Science and Technology Development Journal: Health Sciences

An official journal of School of Medicine, Viet Nam National University Ho Chi Minh City, Viet Nam

Skip to main content Skip to main navigation menu Skip to site footer

 Original research

HTML

1760

Total

580

Share

Up-regulation of SET nuclear proto-oncogene is associated with early recurrence and poorer prognosis of hepatocellular carcinoma






 Open Access

Downloads

Download data is not yet available.

Abstract

Overview: Hepatocellular carcinoma is a complex disease and has a high mortality rate. Identifying biomarkers that can use to diagnose early and prognosis of HCC is essential to reduce the burden of HCC on patients, families, and society.


Methods: The bioinformatics methods were used to study the expression of the SET nuclear proto-oncogene gene in cells, tissues, and the correlation of SET with hepatocellular carcinoma. The data from the open databases were used in this study include COMPARTMENTS, Kaplan-Meier Plotter, STRING, TIMER, UALCAN, The Cancer Genome Atlas database, and Gene Expression Omnibus.


Results: At the cellular level, the expression level of the SET gene was highest in the nucleus, endoplasmic reticulum, cytosol. The SET gene's mRNA expression appeared in all body tissues.  The TPM median of the SET gene in liver tissue was 33.42. The expression level of SET in hepatocellular carcinoma tissue was higher than that in non-cancer tissue for both males and females. The SET gene is an independent factor for the diagnosis and prognosis of HCC. Patients with high SET expression have a short survival time and a higher rate of recurrence than patients with low SET expression. The SET expression has a significant correlation with B cells, CD8+ T cells, CD4+ T cells, macrophages, neutrophils, and especially dendritic cells in hepatocellular carcinoma.


Conclusion: High expression level of SET related to a poor prognosis in patients with hepatocellular carcinoma. This study demonstrates that the SET is a potential biomarker for early diagnosis and prognosis of hepatocellular carcinoma.

MỞ ÄẦU

Theo thống kê của tổ chức y tế thế giá»›i trong năm 2018, bệnh ung thÆ° gan đứng vị trí thứ sáu vá» số ca mắc má»›i và đứng thứ tÆ° vá» số ca tá»­ vong trong số 36 loại ung thÆ° trên thế giá»›i 1 . Cụ thể hÆ¡n, ung thÆ° gan có hÆ¡n 841.000 trÆ°á»ng hợp mắc má»›i và 782.000 trÆ°á»ng hợp tá»­ vong trong năm 2018 và được dá»± Ä‘oán sẽ có hÆ¡n má»™t triệu ca tá»­ vong do ung thÆ° gan gây ra trong năm 2030 1 , 2 . Ung thÆ° biểu mô tế bào gan (UTBMTBG) là ung thÆ° gan nguyên phát phổ biến nhất, chiếm hÆ¡n 75% tổng số các trÆ°á»ng hợp mắc ung thÆ° gan 1 . Nhiá»u yếu tố nguy cÆ¡ gây UTBMTBG đã được xác định, trong đó xÆ¡ gan do lạm dụng thức uống có cồn, bệnh gan nhiá»…m mỡ, nhiá»…m vi rút viêm gan C và D là các yếu tố nguy cÆ¡ phổ biến nhất 3 , 4 . Hiện nay việc chuẩn Ä‘oán và phát hiện sá»›m UTBMTBG còn nhiá»u hạn chế bởi căn nguyên phức tạp của bệnh này 5 . Phần lá»›n các bệnh nhân được chẩn Ä‘oán mắc UTBMTBG ở giai Ä‘oạn muá»™n dẫn đến tá»· lệ sống sót sau 5 năm chỉ 10,1% 6 , nếu các bệnh nhân được chẩn Ä‘oán ở giai Ä‘oạn sá»›m thì tá»· lệ sống sót sau 5 năm vá»›i sá»± can thiệp của phẫu thuật là >93% 7 . NhÆ° vậy, việc phát hiện sá»›m UTBMTBG là má»™t yếu tố rất là quan trá»ng trong việc tăng hiệu quả Ä‘iá»u trị và tăng tá»· lệ sống cho bệnh nhân.

Hiện nay, các phÆ°Æ¡ng pháp chính trong việc sàng lá»c và chẩn Ä‘oán UTBMTBG là chẩn Ä‘oán hình ảnh (ví dụ: chụp CT hoặc RMI) và xét nghiệm hàm lượng α-fetoprotein (AFP) 8 . Tuy nhiên, vẫn còn nhiá»u thách thức để phân biệt các UTBMTBG ở giai Ä‘oạn sá»›m vá»›i các nốt xÆ¡ gan bằng chẩn Ä‘oán hình ảnh khi kích thÆ°á»›c khối u rất nhá» (<2cm) 9 . Mặc dù hàm lượng AFP trong huyết thanh từ lâu đã được sá»­ dụng làm chỉ thị sinh há»c để sàng lá»c và chẩn Ä‘oán UTBMTBG, nhÆ°ng AFP không phải là dấu ấn sinh há»c đặc hiệu cho UTBMTBG 10 . Gần đây, AFP đã bị loại khá»i các hÆ°á»›ng dẫn giám sát UTBMTBG của Hiệp há»™i Nghiên cứu Bệnh gan Hoa Kỳ do có Ä‘á»™ nhạy thấp (Ä‘á»™ nhạy chỉ đạt từ 18–60%) 11 , 12 . Bên cạnh đó, nhiá»u chỉ thị sinh há»c khác cÅ©ng đã được xác định nhÆ°: glypican 3 (GPC3), Golgi protein-73 (GP73), descarboxyprothrombin (DCP), glutamic pyruvic transaminase-(GPT) và gamma-glutamyl carboxylase (GGCX) nhÆ°ng Ä‘á»™ nhạy và Ä‘á»™ đặc hiệu ở UTBMTBG vẫn còn nhiá»u hạn chế, đặc biệt là Ä‘á»™ nhạy rất kém ở giai Ä‘oạn sá»›m (khi khối u <2 cm) 13 , 14 , 15 . Do đó, việc tìm kiếm các dấu ấn sinh há»c má»›i trong chẩn Ä‘oán sá»›m và tiên lượng chính xác UTBMTBG là rất cần thiết.

