자궁경부암에서 단백질 IMP3 발현의 예후적 가치

분자 바이오마커는 더 불리한 임상 과정을 가진 환자를 선택적으로 식별할 수 있습니다. 이러한 바이오마커 중 하나는 IMP3 - 인슐린 유사 성장 인자 II mRNA 결합 단백질입니다.

IGF 그룹은 세포 및 실질적인 수준에서 복잡한 조절 네트워크이며 유기체의 발달과 태아 및 출생 후의 정상적인 세포 기능 유지에 중요한 생리학적 역할을 합니다. 성장 인자와 그 수용체의 과발현은 발암 과정에서 흔히 발생하는 현상입니다. IGF 신호 시스템은 정상적인 생리학적 상태를 엄격히 통제하고 있으며 이 섬세한 균형의 편차는 악성 종양으로 이어지는 많은 분자적 사건의 방아쇠가 될 수 있습니다. IGF 시스템의 한 구성원은 인슐린 유사 성장 인자 II mRNA 결합 단백질(IMP)로, 이는 IGF-II 번역 mRNA의 활성제인 것으로 밝혀져 IGF-II 의존성 세포 증식을 제어하는 ​​데 지배적인 역할을 합니다.

IMP 단백질 패밀리에는 3개의 단백질(IMP1, IMP2, IMP3)이 포함되어 있습니다. IMP3는 일반적으로 배아 발생 동안 태아 조직에서 발현됩니다. 성인기에 주변(인접한) 양성 조직에는 존재하지 않고 종양 조직에서만 발현되는 종양 단백질로 나타납니다. 이전의 체외 연구에서는 IMP3가 접착 분자 및 매트릭스 메탈로프로테이나제 1을 통해 IGF II 번역 및 접착 및 침입을 활성화하여 종양 세포 증식을 자극하는 것으로 나타났습니다.

자궁경부암 및 그 전암성 병변에 대한 최근 연구 결과는 IMP3 단백질의 발현이 자궁경부 이형성증 및 편평 세포 암종으로 진행하는 심각한 자궁경부 이형성증(CIN III)의 가능성과 관련이 있음을 보여주었습니다. IMP3 단백질의 더 높은 발현은 CIN I 및 CIN II 변화 세포와 비교하여 중증 자궁경부 이형성증(CIN III) 세포 및 침윤성 종양 세포의 세포질에서 발견되었습니다. 종양 세포에서 IMP3 발현의 민감도는 96%였다. IMP3 음성 제제에서 추가 모니터링 및 치료에서 편평 세포 암종이 밝혀지지 않았습니다. 추가 분석은 병변 침습성이 예상될 수 있는 환자의 하위 집합을 검출하기 위한 바이오마커로서 HSIL 병변이 있는 환자의 첫 번째 자궁경부 생검 표본에서 IMP3 발현을 결정할 가능성을 나타냈습니다.

이전 연구를 기반으로 IMP3에 특이적인 단클론 항체가 개발되었으며 다양한 악성 종양에서 IMP3 단백질의 발현을 연구하는 일상적인 면역조직화학적 방법에 성공적으로 사용됩니다. 최근에 IMP3 단백질의 발현이 다른 기관계의 부인과 및 악성 질환 모두에서 더 공격적인 임상 과정 및 덜 유리한 결과와 관련이 있다는 것이 밝혀졌습니다.

연구 문제

예방, 발견 및 치료에 대한 사전 지식에도 불구하고 자궁경부암은 여전히 ​​큰 고통과 사망률을 유발합니다. 임상 과정은 지금까지 질병의 임상 및 병리학적 단계와 관련하여 간과되어 왔으며, 조직학적 매개변수 및 질병의 해부학적 범위에 기초하여 질병의 추가 치료 및 예후에 대한 결정이 내려졌습니다.

이전 연구에서는 IMP3 단백질 발현과 자궁경부암의 연관성에 대한 소개만 제공했습니다. 질병 결과가 좋지 않은 신체의 부인과 및 기타 암에서 IMP3 단백질의 증가된 발현 사이에 연관성이 발견되었습니다.

이 연구는 바람직하지 않은 임상 과정과 더 나쁜 예후를 가질 것으로 예상되는 환자에서 IMP3 단백질의 증가된 발현을 탐지하고 연결하기 위한 목적으로 자궁경부 편평 세포 암종에서 IMP3 단백질의 발현을 살펴볼 것입니다. 이전 연구에서는 수행되지 않은 FIGO 1A1 및 1B1 질병 단계의 환자만 관찰됩니다. 이러한 방식으로 외과적 치료를 받을 환자를 선별하고 더 나쁜 임상 결과를 예측할 수 있으며 개별적으로 추가 치료를 계획할 수 있습니다.

연구 목적

이 연구는 더 높은 종양 조직학적 등급, 더 높은 FIGO 병기, 더 불량한 과정 및 질병 결과와 관련된 예후 인자로서 자궁경부 편평 세포 암종에서 IMP3 단백질의 면역조직화학적 발현의 중요성을 결정할 것입니다.

연구 가설

자궁경부 편평 세포 암종에서 IMP3 단백질의 면역조직화학적 발현은 더 나쁜 임상 경과 및 질병 결과, 더 짧은 무병 기간 및 더 나쁜 5년 생존 결과와 관련이 있었습니다.

자궁경부암에서 IMP3 단백질 발현의 면역조직화학적 결정 - 새로운 예후인자

다음은 연구에서 제외됩니다.

