The role of disulfide isomerases in post-translational modification of NaPi2b (SLC34A2) in ovarian carcinoma cells

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Рак яичников (РЯ) занимает 8-е место по распространенности и 2-е по летальности среди заболеваний женской репродуктивной системы [1]. Более чем у 60 % пациенток диагностируют заболевание на III–IV стадии, что обусловливает низкие показатели 5-летней выживаемости – лишь 31 % [2]. При высокозлокачественной серозной карциноме яичников риск развития рецидива в первые 18–24 мес после завершения платиново-таксановой химиотерапии достигает 80–90 % [3, 4]. Стандартная тактика лечения РЯ включает радикальную циторедукцию с последующей химиотерапией на основе карбоплатина и паклитаксела [4, 5]. Несмотря на оптимальную резекцию органа при подобном диагнозе, большинство опухолей трансформируется в химиорезистентные клоны, что приводит к возникновению медикаментозно-невосприимчивых рецидивов и снижает общую выживаемость [3]. Проблема усугубляется тем, что на сегодняшний день для пациенток с карциномой яичника не существует высокоэффективной таргетной терапии в связи с отсутствием специфичных мишеней.

Одной из многообещающих мишеней для таргетной терапии, в том числе моноклональными антителами, в последнее время считается Na-зависимый фосфатный транспортер NaPi2b [6, 7]. Этот транспортер (ген SLC34A2) содержит от 8 до 10 трансмембранных доменов и большой внеклеточный домен (ВКД), где располагается опухолеассоциированный эпитоп MX35, доступность которого обеспечивается конформацией, обусловленной дисульфидными связями в районе его ВКД [8]. В настоящее время разработан целый ряд антител, коньюгированных с цитостатиками, направленных против транспортера NaPi2b, включая эпитоп МХ35 [9–13]. Цистеинсодержащие мотивы в ВКД образуют сеть дисульфидных мостиков между цистеинами в положениях 303, 322, 328 и 350, в то время как аспарагиновые мотивы в ВКД определяют N-гликозилирование в положениях 295, 308, 313, 321, 335 и 340, обусловливающих фолдинг белка и доступность эпитопа МХ35 [8, 14, 15]. Мы предполагаем, что восстановление дисульфидных связей дитиотреитолом маскирует эпитоп и снижает иммунореактивность NaPi2b in vitro, тогда как гипоксически измененное pH и изменения микростромы опухоли могут приводить к реаранжировке S-S-связей и изменению паттерна гликозилирования, делая MX35 более экспонированным и обеспечивая селективное накопление терапевтических конъюгатов в опухолевых клетках.

Известно, что белки семейства дисульфид-изомераз (protein disulfide isomerase, PDI) катализируют образование, изомеризацию и разрыв S-S-связей. Результаты иммуногистохимического исследования 415 образцов серозного РЯ показали гиперэкспрессию нескольких генов семейства PDI (PDI, PDIA6, PDIR, ERp57, ERp72 и AGR3), коррелирующую с ухудшением прогноза заболевания [16]. Необратимый ингибитор PACMA-31 ковалентно блокирует активные цистеиновые остатки PDI, подавляя рост овариальных клеточных линий и ксенотрансплантатов in vivo без токсичности для нормальных тканей [16], что подтверждает ключевую роль дисульфидного «клея» в маскировании или экспозиции эпитопов мембранных антигенов, возможно, включая и NaPi2b.

Для системного изучения взаимодействий генов и их продуктов применяют сетевой анализ, позволяющий моделировать сети взаимных корреляций генов и их продуктов, а также выявлять кластеры с похожими паттернами взаимодействий. Подобная методика уже успешно использовалась для поиска иммуноассоциированных маркеров при РЯ и аннотации иммунных подтипов CAF-ассоциированных генов, что демонстрирует устойчивость метода к вариабельности и техническим артефактам, и его способность интегрировать мультиомиксные данные для идентификации ключевых хаб-генов [17].

