты

Результаты. С использованием метода Random forest были установлены взаимосвязи метаболит-ген регулятор (47 генов) и метаболит-микроРНК регулятор (613 уникальных микроРНК). Выявленные микроРНК были валидированы методом ПЦР в режиме реального времени. Обнаружено изменения уровня транскриптов микроРНК miR-382-5p, miR-593-3p, miR-29a-5p, miR-2110, miR-30c-5p, miR-181a-5p, let-7b-5p, miR-27a-3p, miR-370-3p, miR-6529-5p, miR-653-5p, miR-4742-5p, miR-2467-3p, miR-1909-5p, miR-6743-5p, miR-875-3p, miR-19a-3p, miR-208a-5p, miR-330-5p, miR-1207-5p, miR-4668-3p, miR-3193, miR-23a-3p, miR-12132, miR-765, miR-181b-5p, miR-4529-3p, miR-33b-5p, miR-17-5p, miR-6866-3p, miR-4753-5p, miR-103a-3p, miR-423-5p, miR-491-5p, miR-196b-5p, miR-6843-3p, miR-423-5p и miR-3184-5p в моче пациенток относительно условно-здоровых индивидуумов.

Заключение

Заключение. Таким образом, транскриптомное профилирование мочи позволило как выявить потенциальные маркеры заболевания, так и лучше понять молекулярные механизмы изменений, лежащих в основе развития рака яичников. 

Purpose of the study

Purpose of the study. Bioinformatic search for transcriptomic markers (based on metabolomic data) and their validation in the urine of serous ovarian adenocarcinoma patients.

Materials and methods

Materials and methods. The study included 70 patients with serous ovarian adenocarcinoma and 30 conditionally healthy individuals. The search for metabolite regulator genes and gene regulator microRNAs was performed using the Random forest machine learning method. Ribonucleic acid (RNA) was isolated using the RNeasy Plus Universal Kits. The level of microRNA transcripts in urine was determined by real-time PCR. Differences were assessed using the Mann-Whitney test with Bonferroni correction.

Results

Results. Using the Random forest method, metabolite-regulator gene (47 genes) and metabolite-regulator microRNA (613 unique microRNA) relationships were established. The identified microRNAs were validated by real-time PCR. Changes in the levels of microRNA transcripts were detected: miR-382-5p, miR-593-3p, miR-29a-5p, miR-2110, miR-30c-5p, miR-181a-5p, let-7b-5p, miR-27a-3p, miR-370-3p, miR-6529-5p, miR-653-5p, miR-4742-5p, miR-2467-3p, miR-1909-5p, miR-6743-5p, miR-875-3p, miR-19a-3p, miR-208a-5p, miR-330-5p, miR-1207-5p, miR-4668-3p, miR-3193, miR-23a-3p, miR-12132, miR-765, miR-181b-5p, miR-4529-3p, miR-33b-5p, miR-17-5p, miR-6866-3p, miR-4753-5p, miR-103a-3p, miR-423-5p, miR-491-5p, miR-196b-5p, miR-6843-3p, miR-423-5p and miR-3184-5p in the urine of patients compared to conditionally healthy individuals.

Conclusion

Conclusion. Thus, urine transcriptome profiling allowed both to identify potential disease markers and to better understand the molecular mechanisms of changes underlying ovarian cancer development.

