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# Scienze della salute # Ostetricia e ginecologia

DSN1: Un potenziale biomarcatore nel cancro endometriale

La ricerca mostra che DSN1 potrebbe migliorare la diagnosi e il trattamento precoce del cancro endometriale.

Jingying Pan, Shuhan Huang, Bidong Fu, Ruiyu Zhang, Minqin Zhou, Zichuan Yu, Hong Zeng, Xitong Geng, Yanting Zhu, Hao Zheng, Hao Wan, Xiaoyu Qu, Shengwei Tang, Yanying Zhong

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Il Cancro endometriale è un tipo di cancro che colpisce il rivestimento dell'utero. È abbastanza comune tra le donne, classificandosi come il quarto cancro più frequente che affrontano. Negli ultimi anni, il numero di casi è aumentato drasticamente e, purtroppo, anche il numero di decessi causati da questa malattia. La rilevazione precoce è fondamentale e, mentre alcuni casi in fase iniziale possono essere gestiti con chirurgia e radioterapia, i casi in fase avanzata lasciano molto a desiderare in termini di buoni risultati. Infatti, per chi ha un cancro endometriale di stadio IV, la possibilità di sopravvivere cinque anni è solo del 15%. Questa statistica scoraggiante mette in evidenza l'urgenza di trovare modi migliori per diagnosticare e trattare questo cancro prima, ed è qui che entrano in gioco i Biomarcatori.

Cosa Sono i Biomarcatori?

I biomarcatori sono fondamentalmente segnali nel corpo che possono aiutare i medici a identificare le malattie, monitorarne il progresso e anche controllare quanto bene funzionano i trattamenti. Trovare biomarcatori affidabili per il cancro endometriale potrebbe migliorare diagnosi e trattamenti, rendendo super importante studiarli.

Conosciamo DSN1

Una delle proteine che ha attirato l'attenzione in questo campo è chiamata DSN1. È una proteina che aiuta nella divisione cellulare ed è presente al centro dei cromosomi. Questa particolare proteina è codificata da un gene situato sul cromosoma 20, ed è stata associata all'instabilità dei cromosomi, caratteristica di molti tumori. Studi passati hanno dimostrato che DSN1 svolge ruoli significativi in vari tipi di tumori, ma la sua funzione nel cancro endometriale non è stata molto esplorata.

Indagando il Ruolo di DSN1 nel Cancro Endometriale

Nel nostro studio, abbiamo esaminato più da vicino DSN1 per vedere come potrebbe essere coinvolto nel cancro endometriale. Usando tecniche avanzate in bioinformatica e metodi di laboratorio, abbiamo cercato di scoprire come DSN1 influisce sulla malattia e se potrebbe essere un biomarcatore utile.

Raccolta dei Campioni

Abbiamo esaminato campioni da 50 pazienti diagnosticati con cancro endometriale in un ospedale. Ci siamo assicurati che tutto fosse fatto in modo etico, con le giuste approvazioni in atto. I dati raccolti mostrano un mix di tessuti normali e campioni tumorali, che ci hanno permesso di analizzare le differenze nell'Espressione genica.

Trovare Genomi Espressi in Modo Differente

Poi, abbiamo analizzato le espressioni geniche nei dati raccolti per trovare quali geni si comportavano in modo diverso nei tessuti tumorali rispetto a quelli normali. Questo ha comportato l'analisi di vari database e l'utilizzo di metodi statistici per aiutare a individuare questi cambiamenti.

Coltivazione delle Cellule

Abbiamo anche fatto crescere un tipo specifico di cellula tumorale endometriale in laboratorio per studiare ulteriormente il ruolo di DSN1. Con queste cellule, abbiamo potuto manipolare l'espressione di DSN1 per vedere cosa succedeva.

Analisi dell'Espressione di DSN1

Usando varie tecniche di laboratorio, abbiamo esaminato quanto fosse espressa DSN1 nei nostri campioni. Volevamo vedere come i suoi livelli potessero correlarsi con i tassi di sopravvivenza dei pazienti e altri dati clinici. E indovina un po'? Abbiamo scoperto che alti livelli di DSN1 erano spesso legati a risultati peggiori.

Esplorando Più a Fondo DSN1

Indagando i Processi Biologici

Abbiamo impiegato ulteriori analisi per esplorare i percorsi biologici che DSN1 potrebbe influenzare. È emerso che quando i livelli di DSN1 erano elevati, alcuni percorsi legati al ciclo cellulare e alla replicazione del DNA diventavano più attivi. Questo è cruciale perché questi percorsi spesso portano a una crescita più rapida delle cellule tumorali.