Гипотеза нашего исследования сводится к тому, что дисрегуляция отдельных PDI-изоформ изменяет сетевую топологию взаимодействий SLC34A2 и генов PDI, что может приводить к аномальному формированию S-S-связей в ВКД NaPi2b и повышать иммунодоступность опухолеассоциированного эпитопа MX35 в опухолевых клетках.

Цель исследования – выявление ключевых генов и их продуктов, вовлеченных в посттрансляционную модификацию NaPi2b, и оценка их потенциала в качестве диагностических и терапевтических мишеней при РЯ, а также для понимания возможного механизма распознавания эпитопа МХ35 моноклональными антителами.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Источники данных и отбор образцов тканей яичника. В настоящем исследовании мы использовали данные из исследования E-MTAB-3732 [18], доступные в базе ArrayExpress [19]. Были собраны клинические характеристики пациентов (идентификаторы образцов, тип рака, локализация опухоли) и сведения об уровнях экспрессии генов семейства PDI человека, а также гена SLC34A2.

Отбор данных об образцах тканей яичника проводили на основании аннотации: наличие/отсутствие заболевания. В группу образцов опухолей вошли образцы карциномы, аденокарциномы, серозной карциномы яичников, РЯ, серозного эпителиального РЯ, папиллярной серозной аденокарциномы, пограничной серозной опухоли яичников, эндометриоидного РЯ и папиллярной серозной аденокарциномы яичников (n = 539). В контрольную группу (условно-нормальных образцов) включены образцы с аннотацией “normal” (n = 40)

Анализ коэкспрессии генов и идентификация белковых взаимодействий с использованием биоинформатических баз данных. В настоящем исследовании сведения о взаимодействиях продуктов отобранных генов получены из баз данных Gene Ontology, String, KEGG, Reactome, WikiPathways, InterPro и Pfam (табл. 1). Из каждой базы извлекали сведения о совместной субклеточной локализации, участии белков в одних и тех же биологических процессах и семействах, а также оценочные коэффициенты взаимодействия NaPi2b и белков семейства PDI. При p <0,05 взаимодействия отбирали по уровню значимости, в противном случае учитывали все доступные коэффициенты.

 

Таблица 1. Количество выявленных белок-белковых взаимодействий NaPi2b и белков дисульфид-изомераз (по базам данных)

Table 1. Number of identified protein-protein interactions between NaPi2b and protein disulfide isomerase (by databases)

База данных Database	Количество найденных взаимодействий, n Number of identified interactions, n	Тип взаимодействия Type of interaction
Gene Ontology	189	Субклеточная локализация, участие в биологических процессах Subcellular location, participation in biological processes
String	145	Субклеточная локализация, кластеры, участие в биологических процессах Subcellular location, clusters, participation in biological processes
KEGG	113	Участие в биологических процессах Participation in biological processes
Reactome	89	Семейства белков Protein families
WikiPathways	37	Участие в биологических процессах Participation in biological processes
InterPro	174	Кластеры, семейства белков Clusters, protein families
Pfam	125	Кластеры, семейства белков Clusters, protein families

 

Мы провели анализ коэкспрессии гена SLC34A2 и генов семейства PDI в образцах нормальной и опухолевой тканей яичников. Для каждой пары генов рассчитывали коэффициент ранговой корреляции Спирмена, после чего формировали корреляционные матрицы. Для дальнейшего анализа учитывали только статистически значимые взаимодействия (p <0,05).

Основной задачей данного этапа было объединение разрозненной информации в один набор, содержащий обобщенные данные о коэкспрессии гена SLC34A2 и генов семейства PDI и взаимодействии продуктов данных генов; при дублировании одной пары белков в нескольких базах использовали медиану оценок взаимодействия.

