tRNA是非編碼RNA,它們通過自身的反密碼子識別mRNA上的密碼子,并將相應(yīng)的氨基酸轉(zhuǎn)移到核糖體中的多肽鏈上。近年來發(fā)現(xiàn)tRNA衍生的小RNA(tsRNA,tRF)在諸多疾?。ㄈ缒[瘤,神經(jīng)退行性疾病,代謝性疾病)中發(fā)揮著重要作用,引起了廣泛的關(guān)注。該研究方向尚處于起始階段,大概率會像其他非編碼RNA一樣成為國自然中標(biāo)大戶。
今天我們來講一篇血漿中tRF用于診斷早期乳腺癌(EBC)的文章,題名為:Plasma tRNA Fragments Derived from 5' Ends as Novel Diagnostic Biomarkers for Early-Stage Breast Cancer(IF=7.032)。該文章通過提取血漿外泌體并分離tRF,通過比較差異tRF用于診斷乳腺癌。
血漿tRF分析
本研究共納入316個血漿樣本(176例EBC和140個NCs患者)和35個配對組織。利用高通量測序用于篩選差異表達(dá)的tRF,根據(jù)差異倍數(shù)和p值選擇30個顯著差異的tsRNA,大樣本檢驗后發(fā)現(xiàn),EBC患者血漿樣品中6個tRF在的表達(dá)水平低于對照組。tRF-Glu-CTC-003, tRF-Gly-CCC-007, tRF-Gly-CCC-008, tRF-Leu-CAA-003, tRF-Ser-TGA-001和tRF-Ser-TGA-002在EBC患者血漿中表達(dá)下調(diào)。
tRF與臨床病理特征之間的關(guān)聯(lián)
與NCs相比,浸潤性BC患者血漿樣品中6種tRF的表達(dá)水平始終較低。tRF-Gly-CCC-008, tRF-Leu-CAA-003和tRF-Ser-TGA-002在原位乳腺癌患者血漿中的含量低于NC患者(p值分別為0.036、0.029和0.040)。這6個tRF可以區(qū)分NC患者有無淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的患者,但與轉(zhuǎn)移性和非轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)的患者相比沒有統(tǒng)計學(xué)差異。上述tRF還能用于區(qū)分EBC亞型和腫瘤分期.
確定的tRF的預(yù)后價值
為了分析無病生存率(DFS)和總生存率(OS),進(jìn)行了對數(shù)秩檢驗。根據(jù)表達(dá)水平將患者分為高表達(dá)組和低表達(dá)組。tRF-Glu-CTC-003表達(dá)水平低的HER2+患者的DFS和OS似乎比高表達(dá)水平的患者更差。
tRF在細(xì)胞上清液,血漿外泌體和腫瘤組織中的表達(dá)
在細(xì)胞上清液中檢測了這6種tRF的表達(dá)水平,每種tRF在至少5種BC細(xì)胞系中的表達(dá)低于人乳腺上皮細(xì)胞系MCF-10A。24例EBC和16例NCs患者血漿樣本中分離的外泌體的表達(dá)水平。tRF-Ser-TGA-001和tRF-Ser-TGA-002在EBC患者的血漿外泌體中的水平顯著低于NC。為了研究血漿和組織樣品之間的相似性,評估了35種配對的BC組織中六種tRF表達(dá),在BC組織中的表達(dá)明顯低于正常組織。
tRF生物信息學(xué)分析
結(jié)果圖中顯示tRF在其各自trna的三葉草二級結(jié)構(gòu)上的位置。tRF-Gly-CCC-007和tRF-Gly-CCC-008的結(jié)構(gòu)相似,tRF-Ser-TGA-001和tRF-Ser-TGA-002也是如此。tRF通過與它們的靶點結(jié)合進(jìn)入AGO復(fù)合體,tRF靶AGO復(fù)合體的解剖結(jié)構(gòu)與microRNA靶AGO復(fù)合體相似。tRF與AGO家族的蛋白質(zhì)特別是AGO1、3和4有著緊密聯(lián)系。我們使用TargetScan預(yù)測程序預(yù)測靶基因。然后進(jìn)行基因本體(GO)分析,包括分子功能、生物過程和細(xì)胞成分的評估。tRF-Glu-CTC-003和tRF-Leu-CAA-003的靶基因,如AKT1和MYD88,主要是細(xì)胞內(nèi)的,參與生物合成和分解代謝過程。對于tRF-Gly-CCC-007和tRF-Gly-CCC-008,CDC42是靶基因,主要存在于細(xì)胞內(nèi)細(xì)胞器中,其關(guān)鍵分子功能是參與Ras和Rho-GTPase結(jié)合,主要的生物學(xué)過程是GTPase活性的調(diào)節(jié)。Tsr-002的蛋白結(jié)構(gòu)與TsA-002緊密相關(guān)。京都基因與基因組百科全書(KEGG)分析表明,靶基因的信號通路主要包括AMPK信號通路、TNF信號通路和FoxO信號通路。為了探索內(nèi)在機(jī)制,利用STRING數(shù)據(jù)庫建立了這些基因的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用(PPI)網(wǎng)絡(luò)。