Integração de abordagens de bioinformática e validações experimentais para entender o papel da sinalização de notch no câncer de ovário
Summary
A bioinformática é uma maneira útil de processar conjuntos de dados em larga escala. Através da implementação de abordagens de bioinformática, os pesquisadores podem obter aplicações perspicazes e de forma eficiente e de forma rápida. Este artigo demonstra a utilização da bioinformática na pesquisa do câncer de ovário. Ele também valida com sucesso os achados de bioinformática através da experimentação.
Abstract
A sinalização de notch é uma via regulatória altamente conservada envolvida em muitos processos celulares. A desregulação desta via de sinalização muitas vezes leva à interferência com o desenvolvimento adequado e pode até resultar em iniciação ou progressão de cânceres em certos casos. Porque este caminho sere funções complexas e versáteis, pode ser estudado extensivamente com muitas aproximações diferentes. Destes, a bioinformática fornece um método de estudo inegavelmente econômico, acessível e amigável. A bioinformática é uma maneira útil de extrair informações menores de conjuntos de dados em larga escala. Através da implementação de várias abordagens de bioinformática, os pesquisadores podem interpretar de forma rápida, confiável e eficiente esses grandes conjuntos de dados, produzindo aplicações perspicazes e descobertas científicas. Aqui, um protocolo é apresentado para a integração de abordagens bioinformáticas para investigar o papel da sinalização notch no câncer de ovário. Além disso, os achados bioinformática são validados por meio de experimentação.
Introduction
A via de sinalização notch é uma via altamente conservada que é importante para muitos processos de desenvolvimento dentro de organismos biológicos. Notch sinalização tem sido mostrado para desempenhar um papel significativo na proliferação celular e auto-renovação, e defeitos na via de sinalização Notch pode levar a muitos tipos de cânceres1,2,3,4,5,6. Em algumas circunstâncias, a via de sinalização notch tem sido associada ao crescimento do tecido e câncer, bem como a morte celular e supressão do tumor7. Vários receptores Notch (NOTCH 1-4) e co\u2012ativator Mastermind (MAML 1-3), todos com funções diversas, adicionam um nível adicional de complexidade. Quando o caminho de sinalização do entalhe for sofisticado nos termos das funções, seu caminho do núcleo é simples em uma base molecular8. Receptores de entalhe atuam como proteínas transmembranacompostas de regiões extracelulares e intracelulares9. Uma ligação para a região extracelular dos receptores Notch facilita a clivagem proteolítica, o que permite que o domínio intracelular Notch (NICD) seja liberado no núcleo. NICD, em seguida, liga-se a co\u2012activatetor Mastermind para ativar a expressão genética a jusante10.
Nos últimos anos, notch sinalização tem sido mostrado para desempenhar uma variedade de papéis na iniciação e progressão de vários tipos de cânceres em diferentes espécies6,11. Por exemplo, a sinalização de Notch tem sido associada à tumorigênese envolvendo o gene NOTCH1 humano12. Recentemente, os genes NOTCH2, NOTCH3, Delta-like 3 (DLL3), Mastermind\u2012like protein 1 (MAML1), e um domínio dedesintegrina e metalloproteinase\u2012contendo genes de proteína 17 (ADAM17) mostraram-se fortemente associados ao câncer de ovário, especialmente com a má sobrevida geral dos pacientes13.
À medida que a quantidade de dados experimentais e associados ao paciente aumenta continuamente, a demanda por análise dos dados disponíveis também aumenta. Os dados disponíveis estão espalhados por publicações e podem fornecer descobertas inconsistentes ou até contraditórias. Com o desenvolvimento de novas tecnologias nas últimas décadas, como o sequenciamento de última geração, a quantidade de dados disponíveis cresceu exponencialmente. Embora isso represente avanços rápidos na ciência e oportunidades para a pesquisa biológica contínua, avaliar o significado dos dados disponíveis publicamente para resolver questões de pesquisa é um grande desafio14. Acreditamos que a bioinformática é uma maneira útil de extrair informações menores de conjuntos de dados em larga escala. Através da implementação de várias abordagens de bioinformática, os pesquisadores podem interpretar de forma rápida, confiável e eficiente esses grandes conjuntos de dados, produzindo descobertas perspicazes. Essas descobertas podem variar desde a identificação de potenciais novos alvos de terapia medicamentosa ou biomarcadores de doenças, até tratamentos personalizados para pacientes15,16.
