Microarray analysis of mononuclears transcriptome of lung cancer patients

Abstract

Среди онкологических заболеваний наиболее серьёзной проблемой является рак лёгкого. Для изучения молекулярно-генетической структуры рака лёгкого был проведён анализ транскриптома с использованием материала мононуклеаров периферической крови пациентов и здоровых индивидов. В качестве основного экспериментального метода использовался одноцветный микроматричный анализ. Анализ функционального обогащения групп генов с использованием ресурсов биологических баз данных (Gene Ontology, KEGG и Reactome) позволил провести аннотацию полученных результатов. Были получены данные о дифференциально экспрессирующихся группах генов, задействованных в определенных биологических сигнальных путях, среди них группы генов иммунного ответа, синтеза белка и клеточного цикла характеризовались наибольшим уровнем функционального обогащения. Кластеры генов компонентов специфического и врождённого иммунного ответа (FCGR2A, FCGR2C, FCGR2B, C5AR, IL6R, CXCL8), а также факторов резистентности к туберкулёзу (ATP6V0B, MAPK14, ITGAX, CORO1A) имели пониженные показатели экспрессии. Сниженная экспрессия также была установлена у генов, контролирующих синтез белка (EIF4A2, EIF4A1, RPL23). У генов Т-клеточного сигнального пути (RASGRP1, PDCD1, CD3G, PIK3R1, CD8A), а также факторов апоптоза (PDCD1, CCR7, CCR5, IL1A) был определён повышенный уровень экспрессии. Гены, установленные в результате проведённого анализа, могут в перспективе быть использованы в качестве диагностических маркеров развития рака лёгкого. Among oncological pathologies lung cancer is the most crucial problem. For revealing of molecular and genetical structure of lung cancer it was conducted transcriptome analysis using material of peripheral blood mononuclears of lung cancer patients and healthy individuals. One-color microarray analysis was used as an essential experimental method. Functional enrichment analysis of gene groups using sources of biological databases (Gene Ontology, KEGG и Reactome) allowed to conduct annotation of obtained results. It was obtained data about differentially expressed gene groups, involved in specific biological signaling pathways. Among them gene clusters of immune response, protein synthesis and cell cycle had maximum level of functional enrichment. Gene cluster of specific and innate immune response components (FCGR2A, FCGR2C, FCGR2B, C5AR, IL6R, CXCL8), and also factors of tuberculosis resistance (ATP6V0B, MAPK14, ITGAX, CORO1A) had decreased level of expression. Decreased expression was also detected for genes, involved in protein synthesis (EIF4A2, EIF4A1, RPL23). For genes of T-cellular signaling pathway (RASGRP1, PDCD1, CD3G, PIK3R1, CD8A) and also for apoptosis factors (PDCD1, CCR7, CCR5, IL1A) was determined enhanced level of their synthesis. Conclusion. Genes that were detected as result of conducted analysis can be used as diagnostic markers of lung cancer development.