1. Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. академика В.И. Кулакова, Москва, Россия
2. Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. академика В.И. Кулакова, Москва, Россия; Институт энергетических проблем химической физики им. В.Л. Тальрозе Федерального исследовательского
центра химической физики им. Н.Н. Семенова Российской Академии Наук, Москва, Россия 3. Jiangxi Key Laboratory for Mass Spectrometry and Instrumentation, East China University of Technology, Nanchang, China
Исследование механизмов прогрессирования рака, а также влияние опухолевой прогрессии на метаболизм опухолевых клеток и метаболизм клеток микроокружения опухоли является важным элементом для разработки препаратов для целевой терапии рака. В данной работе исследовали изменение липидомного профиля опухолевых тканей и пограничных тканей опухоли, ассоциированное со следующими клинико-морфологическими характеристиками: размер опухоли, стадия рака, мультифокальность, степень дифференцировки опухоли, число узлов, затронутых процессом регионарного метастазирования, Ноттингемский прогностический индекс, суммарный балл злокачественности, уровень белка Ki67. Липидное профилирование выполнено при помощи обратно-фазового хромато-масс-спектрометрического анализа липидного экстракта тканей с идентификацией липидов по характерным фрагментам. В опухолевой ткани было выделено 13 липидов, которые статистически значимо коррелировали не менее чем с пятью клинико-морфологическими характеристиками. Восемь из 13 липидов относились к классу фосфатидилхолинов. В пограничной ткани 13 липидов статистически значимо коррелировали не менее чем с пятью клинико-морфологическими характеристиками, которые относились к окисленным липидам (4 соединения), сфингомиелинам (4 соединения) и фосфатидилэтаноламинам (4 соединения). Выявлена корреляция липидного профиля окружающих тканей (“опухолевое поле”) с размером и стадией опухоли, степенью дифференцировки, числом метастатических аксиллярных лимфоузлов, Ноттингемским прогностическим индексом. Липидный профиль первичной опухоли коррелировал с размером и степенью дифференцировки опухоли, суммарным баллом злокачественности, числом метастатических аксиллярных лимфоузлов.
Токарева А.О. и др. Липидомные маркеры опухолевой прогрессии у больных раком молочной железы // Биомедицинская химия. - 2022. - Т. 68. -N 2. - С. 144-152.
Токарева А.О. и др., "Липидомные маркеры опухолевой прогрессии у больных раком молочной железы." Биомедицинская химия 68.2 (2022): 144-152.
Токарева, А. О., Стародубцева, Н. Л., Чаговец, В. В., Родионов, В. В., Кометова, В. В., Чингин, К. С., Франкевич, В. Е. (2022). Липидомные маркеры опухолевой прогрессии у больных раком молочной железы. Биомедицинская химия, 68(2), 144-152.
Переводная версия в журнале «Biomedical Chemistry (Moscow) Supplement Series B»:10.1134/S1990750822030118
Список литературы
Bray F., Ferlay J., Soerjomataram I., Siegel R.L., Torre L.A., Jemal A. (2018) Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA: Cancer J. Clin., 68(6), 394-424. CrossRef Scholar google search
Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. (2020) Злокачественные новообразования в России в 2019 году (Заболеваемость и смертность), МНИОИ им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ “НМИЦ радиологии” Минздрава России, Москва, 250 стр. Scholar google search
Annaratone L., Cascardi E., Vissio E., Sarotto I., Chmielik E., Sapino A., Berrino E., Marchiò C. (2020) The multifaceted nature of tumor microenvironment in breast carcinomas. Pathobiology, 87(2), 125-142. CrossRef Scholar google search
Renner K., Singer K., Koehl G.E., Geissler E.K., Peter K., Siska P.J., Kreutz M. (2017) Metabolic hallmarks of tumor and immune cells in the tumor microenvironment. Front. Immunol., 8, 1-11. CrossRef Scholar google search
Giallourou N., Urbaniak C., Puebla-Barragan S., Vorkas P.A., Swann J.R., Reid G. (2021) Characterizing the breast cancer lipidome and its interaction with the tissue microbiota. Communications Biology, 4(1), 1229. CrossRef Scholar google search
Huang H., Li S., Tang Q., Zhu G. (2021) Metabolic reprogramming and immune evasion in nasopharyngeal carcinoma. Front. Immunol., 12, 1-18. CrossRef Scholar google search
