肾癌转录组、代谢组和分泌组的协调重编程与免疫肿瘤浸润相关

Coordinated reprogramming of renal cancer transcriptome, metabolome and secretome associates with immune tumor infiltration.

作者信息Piotr Poplawski, Saleh Alseekh, Urszula Jankowska, Bozena Skupien-Rabian, Roksana Iwanicka-Nowicka, Helena Kossowska, Anna Fogtman, Beata Rybicka, Joanna Bogusławska, Anna Adamiok-Ostrowska, Karolina Hanusek, Jan Hanusek, Marta Koblowska, Alisdair R Fernie, Agnieszka Piekiełko-Witkowska
PMID36604669
发布时间2023-01-05
DOI10.1186/s12935-022-02845-y

实验完整度

高

体外细胞模型与临床组织样本相结合,包含蛋白质组、代谢组、转录组及ELISA、qPCR等验证,并通过TCGA等多数据集分析免疫浸润。

主要模型

ccRCC细胞系(Caki-1、786-O、A498、KIJ265T、KIJ308T) 正常肾细胞系RPTEC/TERT1 ccRCC肿瘤组织样本(n=92对)

重点核对

5种ccRCC细胞系与正常肾细胞系RPTEC/TERT1的对比 条件培养基收集时,细胞接种密度、洗涤和孵育时间 ELISA验证所用抗体和试剂盒 qPCR验证基因表达的内参基因(18S rRNA) 统计检验方法(单因素方差分析、Wilcoxon检验等)

摘要

背景:透明细胞肾细胞癌(ccRCC)是最常见的肾癌亚型。肿瘤分泌的分子(蛋白质、代谢物)影响其细胞外环境,以支持癌症进展。如果这些分子在血浆中的分泌量可检测,它们也可作为有用的、微创的生物标志物。对ccRCC肿瘤微环境的了解是零散的。特别是,ccRCC转录组与细胞外环境组成之间的联系了解甚少。在本研究中,我们假设ccRCC转录组被重编程以支持肿瘤微环境的改变。因此,我们全面分析了ccRCC细胞外蛋白质组和代谢组以及ccRCC细胞的转录组,以寻找有助于肾肿瘤微环境的分子。方法:使用质谱法对正常肾细胞以及五个ccRCC细胞系的条件培养基进行蛋白质组学和代谢组学分析,并进行ELISA验证。使用微阵列分析进行转录组分析,并使用实时PCR验证。使用ccRCC肿瘤的独立转录组和蛋白质组数据集分析基因和蛋白质表达以及免疫浸润水平。结果:肾癌分泌组包含85种可在人血浆中检测到的蛋白质,在所有五个测试的ccRCC细胞系中一致改变。上调最多的细胞外蛋白包括SPARC、STC2、SERPINE1、TGFBI,而下调的包括转铁蛋白和DPP7。受影响最大的细胞外代谢物是增加的4-羟基脯氨酸、琥珀酸、半胱氨酸、乳酸和下调的谷氨酰胺。这些变化与编码分泌蛋白(SPARC、SERPINE1、STC2、DPP7)、膜转运蛋白(SLC16A4、SLC6A20、ABCA12)以及参与蛋白质运输和分泌的基因(KIF20A、ANXA3、MIA2、PCSK5、SLC9A3R1、SYTL3和WNTA7)的表达改变相关。在ccRCC肿瘤中也发现了类似的表达变化。SPARC的表达预测了ccRCC肿瘤中内皮细胞的浸润。对超过12,000个肿瘤中85个分泌组基因的表达分析显示,SPARC是癌症相关成纤维细胞浸润的泛癌指标。结论:ccRCC的转录组重编程支持与免疫浸润相关的细胞外环境变化。我们研究中识别的蛋白质代表了可在血浆中检测的有价值的癌症生物标志物。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
ccRCC转录组是否被重编程以支持肿瘤微环境的改变,以及这些改变与免疫浸润的关系。
核心机制
ccRCC转录组重编程支持细胞外蛋白质和代谢物的改变,这些改变与免疫细胞和内皮细胞浸润相关,SPARC是泛癌CAFs浸润的指标。
主要证据
体外细胞系蛋白质组、代谢组和转录组分析,ELISA和qPCR验证,以及ccRCC肿瘤样本中基因表达和蛋白质分析。
研究意义
识别的85种蛋白质可作为未来基于血清/尿液的ccRCC生物标志物来源。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

