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DOI: 10.1055/s-0039-1685901
Überexpression von Aldo-Keto-Reduktase 1C1 und 1C3 ist mit herabgesetzten Überlebensraten bei Patienten mit OPSCC assoziiert, unabhängig vom HPV-Status
Einleitung:
Studien haben gezeigt, dass HPV16-positive OPSCC nach HPV-DNA-Integrationsstatus (integrierte, episomale und Mischformen) unterteilt werden können. Wir zeigten, dass die Integration weder das Expressionsniveau der viralen Gene, noch das der von der Integration betroffenen Gene, beeinflusst.
Methoden:
RNA wurde aus 33 HPV-16 positiven OPSCC-Proben (9 integrierte, 4 gemischte, 20 episomale) extrahiert und durch mRNA-Arrays analysiert. Relevante Gene wurden mit Non-hierarchical Clustering und Pathway-Analysen identifiziert. Die Expression der Aldo-Keto-Reduktasen 1C1 und 1C3 (AKR1C1, AKR1C3) wurde durch RT-qPCR und Immunhistochemie quantifiziert. Zusätzlich wurde die Genexpression in 141 OPSCC, (48 HPV+) durch Immunhistochemie validiert. Die Ergebnisse wurden klinisch korreliert.
Ergebnisse:
Das Clustering führte zu zwei Hauptgruppen (integrierte bzw. episomale virale DNA). Deregulierte Signalwege wurden identifiziert, an denen hauptsächlich AKR1C1 und -C3 beteiligt waren. Integrierte virale DNA korrespondierte mit oxidativen Stress-Signalwegen. Die Überlebensanalyse der 141 gefärbten OPSCC zeigte ungünstige Raten für Patienten mit einer Hochregulation von AKR1C1 oder AKR1C3 sowohl bei HPV-pos. (p ≤0,001) als auch bei -neg. (p ≤0,017) Tumoren. (zusammen p < 0,0001)
Schlussfolgerungen:
OPSCC mit integrierter HPV16-DNA und HPV- OPSCC zeigen eine Hochregulation der AKR1C1- und AKR1C3-Expression und von oxidativen Stress-Signalwegen. Die Hochregulation von AKR1Cs korreliert sehr stark mit schlechteren Überlebensraten bei HPV-pos. sowie -neg. Tumoren. Dies stimmt mit den Daten anderer Tumoren überein, so dass diese Gene potentielle prognostische Indikatoren sind. Es existieren Inhibitoren der AKR1Cs die prospektiv zur medikamentösen Behandlung genutzt werden könnten.
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Publication History
Publication Date:
23 April 2019 (online)
© 2019. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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