Ensemble of gene signatures identifies novel biomarkers in colorectal cancer activated through PPARγ and TNFα signaling.
Ensemble of gene signatures identifies novel biomarkers in colorectal cancer activated through PPARγ and TNFα signaling.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0072638
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Ceccarelli M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Pagnotta SM;Laudanna C;Pancione M;Sabatino L;Votino C;Remo A;Cerulo L;Zoppoli P;Manfrin E;Colantuoni V;Ceccarelli M
我们描述了一种新的生物信息学和翻译病理学方法，基因签名查找算法(GSFA)来识别与结直肠癌(CRC)生存相关的生物标记物。这里，通过系综方法选择一组稳健的CRC标记。通过使用232个基因表达谱的数据集，gSFA发现了16个非常重要的小基因签名。根据签名产生的二分法分析结果显示，133个样本稳定地被归入预后良好组，56个样本被归入预后不良组，43个样本仍然不可靠地被归类。AKAP12、DCBLD2、NT5E和SPON1在签名中特别有代表性，并在包括140个肿瘤组织和60个匹配的正常组织的两个独立的患者队列上被选择用于体内验证。它们的表达和调控程序在体外进行了研究。我们发现，NT5E和DCBLD2的联合表达将我们的患者分为两组(其中一组患者五年存活率为100%)。我们发现，NT5E是体外肿瘤坏死因子-α信号转导的靶点；肿瘤抑制因子PPARγ作为一种新的NT5E拮抗剂，以一种依赖于癌细胞的方式正向并伴随地调节DCBLD2。
We describe a novel bioinformatic and translational pathology approach, gene Signature Finder Algorithm (gSFA) to identify biomarkers associated with Colorectal Cancer (CRC) survival. Here a robust set of CRC markers is selected by an ensemble method. By using a dataset of 232 gene expression profiles, gSFA discovers 16 highly significant small gene signatures. Analysis of dichotomies generated by the signatures results in a set of 133 samples stably classified in good prognosis group and 56 samples in poor prognosis group, whereas 43 remain unreliably classified. AKAP12, DCBLD2, NT5E and SPON1 are particularly represented in the signatures and selected for validation in vivo on two independent patients cohorts comprising 140 tumor tissues and 60 matched normal tissues. Their expression and regulatory programs are investigated in vitro. We show that the coupled expression of NT5E and DCBLD2 robustly stratifies our patients in two groups (one of which with 100% survival at five years). We show that NT5E is a target of the TNF-α signaling in vitro; the tumor suppressor PPARγ acts as a novel NT5E antagonist that positively and concomitantly regulates DCBLD2 in a cancer cell context-dependent manner.
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