Липидный профиль плазмы крови при глиальных опухолях

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. При глиальных опухолях обмен липидов нарушается. Анализ компонентов липидного обмена может быть важной характеристикой молекулярно-генетического профиля глиом.
Цель исследования – определить взаимосвязь параметров липидома плазмы и иммуногистохимических характеристик глиальных опухолей и оценить клиническую значимость анализа липидного спектра крови для дооперационной оценки молекулярного профиля глиом.
Материалы и методы. Иммуногистохимическое определение уровня онкомаркеров О-6-метилгуанин-ДНК-метилтрансферазы (MGMT), Ki-67, p53, IDH1 проводили с использованием клонов соответствующих антител. Состав липидов плазмы крови анализировали методом тонкослойной хроматографии.
Результаты. Уже на начальных стадиях глиомагенеза выявлены значимые различия уровней эфиров холестерола, лизофосфатидилхолинов, соотношений фосфатидилхолин (ФХ)/лизофосфатидилхолин (ЛФХ), нейтральные липиды (НЛ)/фосфолипиды (ФЛ) в плазме крови. Показаны значимые корреляционные зависимости онкомаркеров Ki-67, MGMT от вышеназванных параметров липидома. Соотношения ФХ/ЛФХ, НЛ/ФЛ в плазме крови пациентов были значимо ниже в группах с высоким (более 10 %) и низким (менее 10 %) митотическими индексами Ki-67 по сравнению со здоровыми людьми. Таким образом, значения параметров липидома позволяют опосредованно судить о пролиферативной активности глиом, что может быть использовано для дооперационной диагностики этих образований. Значимых различий соотношений ФХ/ЛФХ и НЛ/ФЛ в плазме крови между группами с метилированием промотора MGMT и его отсутствием не обнаружено. Критериев-предикторов опосредованного выявления метилирования промотора MGMT не выявлено.
Заключение. На основе параметров липидного обмена плазмы крови невозможно определить снижение эпигенетической активности соответствующих транскриптов и дооперационный прогноз эффективности терапии с алкилирующим компонентом.

Об авторах

Л. М. Обухова

ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: ObuhovaLM@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4064-9616

Лариса Михайловна Обухова

603950 Нижний Новгород, пл. Минина и Пожарского, 10/1

Россия

Е. В. Балавина

ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского»

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0009-0002-9711-2502

603022 Нижний Новгород, пр-кт Гагарина, 23

Россия

Т. А. Веселова

ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского»

