Analyzing the regulation of metabolic pathways in human breast cancer

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Tumor therapy mainly attacks the metabolism to interfere the tumor's anabolism and signaling of proliferative second messengers. However, the metabolic demands of different cancers are very heterogeneous and depend on their origin of tissue, age, gender and other clinical parameters. We investigated tumor specific regulation in the metabolism of breast cancer.</p> <p>Methods</p> <p>For this, we mapped gene expression data from microarrays onto the corresponding enzymes and their metabolic reaction network. We used Haar Wavelet transforms on optimally arranged grid representations of metabolic pathways as a pattern recognition method to detect orchestrated regulation of neighboring enzymes in the network. Significant combined expression patterns were used to select metabolic pathways showing shifted regulation of the aggressive tumors.</p> <p>Results</p> <p>Besides up-regulation for energy production and nucleotide anabolism, we found an interesting cellular switch in the interplay of biosynthesis of steroids and bile acids. The biosynthesis of steroids was up-regulated for estrogen synthesis which is needed for proliferative signaling in breast cancer. In turn, the decomposition of steroid precursors was blocked by down-regulation of the bile acid pathway.</p> <p>Conclusion</p> <p>We applied an intelligent pattern recognition method for analyzing the regulation of metabolism and elucidated substantial regulation of human breast cancer at the interplay of cholesterol biosynthesis and bile acid metabolism pointing to specific breast cancer treatment.</p

Impact of bile acids on the growth of human cholangiocarcinoma via FXR

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>The objective of the study was to investigate the effect of different types of bile acids on proliferation of cholangiocarcinoma and the potential molecular mechanisms.</p> <p>Methods</p> <p>PCR assay and Western blot were performed to detect the expression of farnesoid × receptor (FXR) in mRNA and protein level. Immunohistochemical analysis was carried out to monitor the expression of FXR in cholangiocarcinoma tissues from 26 patients and 10 normal controls. The effects on in vivo tumor growth were also studied in nude mouse model.</p> <p>Results</p> <p>Free bile acids induced an increased expression of FXR; on the contrary, the conjugated bile acids decreased the expression of FXR. The FXR effect has been illustrated with the use of the FXR agonist GW4064 and the FXR antagonist GS. More specifically, when the use of free bile acids combined with FXR agonist GW4064, the tumor cell inhibitory effect was even more pronounced. But adding FXR antagonist GS into the treatment attenuated the tumor inhibitory effect caused by free bile acids. Combined treatment of GS and CDCA could reverse the regulating effect of CDCA on the expression of FXR. Administration of CDCA and GW 4064 resulted in a significant inhibition of tumor growth. The inhibitory effect in combination group (CDCA plus GW 4064) was even more pronounced. Again, the conjugated bile acid-GDCA promoted the growth of tumor. We also found that FXR agonist GW4064 effectively blocked the stimulatory effect of GDCA on tumor growth. And the characteristic and difference of FXR expressions were in agreement with previous experimental results in mouse cholangiocarcinoma tissues. There was also significant difference in FXR expression between normal and tumor tissues from patients with cholangiocarcinoma.</p> <p>Conclusions</p> <p>The imbalance of ratio of free and conjugated bile acids may play an important role in tumorigenesis of cholangiocarcinoma. FXR, a member of the nuclear receptor superfamily, may mediate the effects induced by the bile acids.</p

Functional characterization of breast cancer using pathway profiles

BACKGROUND: The molecular characteristics of human diseases are often represented by a list of genes termed “signature genes”. A significant challenge facing this approach is that of reproducibility: signatures developed on a set of patients may fail to perform well on different sets of patients. As diseases are resulted from perturbed cellular functions, irrespective of the particular genes that contribute to the function, it may be more appropriate to characterize diseases based on these perturbed cellular functions. METHODS: We proposed a profile-based approach to characterize a disease using a binary vector whose elements indicate whether a given function is perturbed based on the enrichment analysis of expression data between normal and tumor tissues. Using breast cancer and its four primary clinically relevant subtypes as examples, this approach is evaluated based on the reproducibility, accuracy and resolution of the resulting pathway profiles. RESULTS: Pathway profiles for breast cancer and its subtypes are constructed based on data obtained from microarray and RNA-Seq data sets provided by The Cancer Genome Atlas (TCGA), and an additional microarray data set provided by The European Genome-phenome Archive (EGA). An average reproducibility of 68% is achieved between different data sets (TCGA microarray vs. EGA microarray data) and 67% average reproducibility is achieved between different technologies (TCGA microarray vs. TCGA RNA-Seq data). Among the enriched pathways, 74% of them are known to be associated with breast cancer or other cancers. About 40% of the identified pathways are enriched in all four subtypes, with 4, 2, 4, and 7 pathways enriched only in luminal A, luminal B, triple-negative, and HER2+ subtypes, respectively. Comparison of profiles between subtypes, as well as other diseases, shows that luminal A and luminal B subtypes are more similar to the HER2+ subtype than to the triple-negative subtype, and subtypes of breast cancer are more likely to be closer to each other than to other diseases. CONCLUSIONS: Our results demonstrate that pathway profiles can successfully characterize both common and distinct functional characteristics of four subtypes of breast cancer and other related diseases, with acceptable reproducibility, high accuracy and reasonable resolution