Interazioni Proteina-Proteina

Per capire come funziona DSN1, abbiamo esaminato altre proteine con cui interagisce. Un attore chiave qui è NDC80, una proteina coinvolta nella gestione di come i cromosomi vengono separati durante la divisione cellulare. La nostra analisi ha suggerito che DSN1 potrebbe funzionare attraverso NDC80 per promuovere la crescita delle cellule tumorali endometriali.

Il Sistema Immunitario e DSN1

Un altro aspetto interessante che abbiamo esplorato è come DSN1 influisce sulla risposta immunitaria all'interno dell'ambiente tumorale. Sembra che alti livelli di DSN1 corrispondano a una ridotta presenza di alcune cellule immunitarie che normalmente aiutano a combattere i tumori. Invece, c'è stata un'aumento delle cellule Th2, note per supportare la crescita tumorale e sopprimere le risposte immunitarie. Questo potrebbe suggerire che la presenza di DSN1 potrebbe proteggere il tumore dall'essere attaccato dalle difese dell'organismo.

Interazioni Farmacologiche e Sensibilità

Abbiamo anche indagato su come DSN1 interagisce con alcuni trattamenti oncologici. Sorprendentemente, abbiamo trovato che alcuni farmaci potevano sia aumentare che ridurre l'espressione di DSN1. Questo potrebbe avere implicazioni su quanto siano efficaci certi trattamenti in base ai livelli di DSN1 di un paziente. Ad esempio, i pazienti con alta espressione di DSN1 erano più sensibili a un farmaco chiamato cisplatino, ma meno a un altro chiamato sunitinib.

Conclusione

Nella nostra esplorazione del cancro endometriale e del ruolo di DSN1, abbiamo scoperto che DSN1 potrebbe essere un biomarcatore significativo che potrebbe aiutare nelle strategie di diagnosi e trattamento precoci. I pazienti con alti livelli di DSN1 affrontano spesso risultati peggiori, suggerendo che monitorare i suoi livelli potrebbe aiutare a personalizzare i trattamenti in modo più efficace.

In sintesi, mentre il viaggio per comprendere appieno il cancro endometriale e il ruolo di DSN1 è ancora in corso, è chiaro che le intuizioni provenienti da ricerche come questa possono aprire la strada a migliori cure per i pazienti. Continuando a studiare DSN1, speriamo di fornire alla comunità medica strumenti utili per affrontare questa malattia prevalente e difficile. Quindi, incrociamo le dita che DSN1 possa aiutarci a cambiare le sorti contro il cancro endometriale!

Fonte originale

Titolo: Bioinformatics and machine learning-based identification of cell cycle-related genes and molecular subtypes in endometrial cancer

Estratto: Endometrial cancer is a common malignant tumor in women, with rising incidence rates and an unoptimistic prognosis. DSN1 is a kinetochore protein-coding gene that affects centromere assembly and progression in cell cycles, which is associated with adverse predictions for many cancers. However, the role of DSN1 in UCEC has not yet been reported. We identified the UCEC-related gene module and obtained the differential genes. Then we constructed a diagnostic model and identified the subtype of the molecule and its association with predictions. Subsequently, we identified DSN1 as the core gene and predicted its predictive value. Furthermore, using bioinformatics methods, we found DSN1 was associated with certain clinical characteristics and experimentally validated the expression in cancer tissues of DSN1. Pathway enrichment analysis identified DSN1 as a cell cycle-associated protein, which was validated by WB. The protein interaction network also revealed DSN1 was significantly associated with NDC80. Then we explored the correlation of DSN1 and immune cells and immune cell infiltration and found that DSN1 may affect Th2 enrichment by affecting CCL7 and CCL8. Drug susceptibility analysis showed DSN1 was sensitive to cisplatin and resistant to sunitinib. In conclusion, DSN1 was a novel biomarker that contributes to prognosis and treatment.

Autori: Jingying Pan, Shuhan Huang, Bidong Fu, Ruiyu Zhang, Minqin Zhou, Zichuan Yu, Hong Zeng, Xitong Geng, Yanting Zhu, Hao Zheng, Hao Wan, Xiaoyu Qu, Shengwei Tang, Yanying Zhong

Ultimo aggiornamento: 2024-11-28 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.11.27.24318050

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.11.27.24318050.full.pdf

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia medrxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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