Michele La Merrill

Departamentul de Medicină Preventivă, Școala de Medicină Mount Sinai, Box 1057, New York, NY 10029, SUA

pulmonare

Curriculum în toxicologie, Universitatea din Carolina de Nord la Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, SUA

Departamentul de genetică, Universitatea din Carolina de Nord la Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, SUA

Ryan R. Gordon

Departamentul de Nutriție, Universitatea din Carolina de Nord la Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, SUA

Kent W. Hunter

Laboratorul de biologie și genetică al cancerului, NIH/NCI, Bethesda, MD 20892, SUA

David W. Threadgill

Curriculum în toxicologie, Universitatea din Carolina de Nord la Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, SUA

Departamentul de genetică, Universitatea din Carolina de Nord la Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, SUA

Center for Environmental Health and Susceptibility, Lineberger Cancer Center and Carolina Center for Genome Sciences, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, USA

Daniel Pomp

Curriculum în toxicologie, Universitatea din Carolina de Nord la Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, SUA

Departamentul de genetică, Universitatea din Carolina de Nord la Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, SUA

Departamentul de Nutriție, Universitatea din Carolina de Nord la Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, SUA

Center for Environmental Health and Susceptibility, Lineberger Cancer Center and Carolina Center for Genome Sciences, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, USA

Date asociate

Abstract

Introducere

Prognosticul cancerului de sân este în mare măsură determinat de nivelul metastazelor și este influențat de factori non-genetici, cum ar fi dieta, care este, de asemenea, un factor major al obezității. Un amplu studiu prospectiv al femeilor din SUA a demonstrat că femeile obeze cu cel mai ridicat indice de masă corporală (IMC) au avut dublul ratei de deces din cauza cancerului de sân la fel ca și femeile cu cel mai mic IMC [1], posibil datorită unui risc mai mare de metastazare [2]. Relația dintre obezitate și riscul de cancer de sân are unele baze genetice; femeile cu antecedente familiale de cancer mamar sunt mult mai predispuse să dezvolte cancer mamar atunci când sunt obeze, mai degrabă decât slabe [3]. Obezitatea poate fi legată de cancerul mamar virulent atât prin mecanisme proliferative, cât și prin mecanisme inflamatorii [4, 5]. De exemplu, adipocitele secretă factorul de necroză tumorală adipocitokină (TNFα) și factorul de creștere endotelial vascular (VEGF), care sunt ambele asociate cu cancerul de sân [4].

O mare parte din cercetările actuale privind metastaza cancerului de sân demonstrează un rol important al angiogenezei și invaziei. Membrii familiei VEGF sunt asociați cu prognostic slab în mare parte din cauza potenței lor angiogenice [6]. Mai mult, studiile privind invazia metastatică a cancerului de sân includ frecvent membri ai familiei matrice metalopeptidazei (MMP), care remodelează tumoarea primară prin intravasare și metastaze pulmonare de semințe prin intermedierea extravazării [7, 8]. Mai multe căi hormonale care modifică obezitatea pot interacționa în procesele de angiogeneză și invazie; de exemplu, estradiolul reglează MMP2 și inhibitorul tisular al metaloproteinazei 1 (TIMP1) [9]. În timp ce s-au depus eforturi pentru a caracteriza evenimentele mecaniciste care determină metastazele și cancerul de sân asociat cu obezitatea, puțini au caracterizat relațiile mecaniciste dintre obezitate, cancerul de sân și metastaza acestuia.

