Оптимизированная стратегия биоинформатического анализа данных клинического протеомного исследования ткани эндометрия при хроническом эндометрите

М.Р. Гайнуллин, А.Б. Языкова, Т.М. Мотовилова, Х.М. Клементе Апумайта, Т.Г. Ходосова, Ю.А. Гагаева, Е.С. Коломина, М.М. Ковалева, А.А. Милицкая, А.Н. Щерина, Е.Л. Бойко, В.Г. Згода, Г.О. Гречканев

Ключевые слова: хронический эндометрит; тандемная масс-спектрометрия; функциональный кластеринг; тканеспецифичная экспрессия.

2019, том 11, номер 2, стр. 50.

DOI: https://doi.org/10.17691/stm2019.11.2.07

Полный текст статьи

html pdf

1690

1598

Аннотация
Список литературы
Как цитировать в References

Цель исследования — изучение совокупности белков (протеома) ткани эндометрия и поиск специфических белков-маркеров процессов канцерогенеза.

Материалы и методы. Образцы ткани были получены с помощью пайпель-биопсии эндометрия у женщин с хроническим эндометритом. Данные образцы гомогенизировали и проводили электрофорез белков в полиакриламидном геле в присутствии додецилсульфата натрия по методу Лэмли. Выделенные фракции белков различной молекулярной массы подвергали трипсинолизу по стандартной методике с использованием модифицированного трипсина. Затем полученные триптические пептиды разделяли и идентифицировали с помощью высокоэффективной жидкостной хроматографии, сопряженной с тандемной масс-спектрометрией.

Для анализа тканеспецифической экспрессии применяли базы данных Human Protein Atlas и Tissue-Specific Gene Expression and Regulation.

Функциональное аннотирование белков и анализ методом концентрирования множеств генов выполняли с использованием биоинформатического ресурса The Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery.

Результаты. Из полученных образцов ткани эндометрия методом тандемной масс-спектрометрии идентифицированы 103 белка. Анализ тканеспецифичности показал, что 83 белка экспрессируются в тканях женской репродуктивной системы. Функциональное аннотирование с последующей кластеризацией выявило, что 51 белок (49,5% от идентифицированных) кодируется генами, дифференциально экспрессирующимися в культурах клеток женской репродуктивной системы. При этом выявлено 4 группы белков, характерных как для различных типов опухолевых клеток (серозная аденокарцинома яичника, цистаденома яичника иммортализованная, карцинома яичника), так и для иммортализованного нормального поверхностного эпителия яичника.

Заключение. Проведена идентификация белков ткани эндометрия с применением клинического протеомного исследования. Биоинформатический подход позволил выделить функциональные группы белков исходя из их потенциальной вовлеченности в процессы канцерогенеза. Полученные данные могут служить отправной точкой дальнейших углубленных исследований эндометрия с использованием протеомного подхода, а также других OMICS-технологий. Последующее применение биоинформатических методов анализа позволит выявить молекулярные механизмы взаимосвязи воспалительного процесса и возникновения малигнизации клеток тканей эндометрия.

