نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناسی ارشد، گروه زیست‌شناسی، دانشکده علوم پایه، واحد شهرکرد، دانشگاه آزاد اسلامی، شهرکرد، ایران

2 دانشیار، گروه زیست‌شناسی، دانشکده علوم پایه، واحد شهرکرد، دانشگاه آزاد اسلامی، شهرکرد، ایران

چکیده

زمینه و هدف: تغییرات بیان ژن SET1B می­تواند به‌صورت مستقیم بر بروز و پیشرفت سرطان تأثیرگذار باشد. ژن کدکننده lncRNA LIMT به‌صورت آنتی­سنس و در جهت مخالف SET1B رونوشت‌برداری می­شود. هدف از این پژوهش بررسی بیان lncRNA LIMT و SETD1B در بافت‌های توموری در مقایسه با بافت‌های سالم مجاور در بیماران سرطان کلورکتال و ارتباط این دو ژن با ویژگی‌های کلینیکی بافت‌های توموری می‌باشد.
مواد و روش‌ها: پس از جمع‌آوری 40 بافت توموری و نرمال مجاور، استخراج Total RNA و سنتز cDNA صورت گرفت و سپس سطح بیان ژن­های موردنظر در بافت‌های توموری و نرمال مقایسه شد. در نهایت نتایج به‌دست‌آمده به‌وسیله نرم­افزار Prism تحلیل آماری شد.
یافته‌ها: سطح بیان SETD1B  به‌طور معنی‌داری در نمونه‌های توموری به میزان 1/8 برابر افزایش نشان داد (0/01103=p) در حالی‌که سطح بیان LIMT  lncRNA در بافت توموری در مقایسه با بافت نرمال، تغییر چشم­گیری نداشت (0/5391=p). به علاوه سطح بیان SET1B  و LIMT lncRNA در دو گروه سنی بالای 60 سال و پایین‌تر از 60 سال در بافت‌های توموری تغیر معنی‌داری نداشت. همچنین تحلیل ROC نشان داد که SETD1B با مساحت زیر سطح نمودار AUC0/9336- و 0/9902-CI0/8771- می‌تواند جمعیت بیمار را از سالم جدا کند و می‌تواند به تشخیص بیماری سرطان کلورکتال کمک کند.
نتیجه‌گیری: با توجه به نتایج حاصل از این مطالعه می­توان گفت SETD1B در بافت توموری افزایش می‌یابد و می‌تواند به‌عنوان یک بیومارکر برای سرطان کلورکتال مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Evaluation of Changes in the Expression of SETD1B and Lncrna LIMT Genes in Colorectal Tumor Tissues Compared to Healthy Tissues

نویسندگان [English]

  • Helmah Kargar 1
  • Maryam Peymani 2

1 Msc of Molecular Genetics. Department of Biology, Faculty of Basic Sciences, Shahrekord Branch, Islamic Azad University, Shahrekord, Iran.

2 Associate professor of Molecular Genetics, Department of Biology, Faculty of Basic Sciences, Shahrekord Branch, Islamic Azad University, Shahrekord, Iran

چکیده [English]