Построение и сравнение сетей коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий. При построении сетей вершины соответствовали отобранным генам или их продуктам, а ребра отражали выявленные взаимодействия. Вес ребра рассчитывали как интегральную оценку 2 типов связей – коэффициентов коэкспрессии генов и оценок белок-белковых взаимодействий из открытых баз данных – с последующей нормализацией методом Z-преобразования. Оба типа данных рассматривались как равнозначные без применения весовых коэффициентов. Интеграция обоих источников без априорного приоритета одного над другим позволяет выявить функциональные связи, подтвержденные как на транскриптомном, так и на протеомном уровнях, что повышает достоверность результатов. При наличии данных об одном и том же согласованном взаимодействии из нескольких источников использовали медиану полученных оценок взаимодействий. Все вершины в сетях коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий были обозначены символами генов.

В рамках топологического анализа определяли центральные гены, входившие в верхние 20 % узлов (генов) по показателю центральности узла (показатель важности гена в сети на основе его связей). Для выявления функциональных модулей (кластеры плотно связанных генов) применяли алгоритм обнаружения сообществ на основе параметра связности.

Сравнение сетей коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий проводили методом агломеративной иерархической кластеризации с полной связностью. По каждой сети строили дендрограмму, а затем объединяли их в танглограмму – визуализацию, показывающую перемещения объектов между иерархиями. Для количественной оценки различий между структурами сетей рассчитывали корреляцию между матрицами кофенетических расстояний полученных дендрограмм.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Характеристика набора данных образцов нормальной и опухолевой тканей яичников. Для анализа экспрессии генов из исследования E-MTAB-3732 [18] из базы ArrayExpress [19] отобраны 539 образцов опухолей яичника и 40 образцов условно-нормальной ткани. Из полученных наборов данных извлечены показатели экспрессии гена SLC34A2 и генов семейства PDI человека (табл. 2).

 

Таблица 2. Гены семейства дисульфид-изомераз человека, включенные в анализ

Table 2. Human protein disulfide isomerase family genes included in the analysis

Ген Gene	Другие названия гена/белка Other names of the gene/protein	Белок Protein	Локализация на хромосоме Location on chromosome
AGR2	XAG-2, HAG-2, AG2, PDIA17	Гомолог белка 2 переднего градиента Anterior gradient protein 2 homolog	7p21.3
AGR3	HAG3, hAG-3, BCMP11, PDIA18	Гомолог белка 3 переднего градиента Anterior gradient protein 3 homolog	7p21.1
CASQ1	PDIB1	Кальсеквестрин-1 Calsequestrin-1	1q21
CASQ2	PDIB2	Кальсеквестрин-2 Calsequestrin-2	1p13.3-p11
DNAJC10	MTHr, ERdj5	Гомолог DnaJ (Hsp40), член подсемейства C10 DnaJ (Hsp40) homolog, subfamily C, member 10	2q32.1
ERP27	FLJ32115, PDIA8, ERp27	Белок эндоплазматического ретикулума 27 Endoplasmic reticulum resident protein 27	12p12.3
ERP29	PDIA9, ERp28, ERp31, ERp29PDI–DB	Белок эндоплазматического ретикулума 29 Endoplasmic reticulum resident protein 29	12q24.13
ERP44	KIAA0573, PDIA10	Белок эндоплазматического ретикулума 44 Endoplasmic reticulum resident protein 44	9q22.33
P4HB	DIA1, PROHB, DSI, GIT, PDI, PO4HB, P4Hb	Дисульфидизомераза белка, β-субъединица пролил-4-гидроксилазы Protein disulfide-isomerase, β-subunit prolyl 4-hydroxylase	17q25
PDIA2	PDA2, PDIp	Дисульфид-изомераза A2 Protein disulfide-isomerase A2	16p13.3
PDIA3	HsT17083, P58, ERp61, ERp57, ERp60, GRP57, PI-PLC	Дисульфид-изомераза A3 Protein disulfide-isomerase A3	15q15
PDIA4	ERP70, ERP72	Дисульфид-изомераза A4 Protein disulfide-isomerase A4	7q35
PDIA5	PDIR, FLJ30401	Дисульфид-изомераза A5 Protein disulfide-isomerase A5	3q21.1
PDIA6	P5, ERp5	Дисульфид-изомераза A6 Protein disulfide-isomerase A6	2p25.1
PDILT	PDIA7, ERp65	Дисульфид-изомераза-подобный белок яичка Protein disulfide-isomerase-like protein of the testis	16p12.3
TMX1	TMX, PDIA11	Тиоредоксин-связанный трансмембранный белок 1 Thioredoxin-related transmembrane protein 1	14q22.1
TMX2	PDIA12	Тиоредоксин-связанный трансмембранный белок 2 Thioredoxin-related transmembrane protein 2	11cen-q22.3
TMX3	FLJ20793, KIAA1830, PDIA13	Тиоредоксин-связанный трансмембранный белок 3 Thioredoxin-related transmembrane protein 3	18q22
TMX4	DJ971N18.2, KIAA1162, PDIA14	Тиоредоксин-связанный трансмембранный белок 4 Thioredoxin-related transmembrane protein 4	20p12
TXNDC5	MGC3178, FLJ21353, FLJ90810, PDIA15, EndoPDI, Hcc-2, ERp46	Белок, содержащий тиоредоксиновый домен 5 Thioredoxin domain-containing protein 5	6p24.3
TXNDC12	TLP19, hAG-1, AGR1, PDIA16, ERP18, ERP19	Белок, содержащий тиоредоксиновый домен 12 Thioredoxin domain-containing protein 12	1p32.3

