투명 세포 신장 세포 암종의 조기 진단을 위한 순환 엑소좀 mRNA 시그니처

BMC Medicine 20권, 기사 번호: 270(2022) 이 기사 인용

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현재까지 투명세포신세포암종(ccRCC)의 조기 진단을 위한 입증된 종양 바이오마커는 없습니다. 이 연구의 목적은 엑소좀 mRNA(emRNA) 프로파일링을 기반으로 ccRCC의 새로운 바이오마커를 식별하고 ccRCC의 조기 발견을 위한 emRNA 기반 시그니처를 개발하는 것입니다.

226명의 국소 ccRCC, 73명의 양성 신장 종괴 환자, 189명의 건강한 대조군을 포함하여 488명의 참가자가 모집되었습니다. 순환하는 emRNA 시퀀싱은 발견 단계에서 12개의 ccRCC와 22개의 건강한 대조군에서 수행되었습니다. 후보 emRNA는 테스트 및 훈련 단계에서 108개의 ccRCC와 70개의 건강한 대조군을 사용하여 평가되었습니다. emRNA 기반 시그니처는 로지스틱 회귀 분석을 통해 개발되었으며 106ccRCC, 97명의 건강한 대조군 및 73명의 양성 개체로 구성된 추가 코호트를 통해 검증되었습니다.

5개의 emRNA인 CUL9, KMT2D, PBRM1, PREX2 및 SETD2가 ccRCC의 새로운 잠재적 바이오마커로 확인되었습니다. 우리는 RCC 탐지를 위해 KMT2D 및 PREX2로 구성된 초기 진단 서명과 CUL9, KMT2D 및 PREX2로 구성된 차등 진단 서명을 추가로 개발했습니다. 초기 진단 시그니처는 훈련 및 검증 코호트에서 수신자 작동 특성 곡선(AUC) 아래 영역이 각각 0.836 및 0.830으로 건강한 대조군과 ccRCC를 구별하는 데 높은 정확도를 나타냈습니다. 감별 진단 특징은 또한 고형 종괴(AUC = 0.810) 및 낭포성 종괴(AUC = 0.832)를 포함하여 양성 신장 종괴(AUC = 0.816)와 ccRCC를 구별하는 데 뛰어난 성능을 보여주었습니다.

우리는 ccRCC의 조기 발견과 불확실한 신장 종괴의 감별 진단을 위한 새로운 emRNA 기반 시그니처를 확립하고 검증했습니다. 이러한 특징은 ccRCC 검출을 위한 유망하고 비침습적인 바이오마커가 될 수 있으므로 ccRCC 환자의 예후를 향상시킬 수 있습니다.

1. 순환 엑소좀 RNA 염기서열 분석을 통해 투명 세포 신장 세포 암종(ccRCC)의 새로운 잠재적 바이오마커가 확인되었습니다.

2. KMT2D와 PREX2로 구성된 조기 진단 시그니처는 ccRCC와 건강한 개인을 구별하는 데 높은 정확도를 보여주었습니다.

3. CUL9, KMT2D, PREX2로 구성된 감별 진단 시그니처는 ccRCC와 양성 신장 종괴를 구별하는 데 탁월한 성능을 보여주었습니다.

4. 이러한 특징은 ccRCC 검출을 위한 유망하고 비침습적인 바이오마커가 될 수 있습니다.

동료 검토 보고서

신세포암종(RCC)은 신세뇨관 상피세포에서 발생하며, 악성신장종양의 90% 이상을 차지합니다[1]. RCC의 발생률은 전 세계적으로 꾸준히 증가하고 있으며, 개발도상국에서는 증가율이 높고 선진국에서는 발생률이 더 높습니다[2]. 초기 RCC는 장기에 국한되어 5년 생존율이 90% 이상입니다. 그러나 RCC가 국소 기관을 침범하거나 멀리 퍼지면 종양의 치료가 매우 복잡해지고 예후도 좋지 않습니다[3]. 투명 세포 신세포암(ccRCC)은 가장 흔한 아형으로 새로 진단된 신세포암의 약 75%를 차지합니다[1]. 따라서 ccRCC의 정확한 조기 발견은 RCC 관리에 매우 중요합니다. 불행하게도 현재까지 ccRCC의 조기 진단을 위한 입증된 종양 바이오마커는 없습니다.