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0002-0230-6965

603022 Нижний Новгород, пр-кт Гагарина, 23

Россия

И. А. Медяник

ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0002-7519-0959

603950 Нижний Новгород, пл. Минина и Пожарского, 10/1

Россия

А. С. Гришин

ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0001-7885-8662

603950 Нижний Новгород, пл. Минина и Пожарского, 10/1

Россия

В. Ф. Лазукин

ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0003-0916-0468

603950 Нижний Новгород, пл. Минина и Пожарского, 10/1

Россия

М. М. Конторщиков

ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0002-0262-5448

603950 Нижний Новгород, пл. Минина и Пожарского, 10/1

Россия

Список литературы

  1. Louis D.N., Perry A., Wesseling P. et al. The 2021 WHO classification of tumors of the central nervous system: a summary. Neuro Oncol 2021;23(8):1231–51. doi: 10.1093/neuonc/noab190
  2. Marien E., Meister M., Muley T. et al. Non-small cell lung cancer is characterized by dramatic changes in phospholipid profiles. Int J Cancer 2015;137(7):1539–48. doi: 10.1002/ijc.29517
  3. Bensaad K., Favaro E., Lewis C.A. et al. Fatty acid uptake and lipid storage induced by HIF-1α contribute to cell growth and survival after hypoxia-reoxygenation. Cell Rep 2014;9(1):349–65. doi: 10.1016/j.celrep.2014.08.056
  4. Guo D., Bell E.H., Chakravarti A. Lipid metabolism emerges as a promising target for malignant glioma therapy. CNS Oncol 2013;2(3):289–99. doi: 10.2217/cns.13.20
  5. El Khayari A., Bouchmaa N., Taib B. et al. Metabolic rewiring in glioblastoma cancer: EGFR, IDH and beyond. Front Oncol 2022;12:901–51. doi: 10.3389/fonc.2022.901951
  6. Zhou J., Ji N., Wang G. et al. Metabolic detection of malignant brain gliomas through plasma lipidomic analysis and support vector machine-based machine learning. BioMedicine 2022;81:104097. doi: 10.1016/j.ebiom.2022.104097
  7. Wu X., Geng F., Cheng X. et al. Lipid droplets maintain energy homeostasis and glioblastoma growth via autophagic release of stored fatty acids. iScience 2020;23(10):1–11. doi: 10.1016/j.isci.2020.101569
  8. Шаршунова М., Шварц В., Михалец Ч. Тонкослойная хроматография в фармации и клинической биохимии: в 2 т. М., Мир, 1980. 295 с.
  9. Кузьмина Е.И., Нелюбин А.С., Щенникова М.К. Применение индуцированной хемилюминесценции для оценки свободно-радикальных реакций в биологических субстратах. В кн.: Межвузовский сборник биохимии и биофизики микроорганизмов. Горький: Волго-Вятское издательство, 1983. С. 179–183.
  10. Горяинова Е.Р., Панков А.Р., Платонова Е.Н. Прикладные методы анализа статистических данных: учеб. пособие для вузов. М.: Издательский дом Высшей школы экономики, 2012. С. 113–151.
  11. Eibinger G., Fauler G., Bernhart E. et al. On the role of 25-hydroxycholesterol synthesis by glioblastoma cell lines. Implications for chemo-tactic monocyte recruitment. Exp Cell Res 2013;319:1828–38. doi: 10.1016/j.yexcr.2013.03.025
  12. Cigliano L., Spagnuolo M.S., Napolitano G. et al. 24S-hydroxychole-sterol affects redox homeostasis in human glial U-87 MG cells. Mol Cell Endocrinol 2019; 486:25–33. doi: 10.1016/j.mce.2019.02.013
  13. Ríos-Marco P., Martín-Fernández M., Soria-Bretones I. et al. Alkylphospholipids deregulate cholesterol metabolism and induce cell-cycle arrest and autophagy in U-87 MG glioblastoma cells. Biochim Biophys Acta 2013;1831(8):1322–34. doi: 10.1016/j.bbalip.2013.05.004
  14. Chang T.Y., Li B.L., Chang C.C., Urano Y. Acyl-coenzyme A: cholesterol acyltransferases. Am J Physiol Endocrinol Metab 2009;297:E1–9. doi: 10.1152/ajpendo.90926.2008
  15. Geng F., Cheng X., Wu X. et al. Inhibition of SOAT1 suppresses glioblastoma growth via blocking SREBP-1-mediated lipogenesis. Clin Cancer Res 2016;22(21):5337–48. doi: 10.1158/1078-0432.ccr-17-0063
  16. Geng F., Guo D. Lipid droplets, potential biomarker and metabolic target in glioblastoma. Intern Med Rev (Wash D C) 2017;3(5):10.18103. doi: 10.18103/imr.v3i5.443
  17. Kou Y., Geng F., Guo D. Lipid metabolism in glioblastoma: from de novo synthesis to storage. Biomedicines 2022;10(8):1943–25. doi: 10.3390/biomedicines10081943
  18. Deligne C., Hachani J., Duban-Deweer S. et al. Development of a human in vitro blood–brain tumor barrier model of diffuse intrinsic pontine glioma to better understand the chemoresistance. Fluids Barriers CNS 2020;17(1):37. doi: 10.1186/s12987-020-00198-0