 

Далее мы провели анализ коэкспрессии генов семейства PDI и гена SLC34A2 для обеих категорий образцов. Полные матрицы корреляций представлены в виде тепловых карт (рис. 1).

 

Рис. 1. Тепловые карты коэкспрессии 17 генов (SLC34A2 + 16 генов дисульфид-изомераз (PDI)) в нормальной (а) и опухолевой (б) тканях яичников. Указаны только значимые коэффициенты корреляции (p <0,05)

Fig. 1. Heatmaps of the co-expression of 17 genes (SLC34A2 + 16 protein disulfide isomerase (PDI) genes) in normal (а) and tumors (б) tissues of the ovaries. Only significant correlation coefficients are indicated (p <0.05)

 

Параллельно собраны сведения о взаимодействиях изучаемых белков (21 ген семейства PDI и ген SLC34A2), включающие со-встречаемость мутаций, совместную субклеточную локализацию, участие в одних и тех же биологических процессах и наличие общих белковых доменов. В результате объединения данных из всех источников идентифицировано 971 взаимодействие транспортера NaPi2b и белков семейства PDI (см. табл. 1).

По результатам анализа коэкспрессия и белок-белковые взаимодействия обнаружены между 16 генами семейства PDI (AGR2, CASQ1, CASQ2, DNAJC10, ERP29, ERP44, P4HB, PDIA2, PDIA3, PDIA4, PDIA5, PDIA6, TMX1, TMX2, TMX4, TXNDC5) и геном SLC34A2 (NaPi2b). На основе этих данных создана единая платформа для последующего анализа in silico этих взаимодействий.

Сравнение сетей коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий гена SLC34A2, генов семейства PDI и их продуктов в нормальной и опухолевой тканях. Для выявления различий в регуляции генов семейства PDI и белка NaPi2b в нормальной и опухолевых тканях яичников построены и сравнены 2 сети коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий, каждая из которых включала 17 узлов (ген SLC34A2 и 16 генов семейства PDI). В этих сетях ребра соответствовали найденным взаимодействиям, а для каждой пары генов использовалось значение медианы оценок взаимодействия из всех открытых баз данных. Вес ребер рассчитывали как сумму всех найденных взаимодействий с последующей Z-нормализацией, а вес каждой вершины определяли как сумму весов инцидентных ребер.

Для выявления структурных различий между сетями нормальной и опухолевой тканей яичников выполнен сравнительный анализ с помощью агломеративной иерархической кластеризации по методу полной связности. Для каждой сети коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий построена дендрограмма, после чего обе дендрограммы объединены в одну танглограмму – визуализацию сравнения 2 дендрограмм (рис. 2), позволяющую наглядно отследить смещения узлов между иерархиями в нормальных образцах и образцах опухолей.