Gen SET nuclear proto-oncogene ( SET ), còn được gá»i vá»›i các tên khác nhÆ° I2PP2A, PHAP-II hay TAF- Iβ 16 . SET nằm ở nhiá»…m sắc thể số 9 vá»›i kích thÆ°á»›c 12.977 bp và sản phẩm protein của SET có kích thÆ°á»›c khoảng 39 kDa 17 , 18 , 19 . SET mã hóa cho má»™t protein Ä‘a chức năng tham gia vào nhiá»u quá trình sinh há»c nhÆ°: lắp ráp nucleosome, liên kết histone, kiểm soát chu kỳ tế bào, cell migration, phiên mã gen, apoptosis và đặc biệt là tác nhân gây ra các khối u 18 , 19 , 20 . SET là chất ức chế ná»™i sinh mạnh của protein phosphatase 2A (PP2A) 21 . Trong khi đó, PP2A là má»™t chất ức chế khối u quan trá»ng và Ä‘iá»u chỉnh nhiá»u con Ä‘Æ°á»ng dẫn truyá»n tín hiệu gây ung thÆ° 22 . Äiá»u này chỉ ra rằng, hoạt Ä‘á»™ng gây ung thÆ° của SET có thể được thá»±c hiện bởi việc ức chế PP2A 23 . Do đó, SET có thể đóng má»™t vai trò quan trá»ng trong việc thúc đẩy hoặc ngăn chặn sá»± phát triển của ung thÆ° 20 . Äể hiểu thêm vá» các chức năng, cÆ¡ chế và sá»± liên quan của SET vá»›i UTBMTBG. Chúng tôi đã tiến hành phân tích mức Ä‘á»™ biểu hiện, vai trò và phân bố của gen này trong các mô, cÆ¡ quan và tiên lượng trong bệnh nhân UTBMTBG.

PHƯƠNG PHÃP NGHIÊN CỨU

Biểu hiện protein của gen SET thông qua hóa mô miễn dịch

Cơ sở dữ liệu Human Protein Atlas 24 (https://www.proteinatlas.org/) được sử dụng để khảo sát mức độ biểu hiện protein của SET trên mẫu mô tế bào gan không ung thư và mô ung thư gan. Sự biểu hiện được đánh giá thông qua việc so sánh kết quả hóa mô miễn dịch của mẫu mô không ung thư và ung thư biểu mô tế bào gan từ The Tissue Atlas và The Pathology Atlas.

Äánh giá biểu hiện của gen SET và khả năng tiên lượng bệnh ung thÆ° biểu mô tế bào gan

Cơ sở dữ liệu Kaplan-Meier Plotter 25 (http://kmplot.com/analysis) có thể phân tích và đánh giá sự ảnh hưởng của 54.675 gen đối với sự sống còn và sống còn không tái phát thông qua 10.461 mẫu ung thư trên cơ sở dữ liệu TCGA. Mối liên quan giữa biểu hiện SET với sự sống còn và sống còn không tái phát của bệnh nhân ung thư gan đã được phân tích bằng Kaplan-Meier Plotter.

Cơ sở dữ liệu UALCAN 26 (http://ualcan.path.uab.edu/index.html) được sử dụng để phân tích các mối liên quan giữa mức độ biểu hiện của SET với khả năng sống còn của các bệnh nhân ung thư biểu mô tế bào gan và không ung thư thông qua các biến như: ung thư và không ung thư, chủng tộc, giới tính, độ tuổi, giai đoạn ung thư và mức độ biệt hóa khối u.

Hồ sÆ¡ GSE14520 27 từ cÆ¡ sở dữ liệu Gene Expression Omnibus (https://www.ncbi.nlm.nih.-gov/geo/) đã được phân tích để kiểm định lại mối liên quan giữa biểu hiện SET vá»›i sá»± sống còn của bệnh nhân ung thÆ° biểu mô tế bào gan. PhÆ°Æ¡ng pháp robust multi-array được thá»±c hiện để chuyển dữ liệu biểu hiện gen vá» dạng đã được tính trung vị. Mặc dù hồ sÆ¡ có 488 bệnh nhân nhÆ°ng chỉ có 242 bệnh nhân được sá»­ dụng cho thí nghiệm, còn 246 bệnh nhân đã được loại bá» do thiếu thông tin lâm sàng. ÄÆ°á»ng cong Kaplan-Meier được sá»­ dụng để phân tích tá»· lệ sống của bệnh nhân ung thÆ° biểu mô tế bào gan. Các phÆ°Æ¡ng pháp Chi bình phÆ°Æ¡ng và log-rank test đã được sá»­ dụng để đánh giá nguy cÆ¡ sống còn và sống còn không tái phát. Các phân tích hồi quy tá»· lệ Ä‘Æ¡n biến và Ä‘a biến Cox đã được thá»±c hiện để đánh giá các yếu tố tiên lượng Ä‘á»™c lập liên quan đến sá»± sống của bệnh nhân và thá»i gian tái phát. Các đồng biến liên quan đến biểu hiện SET được phân tích bao gồm: tuổi, giá»›i tính và giai Ä‘oạn ung thÆ° gan theo phân loại Barcelona (BCLC). Ngoài ra, sá»± sống còn không tái phát của UTBMTBG cÅ©ng được phân tích vá»›i các bÆ°á»›c làm tÆ°Æ¡ng tá»± nhÆ° phân tích sá»± sống còn để đánh giá thêm mối liên hệ của SET vá»›i sá»± sống còn không tái phát.

Phân tích mối tương tác protein – protein của SET

Mối tương tác protein-protein của SET sẽ được khảo sát thông qua cơ sở dữ liệu STRING 28 (http://www.stringdb.org/). Mạng lưới liên kết protein được xây dựng dựa trên các liên kết của các phương diện sau: thực nghiệm, cơ sở dữ liệu hiện hành, mối liên hệ gần nhau, cách tổng hợp, sự xuất hiện và đồng biểu hiện.

