TRIM69: 전이 마커 및 5에 대한 잠재적 감작제
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TRIM69: 전이 마커 및 5에 대한 잠재적 감작제

Jul 06, 2023

BMC Gastroenterology 23권, 기사 번호: 292(2023) 이 기사 인용

측정항목 세부정보

TRIM(tripartite-motif) 계열의 여러 단백질은 대장암(CRC)의 발병과 관련이 있지만 TRIM69의 역할에 대한 연구는 부족했습니다. 본 연구에서는 TRIM69 발현과 결장 선암종(COAD) 사이의 상관관계를 조사했습니다.

COAD 환자에 대한 mRNA 서열 분석 데이터는 The Cancer Genome Atlas에서 추출하여 TRIM69 발현과 환자의 임상 특징 및 생존 간의 상관관계를 분석했습니다. TIMER, Limma, ClusterProfiler, GeneMANIA 및 Gene Set Cancer Analysis 플랫폼의 다양한 알고리즘을 사용하여 면역 세포 및 화학감수성과의 잠재적 연관성도 예측했습니다. 그 후, 중합효소 연쇄 반응 분석과 면역조직화학 염색을 사용하여 실제 환자의 COAD 조직 샘플에서 TRIM69 발현을 검출했습니다.

TRIM69 발현은 정상 조직보다 COAD 조직에서 더 낮았으며 병리학적 단계 및 전이(M 범주)와 상관관계가 있었습니다. 또한 TRIM69는 여러 면역 관련 경로, 특히 NOD 유사 신호 전달 경로에 관여하는 것으로 밝혀졌습니다. 이러한 결과는 높은 TRIM69 발현이 5-플루오로우라실 및 프로그램화된 세포 사멸 단백질 1(PD-1) 차단제에 대한 종양 민감도를 향상시킬 가능성이 있음을 시사합니다.

TRIM69 발현이 비암 조직과 비교하여 COAD에서 유의하게 감소하고 병리학적 단계 및 전이와 연관되어 있다는 연구 결과에서 TRIM69 발현 및/또는 활성을 증가시키는 것이 치료 결과를 개선하는 데 도움이 될 수 있다고 결론을 내렸습니다. 따라서 TRIM69는 잠재적으로 가치 있는 전이 마커이자 COAD의 보조 요법에 대한 표적을 나타냅니다.

동료 검토 보고서

대장암(CRC)은 위장관에서 발생하는 가장 흔한 악성 종양으로 전 세계적으로 매년 약 600,000명의 암 사망자가 발생합니다[1]. CRC는 여러 유형으로 분류되며, 대장선암종(COAD)이 가장 흔한 유형입니다. CRC의 알려진 위험 요인으로는 노화, 음주, 비만, 흡연, 높은 육류 섭취 등이 있습니다[2]. 지난 수십 년 동안 CRC에 대한 정밀 치료의 주요 발전으로 환자의 생존 시간이 크게 늘어났습니다[3]. 현재 일차 치료는 수술과 보조 화학요법 및/또는 표적 약물 요법을 병행하는 것입니다. 대부분의 CRC 사례는 진행된 단계에서 진단되고 흔히 원격 전이로 진단되기 때문에 대다수 환자의 장기 생존율은 여전히 ​​불만족스럽습니다[4]. CRC 환자에 대한 개별화된 치료 계획 및 검토 일정 개발을 위해 임상의는 환자 상태에 대한 정확한 정보가 필요합니다. 따라서 CRC에 대한 새로운 분자생물학적 마커와 치료 표적을 확인하기 위한 연구가 여전히 필요합니다.

RING, B-Box 및 코일 코일(RBCC) 단백질 계열이라고도 하는 TRIM(삼자 모티프) 단백질 계열은 삼자 모티프를 포함하는 단백질로 구성됩니다. 대부분의 TRIM 단백질은 E3 유비퀴틴 리가아제로 기능하여 표적 단백질을 분해합니다[5]. 최근 연구에서 TRIM 계열의 단백질은 염증, 감염성 질환, 암 등 다양한 병리학적 상태에서 중요한 역할을 하는 것으로 밝혀졌으며 p53과의 상호작용도 이러한 상태에 기여합니다[6]. CRC에서는 여러 TRIM 계열 단백질도 종양 세포 증식, 세포사멸 및 전이와 관련이 있는 것으로 보고되었습니다[7,8,9]. 새로운 유전자 TRIM69는 인간 고환에서 유래된 cDNA 라이브러리에서 복제되었습니다. 다른 TRIM 단백질 계열 구성원과 마찬가지로 TRIM69는 고전적인 RBCC 구조 도메인을 포함합니다[10]. TRIM69는 종양 형성과 관련된 다양한 과정과 경로에서 확인되었지만, 우리가 아는 바에 따르면 종양 발달에 TRIM69가 관여하는 것은 아직 불완전하게 이해되어 있으며 CRC에서는 연구되지 않았습니다.

 0.6 and p < 0.001 were used as the filter conditions. The results were visualized with the ggplot2 version 3.3.6 package./p>