CYP4F12는 잠재적인 바이오마커이며 EMT 경로를 통해 두경부 편평 세포 암종의 세포 이동을 억제합니다.

Jul 17, 2023

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 10956(2023) 이 기사 인용

331 액세스

측정항목 세부정보

두경부 편평 세포 암종(HNSC)은 두경부에서 발생하는 가장 흔한 악성 종양입니다. HNSC의 교활한 특성과 효과적인 조기 진단 지표의 부족으로 인해 환자 예후를 개선하기 위한 새로운 바이오마커의 개발이 특히 시급합니다. 이 연구에서 우리는 The Cancer Genome Atlas(TCGA), Gene Expression Omnibus(GEO) 데이터 세트 및 수집된 환자 샘플의 데이터를 사용하여 시토크롬 P450 계열 4 하위 계열 F 구성원 12(CYP4F12) 발현 수준과 HNSC 진행 사이의 상관 관계를 탐색하고 검증했습니다. 우리는 CYP4F12 발현과 임상병리학적 특징, 면역 상관관계 및 예후와의 연관성을 분석했습니다. 마지막으로 CYP4F12와 경로 간의 상관관계를 분석하고 실험을 통해 검증했습니다. 결과는 CYP4F12가 종양 조직에서 낮게 발현되고 HNSC의 다양한 표현형 변화에 참여하며 면역 세포 침윤에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 경로 분석에 따르면 CYP4F12는 종양 세포 이동과 세포사멸에 중요한 역할을 할 수 있는 것으로 나타났습니다. 실험 결과, CYP4F12의 과발현은 HNSC 세포에서 상피-중간엽 전이(EMT) 경로를 억제함으로써 세포 이동을 억제하고 세포와 기질 사이의 접착을 강화시키는 것으로 나타났습니다. 결론적으로, 우리 연구는 HNSC에서 CYP4F12의 역할에 대한 통찰력을 제공했으며 CYP4F12가 HNSC의 잠재적인 치료 표적이 될 수 있음을 밝혔습니다.

모든 두경부암의 90%를 차지하는 HNSC는 세계에서 6번째로 흔한 암 유형입니다1,2. HNSC는 비강, 구강, 하인두 및 후두강의 점막에서 발생합니다3,4. HNSC는 일반적으로 담배 유래 발암 물질에 대한 노출, 과도한 음주 및 인간 유두종 바이러스(HPV) 감염과 관련이 있습니다5,6. 지난 40년 동안 치료법이 개선되었지만 전체 생존율은 크게 변하지 않았습니다7,8. 따라서 HNSC의 발병기전을 추가로 조사하고 HNSC 환자의 검출 및 생존율을 향상시키기 위한 예측 바이오마커를 개발하는 것이 중요합니다.

인간 시토크롬 P450(CYP450) 슈퍼패밀리는 많은 조직에서 발현되는 18개 패밀리로 구성된 다유전자 효소 패밀리입니다9,10. CYP450 효소는 다양한 내인성 화합물(예: 지질 및 스테로이드)과 외인성 화합물(예: 약물 및 독소)의 산화 대사에 관여합니다11,12. 최근 문헌에서는 이러한 효소가 종양 형성에 중요한 역할을 할 수도 있다는 사실이 밝혀졌습니다13,14,15. 그들은 종양 시작 및 진행에 직접 참여하거나16,17, 일부 대사산물을 통해 종양 과정에 참여하거나,18,19,20, 화학요법 약물을 대사하여 종양 치료에 영향을 줄 수 있습니다21,22. 점점 더 많은 문헌에서 CYP450 계열 구성원이 암 진행에 결정적으로 관여하고 있음을 시사합니다. 그러나 HNSC에서 CYP4F12의 역할과 메커니즘은 아직 불분명합니다.

이 연구에서 우리는 다양한 종양 유형에서 CYP4F12의 발현을 조사하고, HNSC 면역 침윤에서 이의 잠재 역할을 조사하고, HNSC 환자의 예후 가치를 평가했습니다. 또한 우리는 HNSC의 분자 변화와 면역 특징을 조사하고 임상 결과에 미치는 영향을 평가했습니다. 우리는 CYP4F12 발현과 관련된 차별적으로 발현된 유전자와 기능적 농축을 추가로 분석했습니다. 마지막으로 우리는 HNSC 세포 이동 및 접착에 대한 CYP4F12의 억제 효과를 확인하기 위해 시험관 내 실험을 수행하고 잠재적인 기본 메커니즘을 조사했습니다. 이번 연구의 목적은 CYP4F12가 HNSC의 예후와 면역요법에 대한 반응에 대한 유망한 예측 바이오마커가 될 수 있는지 확인하는 것이었습니다.

다양한 암 세포주 및 특정 HNSC 세포주에서 CYP4F12의 발현은 R V4.0.3이 포함된 CCLE(Cancer Cell Line Encyclopedia) 데이터 세트(https://portals.broadinstitute.org/ccle/about)를 사용하여 분석되었습니다. 소프트웨어(https://www.r-project.org/) 패키지 GGplot2(v3.3.3)23.