Phân tích sự biểu hiện của SET trong mô ung thư, không ung thư và tế bào miễn dịch

Cơ sở dữ liệu TIMER 29 (https://cistrome.shinyapps.io/timer) được sử dụng để phân tích mối liên hệ của SET với sự đồng nhất (là tỷ lệ phần trăm của tế bào ác tính trong khối u) của khối u và các tế bào miễn dịch như: tế bào B, tế bào T CD4 + , tế bào T CD8 + , đại thực bào, bạch cầu trung tính và tế bào đuôi gai trong UTBMTBG thông qua mối liên kết với cơ sở dữ liệu TCGA.

Phương pháp thống kê

Phương pháp Kaplan-Meier, t-test, Chi bình phương và log-rank test đã được thực hiện để kiểm ra ý nghĩa thống kê và đánh giá giá trị tiên lượng của SET trong các phân tích bằng ngôn ngữ lập trình R (www.r-project.org). Phương pháp Wilcoxcon được sử dụng để kiểm tra thứ hạng của hai nhóm dữ liệu.

Các mối tương quan trong biểu hiện gen được đánh giá bằng cách sử dụng các phép thử tương quan của Spearman để xác định ý nghĩa thống kê và độ mạnh của mối tương quan được xác định bằng cách làm theo hướng dẫn cho giá trị tuyệt đối: 0,00 - 0,19, rất yếu; 0,20 - 0,39, yếu; 0,40 - 0,59, trung bình; 0,60 - 0,79, mạnh và 0,80 - 1,00, rất mạnh. Giá trị p nhỠhơn 0,05 được coi là khác biệt có ý nghĩa thống kê.

KẾT QUẢ

Sự khác biệt vỠbiểu hiện mRNA và protein SET giữa tế bào ung thư biểu mô gan và mô không ung thư

Cơ sở dữ liệu UALCAN đã được sử dụng để phân tích mức độ biểu hiện mRNA của SET trên các các mẫu mô từ bệnh nhân UTBMTBG và không ung thư thông. Kết quả trong Figure 1 cho thấy, biểu hiện mRNA của SET có sự khác biệt có ý nghĩa (p<0,0001) giữa nhóm bệnh nhận UTBMTBG (TPM trung vị là 62,45) và nhóm không ung thư (TPM trung vị là 40,78).

Figure 1 . Biểu hiện mRNA của SET trên mẫu mô UTBMTBG và không ung thư. *, p<0,05; **, p<0,01; ***, p<0,001, ****, p<0,0001; ns, khác biệt không có ý nghĩa. P<0,05 sự khác biệt có ý nghĩa.

Vá» mặt biểu hiện protein, biểu hiện của protein SET trên mẫu mô không ung thÆ° và UTBMTBG có sá»± khác biệt rõ rệt ( Figure 2 ). Ở mẫu mô không ung thÆ°, hình thái tế bào có sá»± đồng nhất và có màu nâu nhạt (do mẫu mô có biểu hiện SET thấp, dẫn đến số lượng liên kết giữa SET - kháng thể HPA063683 được hình thành rất ít nên sau khi nhuá»™m cho kết quả màu nâu nhạt) trên cả nam giá»›i và nữ giá»›i. Ở mẫu mô UTBMTBG, hình thái tế bào không đồng nhất và có màu nâu đậm (do mẫu mô có biểu hiện SET cao dẫn đến số lượng liên kết giữa SET - kháng thể HPA063683 được hình thành rất nhiá»u nên sau khi nhuá»™m cho kết quả màu nâu đậm).

Figure 2 . Biểu hiện của protein SET trên mẫu mô UTBMTBG và không ung thư được phân tích bằng phương pháp hóa mô miễn dịch. (A - Bệnh nhân nữ (54 tuổi) không bị ung thư, ID 3402. B – Bệnh nhân nữ (77 tuổi) bị UTBMTBG, ID 517. C – Bệnh nhân nam (67 tuổi) không bị ung thư, ID 1720. D – Bệnh nhân nam (73 tuổi) bị UTBMTBG, ID 878). Kháng thể: HPA063683.

Biểu hiện của SET có liên quan đến thá»i gian sống còn toàn bá»™ (OS) và sống còn không tái phát (RFS) của bệnh nhân ung thÆ° biểu mô tế bào gan

CÆ¡ sở dữ liệu Kaplan-Meier Plotter được dùng để phân tích mối tÆ°Æ¡ng quan giữa biểu hiện của SET vá»›i sá»± sống còn và sống còn không tái phát thông qua cÆ¡ sở dữ liệu TCGA. Kết quả cho thấy biểu hiện của SET có liên quan có ý nghÄ©a vá»›i sá»± sống còn (p=3,90e-04; Figure 3 A) và sống còn không tái phát (p=4,80e-03; Figure 3 B). Nhóm bệnh nhân có biểu hiện gen SET cao có thá»i gian sống còn và sống còn không tái phát ngắn hÆ¡n nhóm biểu hiện thấp.

Tập dữ liệu GSE14520 (n=242) đã được sá»­ dụng để tiến hành phân tích mối tÆ°Æ¡ng quan giữa biểu hiện của SET vá»›i sá»± sống còn và sống còn không tái phát của bệnh nhân UTBMTBG. Bệnh nhân được chia thành hai nhóm: nhóm biểu hiện cao (n=121) và nhóm biểu hiện thấp (n=121) dá»±a vào trung vị mức Ä‘á»™ biểu hiện của SET . Dá»±a vào phân tích Kaplan-Meier cho thấy, biểu hiện SET có liên quan đến sá»± sống còn của bệnh nhân UTBMTBG ( p =6,36e-04; Figure 3 C). Bệnh nhân có biểu hiện SET cao có thá»i gian sống ngắn hÆ¡n bệnh nhân có biểu hiện SET thấp. Chúng tôi đã phân tích thêm khía cạnh liên quan của SET vá»›i sá»± sống còn không tái phát và các bÆ°á»›c làm được thá»±c hiện tÆ°Æ¡ng tá»± phân tích sá»± sống còn. Kết quả cho thấy SET cÅ©ng liên quan đến sá»± sống còn không tái phát của bệnh nhân UTBMTBG (p =1,33e-02, Figure 3 D) và những bệnh nhân biểu hiện SET cao có thá»i gian sống còn không tái phát ngắn hÆ¡n những bệnh nhân có SET biểu hiện thấp. Nhìn chung, biểu hiện cao của SET liên quan mật thiết đến sá»± tiên lượng xấu của bệnh UTBMTBG cho cả sá»± sống còn và sống còn không tái phát.