细胞培养和条件培养基收集

获得ccRCC细胞和正常肾细胞分泌的蛋白质和代谢物。

培养5种ccRCC细胞系(Caki-1、786-O、A498、KIJ265T、KIJ308T)和正常肾细胞系RPTEC/TERT1,收集条件培养基。

2

分泌蛋白质组和代谢组分析

鉴定ccRCC分泌组中改变的蛋白质和代谢物。

对CM进行nanoHPLC-MS/MS蛋白质组分析和GC-MS代谢组分析,并通过ELISA和比色法验证关键分子。

3

转录组分析

分析ccRCC细胞基因表达变化,以解释分泌组改变。

对Caki-1和KIJ265T细胞进行微阵列分析,并用qPCR验证关键基因表达。

4

临床样本验证

验证ccRCC肿瘤中基因和蛋白质表达的改变。

使用92对ccRCC肿瘤和匹配的正常肾组织样本进行qPCR分析,并使用UALCAN/CPTAC分析蛋白质表达。

5

免疫浸润相关性分析

评估分泌组基因表达与免疫细胞浸润的关系。

使用TIMER平台分析85个分泌组基因与免疫浸润的相关性,并在40种癌症类型中进行泛癌分析。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
RPTEC/TERT1ATCCCRL-4031
Caki-1ATCCHTB-46
786-OATCCCRL-1932
A498ATCCHTB-44
GeneMATRIX通用RNA/miRNA纯化试剂盒EURX--
Milex GV低蛋白结合Durapore(PVDF)0.22 µmEMD Millipore--
Amicon Ultra-4, UltracelMerck--
DSE100人Serpin E1/PAI-1 Quantikine ELISA试剂盒R&D SystemsDSE100
DSP00人SPARC Quantikine ELISA试剂盒R&D SystemsDSP00
NBP2-60603人Stanniocalcin 2/STC-2 ELISA试剂盒Novus BiologicalsNBP2-60603
KA0981人HSP27 ELISA试剂盒AbnovaKA0981
RayBio®人转铁蛋白ELISA试剂盒RayBiotechELH-Trfrn-1
RayBio®人过氧化物还原酶-2/PRDX2 ELISA试剂盒RayBiotechELH-PRDX2-1
EH160RB人DPPII/QPP/DPP7 ELISA试剂盒Thermo Fisher ScientificEH160RB
EHTGFBI TGFBI (BIGH3)人ELISA试剂盒Thermo Fisher ScientificEHTGFBI
MBS7206431人Adseverin (SCIN) ELISA试剂盒MyBioSourceMBS7206431
MBS8803863人PLOD2 ELISA试剂盒MyBioSourceMBS8803863
L-乳酸/乳酸比色检测试剂盒ElabscienceE-BC-K044-M
半胱氨酸比色检测试剂盒ElabscienceE-BC-K352-M
谷氨酰胺/谷氨酸-Glo™检测Promega--
荧光琥珀酸检测试剂盒Sigma-AldrichMAK355
Transcriptor第一链cDNA合成试剂盒Roche Diagnostics--
Affymetrix™ HuGene 2.1 ST Array StripsAffymetrix--
nanoHPLC系统(UltiMate 3000 RSLCnano系统)Thermo Fisher Scientific--
Q Exactive质谱仪Thermo Fisher Scientific--
Nanodrop ND-1000分光光度计Thermo Fisher Scientific--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
细胞培养和条件培养基收集
细胞系来源和培养条件;细胞接种密度(10^6细胞/75 cm²);洗涤和孵育时间(24小时)
阅读提示:Methods: Cell lines; Collection of Conditioned Media
蛋白质组学分析
样品制备方法(滤膜、超滤管);质谱平台(nanoHPLC、Q Exactive);独立生物学重复数(3次)
阅读提示:Methods: Protein isolation from CM; Proteomic analysis
代谢组学分析
代谢物提取方法;GC-MS条件;验证试剂盒(目录号)
阅读提示:Methods: Extraction of metabolites from CM; Metabolomics analysis; 验证部分
转录组分析
RNA提取试剂盒;微阵列平台;qPCR内参(18S rRNA);差异表达阈值(fold change ≥2, FDR≤0.01)
阅读提示:Methods: RNA isolation; Microarray analysis; Reverse transcription and qPCR
临床样本验证
样本来源和数量(92对);伦理批准号;qPCR条件
阅读提示:Methods: Reverse transcription and qPCR
生物信息学分析
基因本体分析工具(ShinyGO);免疫浸润分析平台(TIMER);蛋白质表达分析(UALCAN/CPTAC);统计方法
阅读提示:Methods: Bioinformatic and statistical analysis