• 수술 전 화학요법 및/또는 방사선 요법을 받은 환자
• 관련 부인과 또는 기타 악성 종양이 있는 환자
• 다른 조직학적 유형의 종양(선암, 선편평세포, 신경내분비 등)이 있는 환자 상기 기간에 SKB Mostar에서 자궁경부암 수술을 받은 환자의 수술 재료의 병리조직학적 준비에 대한 연구를 수행할 예정이다.

IMP3 단백질의 발현은 면역조직화학적 방법에 의해 결정될 것이며, 임상적 및 병리학적 질병 진행 및 생존 매개변수와 발현의 연관성을 평가하기 위해 통계적 분석이 사용될 것이다.

의료 문서에 대한 통찰력(종양학과 산부인과 클리닉 SKB Mostar의 종양 환자의 환자 의료 기록 및 의료 문서)은 환자의 나이, FIGO 분류 기준에 의해 결정된 질병의 임상 단계, 재발/기간에 대한 임상 데이터를 제공합니다. 질병 및 임상 결과의 징후가 없는 기간.

연구 방법:

분석을 위한 종양 샘플은 보관된 파라핀 블록의 4μ 섹션에서 얻을 수 있습니다.

마우스 단클론 항인간 항체 IMP3(DAKO)를 1:100 희석하여 면역조직화학 분석에 사용합니다.

면역조직화학적 과정은 먼저 자일렌에서 조직을 탈랍한 다음 더 낮은 농도의 알코올에서 재수화하는 것으로 시작됩니다. 0.1% H2O2(실온에서 30분)에서 인큐베이션하여 내인성 퍼옥시다제를 비활성화했습니다. 항원 부위를 검출하기 위해 절편을 전자레인지에서 95℃에서 10분 동안 구연산 완충액(pH 9)에서 끓인 다음 인산염 완충 식염수(PBS)로 세척합니다. 실온으로 식힌 후 절편을 1차 항체와 함께 60분 동안 배양했습니다. 1차 항체로 1시간 배양하고 PBS로 세척한 후, 디아미노벤지딘(DAB)으로 2차 검출을 사용합니다. 항체 독립적인 EnVision 검출 시스템 퍼옥시다제(DAB, Rabbit/Mouse K 5007)가 이 목적을 위해 사용됩니다. PBS에서 30분 배양 및 세척 후 절편을 실온에서 10분 동안 diaminobenzidine(DAB)으로 염색하고 증류수로 세척한 후 헤마라운으로 염색합니다. 그런 다음 절개를 피팅 매체에 맞추고 커버슬립으로 덮습니다. 적절한 1차 항체와 반응한 세포에는 염색된 세포질이 있어야 합니다.

면역조직화학적 염색의 결과는 반정량적으로 해석될 것이다. 종양 세포의 10% 이상에서 세포질 염색이 있는 샘플은 양성 발현으로 간주되며 5개의 범주로 분류됩니다: 0(염색된 세포의 1% -10%), 1(11% -25%), 2( 26% 50) %), 3(51% -75%) 및 4(76% -100%). IMP3 발현의 강도는 음성, 약함, 중간 또는 심각으로 분류됩니다.

각 항원의 면역조직화학적 염색에 의한 음성 대조군을 위한 섹션은 다른 섹션과 함께 동일한 절차를 따르지만, 1차 항체와 함께 배양하지 않고 그 시간 동안 PBS에 있게 됩니다. 제조업체의 컨트롤 슬라이드는 양성 컨트롤로 사용됩니다.

시편은 Olympus BX40 광학 현미경(Olympus, Tokyo, Japan)으로 검사됩니다.

전체 환자 생존(OS)은 수술 날짜와 마지막 임상 제어 날짜 또는 자궁경부암으로 인한 사망 날짜 사이의 기간으로 정의되었습니다.

무질병 간격(DFS)은 수술 날짜와 질병 재발 날짜 사이의 시간 간격으로 정의됩니다.

통계 데이터 처리:

획득한 연구 결과는 MS Excel 2007 데이터베이스에 저장되며 모든 통계 분석에는 SPSS 17 통계 프로그램이 사용됩니다. 기술 통계 방법은 데이터 분석에 사용됩니다. 비모수 변수는 빈도와 백분율로 표시됩니다. 데이터 분포에 따라 파라메트릭 변수는 산술 평균 및 표준 편차 또는 중앙값 및 사분위수 범위로 표시됩니다. 데이터 분포는 Kolmogorov-Smirnov 테스트로 테스트됩니다. 필요한 경우 범주형 변수에 대한 그룹 간 차이를 테스트하기 위해 카이제곱 테스트와 피셔의 정확 테스트가 사용됩니다. 데이터 분포가 정상에서 벗어나는 경우 학생 t-테스트 및 일원 분산 분석(ANOVA) 또는 Mann-Whitney U 테스트 및 Kruskal-Wallis 테스트를 비모수적 대안으로 사용하여 매개변수 간의 차이를 테스트합니다. 조사된 변수 간의 상관관계를 테스트하기 위해 적절한 상관관계 및 회귀 테스트가 사용됩니다. 생존 및 질병 재발의 분석은 얻은 데이터에 따라 Kaplan-Meier 방법과 Cox-Mantel log-rank test 또는 Mantel-Haenszel test를 사용한다. p <0.005의 확률 수준은 통계적으로 유의한 것으로 간주됩니다.