Cicinelli E., Matteo M., Tinelli R., Lepera A., Alfonso R., Indraccolo U., Marrocchella S., Greco P., Resta L. Prevalence of chronic endometritis in repeated unexplained implantation failure and the IVF success rate after antibiotic therapy. Hum Reprod 2015; 30(2): 323–330, https://doi.org/10.1093/humrep/deu292.
Kitaya K., Matsubayashi H., Yamaguchi K., Nishiyama R., Takaya Y., Ishikawa T., Yasuo T., Yamada H. Chronic endometritis: potential cause of infertility and obstetric and neonatal complications. Am J Reprod Immunol 2016; 75(1): 13–22, https://doi.org/10.1111/aji.12438.
Kasius J.C., Fatemi H.M., Bourgain C., Sie-Go D.M., Eijkemans R.J., Fauser B.C., Devroey P., Broekmans F.J. The impact of chronic endometritis on reproductive outcome. Fertil Steril 2011; 96(6): 1451–1456, https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2011.09.039.
Tortorella C., Piazzolla G., Matteo M., Pinto V., Tinelli R., Sabbà C., Fanelli M., Cicinelli E. Interleukin-6, interleukin-1β, and tumor necrosis factor in menstrual effluents as biomarkers of chronic endometritis. Fertil Steril 2014; 101(1): 242–247, https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2013.09.041.
Viana G.A., Cela V., Ruggiero M., Pluchino N., Genazzani A.R., Tantini C. Endometritis in infertile couples: the role of hysteroscopy and bacterial endotoxin. JBRA Assist Reprod 2015; 19(1): 21–23, https://doi.org/10.5935/1518-0557.20150006.
Arlas T.R., Wolf C.A., Petrucci B.P., Estanislau J.F., Gregory R.M., Jobim M.I., Mattos R.C. Proteomics of endometrial fluid after dexamethasone treatment in mares susceptible to endometritis. Theriogenology 2015; 84: 617–623, https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2015.04.019.
Diakos C.I., Charles K.A., McMillan D.C., Clarke S.J. Cancer-related inflammation and treatment effectiveness. Lancet Oncol 2014; 15(11): 493–503, https://doi.org/10.1016/s1470-2045(14)70263-3.
Lax S.F. Pathology of endometrial carcinoma. Adv Exp Med Biol 2017; 943: 75–96, https://doi.org/10.1007/978-3-319-43139-0_3.
Nakamura K., Smyth M.J. Targeting cancer-related inflammation in the era of immunotherapy. Immunol Cell Biol 2017; 95(4): 325–332, https://doi.org/10.1038/icb.2016.126.
Zhang X., Meng X., Chen Y., Leng S.X., Zhang H. The biology of aging and cancer: frailty, inflammation, and immunity. Cancer J 2017; 23(4): 201–205, https://doi.org/10.1097/00130404-201707000-00002.
Adamyan L.V., Starodubtseva N., Borisova A., Stepanian A.A., Chagovets V., Salimova D., Wang Z., Kononikhin A., Popov I., Bugrova A., Chingin K., Kozachenko A., Chen H., Frankevich V. Direct mass spectrometry differentiation of ectopic and eutopic endometrium in patients with endometriosis. J Minim Invasive Gynecol 2017; 25(3): 426–433, https://doi.org/10.1016/j.jmig.2017.08.658.
Martinez-Garcia E., Lesur A., Devis L., Cabrera S., Matias-Guiu X., Hirschfeld M., Asberger J., van Oostrum J., Casares de Cal M.L.Á., Gómez-Tato A., Reventos J., Domon B., Colas E., Gil-Moreno A. Targeted proteomics identifies proteomic signatures in liquid biopsies of the endometrium to diagnose endometrial cancer and assist in the prediction of the optimal surgical treatment. Clin Cancer Res 2017; 23(21): 6458–6467, https://doi.org/10.1158/1078-0432.ccr-17-0474.
Kosteria I., Anagnostopoulos A.K., Kanaka-Gantenbein C., Chrousos G.P., Tsangaris G.T. The use of proteomics in assisted reproduction. In Vivo 2017; 31(3): 267–283, https://doi.org/10.21873/invivo.11056.
Moza Jalali B., Likszo P., Skarzynski D.J. Proteomic and network analysis of pregnancy-induced changes in the porcine endometrium on day 12 of gestation. Mol Reprod Dev 2016; 83: 827–841, https://doi.org/10.1002/mrd.22733.
Subramanian A., Tamayo P., Mootha V.K., Mukherjee S., Ebert B.L., Gillette M.A., Paulovich A., Pomeroy S.L., Golub T.R., Lander E.S., Mesirov J.P. Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proc Natl Acad Sci U S A 2005; 102(43): 15545–15550, https://doi.org/10.1073/pnas.0506580102.
The Human Protein Atlas. URL: https://www.proteinatlas.org/.
Tissue-Specific Gene Expression and Regulation (TiGER). URL: http://bioinfo.wilmer.jhu.edu/tiger/.
DAVID 6.8. URL: https://david.ncifcrf.gov/.
Huang da W., Sherman B.T., Lempicki R.A. Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioinformatics resources. Nat Protoc 2009; 4(1): 44–57, https://doi.org/10.1038/nprot.2008.211.

Gainullin M.R., Yazykova A.B., Motovilova T.M., Klemente Apumaita H.M., Khodosova T.G., Gagaeva Y.A., Kolomina E.S., Kovaleva M.M., Militskaya A.A., Shcherina A.N., Boyko E.L., Zgoda V.G., Grechkanev G.O. Optimized Bioinformatic Strategy for the Analysis of Clinical Proteomic Data of the Endometrium in Chronic Endometritis. Sovremennye tehnologii v medicine 2019; 11(2): 50, https://doi.org/10.17691/stm2019.11.2.07