  19. Abbott N.J. Blood-brain barrier structure and function and the challenges for CNS drug delivery. J Inherit Metab Dis 2013;36(3):437–49. doi: 10.1007/s10545-013-9608-0
  20. Sarkaria J.N., Hu L.S., Parney I.F. et al. Is the blood–brain barrier really disrupted in all glioblastomas? A critical assessment of existing clinical data. Neuro-Oncology 2018;20(2):184–91. doi: 10.1093/neuonc/nox175
  21. Красникова О.В., Кондратьева А.Р., Баду С.К. и др. Потенциальные диагностические биомаркеры глиом в жидких средах организма. Журнал медико-биологических исследований 2022;10(1):52–63. doi: 10.37482/2687-1491-z090
  22. Zhou J., Ji N., Wang G. et al. Metabolic detection of malignant brain gliomas through plasma lipidomic analysis and support vector machine-based machine learning. Articles 2022;81:1–13. doi: 10.1016/j.ebiom.2022.104097
  23. Kao T.-J., Lin Ch.-L., Yang W.-B. et al. Dysregulated lipid metabolism in TMZ-resistant glioblastoma: pathways, proteins, metabolites and therapeutic opportunities. Lipids Health Dis 2023;22(114):1–13. doi: 10.1186/s12944-023-01881-5
  24. Bullwinkel J., Baron-Luehr B., Ludemann A. et al. Ki-67 protein is associated with ribosomal RNA transcription in quiescent and proliferating cells. J Cell Physiol 2006;206(3):624–35. doi: 10.1002/jcp.20494
  25. Theresia E., Malueka R.G., Pranacipta S. et al. Association between Ki-67 labeling index and histopathological grading of glioma in Indonesian population. Asian Pac J Cancer Prev 2020;21(4):1063–8. doi: 10.31557/apjcp.2020.21.4.1063
  26. Yoda R.A., Marxen T., Longo L. et al. Mitotic index thresholds do not predict clinical outcome for IDH-mutant astrocytoma. J Neuropathol Exp Neurol 2019;78(11):1002–10. doi: 10.1093/jnen/nlz082
  27. Dahlrot R.H., Bangsø J.A., Petersen J.K. et al. Prognostic role of Ki-67 in glioblastomas excluding contribution from nonneoplastic cells. Sci Rep 2021;11(1):17918. doi: 10.1038/s41598-021-95958-9
  28. Chen W.J., He D.S., TangR.X. et al. Ki-67 is a valuable prognostic factor in gliomas: evidence from a systematic review and metaanalysis. Asian Pac J Cancer Prev 2015;16(2):411–20. doi: 10.7314/apjcp.2015.16.2.411
  29. Abdul Rashid K., Ibrahim K., Wong J.H.D., Mohd Ramli N. Lipid alterations in glioma: a systematic review. Metabolites 2022;12(12):1280. doi: 10.3390/metabo12121280
  30. Morash S.C., Cook H.W., Spence M.W. Lysophosphatidylcholine as an intermediate in phosphatidylcholine metabolism and glycerophosphocholine synthesis in cultured cells: an evaluation of the roles of 1-acyl- and 2-acyl-lysophosphatidylcholine. Biochim Biophys Acta 1989;1004(2):221–9. doi: 10.1016/0005-2760(89)90271-3
  31. Butler M., Pongor L., Su Y.T. et al. MGMT status as a clinical biomarker in glioblastoma. Trends Cancer 2020;6(5):380–91. doi: 10.1016/j.trecan.2020.02.010
  32. Tano K., Shiota S., Collier J et al. Isolation and structural characterization of a cDNA clone encoding the human DNA repair protein for O6-alkylguanine. Proc Nat Acad Sci USA 1990;87(2):686–90. doi: 10.1073/pnas.87.2.686
  33. Chen X., Zhang M., Gan H. et al. A novel enhancer regulates MGMT expression and promotes temozolomide resistance in glioblastoma. Nat Commun 2018;9(1):2949. doi: 10.1038/s41467-018-05373-4
  34. Pandith A.A., Qasim I., Zahoor W. et al. Concordant association validates MGMT methylation and protein expression as favorable prognostic factors in glioma patients on alkylating chemotherapy (temozolo-mide). Sci Rep 2018;8(1):6704. doi: 10.1038/s41598-018-25169-2
  35. Dahlrot R.H., Larsen P., Boldt H.B. et al. Posttreatment effect of MGMT methylation level on glioblastoma survival. J Neuropathol Exp Neurol 2019;8(7):633–40. doi: 10.1093/jnen/nlz032
  36. Aoki K., Natsume A. Overview of DNA methylation in adult diffuse gliomas. Brain Tumor Pathol 2019;36(2):8491. doi: 10.1007/s10014-019-00339-w
  37. Huang F., Li S., Wang X. et al. Serum lipids concentration on prognosis of high-gradeglioma. Cancer Causes Control 2023;34(9):801–11. doi: 10.1007/s10552-023-01710-1

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Обухова Л.М., Балавина Е.В., Веселова Т.А., Медяник И.А., Гришин А.С., Лазукин В.Ф., Конторщиков М.М., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 57560 от  08.04.2014.