Background:
Metastasis is the number one cause of cancer deaths. Expression microarrays have been widely used to study metastasis in various types of cancer. We hypothesize that a meta-analysis of publicly available gene expression datasets in various tumor types can identify a signature of metastasis that is common to multiple tumor types. This common signature of metastasis may help us to understand the shared steps in the metastatic process and identify useful biomarkers that could predict metastatic risk.
Methods:
We identified 18 publicly available gene expression datasets in the Oncomine database comparing distant metastases to primary tumors in various solid tumors which met our eligibility criteria. We performed a meta-analysis using a modified permutation counting method in order to obtain a common gene signature of metastasis. We then validated this signature in independent datasets using gene set expression comparison analysis with the LS-statistic.
Results:
A common metastatic signature of 79 genes was identified in the metastatic lesions compared with primaries with a False Discovery Proportion of less than 0.1. Interestingly, all the genes in the signature, except one, were significantly down-regulated, suggesting that overcoming metastatic suppression may be a key feature that is common to all metastatic tumors. Pathway analysis of the significant genes showed that the genes were involved in known metastasis-associated pathways, such as integrin signaling, calcium signaling, and VEGF signaling. To validate the signature, we used an additional six expression datasets that were not used in the discovery study. Our results showed that the signature was significantly enriched in four validation sets with p-values less than 0.05.
Conclusions:
We have modified a previously published meta-analysis method and identified a common metastatic signature by comparing primary tumors versus metastases in various tumor types. This approach, as well as the gene signature identified, provides important insights to the common metastatic process and a foundation for future discoveries that could have broad application, such as drug discovery, metastasis prediction, and mechanistic studies.
Source: Meta-analysis of multiple microarray datasets reveals a common gene signature of metastasis in solid tumors. Daves Marla H., Susan G. Hilsenbeck SG, Lau Ching C., Man Tsz-Kwong (ctman@txch.org). BMC Med Genomics. 2011 Jul 7;4(1):56.
Free article available at: http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1755-8794-4-56.pdf
Contexte:
Les métastases sont la cause numéro un de décès par cancer. Les biopuces d'expression ont été largement utilisées pour étudier la métastase de divers types de cancer. Nous émettons l'hypothèse que la méta-analyse des ensembles, disponibles publiquement, de données d’expression de gènes dans les divers types de tumeurs peut identifier une « signature de métastase » commune à plusieurs types de tumeurs. Cette signature commune des métastases peut nous aider à comprendre les étapes « générales » du processus métastatique et d'identifier des biomarqueurs utiles qui pourraient prédire le risque métastatique.
Méthodes et résultats :
Nous avons identifié, dans la base de données Oncomine, 18 ensembles de données d’expression génique disponibles publiquement et comparant des métastases aux tumeurs primaires, et ce pour diverses tumeurs solides.
Une signature commune métastatique de 79 gènes a été identifiée dans les lésions métastatiques par rapport aux tumeurs primaires. Fait intéressant, tous les gènes dans la signature, sauf un, étaient nettement sous-régulés, ce qui suggère que le fait de surmonter une « suppression métastatique » peut être un élément clé commun à toutes les tumeurs métastatiques. L'analyse a montré que les gènes de la signature étaient impliqués dans des « voies moléculaires de métastases » connues : signalisation des intégrines, signalisation calcique, et signalisation du VEGF.
Conclusions:
Nous avons modifié une méthode de méta-analyse publiées antérieurement et identifié une signature commune métastatique, en comparant les tumeurs primaires par rapport aux métastases dans divers types de tumeurs. Cette approche, ainsi que la signature génétique identifiée, fournit des renseignements importants sur le processus métastatique commun et représente une base pour des découvertes futures qui pourraient avoir une large application, tels que la découverte de médicaments, la prédiction des métastases, et les études mécanistiques.
Article (en anglais) librement accessible à l’adresse:
Aucun commentaire:
Enregistrer un commentaire