 

Рис. 2. Дендрограммы сетей коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий, построенные на основе данных по образцам нормальной (слева) и опухолевой тканей (справа) яичников (кофенетическая корреляция = 0,082)

Fig. 2. Dendrograms of interaction networks constructed from samples of normal tissue (left) and tumors (right) of the ovary (cophenetic correlation = 0.082)

 

Значение кофенетической корреляции 2 дендрограмм (0,082) свидетельствует об отсутствии сходства их структур, что отражает различные топологические свойства сетей коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий SLC34A2 и генов семейства PDI в нормальной и опухолевой тканях. Полученные результаты свидетельствуют о фундаментальной реорганизации паттернов коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий между исследуемыми генами, что указывает на отсутствие консервативности данных сетевых модулей при патологическом состоянии ткани.

Выделение ключевых генов на основе центральности и идентификация функциональных модулей в сетях коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий гена SLC34A2, генов семейства PDI и их продуктов. Для оценки изменений сетевого окружения гена SLC34A2 в опухолевых клетках проведен сравнительный анализ топологических характеристик сетей в нормальной и опухолевой тканях. Согласно базам данных, содержащих информацию о белок-белковых взаимодействиях, NaPi2b не имеет прямых взаимодействий с классическими PDI. Это делает особенно интересным поиск непрямых регуляторных связей, которые могут влиять на посттрансляционную модификацию его большого ВКД.

Для выявления ключевых генов по построенным сетям определяли гены на основе параметров концентрирования и промежуточности узлов сети (рис. 3). Параметр промежуточности показывает количество кратчайших путей (ребер), проходящих через узлы, параметр концентрирования – количество связей гена с другими генами в сети. Важно отметить, что ген SLC34A2 и его продукт NaPi2b не имеют взаимодействий с генами семейства PDI.

 

Рис. 3. Сети коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий SLC34A2 и генов семейства дисульфид-изомераз в нормальной (a) и опухолевой (б) тканях яичников. На рисунке показаны взаимодействия с коэффициентом >0,3 по модулю

Fig. 3. Networks of co-expression and protein-protein interactions between SLC34A2 and genes of disulfide isomerase family in normal (a) and tumor (б) ovarian tissue. The figure shows interactions with absolute coefficient value >0.3

 

Для выявления ключевых генов и белков на основе построенных сетей отобраны узлы, входившие в верхние 20 % узлов по показателям концентрирования (количество связей узла) и промежуточности (количество кратчайших путей, проходящих через узел). В нормальной ткани яичника к таким ключевым узлам относятся гены DNAJC10, ERP44, P4HB, PDIA2, PDIA3, PDIA4, PDIA6, TXNDC5 и TMX1. В сети опухолей найдены гены DNAJC10, ERP44, P4HB, PDIA2, PDIA3, PDIA4, PDIA6 и TXNDC5, а также дополнительно выделены гены CASQ1, CASQ2, ERP29, PDIA5 и SLC34A2.

Анализ топологических характеристик выявил кардинальную реорганизацию сетевой архитектуры при опухолевой трансформации. Ключевой находкой является то, что ген SLC34A2, не входящий в число центральных узлов в нормальной ткани, при онкотрансформации становится опухоль-специфичным ключевым геном. Вопрос о том, с какими генами SLC34A2 формирует функциональные связи в опухолевых клетках, исследован с помощью модульного анализа сетей, позволяющего выявить кластеры плотно взаимосвязанных генов, что указывает на их потенциальное функциональное взаимодействие и координированную регуляцию. Итоговый список модулей и включенные в них гены представлены в табл. 3.