Estrategias para el análisis de datos metabolómicos dirigidos al diagnóstico clínico

La metabolómica es un área de investigación emergente y puede ser considerada, a nivel bioquímico, como el final de la cascada “ómica” (genómica → transcriptómica →proteómica → metabolómica) ya que los cambios en el metaboloma constituyen la última respuesta del organismo a alteraciones genéticas, químicas, ambientales, etc. En ese sentido, el metaboloma está muy ligado al fenotipo y puede constituir una herramienta sumamente útil para diagnosticar enfermedades y evaluar el efecto de los tratamientos. Los metabolitos son los productos finales de todos los procesos que se producen en las células, y las concentraciones de metabolitos en los procesos patológicos reflejan la adaptación de los sistemas biológicos a las alteraciones bioquímicas características de cada enfermedad. La firma metabólica de un paciente, generalmente obtenida de forma no-invasiva a partir del análisis de biofluidos, contiene información relacionada con el genotipo, pero también con otros factores como la progresión de la enfermedad o la respuesta a los tratamientos. Esto explica por qué la metabolómica está atrayendo tanto interés para la identificación de biomarcadores de valor diagnóstico y para el seguimiento de pacientes de distintas patologías. En particular, los procesos oncológicos, que implican la desregulación de múltiples vías bioquímicas, son excelentes candidatos para la realización de estudios metabolómicos. La variabilidad en la fisiopatología de la enfermedad, junto con las diferencias individuales en la respuesta a los tratamientos, constituye la base de los esfuerzos por personalizar este tipo de terapias. Para la obtención de información biológica relevante y llevar a cabo con éxito un estudio metabolómico es necesario establecer una metodología experimental adecuada que debe incluir un buen diseño experimental, una adecuada selección y almacenamiento de las muestras, así como una adecuada técnica analítica y un correcto tratamiento e interpretación de los datos. Este estudio se divide en tres partes que intentan abordar los elementos adecuados y necesarios para una correcta aproximación experimental en un estudio de metabolómica enfocado a la búsqueda de nuevos biomarcadores de utilidad clínica. En la primera parte se evalúa la estabilidad de las muestras durante los procesos de la fase preanalítica para así poder identificar posibles biomarcadores de calidad de las muestras. La heterogeneidad de los procedimientos de muestreo y almacenamiento puede introducir una variabilidad significativa en la composición molecular de las muestras biológicas y, en consecuencia, interferir en el resultado experimental o afectar a su reproducibilidad. Tanto el suero como el plasma son biofluidos usados ampliamente como matrices biológicas en la investigación biomédica para identificar biomarcadores clínicamente relevantes. En este contexto es importante conocer la viabilidad de las muestras y las condiciones específicas que son necesarias para el uso de esta tecnología tanto para la investigación como para la práctica clínica diaria. La Resoncia Magnética Nuclear (RMN) de protón (1H-RMN) es una técnica no-invasiva que tiene multitud de aplicaciones en el análisis de sistemas biológicos y puede resultar extremadamente útil. Una de las principales limitaciones en el análisis metabolómico es la ausencia de metodologías estandarizadas que permitan desarrollar estudios en profundidad y fácilmente reproducibles en otros laboratorios. La segunda parte del proyecto analiza las diferentes estrategias y herramientas que se emplean en el análisis de los perfiles metabolómicos. Cómo desde un biofluido, usando como plataforma la 1H-RMN, podemos obtener información global de las señales correspondientes a los perfiles metabolómicos presentes en la muestra (metabolomic fingerprinting), pudiéndose identificar diferencias y/o similitudes entre los individuos a través de un análisis conjunto y multivariante de estas señales. En este contexto, se plantean dos aplicaciones prácticas dirigidas a la búsqueda de nuevos biomarcadores. Por un lado, ser realizó un estudio para evaluar la variabilidad biología y la búsqueda de biomarcadores en muestras de orina de pacientes con Cáncer de Próstata frente a individuos con Hiperplasia Benigna de Próstata. Por otro lado, se realizó un estudio de validación de biomarcadores de suero en pacientes Cáncer de Pulmón No Microcítico (CPNM). En este contexto, tras la realización de un estudio previo en nuestro laboratorio de un conjunto de metabolitos útiles en el diagnóstico precoz de CPNM, se realizó un estudio de validación de dichos metabolitos con un conjunto de muestras independiente