Figure 3 . Phân tích biểu hiện của gen SET liên quan đến sự sống còn và sống còn không tái phát. A - Liên quan đến sự sống còn thông qua cơ sở dữ liệu TCGA. B - Liên quan đến sự sống còn không tái phát thông qua cơ sở dữ liệu TCGA. C - Liên quan sự sống còn thông qua cơ sở dữ liệu GSE14520. D - Liên quan đến sự sống còn không tái phát thông qua cơ sở dữ liệu GSE14520

Biểu hiện của mRNA và protein SET là yếu tố tiên lượng độc lập của ung thư biểu mô tế bào gan

CÆ¡ sở dữ liệu UALCAN đã được dùng để phân tích xác định mối liên hệ giữa mức Ä‘á»™ biểu hiện của SET vá»›i khả năng sống sót của các bệnh nhân UTBMTBG và không ung thÆ° thông qua các biến nhÆ°: ung thÆ° và không ung thÆ°, chủng tá»™c, giá»›i tính, Ä‘á»™ tuổi, giai Ä‘oạn ung thÆ° và mức Ä‘á»™ khối u. Kết quả được trình bày ở Figure 4 . Biểu hiện cao của SET không có sá»± khác biệt giữa giá»›i tính nam và giá»›i tính nữ ( Figure 4 A). Biểu hiện của SET không có sá»± khác biệt giữa Ä‘á»™ tuổi từ 21 - 40 tuổi so vá»›i 41 - 60 tuổi, 61 - 80 tuổi so vá»›i 80 - 100 tuổi, 21 - 40 tuổi so vá»›i 80 - 100 tuổi, chỉ có sá»± khác biệt có ý nghÄ©a giữa 41 - 60 tuổi so vá»›i 61 - 80 tuổi (p<0.05) và tất cả các Ä‘á»™ tuổi Ä‘á»u có sá»± khác biệt rất có ý nghÄ©a so vá»›i nhóm không ung thÆ° (p<0,001) ( Figure 4 B). Biểu hiện của SET không có sá»± khác biệt có ý nghÄ©a giữa ngÆ°á»i da trắng vá»›i ngÆ°á»i Mỹ gốc phi, ngÆ°á»i Mỹ gốc phi vá»›i ngÆ°á»i châu Ã, chỉ có sá»± khác biệt có ý nghÄ©a giữa ngÆ°á»i da trắng vá»›i ngÆ°á»i châu à (p<0,02) và tất cả các chủng tá»™c Ä‘á»u có sá»± khác biệt rất có ý nghÄ©a so vá»›i nhóm không ung thÆ° (p<0,001) ( Figure 4 C).

Biểu hiện của SET không có sá»± khác biệt giữa giai Ä‘oạn ung thÆ° 1 vá»›i giai Ä‘oạn ung thÆ° 2, giai Ä‘oạn ung thÆ° 3 vá»›i giai Ä‘oạn ung thÆ° 4, giai Ä‘oạn ung thÆ° 1 vá»›i 4, mà chỉ có sá»± khác biệt giữa giai Ä‘oạn ung thÆ° 2 vá»›i giai Ä‘oạn ung thÆ° 3 (p<0,01). Tất cả các giai Ä‘oạn ung thÆ° Ä‘á»u có sá»± khác biệt có ý nghÄ©a vá»›i nhóm không ung thÆ° (p<0,001), ngoại trừ giai Ä‘oạn 4 ( Figure 4 D) có thể là do số bệnh nhân ở giai Ä‘oạn này nhá» nên không tạo ra sá»± khác biệt thống kê. Biểu hiện của SET không có sá»± khác biệt có ý nghÄ©a giữa mức Ä‘á»™ biệt hóa khối u ở Ä‘á»™ 1 vá»›i Ä‘á»™ 2, Ä‘á»™ 3 vá»›i Ä‘á»™ 4, Ä‘á»™ 1 vá»›i Ä‘á»™ 4 và chỉ có sá»± khác biệt giữa mức Ä‘á»™ biệt hóa khối u ở Ä‘á»™ 2 vá»›i Ä‘á»™ 3 (p<0,001). Tất cả các mức Ä‘á»™ biệt hóa khối u Ä‘á»u có sá»± khác biệt có ý nghÄ©a vá»›i nhóm không ung thÆ° (p<0,001) ( Figure 4 E).

Figure 4 . Mối tÆ°Æ¡ng quan của biểu hiện SET vá»›i các biến được phân tích dá»±a trên cÆ¡ sở dữ liệu TCGA. A - Giá»›i tính. B - Äá»™ tuổi. C - Chủng tá»™c. D - Giai Ä‘oạn ung thÆ°. E - Mức Ä‘á»™ biệt hóa khối u. *, p<0,05; **, p<0,01; ***, p<0,001, ****, p<0,0001; ns, khác biệt không có ý nghÄ©a. P<0,05 sá»± khác biệt có ý nghÄ©a.

Ngoài ra, phương pháp kiểm định Chi bình phương đã được thực hiện để nghiên cứu mối quan hệ giữa SET và các thông tin lâm sàng trên hồ sơ dữ liệu GSE14520 ( Table 1 ). Biểu hiện của SET không có mối liên hệ với độ tuổi và giới tính. Sự sống còn và sống còn không tái phát có mối liên quan chặt với biểu hiện SET với mức độ tương ứng là p =2,00e-03, p =4,99e-02.

Table 1 Äặc Ä‘iểm lâm sàng của bệnh nhân trong hồ sÆ¡ GSE14520.