 Background: Changes in the SET1B gene expression, can directly affect the incidence and progression of cancer. The gene encoding lncRNA LIMT is transcribed as antisense in the opposite direction to SET1B.  The aim of this study was to investigate the expression of lncRNA LIMT and SETD1B in tumor tissues compared to adjacent normal in colorectal cancer and the relation between these two genes is related to the clinical features of tumor tissues.
Materials and methods: After collecting 40 tumor and adjacent normal tissues, Total RNA extraction and cDNA synthesis were performed. Then the expression levels of the desired genes in tumor and normal tissues was compared. Finally, the obtained results were statistically analyzed by Prism software.
Results: The expression level of SETD1B increased 1.8 fold changes in tumor samples (p = 0.01103) while the expression level of lncRNA LIMT in tumor tissue did not change significantly compared to normal tissue (p = 0.5391). In addition, the expression levels of SET1B and lncRNA LIMT in the two age groups over 60 years and under 60 years in tumor tissues did not change significantly. ROC analysis also showed that SETD1B with AUC = 0.336 and CI = 0.8771 - 0.9902 can separate the patient population from the healthy and can help diagnose colorectal cancer.
Conclusion: According to the results of this study, it can be said that SETD1B is increased in tumor tissue and can be used as a biomarker for colorectal cancer.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Colorectal cancer
  • lncRNA LIMT
  • ROC curve SETD1B gene
[1].  Sadat KF, Nazemalhosseini-ME, Forouzesh F. A quantitative investigation of the Bid gene expression in biopsies from colorectal adenomas. Tehran University Medical Journal TUMS Publications. 2018;76(2):120-128.
[2].  Setareh S, Zahiri Esfahani M, Zare Bandamiri M, Raeesi A, Abbasi R. Using Data Mining for Survival Prediction in Patients with Colon Cancer. Iranian Journal of Epidemiology. 2018;14(1):19-29.
[3].  Nahas CSR, Nahas SC, Ribeiro-Junior U, et al. Prognostic factors affecting outcomes in multivisceral en bloc resection for colorectal cancer. Clinics (Sao Paulo). 2017;72(5):258-264.
[4].  Akbari F, Peymani M, Salehzadeh A, Ghaedi K. Integrative in silico and in vitro transcriptomics analysis revealed new lncRNAs related to intrinsic apoptotic genes in colorectal cancer. Cancer Cell Int. 2020;20(1):546-550.
[5].    Amir-Shahkarami M, Peymani M. The expression patterns of NBAT1 and CASC15 are associated with colorectal cancer. Gene Reports, 2020; 21(2):1-10.
[6].  Esmaeili M, Keshani M, Vakilian M, Esmaeili M, Peymani M, Seyed Forootan F, et al. Role of non-coding RNAs as novel biomarkers for detection of colorectal cancer progression through interaction with the cell signaling pathways. Gene. 2020;753:144796.
[7].  Sparber P, Filatova A, Khantemirova M, Skoblov M. The role of long non-coding RNAs in the pathogenesis of hereditary diseases. BMC Med Genomics. 2019 Mar 13;12(Suppl 2):42.
[8].  Chen G, Wang Z, Wang D, Qiu C, Liu M, Chen X, et al. LncRNADisease: a database for long-non-coding RNA-associated diseases. Nucleic acids research. 2012;41(D1):D983-D6.
[9].  Sas‐Chen A, Aure MR, Leibovich L, Carvalho S, Enuka Y, Körner C, et al. LIMT is a novel metastasis inhibiting lncRNA suppressed by EGF and downregulated in aggressive breast cancer. EMBO molecular medicine. 2016;3(23):24-30. e201606198.
[10]. Wang F, Yang Q. Long Non-Coding RNA LINC01089 Enhances the Development of Gastric Cancer by Sponging miR-145-5p to Mediate SOX9 Expression. Onco Targets Ther. 2020;13:9213-9224.
[11]. Li Y, McGrail DJ, Xu J, Li J, Liu NN, Sun M, et al. MERIT: Systematic analysis and characterization of Mutational Effect on RNA Interactome Topology. Hepatology. 2018;5(9):45-50.
[12]. Choi YJ, Oh HR, Choi MR, Gwak M, An CH, Chung YJ, et al. Frameshift mutation of a histone methylation-related gene SETD1B and its regional heterogeneity in gastric and colorectal cancers with high microsatellite instability. Human pathology. 2014;45(8):1674-81.
[13]. Lee J-H, Tate CM, You J-S, Skalnik DG. Identification and characterization of the human Set1B histone H3-Lys4 methyltransferase complex. Journal of Biological Chemistry. 2007;282(18):13419-28.
[14]. Thornton B, Basu C. Rapid and simple method of qPCR primer design.  PCR Primer Design: Springer. 2015;4(5):173-9.
[15]. Singh G, Vajpayee P, Rani N, Amoah ID, Stenström TA, Shanker R. Exploring the potential reservoirs of non specific TEM beta lactamase (blaTEM) gene in the Indo-Gangetic region: a risk assessment approach to predict health hazards. Journal of hazardous materials. 2016;314(9):121-8.
[16]. Rychlik W. OLIGO 7 primer analysis software.  PCR primer design: Springer. 2007;7(87):35-59.
[17]. Rahimi Z, Salehi M, Dousti A. CCL2 Polymorphism in Drug-Resistant and Drug-Responsive Patients with Epilepsy in Isfahan, Iran. Medical Laboratory Journal. 2017;11(3):30-4.
[18]. Chen C, Tan R, Wong L, Fekete R, Halsey J. Quantitation of microRNAs by real-time RT-qPCR.  PCR protocols: Springer; 2011;6(4):113-34.
19].  Sedlak RH, Nguyen T, Palileo I, Jerome KR, Kuypers J. Superiority of digital reverse transcription-PCR (RT-PCR) over real-time RT-PCR for quantitation of highly divergent human rhinoviruses. Journal of clinical microbiology. 2017;55(2):442-9.
[20]. Zhi F, Wang Q, Xue L, Shao N, Wang R, Deng D, et al. The use of three long non-coding RNAs as potential prognostic indicators of astrocytoma. PloS one. 2015;10(8):e0135242. 
[21]. Chen D, Li T, Wang C, Lei G, Wang R, Wang Z, et al. High‑level SETD1B gene expression is associated with unfavorable prognosis in hepatocellular carcinoma. Molecular medicine reports. 2019;19(3):1587-94.