микроРНКполимеразная цепная реакциямашинное обучениебиоинформатикасерозная аденокарцинома яичникамочабиомаркерыmicroRNAspolymerase chain reactionmachine learningbioinformaticsovarian serous adenocarcinomaurinebiomarkersфинансирование данной работы не проводилось. Работа выполнена с использованием научного оборудования ЦКП ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии» Министерства здравоохранения Российской Федерации: https://ckp-rf.ru/catalog/ckp/3554742/this work was not funded. The work was performed with scientific equipment provided by the Central Research Institute of the National Medical Research Center for Oncology: https://ckp-rf.ru/catalog/ckp/3554742/ReferencesReid BM, Permuth JB, Sellers TA. Epidemiology of ovarian cancer: a review. Cancer Biol Med. 2017 Feb;14(1):9–32. https://doi.org/10.20892/j.issn.2095-3941.2016.0084Reid BM, Permuth JB, Sellers TA. Epidemiology of ovarian cancer: a review. Cancer Biol Med. 2017 Feb;14(1):9–32. https://doi.org/10.20892/j.issn.2095-3941.2016.0084Злокачественные новообразования в России в 2018 году (заболеваемость и смертность). Под ред. А. Д. Каприна, В. В. Старинского, Г. В. Петровой. М.: МНИОИ им. П. А. Герцена – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2019, 250 с.Злокачественные новообразования в России в 2018 году (заболеваемость и смертность). Под ред. А. Д. Каприна, В. В. Старинского, Г. В. Петровой. М.: МНИОИ им. П. А. Герцена – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2019, 250 с.Цандекова М. Р., Порханова Н. В., Кутилин Д. С. Молекулярная характеристика серозной аденокарциномы яичника: значение для диагностики и лечения. Современные проблемы науки и образования. 2020;(1):55. https://doi.org/10.17513/spno.29428, EDN: LTMXTLЦандекова М. Р., Порханова Н. В., Кутилин Д. С. Молекулярная характеристика серозной аденокарциномы яичника: значение для диагностики и лечения. Современные проблемы науки и образования. 2020;(1):55. https://doi.org/10.17513/spno.29428, EDN: LTMXTLMeinhold-Heerlein I, Fotopoulou C, Harter P, Kurzeder C, Mustea A, Wimberger P, et al. The new WHO classification of ovarian, fallopian tube, and primary peritoneal cancer and its clinical implications. Arch Gynecol Obstet. 2016 Apr;293(4):695–700. https://doi.org/10.1007/s00404-016-4035-8Meinhold-Heerlein I, Fotopoulou C, Harter P, Kurzeder C, Mustea A, Wimberger P, et al. The new WHO classification of ovarian, fallopian tube, and primary peritoneal cancer and its clinical implications. Arch Gynecol Obstet. 2016 Apr;293(4):695–700. https://doi.org/10.1007/s00404-016-4035-8Rooth C. Ovarian cancer: risk factors, treatment and management. Br J Nurs. 2013 Sep 12;22(17):S23–30. https://doi.org/10.12968/bjon.2013.22.Sup17.S23Rooth C. Ovarian cancer: risk factors, treatment and management. Br J Nurs. 2013 Sep 12;22(17):S23–30. https://doi.org/10.12968/bjon.2013.22.Sup17.S23Swiatly A, Plewa S, Matysiak J, Kokot ZJ. Mass spectrometry-based proteomics techniques and their application in ovarian cancer research. J Ovarian Res. 2018 Oct 1;11(1):88. https://doi.org/10.1186/s13048-018-0460-6Swiatly A, Plewa S, Matysiak J, Kokot ZJ. Mass spectrometry-based proteomics techniques and their application in ovarian cancer research. J Ovarian Res. 2018 Oct 1;11(1):88. https://doi.org/10.1186/s13048-018-0460-6Veenstra TD. Metabolomics: the final frontier? Genome Med. 2012 Apr 30;4(4):40. https://doi.org/10.1186/gm339Veenstra TD. Metabolomics: the final frontier? Genome Med. 2012 Apr 30;4(4):40. https://doi.org/10.1186/gm339Гуськова О. Н., Аллилуев И. А., Вереникина Е. В., Половодова В. В., Рогозин М. А., Мягкова Т. Ю. и др. Изменение концентрации метаболитов в моче как малоинвазивный маркер серозной аденокарциномы яичников. Российский биотерапевтический журнал. 2023;22(3):43–50. https://doi.org/10.17650/1726-9784-2023-22-3-43-50, EDN: KRLBXCГуськова О. Н., Аллилуев И. А., Вереникина Е. В., Половодова В. В., Рогозин М. А., Мягкова Т. Ю. и др. Изменение концентрации метаболитов в моче как малоинвазивный маркер серозной аденокарциномы яичников. Российский биотерапевтический журнал. 