PhÆ°Æ¡ng pháp phân tích hồi quy tá»· lệ Ä‘Æ¡n biến và Ä‘a biến Cox đã được thá»±c hiện để tìm các mối tÆ°Æ¡ng quan của SET trên hồ sÆ¡ GSE14520 ( Table 2 ). Trong phân tích Ä‘Æ¡n biến thì Ä‘á»™ tuổi và giá»›i tính không có mối liên hệ vá»›i sá»± sống còn và sống còn không tái phát. NhÆ°ng sá»± biểu hiện của SET lại có mối liên hệ chặt vá»›i sá»± sống còn (HR: 0,49; 95% CI: 0,33-0,75; p=8,50e-04) và sống còn không tái phát (HR: 0,65; 95% CI: 0,47 - 0,92; p=0,01). Trong phân tích Ä‘a biến thì Ä‘á»™ tuổi và giá»›i tính không có mối liên hệ vá»›i sá»± sống còn và sống còn không tái phát. NhÆ°ng sá»± biểu hiện của SET có mối liên hệ chặt vá»›i sá»± sống còn (HR: 2,49; 95% CI: 0,31 - 0,72; p=4,63e-04) và sống còn không tái phát (HR: 0,62; 95% CI: 0,44-0,88; p=6,65e-03). Từ những kết quả trên cho thấy, SET là má»™t chỉ thị sinh há»c Ä‘á»™c lập và tiá»m năng cho việc chẩn Ä‘oán sá»›m và tiên lượng bệnh UTBMTBG.

Table 2 Phân tích dữ liệu lâm sàng của hồ sơ GSE14520 thông qua phương pháp hồi quy đơn biến với mô hình nguy cơ tỷ lệ Cox đơn biến và đa biến.

Phân tích mối tương tác protein – protein của SET

Protein của SET có mối liên hệ gần với protein được mã hóa bởi các gen như: SMC2, NME1, APEX1, GZMA, HMGB2, ANP32A, NUP214, ELAVL1, XPO1 và ESR1 ( Figure 5 ).

Figure 5 . Sự tương tác của SET với các protein khác.

Phân tích mối liên hệ của SET với các loại tế bào miễn dịch trong UTBMTBG

Sự biểu hiện của SET có sự tương quan có ý nghĩa với tế bào B (p=9,05e-16), tế bào T CD8+ (p=6,10e-18), tế bào T CD4+ (p=1,58e-11), đại thực bào (p= 3,24e-20), bạch cầu trung tính (p=1,13e-18) và tế bào đuôi gai (p=4,19e-25) ( Figure 6 ).

Figure 6 . Mối liên quan giữa biểu hiện SET và sự thâm nhập miễn dịch trong UTBMTBG. A - Mối quan hệ giữa sự biểu hiện SET với độ đồng nhất của ung biểu mô tế bào gan và sự xâm nhập của tế bào B, tế bào CD8+ và tế bào CD4+. B - Mối quan hệ giữa sự biểu hiện SET và sự xâm nhập của các đại thực bào, bạch cầu trung tính và tế bào đuôi gai. p<0,05, sự khác biệt có ý nghĩa thống kê. Mối tương quan cor: 0,00 - 0,19, rất yếu; 0,20 - 0,39, yếu; 0,40 - 0,59, trung bình; 0,60 - 0,79, mạnh và 0,80 - 1,00, rất mạnh.

THẢO LUẬN

Ung thÆ° biểu mô tế bào gan là má»™t trong mÆ°á»i loại ung thÆ° phổ biến nhất thế giá»›i, vá»›i tá»· lệ mắc má»›i Ä‘ang tăng lên từng năm và có tá»· lệ tá»­ vong rất cao 1 , 30 . Nguyên nhân gây ra UTBMTBG rất Ä‘a dạng, bị tác Ä‘á»™ng bởi nhiá»u gen Ä‘iá»u khiển khác nhau 31 và việc hình thành khối u UTBMTBG có liên quan đến tăng hoặc giảm hàm lượng các protein khác nhau khiến cho UTBMTBG rất phù hợp vá»›i nghiên cứu liên quan đến chỉ thị sinh há»c 32 . Hai phần ba bệnh nhân UTBMTBG được chẩn Ä‘oán ở giai Ä‘oạn muá»™n sau khi đã di căn dẫn đến tá»· lệ sống sau 5 năm <10,7% 6 . Chẩn Ä‘oán sá»›m và tiên lượng UTBMTBG đã góp phần làm tăng thá»i gian sống sót của bệnh nhân bằng cách cung cấp các phÆ°Æ¡ng pháp Ä‘iá»u trị hiệu quả 33 , 34 . Chỉ thị sinh há»c UTBMTBG lý tưởng là má»™t chỉ thị cho phép bác sÄ© chẩn Ä‘oán cho những bệnh nhân không có triệu chứng và có thể được sá»­ dụng rá»™ng rãi trong quá trình sàng lá»c 35 . Mục tiêu của nghiên cứu này là chứng minh SET là má»™t chỉ thị sinh há»c tiá»m năng cho việc chẩn Ä‘oán sá»›m và tiên lượng UTBMTBG.