 

Таблица 3. Выявленные модули генов в сетях коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий в образцах нормальной и опухолевой тканей яичников

Table 3. Identified gene modules in co-expression and protein-protein interaction networks in samples of normal and tumor ovarian tissue

Нормальная ткань Normal tissue	Опухолевая ткань Tumor tissue
AGR2, CASQ2, DNAJC10, PDIA2, PDIA3, PDIA4, PDIA6, TMX1, TMX2, TMX4	ERP29, PDIA6, SLC34A2, TMX1, TMX2
ERP44, PDIA5	AGR2, TMX4
Примечание. Жирным шрифтом выделены гены ERP29 и SLC34A2, которые специфичны для опухолей. Note. ERP29 and SLC34A2 genes specific for tumors are shown in bold.

 

Таким образом, результаты сетевого анализа продемонстрировали, что в опухолевых клетках яичника происходит реорганизация регуляторного окружения гена SLC34A2. Ключевой особенностью этой реорганизации является формирование специфического для опухолей функционального модуля генов SLC34A2 и ERP29, характеризующегося обратной коэкспрессией генов (коэффициент Спирмена ρ = –0,42; p <0,05; см. рис. 1). Эта ассоциация может иметь прямое отношение к изменению конформации ВКД NaPi2b и доступности терапевтического эпитопа MX35 в опухолевых клетках за счет аномальной дисульфид-изомеризации белка NaPi2b, благодаря участию ERP29, что требует дальнейшего изучения.

Таким образом, ген SLC34A2, не являясь центральным узлом в сети взаимодействий генов в нормальной ткани, при онкотрансформации становится опухоль-специфичным ключевым геном и входит в функциональное взаимодействие с геном ERP29, демонстрируя значимую обратную коэкспрессию исключительно в опухолевых клетках.

ОБСУЖДЕНИЕ

Целью нашего исследования было изучение взаимодействия мембранного транспортера NaPi2b (SLC34A2) с генами семейства PDI, отвечающими за образование и потенциальную перестройку S-S-связей внутри его большого ВКД, чтобы выявить ключевые гены-маркеры, ассоциированные с посттрансляционными модификациями ВКД NaPi2b в опухолевых клетках яичника и доступностью эпитопа МХ35. Для этого мы проанализировали 17 генов семейства PDI и ген SLC34A2, а также их продукты в 539 образцах опухолей яичников и 40 образцах нормальной ткани яичников, построив и сравнив сети коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий.

В обеих сетях выделены ключевые узлы на основе показателей концентрирования (количество связей узла) и промежуточности (количество кратчайших путей, проходящих через узел). В ходе топологического анализа выявлено отсутствие структурного сходства сетей (мера сходства иерархических структур – коэффициент кофенетической корреляции = 0,082) при этом в опухолях специфически ключевыми оказались гены CASQ1, CASQ2, ERP29, PDIA5, TMX4 и SLC34A2. Основным результатом нашего анализа является специфическое для опухолей яичника выявление генов ERP29 и SLC34A2 в качестве центральных узлов, объединенных в один функциональный модуль (кластеров плотно связанных генов) и демонстрирующих значимую обратную коэкспрессию.

Ген ERP29 (endoplasmic reticulum protein 29) представляет собой люминальный шаперон эндоплазматического ретикулума, участвующий в координации фолдинга и транспорта секреторных и мембранных белков. В нормальных клетках белок ERP29 обеспечивает правильную сборку дисульфидных связей и предотвращает преждевременную агрегацию полипептидов, взаимодействуя с другими шаперонами, такими как BiP/GRP78 и GRP94 [20]. Под действием стресса эндоплазматического ретикулума (ER) экспрессия ERP29 усиливается через пути UPR (ATF6, IRE1α, PERK), что способствует восстановлению протеостаза и адаптации клетки к нагрузке белкового синтеза [21].

В опухолевых клетках белок ERP29 выполняет многоаспектную роль, регулируя выживаемость, миграцию и ответ на терапию. В моделях фарингеальных карцином его подавление снижает уровень маркеров ER-стресса (GRP78, CHOP) и апоптоза, что повышает устойчивость к цисплатину и стимулирует пролиферацию, тогда как его сверхэкспрессия усиливает ER-стресс-опосредованный апоптоз и снижает выживаемость резистентных клеток [20, 22]. Кроме того, снижение регуляции гена ERP29 ведет к эпителиально-мезенхимальному переходу через уменьшение уровня экспрессии E-кадгерина и увеличение экспрессии виментина, что усиливает миграцию и инвазивность опухолевых клеток [22].