엑소좀은 핵산, 단백질, 지질, 아미노산, 대사물질 등의 분자를 함유한 세포에서 분비되는 직경 40~150nm의 작은 세포외 소포로, 세포의 의사소통과 신체의 생리적, 병리학적 과정을 조절하는 데 중요한 역할을 합니다. 인체 [4]. 더 중요한 것은 엑소좀의 지질 이중층 막 구조가 외인성 프로테아제 및 RNA 효소의 효과에 저항성이 있어 메신저 RNA(mRNA), 마이크로RNA(miRNA) 및 기능성 단백질과 같은 보다 안정적인 물질을 생성한다는 것입니다[5, 6]. 다양한 분자를 운반하는 종양 유래 엑소좀은 암을 탐지하는 유망한 비침습적 방법을 제공할 수 있습니다[7].

2 or < 0.5, FDR < 0.05, Additional file 2: Table S3) were identified. The heatmap illustrated the expression levels of the representative ccRCC-associated emRNAs (Additional file 1: Fig. S2A). Seven top upregulated emRNAs and related to ccRCC or/and multiple malignant tumors, including CUL9, ATM, ARID1A, KMT2D, PBRM1, PREX2, and SETD2, were selected as candidate biomarkers for further testing. Then, we tested the expression levels of these seven candidate emRNAs by RT–qPCR in an additional cohort of localized ccRCCs (n = 16) and healthy controls (n = 20). ATM and ARID1A were excluded because they showed no difference between the ccRCC group and the healthy group (Additional file 1: Fig. S2B). Finally, the remaining 5 emRNAs (CUL9, KMT2D, PBRM1, PREX2, and SETD2) that were upregulated in ccRCCs were included for training and validation (Additional file 1: Fig. S2B)./p> 3 cm in size but only 67–82% of tumors 2–3 cm in size, suggesting that there may be more false-negative results in the detection of tumors < 3 cm in size using ultrasound [22]. On the other hand, computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) are more sensitive and specific than ultrasound for the detection of RCC. However, due to the low cost-effectiveness and radiation dose, it is unlikely that CT or MRI should be recommended for population screening [23]. Moreover, CT or MRI examination often detects some other incidental findings that may lead to overdiagnosis of a variety of uncertain visceral masses. Therefore, creating a cost-effective, accurate, feasible, and low-risk screening modality for ccRCC should be taken into account./p> 2 or < 0.5, FDR < 0.05) emRNAs in ccRCC were identified. The seven top upregulated emRNAs that were also related to ccRCC or/and multiple malignant tumors were selected as candidate biomarkers for further training and validation (see details of ‘The selection strategy of candidate biomarkers’ in Additional file 3: Supporting information). In the test phase, the expression levels of the candidate emRNAs were evaluated in localized ccRCCs (n = 16) and healthy controls (n = 20) by RT–qPCR. In the training phase, the expression levels of the significant emRNAs identified in the test phase were evaluated in another cohort of localized ccRCCs (n = 92) and healthy controls (n = 50) by RT–qPCR. A stepwise logistic regression analysis was used to identify the significant predictors and establish an emRNA-based ccRCC signature to differentiate ccRCCs from healthy controls. The signature was then validated in an additional cohort of localized ccRCCs (n = 106) and healthy controls (n = 97). In addition, we evaluated the diagnostic performance of the candidate emRNAs in distinguishing ccRCCs from patients with benign renal masses. In this phase, patients with benign renal masses (n = 73), including solid renal masses (n = 47) and cystic renal masses (n = 26), were included (the detailed clinical characteristics are summarized in Additional file 2: Table S1). Likewise, we applied stepwise logistic regression analysis to identify the significant predictors and establish an emRNA-based signature to differentiate ccRCCs from patients with benign renal masses, including solid and cystic masses./p>