SET là má»™t oncoprotein Ä‘a chức năng có liên quan đến nhiá»u quá trình trong tế bào 17 , 20 . Năm 1992, lần đầu tiên SET được xác định vá»›i tên là set-can, má»™t gen sinh ung thÆ° giả định liên quan đến sá»± hình thành bệnh bạch cầu dòng tủy 36 . Ở ngÆ°á»i, SET có 8 exon, nằm ở vị trí q34.11 trên nhiá»…m sắc thể số 9 và có 2 đồng dạng là SET - α và SET - β 37 . Biểu hiện cao của gen SET được chứng minh có liên quan đến sá»± tiên lượng xấu cho nhiá»u loại ung thÆ° vá» cả sá»± sống còn, sá»± sống còn khi khối u chÆ°a di căn, sá»± sống còn không tái phát và sá»± sống còn không bệnh. Thông qua cÆ¡ sở dữ liệu Human Protein Atlas, chúng tôi xác định được sá»± biểu hiện của SET trong mẫu mô UTBMTBG cao hÆ¡n rất nhiá»u so vá»›i mẫu mô không ung thÆ° và sá»± phát hiện của SET trên mẫu UTBMTBG là 100% (phát hiện 6/6 mẫu mô UTBMTBG được thá»±c hiện hóa mô miá»…n dịch). Sá»± biểu hiện của gen SET ở bệnh nhân UTBMTBG cao hÆ¡n bệnh nhân không ung thÆ° (1,5-2 lần). Trong phân tích Ä‘Æ¡n biến, Ä‘a biến thông tin lâm sàng của hồ sÆ¡ GSE14520 và mối tÆ°Æ¡ng quan của SET vá»›i thông tin lâm sàng từ cÆ¡ sở dữ liệu TCGA, cho thấy SET là má»™t chỉ thị sinh há»c Ä‘á»™c lập cho bệnh UTBMTBG vá»›i các biến nhÆ° tuổi, giá»›i tính và chủng tá»™c. Äặc biệt, biểu hiện của SET ở nhóm bệnh nhân UTBMTBG giai Ä‘oạn 1 (khối u <2 cm, theo hệ thống phân loại ung thÆ° Hoa Kỳ) và mức Ä‘á»™ biệt hóa khối u ở Ä‘á»™ 1 có sá»± khác biệt rất có ý nghÄ©a vá»›i nhóm bệnh nhân không ung thÆ°. Sá»± khác biệt này rất quan trá»ng trong việc chẩn Ä‘oán sá»›m bệnh UTBMTBG. Mức Ä‘á»™ biểu hiện SET không chỉ tÆ°Æ¡ng quan vá»›i khả năng sống còn mà còn cả sống còn không tái phát. Bệnh nhân UTBMTBG có biểu hiện SET cao có tá»· lệ sống còn và sống còn không tái phát thấp hÆ¡n có ý nghÄ©a so vá»›i bệnh nhân UTBMTBG có biểu hiện SET thấp. Sá»± biểu hiện cao của SET dẫn đến sá»± tiên lượng xấu cho bệnh nhân UTBMTBG. Những phát hiện này gợi ý rằng sá»± biểu hiện của SET có thể đóng vai trò nhÆ° má»™t yếu tố tiên lượng thuận lợi và là má»™t dấu ấn sinh há»c đầy hứa hẹn để dá»± Ä‘oán sá»± tái phát trong ung thÆ° biểu mô tế bào gan ở giai Ä‘oạn sá»›m.

Trong phân tích mối quan hệ protein-protein chúng tôi thấy rằng protein của gen SET có mối liên hệ vá»›i protein của các gen nhÆ° XPO1, APEX1, ANP32A, HMGB2 và NME1. SET tÆ°Æ¡ng tác trá»±c tiếp vá»›i miá»n aa 25-119 của PP2Ac, từ đó SET đã loại bá» các chức năng ức chế khối u của PP2A và kích hoạt các tín hiệu ung thÆ° nhÆ° Akt, Erk, c-Jun, c-Myc, và β-catenine làm thúc đẩy sá»± tiến triển của các tế bào ung thÆ° 38 , 39 , 40 , 41 . Protein XPO1 (exportin 1, còn được gá»i là CRM1) là má»™t trong bảy loại exportins và là exportin duy nhất làm trung gian vận chuyển cho nhiá»u protein ức chế khối u từ nhân ra tế bào chất, trong đó có PP2A 42 . Biểu hiện quá mức XPO1 dẫn đến việc nhầm vị trí (miss-localization) của các chất ức chế khối u và các chất Ä‘iá»u hòa chu kỳ tế bào, từ đó dẫn đến sá»± bất hoạt hoặc kích hoạt sai lệch của chúng 43 . Sá»± biểu hiện quá mức của XPO1 có liên quan đến tiên lượng xấu trong ung thÆ° và Ä‘á» kháng vá»›i hóa trị liệu 44 . Các protein APEX1, ANP32A, HMGB2 và NME1 trong phức hợp SET được ghi nhận là có sá»± Ä‘iá»u chỉnh tăng trong các mô UTBMTBG, chúng là những nhân tố chính trong con Ä‘Æ°á»ng GzmA (granzyme A-mediated apoptosis). Äặc biệt, sá»± tăng Ä‘iá»u hòa và tích lÅ©y trong nhân tế bào của APEX1 không chỉ liên quan đến bệnh lý ác tính UTBMTBG mà còn vá»›i sá»± biệt hóa của UTBMTBG 45 . Từ đó cho thấy, các mối liên hệ protein – protein của SET Ä‘á»u liên quan đến sá»± hình thành các khối u dẫn đến thúc đẩy sá»± hình thành ung thÆ°. Bên cạnh đó chúng tôi muốn cung cấp thêm má»™t mối tÆ°Æ¡ng quan của SET vá»›i các tế bào miá»…n dịch trong UTBMTBG. Äá»™ đồng nhất của má»—i khối u không liên quan đến mức Ä‘á»™ biểu hiện SET , cho thấy rằng SET không được biểu hiện cao bởi các tế bào miá»…n dịch trong vi môi trÆ°á»ng khối u, nhÆ°ng có nhiá»u khả năng sẽ biểu hiện quá mức ở các tế bào ung thÆ°. Nghiên cứu đã chứng minh rằng, biểu hiện của của SET tá»· lệ thuận vá»›i sá»± biểu hiện của tế bào B, tế bào T CD8+, T CD4+, đại thá»±c bào, bạch cầu trung tính và đặc biệt là tế bào Ä‘uôi gai có sá»± tÆ°Æ¡ng quan mạnh nhất trong tất cả các tế bào miá»…n dịch được phân tích.

KẾT LUẬN

Nghiên cứu này đã cung cấp má»™t cái nhìn tổng quát hÆ¡n vá» mối tÆ°Æ¡ng quan giữa biểu hiện của SET và bệnh ung thÆ° biểu mô tế bào gan. Biểu hiện mRNA của SET trên mẫu mô ung thÆ° biểu mô tế bào gan cao hÆ¡n so vá»›i trên mẫu mô không ung thÆ°. SET là má»™t chỉ thị sinh há»c Ä‘á»™c lập có thể sá»­ dụng trong chẩn Ä‘oán và tiên lượng bệnh ung thÆ° biểu mô tế bào gan. Ở nhóm bệnh nhân ung thÆ° biểu mô tế bào gan có biểu hiện SET cao sẽ có thá»i gian sống còn và sống còn không tái phát ngắn hÆ¡n nhóm bệnh nhân có mức Ä‘á»™ biểu hiện SET thấp, từ đó cho thấy biểu hiện cao của SET dẫn đến tiên lượng xấu cho bệnh ung thÆ° biểu mô tế bào gan cả vá» sá»± sống còn và sống còn không tái phát.