2023;22(3):43–50. https://doi.org/10.17650/1726-9784-2023-22-3-43-50, EDN: KRLBXCSchmidt DR, Patel R, Kirsch DG, Lewis CA, Vander Heiden MG, Locasale JW. Metabolomics in cancer research and emerging applications in clinical oncology. CA Cancer J Clin. 2021 Jul;71(4):333–358. https://doi.org/10.3322/caac.21670Schmidt DR, Patel R, Kirsch DG, Lewis CA, Vander Heiden MG, Locasale JW. Metabolomics in cancer research and emerging applications in clinical oncology. CA Cancer J Clin. 2021 Jul;71(4):333–358. https://doi.org/10.3322/caac.21670Димитриади Т. А., Бурцев Д. В., Дженкова Е. А., Кутилин Д. С. МикроРНК как маркеры прогрессирования предраковых заболеваний в рак шейки матки. Современные проблемы науки и образования. 2020;(1):99. https://doi.org/10.17513/spno.29529, EDN: SPESSHДимитриади Т. А., Бурцев Д. В., Дженкова Е. А., Кутилин Д. С. МикроРНК как маркеры прогрессирования предраковых заболеваний в рак шейки матки. Современные проблемы науки и образования. 2020;(1):99. https://doi.org/10.17513/spno.29529, EDN: SPESSHAbdelsattar ZM, Wong SL, Regenbogen SE, Jomaa DM, Hardiman KM, Hendren S. Colorectal cancer outcomes and treatment patterns in patients too young for average-risk screening. Cancer. 2016 Mar 15;122(6):929–934. https://doi.org/10.1002/cncr.29716Abdelsattar ZM, Wong SL, Regenbogen SE, Jomaa DM, Hardiman KM, Hendren S. Colorectal cancer outcomes and treatment patterns in patients too young for average-risk screening. Cancer. 2016 Mar 15;122(6):929–934. https://doi.org/10.1002/cncr.29716Balcells I, Cirera S, Busk PK. Specific and sensitive quantitative RT-PCR of miRNAs with DNA primers. BMC Biotechnol. 2011 Jun 25;11:70. https://doi.org/10.1186/1472-6750-11-70Balcells I, Cirera S, Busk PK. Specific and sensitive quantitative RT-PCR of miRNAs with DNA primers. BMC Biotechnol. 2011 Jun 25;11:70. https://doi.org/10.1186/1472-6750-11-70Vandesompele J, De Preter K, Pattyn F, Poppe B, Van Roy N, De Paepe A, et al. Accurate normalization of real-time quantitative RT-PCR data by geometric averaging of multiple internal control genes. Genome Biol. 2002 Jun 18;3(7):RESEARCH0034. https://doi.org/10.1186/gb-2002-3-7-research0034Vandesompele J, De Preter K, Pattyn F, Poppe B, Van Roy N, De Paepe A, et al. Accurate normalization of real-time quantitative RT-PCR data by geometric averaging of multiple internal control genes. Genome Biol. 2002 Jun 18;3(7):RESEARCH0034. https://doi.org/10.1186/gb-2002-3-7-research0034Peltier HJ, Latham GJ. Normalization of microRNA expression levels in quantitative RT-PCR assays: identification of suitable reference RNA targets in normal and cancerous human solid tissues. RNA. 2008 May;14(5):844–852. https://doi.org/10.1261/rna.939908Peltier HJ, Latham GJ. Normalization of microRNA expression levels in quantitative RT-PCR assays: identification of suitable reference RNA targets in normal and cancerous human solid tissues. RNA. 2008 May;14(5):844–852. https://doi.org/10.1261/rna.939908Shen Y, Li Y, Ye F, Wang F, Wan X, Lu W, et al. Identification of miR-23a as a novel microRNA normalizer for relative quantification in human uterine cervical tissues. Exp Mol Med. 2011 Jun 30;43(6):358–366. https://doi.org/10.3858/emm.2011.43.6.039Shen Y, Li Y, Ye F, Wang F, Wan X, Lu W, et al. Identification of miR-23a as a novel microRNA normalizer for relative quantification in human uterine cervical tissues. Exp Mol Med. 2011 Jun 30;43(6):358–366. https://doi.org/10.3858/emm.2011.43.6.039Кутилин Д. С., Димитриади С. Н., Водолажский Д. И., Франциянц Е. М., Кит О. И. Влияние тепловой ишемии-реперфузии на экспрессию апоптоз-регулирующих генов в почечной ткани больных с почечно-клеточным раком. Нефрология. 2017;21(1):80–86. https://doi.org/10.24884/1561-6274-2017-21-1-80-86, EDN: XVGWWPКутилин Д. С., Димитриади С. Н., Водолажский Д. И., Франциянц Е. М., Кит О. И. Влияние тепловой ишемии-реперфузии на экспрессию апоптоз-регулирующих генов в почечной ткани больных с почечно-клеточным раком. Нефрология. 2017;21(1):80–86. https://doi.org/10.24884/1561-6274-2017-21-1-80-86, EDN: XVGWWPJones E, Oliphant E, Peterson P. SciPy: Open source scientific tools for python. 2001.Jones E, Oliphant E, Peterson P. SciPy: Open source scientific tools for python. 