Обнаружение значимой обратной коэкспрессии генов ERP29 и SLC34A2 дает возможность предположить, что белок ERP29 может играть определенную роль в посттрансляционной модификации транспортера NaPi2b при РЯ. Полученные данные позволяют выдвинуть гипотезу о том, что дисрегуляция белка ERP29 в опухолевых клетках может влиять на фолдинг большого ВКД белка NaPi2b посредством прямого шаперонного взаимодействия, модуляции активности других генов семейства PDI или изменения редокс-статуса эндоплазматического ретикулума [21]. Это, в свою очередь, может привести к изменению конформации ВКД вследствие аномальной ре-аранжировки дисульфидных связей, способствуя большей доступности опухоль-ассоциированного эпитопа MX35 для терапевтических моноклональных антител в опухолевых клетках яичника. Хотя в ходе нашего исследования выявлены сильная корреляционная связь и сетевая ассоциация гена ERP29 с геном SLC34A2, прямые функциональные взаимодействия этих генов требуют экспериментального подтверждения. Включение ERP29 и SLC34A2 в один модуль исключительно в опухолях и обратная коэкспрессия данных генов указывают на локальный кластер, отвечающий за модификацию, что может привести к изменению конформации ВКД, а следовательно, к маскированию/демаскированию эпитопа MX35. Выявленная ассоциация подчеркивает потенциал белка ERP29 и его взаимодействия с NaPi2b в качестве новой оси для разработки диагностических подходов (оценка коэкспрессии/уровней белков) и терапевтических стратегий при РЯ. Перспективными направлениями могут быть таргетинг активности белка ERP29 для нормализации фолдинга NaPi2b или использование информации об экспозиции опухолеассоциированного эпитопа MX35, потенциально усиленной дисфункцией ERP29 для направленной доставки терапевтических антител.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенный комплексный сетевой анализ взаимодействий гена SLC34A2 и генов семейства PDI выявил принципиальное сходство топологии сетей коэкспрессии и белок-белковых взаимодействий в нормальной и опухолевой тканях яичников. Ключевым отличием, имеющим потенциальное патогенетическое значение, является специфическое для опухолей включение генов ERP29 и SLC34A2 в число центральных узлов сети и их объединение в один функциональный модуль, характеризующийся значимой обратной коэкспрессией. Эти данные предполагают возможную роль белка-шаперона ERP29 в дисрегуляции посттрансляционной модификации, в частности реорганизации дисульфидных связей ВКД транспортера NaPi2b, в клетках РЯ, что может влиять на доступность опухолеассоциированного эпитопа MX35.

Полученные данные обосновывают приоритетность дальнейшего экспериментального изучения функциональной связи между ERP29 и NaPi2b, а также оценки этих белков (особенно в контексте экспрессии MX35) в качестве новых молекулярных маркеров и мишеней для разработки таргетных терапевтических стратегий, в том числе комбинированной терапии РЯ.

About the authors

R. A. Vlasenkova

Institute of Fundamental Medicine and Biology, Kazan (Volga Region) Federal University

Email: r.mukhamadeeva@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0082-6833
Russian Federation, Bld. 1, 18 Kremlyovskaya St., Kazan 420008

I. A. Rybachuk

Institute of Fundamental Medicine and Biology, Kazan (Volga Region) Federal University

Email: kiyamova@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-3161-2210
Russian Federation, Bld. 1, 18 Kremlyovskaya St., Kazan 420008

R. G. Kiyamova

Institute of Fundamental Medicine and Biology, Kazan (Volga Region) Federal University

Author for correspondence.
Email: kiyamova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2547-2843
Russian Federation, Bld. 1, 18 Kremlyovskaya St., Kazan 420008

References

Supplementary files