DANH MỤC CÃC TỪ VIẾT TẮT

CT (Computed Tomography): chụp cắt lớp vi tính.

DFS (disease free survival): Sự sống còn không bệnh.

DMFS (Distant Metastasis-Free Survival): Sự sống sót khi khối u chưa di căn.

HR: tỷ lệ rủi ro.

ID (Patient id): Mã số bệnh nhân trong phân tích hóa mô miễn dịch trên cơ sở dữ liệu TCGA.

UTBMTBG (Liver hepatocellular carcinoma): ung thư biểu mô tế bào gan.

MRI (Magnetic resonance imaging): Chụp cộng hưởng từ.

OS (Overall Survival): sự sống còn.

RFS (recurrence-free survival): khả năng sống còn không tái phát.

SET (SET nuclear proto-oncogene): gen SET nuclear proto-oncogene.

XUNG ÄỘT LỢI ÃCH

Nhóm tác giả cam kết rằng không có xung đột lợi ích khi thực hiện nghiên cứu này.

ÄÓNG GÓP CỦA CÃC TÃC GIẢ

Tất cả tác giả có đóng góp vào việc thiết kế nội dung nghiên cứu, giải thích kết quả nghiên cứu, viết bài báo, chỉnh sửa bài báo, xem xét cẩn thận và đồng ý nộp bài báo hoàn chỉnh này.

ÄẠO ÄỨC TRONG NGHIÊN CỨU Y SINH

Nghiên cứu không can thiệp quá trình Ä‘iá»u trị và không sá»­ dụng mẫu từ bệnh nhân.

LỜI CẢM ƠN

Nghiên cứu được tài trợ bởi Äại há»c Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh (ÄHQG-HCM) trong khuân khổ Äá» tài mã số C2021-44-02.