Cui M.Y., Yi X., Zhu D.X., Wu J. (2021) Aberrant lipid metabolism reprogramming and immune microenvironment for gastric cancer: A literature review. Transl. Cancer Res., 10(8), 3829-3842. CrossRef Scholar google search
Nguyen A., Rudge S.A., Zhang Q., Wakelam M.J. (2017) Using lipidomics analysis to determine signalling and metabolic changes in cells. Curr. Opin. Biotechnol., 43, 96-103. CrossRef Scholar google search
Preedy V.R., Patel V.B. (eds.) (2015) in: General Methods In Biomarker Research And Their Applications; Series Abbreviated Title Biomarkers in Disease: Methods, Discoveries and Applications; Springer Dordrecht Heidelberg New York London, 1-2, 1-1316. CrossRef Scholar google search
Folch J., Lees M., Sloane Stanley G.H. (1957) A simple method for the isolation and purification of total lipides from animal tissues. J. Biol. Chem., 226(1), 497-509. Scholar google search
Koelmel J.P., Kroeger N.M., Ulmer C.Z., Bowden J.A., Patterson R.E., Cochran J.A., Beecher C.W.W., Garrett T.J., Yost R.A. (2017) LipidMatch: An automated workflow for rule-based lipid identification using untargeted high-resolution tandem mass spectrometry data. BMC Bioinformatics, 18(1), 331. CrossRef Scholar google search
Pluskal T., Castillo S., Villar-Briones A., Orešič M. (2010) MZmine 2: Modular framework for processing, visualizing, and analyzing mass spectrometry-based molecular profile data. BMC Bioinformatics, 11, 395. CrossRef Scholar google search
Sud M., Fahy E., Cotter D., Brown A., Dennis E.A., Glass C.K., Merrill A.H., Murphy R.C., Raetz C.R.H., Russell D.W., Subramaniam S. (2007) LMSD: LIPID MAPS structure database. Nucl. Acids Res., 35(Suppl. 1), 527-532. CrossRef Scholar google search
Кометова В., Занкин В., Хайруллин Р., Родионов В. (2013) Способ прогнозирования пятилетней выживаемости пациенток с инфильтрующим раком молочной железы путем определения суммарного балла злокачественности № 2013156541/15 от 18.12.2013 г. Москва, Федеральная служба по интеллектуальной собственности. Scholar google search
Haybittle J.L., Blamey R.W., Elston C.W., Johnson J., Doyle P.J., Campbell F.C., Nicholson R.I., Griffiths K. (1982) A prognostic index in primary breast cancer. Br. J. Cancer, 45(3), 361-366. CrossRef Scholar google search
Cao W., Ramakrishnan R., Tuyrin V.A., Veglia F., Condamine T., Amoscato A., Mohammadyani D., Johnson J.J., Zhang L.M., Klein-Seetharaman J., Celis E., Kagan V.E., Gabrilovich D.I. (2014) Oxidized lipids block antigen cross-presentation by dendritic cells in cancer. J. Immunol., 192(10), 4935-4935. CrossRef Scholar google search
Al-Khami A.A., Zheng L., del Valle L., Hossain F., Wyczechowska D., Zabaleta J., Sanchez M.D., Dean M.J., Rodriguez P.C., Ochoa A.C. (2017) Exogenous lipid uptake induces metabolic and functional reprogramming of tumor-associated myeloid-derived suppressor cells. OncoImmunology, 6(10), e1344804. CrossRef Scholar google search
Maley C.C., Aktipis A., Graham T.A., Sottoriva A., Boddy A.M., Janiszewska M., Silva A.S., Gerlinger M., Yuan Y., Pienta K.J., Anderson K.S., Gatenby R., Swanton C., Posada D., Wu C.I., Schiffman J.D., Hwang E.S., Polyak K., Anderson A.R.A., Brown J.S., Greaves M., Shibata D. (2017) Classifying the evolutionary and ecological features of neoplasms. Nat. Rev. Cancer, 17(10), 605-619. CrossRef Scholar google search
Merlo L.M.F., Pepper J.W., Reid B.J., Maley C.C. (2006) Cancer as an evolutionary and ecological process. Nat. Rev. Cancer, 6(12), 924-935. CrossRef Scholar google search
Peng W., Tan S., Xu Y., Wang L., Qiu D., Cheng C., Lin Y., Liu C., Li Z., Li Y., Zhao Y., Li Q. (2018) LC-MS/MS metabolome analysis detects the changes in the lipid metabolic profiles of dMMR and pMMR cells. Oncology Reports, 40(2), 1026-1034. CrossRef Scholar google search
Du Y., Wang Q., Zhang X., Wang X., Qin C., Sheng Z., Yin H., Jiang C., Li J., Xu T. (2017) Lysophosphatidylcholine acyltransferase 1 upregulation and concomitant phospholipid alterations in clear cell renal cell carcinoma. J. Exper. Clin. Cancer Res., 36(1), 1-11. CrossRef Scholar google search
Abdelzaher E., Mostafa M.F. (2015) Lysophosphatidylcholine acyltransferase 1 (LPCAT1) upregulation in breast carcinoma contributes to tumor progression and predicts early tumor recurrence. Tumor Biol., 36(7), 5473-5483. CrossRef Scholar google search