A bioinformática em si está evoluindo rapidamente, e as abordagens estão em constante mudança à medida que os avanços tecnológicos varrem a ciência médica e biológica. Atualmente, abordagens comuns de bioinformática incluem a utilização de bancos de dados e programas de software acessíveis ao público para analisar sequências de DNA ou proteínas, identificar genes de particular relevância ou importância e determinar a relevância de genes e produtos genéticos por meio da genômica funcional16. Embora o campo da bioinformática certamente não se limite a essas abordagens, elas são significativas para ajudar clínicos e pesquisadores a gerenciar dados biológicos para o benefício dos pacientes como um todo.
Este estudo tem como objetivo destacar vários bancos de dados importantes e seu uso para pesquisas sobre a via de sinalização Notch. NOTCH2, NOTCH3,e seu co\u2012activator MAML1 foram usados como exemplos para o estudo de banco de dados. Estes genes foram usados porque a importância do caminho de sinalização notch no câncer de ovário foi validada. Análises sistemáticas de dados recuperados confirmaram a importância da sinalização de Notch no câncer de ovário. Além disso, como a sinalização de Notch é bem conservada entre as espécies, confirmou-se que a superexpressão da Drosophila melanogaster NICD e Mastermind juntos pode induzir tumores nos ovários de Drosophila, apoiando os achados do banco de dados e o papel significativo e conservado da sinalização de Notch no câncer de ovário.
Protocol
Representative Results
Discussion
Como existem inúmeras abordagens e métodos para a utilização de bioinformática, existem inúmeros bancos de dados disponíveis on-line para o público em geral. Uma abundância de informações pode ser extraída de cada um desses bancos de dados, mas algumas são mais adequadas para fins específicos, como avaliar a sobrevida do paciente com base em certas entradas. Análises sistemáticas de dados recuperados de diferentes bancos de dados individuais podem produzir resultados científicos importantes de forma conv…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Este trabalho foi apoiado pelo Start-Up Funding, College of Science and Mathematics Research Grant, Summer Research Session Award e Research Seed Funding Award da Georgia Southern University.
Materials
| DAPI (4',6-Diamidino-2-Phenylindole, Dihydrochloride) | Invitrogen | D1306 | 1:1000 Dilution |
| PBS, Phosphate Buffered Saline, 10X Powder, pH 7.4 | ThermoFisher | FLBP6651 | Dissolved with ddH2O to make 1X PBS |
| Goat serum | Gibco | 16210064 | Serum |
| Embryo dish | Electron Microscopy Sciences | 70543-45 | Dissection Dish |
| Nutating mixers | Fisherbrand | 88861041 | Nutator |
| tj-Gal4, Gal80ts/ CyO; UAS-NICD-GFP/ TM6B | Dr. Wu-Min Deng at Florida State University | N/A | Fly stock |
| w*; UAS-mam.A | Bloomington Drosophila Stock Center | #27743 | Fly stock |
| w[1118] | Bloomington Drosophila Stock Center | #5905 | Fly stock |
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| CSIOVDB | Cancer Science Institute of Singapore | csibio.nus.edu.sg/CSIOVDB/CSIOVDB.html | Microarray database used to study ovarian cancer |
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| cBioPortal | Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) | cioportal.org | Portal that allows researchers to search for genetic alterations and signaling networks |
| Zeiss 710 Inverted confocal microscope | Carl Zeiss | ID #M 210491 | Examination and image collection of fluorescently labeled specimens |
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