References

  1. Bray Freddie. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. Ca Cancer J Clin. . 2018;68:394-424. PubMed Google Scholar
  2. World Health Organization. Projections of mortality and causes of death, 2016 to 2060. . ;:. Google Scholar
  3. Amit G. Singal, Division of Digestive and Liver Diseases University of Texas Southwestern Medical Center Dallas. Hepatocellular carcinoma from epidemiology to prevention: translating knowledge into practice. Clin Gastroenterol Hepatol. . 2015;13:2140-2151. PubMed Google Scholar
  4. Tsuchiya Nobuhiro. Biomarkers for the early diagnosis of hepatocellular carcinoma. World J Gastroenterol. . 2015;21(37):10573-10583. PubMed Google Scholar
  5. Fu Jing, Wang Hongyang. Precision diagnosis and treatment of liver cancer in China. Cancer Lett. . 2018;412:283-288. PubMed Google Scholar
  6. Zeng Hongmei. Cancer survival in China, 2003-2005: A population-based study. Int J Cancer. . 2015;136:1921-1930. PubMed Google Scholar
  7. Takayama Tadatoshi. Early hepatocellular carcinoma: pathology, imaging, and therapy. Ann Surg Oncol. . 2008;15(4):972-978. PubMed Google Scholar
  8. Sengupta Shreya. Biomarker development for hepatocellular carcinoma early detection: current and future perspectives. Hepatic Oncology. . 2017;4;4(4):111-122. PubMed Google Scholar
  9. Kumagi T, Hiasa Y, Hirschfield G M. Hepatocellular carcinoma for the non-specialist. Clinical Review. . 2009;339:1366-1370. PubMed Google Scholar
  10. Li Jie. Clinical applications of liquid biopsy as prognostic and predictive biomarkers in hepatocellular carcinoma: circulating tumor cells and circulating tumor DNA. Journal of Experimental & Clinical Cancer Research. . 2018;37(213):1-13. PubMed Google Scholar
  11. Reichl Patrick, Mikulits Wolfgang. Accuracy of novel diagnostic biomarkers for hepatocellular carcinoma: An update for clinicians. Oncology Reports. . 2016;36:613-625. PubMed Google Scholar
  12. Bruix Jordi, Sherman Morris. Management of Hepatocellular Carcinoma: An Update. Hepatology. . 2011;53(3):1020-1022. PubMed Google Scholar
  13. Jing Ji-Sheng. The value of GPC3 and GP73 in clinical diagnosis of hepatocellular carcinoma. Clin Lab. . 2017;63(11):1903-1909. Google Scholar
  14. Wongjarupong Nicha, Negron-Ocasio Gabriela M. Model combining pre-transplant tumor biomarkers and tumor size shows more utility in predicting hepatocellular carcinoma recurrence and survival than the BALAD models. World J Gastroenterol. . 2018;24(12):1321-1331. PubMed Google Scholar
  15. Ono Kouji. Risk factors of delay in restoration of hepatic reserve capacity and local recurrence after radiofrequency ablation therapy for hepatocellular carcinoma (HCC). Hepatol Res. . 2005;31(3):172-177. PubMed Google Scholar
  16. Dai Xiao-Nan. Expression of the SET protein in testes of mice at different developmental stages. Asian Journal of Andrology. . 2014;16:689-693. PubMed Google Scholar
  17. Entrez Gene: SET SET translocation (myeloid leukemia-associated). . ;:. Google Scholar
  18. . . ;:. Google Scholar
  19. Adachi Yoshifumi. Identification and characterization of SET, a nuclear phosphoprotein encoded by the translocation break point in acute undifferentiated leukemia. . 1994;269(3):2258-2262. Google Scholar
  20. Umata Koji. Distribution of SET/I2PP2A protein in gastrointestinal tissues. Plos One. . 2019;14(9):1-14. PubMed Google Scholar
  21. Li Mei. The myeloid leukemia associated protein SET is a potent inhibitor of protein phosphatase 2A. The Journal of Biological Chemistry. . 1996;271(19):11059-11062. PubMed Google Scholar
  22. Eichhorn Pieter J.A.. Protein phosphatase 2A regulatory subunits and cancer. Biochimica et Biophysica Acta. . 2008;1795(1):1-15. PubMed Google Scholar
  23. Christensen Dale J.. SET oncoprotein overexpression in B-cell chronic lymphocytic leukemia and non-Hodgkin lymphoma: a predictor of aggressive disease and a new treatment target. Blood. . 2016;118(15):4150-4158. PubMed Google Scholar
  24. Hoffmann Robert. A gene network for navigating the literature. Nature Genetics. . 2004;36(7):664. PubMed Google Scholar
  25. Menyhárt Otília. Determining consistent prognostic biomarkers of overall survival and vascular invasion in hepatocellular carcinoma. Royal Society Open Science. . 2018;5;5(12):1-15. PubMed Google Scholar
  26. Chandrashekar Darshan S.. UALCAN: A Portal for facilitating tumor subgroup gene expression and survival analyses. Neoplasma. . 2017;19(8):649-658. PubMed Google Scholar
  27. Chen Xin, Cheung Siu Tim. Gene Expression Patterns in Human Liver Cancers. Molecular Biology of the Cell. . 2002;13:1929-1939. PubMed Google Scholar
  28. Uhlén Mathias. Tissue-based map of the human proteome. Science. . 2015;347(6220):12604191-12604199. PubMed Google Scholar
  29. Li Taiwen. TIMER: A web server for comprehensive analysis of tumor infiltrating immune cells. Cancer Res. . 2017;77(21):e108-e110. PubMed Google Scholar
  30. Oliveira Sofia de. Metformin modulates innate immune inflammation and early progression of NAFLD-associated hepatocellular carcinoma in zebrafish. J Hepatol. . 2019;70(4):710-721. PubMed Google Scholar
  31. Duan Jingxian. Genetic biomarkers for hepatocellular carcinoma In the era of precision medicine. Journal of Hepatocellular Carcinoma. . 2019;6:151-166. PubMed Google Scholar
  32. Behne, Tara. Biomarkers for hepatocellular carcinoma. International Journal ofHepatology. . 2012;2012:. PubMed Google Scholar
  33. Zhang Bo-Heng, Yang Bing-Hui, Tang Zhao-You. Randomized controlled trial of screening for hepatocellular carcinoma. J Cancer Res Clin Oncol. . 2004;130:417-422. Google Scholar
  34. Chaiteerakij Roongruedee. Combinations of biomarkers and milan criteria for predicting hepatocellular carcinoma recurrence after liver transplantation. Liver Transpl. . 2015;21(5):599-606. PubMed Google Scholar
  35. Farrell S. Amy. Targeting Inhibitors of the Tumor Suppressor PP2A for the Treatment of Pancreatic Cancer. Mol Cancer Res. . 2014;12(6):924-939. PubMed Google Scholar
  36. Lindern Marieke Von, Baal Sjozef Van, Wiegant Joop. Can, a putative oncogene associated with myeloid leukemogenesis, may be activated by fusion of its 3' half to different genes: characterization of the set gene. Molecular And Cellular Biology. . 1992;12(8):3346-3355. PubMed Google Scholar
  37. Adachi Yoshifumi. Identification and characterization of SET, a nuclear phosphoprotein encoded by the translocation break point in acute undifferentiated leukemia. The Journal of Biological Chemistry. . 1994;269(3):2258-2262. Google Scholar
  38. Bayarkhangai Buuvee. A comprehensive and perspective view of oncoprotein SET in cancer. Cancer Medicine. . 2018;7:3084-3094. PubMed Google Scholar
  39. Janghorbana Mahnaz. Targeting c-MYC by antagonizing PP2A inhibitors in breast cancer. . 2014;111(25):9157-9162. PubMed Google Scholar
  40. Zhao Bin. PP2A regulates upstream members of the c-jun N-terminal kinase mitogen-activated protein kinase signaling pathway. Shock. . ;29(2):181-188. PubMed Google Scholar
  41. Götz Jürgen. Distinct role of protein phosphatase 2A subunit Cα in the regulation of E-cadherin and β-catenin during development. Mechanisms of Development. . 2000;93(1-2):83-93. Google Scholar
  42. Yoshimura Mariko. Induction of p53-mediated transcription and apoptosis by exportin-1 (XPO1) inhibition in mantle cell lymphoma. Cancer Science. . 2014;105:795-801. PubMed Google Scholar
  43. Zheng Yun. KPT-330 inhibitor of XPO1-mediated nuclear export has antiproliferative activity in hepatocellular carcinoma. . 2014;74(3):487-495. PubMed Google Scholar
  44. Noske Aurelia. Expression of the nuclear export protein chromosomal region maintenance/exportin 1/Xpo1 is a prognostic factor in human ovarian cancer. . 2008;112(8):1733-1743. PubMed Google Scholar
  45. Li Chen. Quantitative proteomics reveal up-regulated protein expression of the SET complex associated with hepatocellular carcinoma. J Proteome Res. . 2012;11(2):871-885. PubMed Google Scholar


Author's Affiliation
Article Details

Issue: Vol 2 No 1 (2021)
Page No.: 110-121
Published: Apr 15, 2021
Section: Original research
DOI: https://doi.org/10.32508/stdjhs.v2i1.451

 Copyright Info

Creative Commons License

Copyright: The Authors. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License CC-BY 4.0., which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

 How to Cite
Nguyen, G., Tran, M., Nguyen, L., Quynh, H., & Nguyen, M. N. (2021). Up-regulation of SET nuclear proto-oncogene is associated with early recurrence and poorer prognosis of hepatocellular carcinoma. Science and Technology Development Journal: Health Sciences, 2(1), 110-121. https://doi.org/https://doi.org/10.32508/stdjhs.v2i1.451

 Cited by



Article level Metrics by Paperbuzz/Impactstory
Article level Metrics by Altmetrics

 Article Statistics
HTML = 1760 times
Download PDF   = 580 times
View Article   = 0 times
Total   = 580 times