2001.Ding J, Li X, Hu H. TarPmiR: a new approach for microRNA target site prediction. Bioinformatics. 2016 Sep 15;32(18):2768–2775. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btw318Ding J, Li X, Hu H. TarPmiR: a new approach for microRNA target site prediction. Bioinformatics. 2016 Sep 15;32(18):2768–2775. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btw318Цандекова М. Р., Порханова Н. В., Кит О. И., Кутилин Д. С. Малоинвазивная молекулярная диагностика серозной аденокарциномы яичника высокой и низкой степени злокачественности. Онкогинекология. 2021;(4(40):35–50. https://doi.org/10.52313/22278710_2021_4_35, EDN: ACKKXSЦандекова М. Р., Порханова Н. В., Кит О. И., Кутилин Д. С. Малоинвазивная молекулярная диагностика серозной аденокарциномы яичника высокой и низкой степени злокачественности. Онкогинекология. 2021;(4(40):35–50. https://doi.org/10.52313/22278710_2021_4_35, EDN: ACKKXSLi Y, Yao L, Liu F, Hong J, Chen L, Zhang B, et al. Characterization of microRNA expression in serous ovarian carcinoma. Int J Mol Med. 2014 Aug;34(2):491–498. https://doi.org/10.3892/ijmm.2014.1813Li Y, Yao L, Liu F, Hong J, Chen L, Zhang B, et al. Characterization of microRNA expression in serous ovarian carcinoma. Int J Mol Med. 2014 Aug;34(2):491–498. https://doi.org/10.3892/ijmm.2014.1813Han Y, Zheng Y, You J, Han Y, Lu X, Wang X, et al. Hsa_circ_0001535 inhibits the proliferation and migration of ovarian cancer by sponging miR-593-3p, upregulating PTEN expression. Clin Transl Oncol. 2023 Oct;25(10):2901–2910. https://doi.org/10.1007/s12094-023-03152-2Han Y, Zheng Y, You J, Han Y, Lu X, Wang X, et al. Hsa_circ_0001535 inhibits the proliferation and migration of ovarian cancer by sponging miR-593-3p, upregulating PTEN expression. Clin Transl Oncol. 2023 Oct;25(10):2901–2910. https://doi.org/10.1007/s12094-023-03152-2Resnick KE, Alder H, Hagan JP, Richardson DL, Croce CM, Cohn DE. The detection of differentially expressed microRNAs from the serum of ovarian cancer patients using a novel real-time PCR platform. Gynecol Oncol. 2009 Jan;112(1):55–59. https://doi.org/10.1016/j.ygyno.2008.08.036Resnick KE, Alder H, Hagan JP, Richardson DL, Croce CM, Cohn DE. The detection of differentially expressed microRNAs from the serum of ovarian cancer patients using a novel real-time PCR platform. Gynecol Oncol. 2009 Jan;112(1):55–59. https://doi.org/10.1016/j.ygyno.2008.08.036Kwon JJ, Factora TD, Dey S, Kota J. A Systematic Review of miR-29 in Cancer. Mol Ther Oncolytics. 2019 Mar 29;12:173–194. https://doi.org/10.1016/j.omto.2018.12.011Kwon JJ, Factora TD, Dey S, Kota J. A Systematic Review of miR-29 in Cancer. Mol Ther Oncolytics. 2019 Mar 29;12:173–194. https://doi.org/10.1016/j.omto.2018.12.011Wu Q, Li G, Gong L, Cai J, Chen L, Xu X, et al. Identification of miR-30c-5p as a tumor suppressor by targeting the m6 A reader HNRNPA2B1 in ovarian cancer. Cancer Med. 2023 Feb;12(4):5055–5070. https://doi.org/10.1002/cam4.5246Wu Q, Li G, Gong L, Cai J, Chen L, Xu X, et al. Identification of miR-30c-5p as a tumor suppressor by targeting the m6 A reader HNRNPA2B1 in ovarian cancer. Cancer Med. 2023 Feb;12(4):5055–5070. https://doi.org/10.1002/cam4.5246Zhou J, Gong G, Tan H, Dai F, Zhu X, Chen Y, et al. Urinary microRNA-30a-5p is a potential biomarker for ovarian serous adenocarcinoma. Oncol Rep. 2015 Jun;33(6):2915–2923. https://doi.org/10.3892/or.2015.3937Zhou J, Gong G, Tan H, Dai F, Zhu X, Chen Y, et al. Urinary microRNA-30a-5p is a potential biomarker for ovarian serous adenocarcinoma. Oncol Rep. 2015 Jun;33(6):2915–2923. https://doi.org/10.3892/or.2015.3937Gasparri ML, Casorelli A, Bardhi E, Besharat AR, Savone D, Ruscito I, et al. Beyond circulating microRNA biomarkers: Urinary microRNAs in ovarian and breast cancer. Tumour Biol. 2017 May;39(5):1010428317695525. https://doi.org/10.1177/1010428317695525Gasparri ML, Casorelli A, Bardhi E, Besharat AR, Savone D, Ruscito I, et al. Beyond circulating microRNA biomarkers: Urinary microRNAs in ovarian and breast cancer. Tumour Biol. 2017 May;39(5):1010428317695525. https://doi.org/10.1177/1010428317695525

The authors declare that there are no conflicts of interest present.