Pentru a examina mecanismele care stau la baza interacțiunii obezității cu cancerul de sân și metastaza acestuia, am dezvoltat un model obez de șoarece de metastază a cancerului de sân prin traversarea M16i, o linie de obezitate poligenică, cu FVB/NJ-TgN (MMTV-PyMT) 634Mul (PyMT ) [10, 11]. PyMT dezvoltă tumori mamare agresive cu metastază pulmonară ulterioară și are expresia genei tumorale primare asemănătoare cu expresia genică a tumorilor mamare luminale la femei [12, 13]. Șoarecii din populația de șoareci F2 rezultată co-segregând loci trăsăturile cantitative ale obezității (QTL) și transgena MMTV-PyMT atunci când au fost hrăniți cu o dietă bogată în grăsimi (HFD) comparativ cu cei hrăniți cu o dietă de control potrivită (MCD) au avut o greutate corporală crescută cu 8,6%, 21,8% au crescut grăsimea corporală totală, a scăzut latența cancerului mamar (3 zile), tumorile mamare de 1,5 ori mai mari și 46-68% au crescut metastazele pulmonare (în funcție de metoda de măsurare) [10, 11]. Aceste efecte substanțiale ale dietei au fost observate în ciuda faptului că șoarecii F2 din ambele diete au fost mai grei decât PyMT pe aceleași diete [14].

Analizele polimorfismului nucleotidic unic (SNP) la nivelul genomului au relevat un rol genetic puternic în modificarea susceptibilității metastazelor pulmonare a acestui model, iar dieta a interacționat semnificativ cu metastaza pulmonară nouă QTL la cei opt loci modificatori detectați [10]. Întrucât am arătat anterior că dieta bogată în grăsimi este asociată cu o metastază crescută a cancerului mamar și pare să modifice susceptibilitatea genetică la metastaza pulmonară, am investigat dacă metastaza crescută s-ar putea datora modificărilor transcriptomului cancerelor primare. Procesele de proliferare, inflamație, angiogeneză și invazie au fost evidente în mod semnificativ. De exemplu, amiloidul seric A (Saa2) asociat migrației metastazelor pulmonare a fost reglat în sus în tumorile mamare prin HFD. În plus, gena butirofilinei componentului laptelui (Btn1a1) a fost identificată pe lista bio-markerului de virulență a metastazei, se află sub un QTL metastatic care a interacționat cu HFD și a fost mapat la un eQTL la 7 cm distanță de locația sa fizică pe cromozomul 13. Aceste rezultate sugerează că Btn1a1 ar trebui examinat în continuare ca biomarker al riscului de metastază al cancerului de sân la femeile care consumă o dietă bogată în grăsimi.

Materiale și metode

Colecția de creșteri și specimene

Izolarea ARN și analize de microarrays

ARN atât din tumoarea mamară axilară, cât și din ficatul șoarecilor individuali a fost izolat de reactivul TRIzol (Invitrogen, Carlsbad, CA) și amplificat folosind kitul Illumina ® TotalPrep RNA Amplification, ambele în conformitate cu instrucțiunile producătorului (Ambion, Austin, TX). O soluție conținând 1,5 μg de ARNc biotinilat foarte purificat a fost aplicată pe suprafața matricei Illumina Mouse 6 Sentrix (versiunea 1, Illumina, San Diego, CA) și hibridizată la 55 ° C timp de 17,5 ore. După perioada de hibridizare, matricile au fost plasate în tampon de spălare la temperatură înaltă (Illumina) timp de 10 minute, tampon E1BC (Illumina) timp de 5 minute, etanol 100% timp de 10 minute, tampon E1BC (Illumina) timp de 2 minute, bloc E1 tampon timp de 10 minute, și s-a agitat cu 2 ml de streptavidin-Cy3 (1 mg/ml în tampon bloc E1, Illumina) timp de 10 min. Tablourile au fost apoi spălate în tampon E1BC, uscate și evaluate pe un scaner Illumina Bead.

Prelucrarea datelor microarray

Date brute care conțin

46.000 de seturi de sonde au fost transformate în jurnal și apoi normalizate folosind o combinație a metodelor Loess și Quantile disponibile în programul de evaluare Lumi bazat pe R pentru datele de expresie Illumina [15]. Loessul urmat de normalizarea cuantică a ARN-ului tumorii mamare identice grupate în 11 chipsuri a produs o valoare R2 de 0,95. Pentru a elimina transcrierile care nu au fost exprimate în mod semnificativ deasupra semnalului de fundal, datele au fost filtrate la un scor de detecție Illumina de 0,95 sau mai mare.