Rola zmian białka RPL8 w surowiczym raku jajnika o wysokim stopniu złośliwości (OVCAR)

Kontekst i uzasadnienie badania:

Z naszych wstępnych analiz zbioru danych dotyczących pacjentek z surowiczym rakiem jajnika o wysokim stopniu złośliwości (HGSOC), dostępnych w internetowej bazie danych The Cancer Genome Atlas, odkryliśmy, że gen kodujący rybosomalne białko L8 (RPL8) ulega amplifikacji z dużą częstotliwością (~ 30%) w HGSOC. Co więcej, ekspresja mRNA jest dodatnio skorelowana z amplifikacją genetyczną, co jest obserwacją nieopisaną wcześniej ani nie badaną w literaturze. RPL8 jest składnikiem strukturalnym dużej podjednostki rybosomu, która bierze udział w syntezie białek. Na tej podstawie oraz na podstawie naszych wstępnych danych stawiamy hipotezę, że amplifikacja RPL8 może odgrywać rolę w rozwoju raka jajnika. Zrozumienie wpływu amplifikacji RPL8 na raka jajnika może dostarczyć nowych informacji na temat biologii tego słabo poznanego nowotworu.

Cele badania:

Głównym celem tego projektu jest ustalenie, czy RPL8 można wykorzystać jako biomarker zarówno do oceny ryzyka, jak i do stratyfikacji pacjenta w wyborze najodpowiedniejszej opcji terapeutycznej. W szczególności chcemy studiować:

1. Związek między statusem genetycznym RPL8 a wynikami klinicznymi.
2. Udział amplifikacji RPL8 w odpowiedzi na leczenie.

Rodzaj badanej tkanki ludzkiej:

Analizy zostaną przeprowadzone na próbkach tkanki nowotworowej pobranych z resekcji raka jajnika. Niektóre próbki zostały już pobrane i przechowywane w IRCCS, inne jeszcze nie zostały pobrane.

Rodzaj śledztwa:

• Analiza ekspresji genów RPL8, C-MYC i pokrewnych (RT-PCR, ddPCR, WB, IHC).
• Analiza liczby kopii genów i badanie przesiewowe mutacji (ddPCR i podobne techniki molekularne).
• Analiza możliwych powiązań między danymi patologicznymi, danymi z obserwacji i wynikami odpowiedzi terapeutycznej u pacjentów.

Metodologia analizy:

Dane dotyczące statusu genetycznego, ekspresji i lokalizacji subkomórkowej RPL8 i C-MYC zostaną skorelowane ze zmiennymi kategorycznymi i ciągłymi związanymi z historią medyczną i stanem klinicznym pacjentów. Różnice pomiędzy zmiennymi kategorycznymi będą analizowane za pomocą analizy wariancji (ANOVA), testu Manna-Whitneya lub testu Kruskala-Wallisa, w zależności od tego, czy rozkład danych jest normalny, czy nie (oceniany za pomocą testu Kołmogorowa-Smirnowa). Korelacje pomiędzy zmiennymi ciągłymi będą oceniane za pomocą testów Pearsona lub Spearmana, ponownie w oparciu o rozkład danych.

Ogólna charakterystyka badanej populacji:

Kryteria włączenia:

• Wiek ≥ 18 lat.
• Rozpoznanie surowiczego raka jajnika o wysokim stopniu złośliwości (3 lub 4) na początku lub w nawrocie.
• Podpisano świadomą zgodę na udział w badaniu.

Kryteria wykluczenia:

• Guzy jajnika o typie histologicznym innym niż surowiczy.
• Inne typy nowotworów pierwotnych.

Retrospektywa Study Design (na materiałach archiwalnych) + prospektywa