
Роль интерактомных взаимодействий в формировании резистентности к тамоксифену рака молочной железы: новые подходы к поиску механизмов патогенеза
Журнал: Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2020;9(6):80-85.
DOI: 10.17116/onkolog2020906180
Прочитано: 1812 раз
Резюме
Представлен обзор основных проблем и достижений в области изучения молекулярных механизмов формирования резистентности к тамоксифену рака молочной железы. Проведен анализ текущих представлений о механизмах патогенеза гормональной резистентности рака молочной железы. Особое внимание уделено роли микроРНК в регуляции экспрессии рецептора эстрогенов альфа. На основе анализа экспериментальных и биоинформационных методов, использованных при изучении механизмов патогенеза гормональной резистентности, обоснована необходимость разработки и применения интерактомных подходов к анализу данных.
Ключевые слова
- рак молочной железы
- гормональная резистентность
- тамоксифен
- микроРНК
- рецепторы эстрогенов
- граф взаимодействий
- интерактом
Дата поступления: 28.08.2020
Дата принятия в печать: 17.09.2020
Дата публикации: 31.12.2020
Рак молочной железы (РМЖ) является наиболее распространенным онкологическим заболеванием среди женщин в развитых странах. Ежегодно в Российской Федерации выявляют более 70 тыс. первичных случаев РМЖ [1]. Более 60% первичных случаев РМЖ приходятся на эстрогензависимые формы (люминальный РМЖ) [2]. Значительный вклад в улучшение безрецидивной и общей выживаемости больных люминальным РМЖ внесла гормональная терапия, направленная на подавление функциональной активности рецептора эстрогенов (РЭ) альфа и подавление синтеза эндогенных эстрогенов.
РЭ альфа, кодируемый геном ESR1, принадлежит к суперсемейству ядерных рецепторов, включающему, кроме рецепторов эстрогенов альфа и бета, также андрогеновые, прогестиновые, глюко- и минералокортикоидные рецепторы. РЭ альфа — белок с молекулярной массой 66 кДа, состоящий из 4 основных доменов: аминотерминального, ДНК-связывающего, лигандсвязывающего (ответственного за взаимодействие с эстрогенами) и карбокситерминального. В неактивном состоянии РЭ альфа связан с белком теплового шока 90 (heat shock protein, hsp90) и равномерно распределен между цитоплазмой и ядром [3]. Взаимодействие эстрогена с лигандсвязывающим доменом РЭ альфа вызывает диссоциацию белка hsp90 [2], изменение конформации и фосфорилирование рецептора. После этого он последовательно связывается с коактиваторами, димеризуется и переходит в активное состояние. Первичным коактиватором РЭ альфа является белок SRC-3, вторичными — p300/CBP, NCOA2, третичным — CARM1 [4]. В активном состоянии РЭ альфа выступает в качестве транскрипционного фактора в ядре клетки, связываясь либо напрямую с эстрогеновым ответным элементом (estrogen response element, ERE) в промотерных регионах целевых генов, либо опосредованно через белок-белковые взаимодействия с транскрипционными факторами из семейств AP-1 или SP-1 [5]. По информации базы данных TRRUST v2, РЭ альфа непосредственно контролирует экспрессию 76 генов [6]. Среди них ингибитор апоптоза BCL2, 6 транскрипционных факторов (E2F1, FOS, JUN, JUNB, SP1, RUNX2), регулятор транскрипции и восстановления ДНК BRCA1.
Молекулярные механизмы патогенеза
РЭ альфа регулирует ключевые процессы жизнедеятельности люминального РМЖ: метаболический статус, пролиферативную активность, избегание апоптоза. Две трети больных первичным люминальным РМЖ отвечают на гормонотерапию ингибиторами рецептора эстрогенов, что проявляется в подавлении роста первичной опухоли и формирования метастазов [7]. Тамоксифен — наиболее часто применяемый в клинической практике селективный антагонист РЭ альфа и агонист РЭ бета [8—10]. Тамоксифен связывается с лигандсвязывающим доменом РЭ альфа, индуцирует диссоциацию БТШ90 с последующей димеризацией РЭ. Тамоксифен не блокирует ДНК-связывающий домен РЭ альфа, что позволяет рецепторному комплексу связаться с эстрогеновым ответным элементом активируемого гена, однако препятствует активации карбокситерминального домена и взаимодействию активированного РЭ альфа с вторичными коактиваторами (p300/CBP и NCOA2), что приводит к практически полному подавлению транскрипции активируемого гена [11].
Прием тамоксифена в течение 5 лет снижает частоту рецидивов ранних стадий люминального РМЖ в 2 раза на период приема препарата и на 1/3 в последующие 5 лет. Частота рецидивов РМЖ за 5 лет гормональной терапии тамоксифеном находится на уровне 12% [9, 10]. Тем не менее значительная часть больных с местнораспространенной и практически все больные с метастатической формой люминального РМЖ сталкиваются с de novo формированием резистентности к тамоксифену [12, 13] — активацией в опухолевой клетке альтернативных сигнальных каскадов, поддерживающих высокую пролиферативную активность и блокирующих апоптоз.
В настоящее время отсутствует консенсус по молекулярным механизмам, лежащим в основе резистентности к тамоксифену [14]. Примерно в 20% случаев резистентность обусловлена полной потерей экспрессии РЭ альфа. Также возможны эпигенетические модификации, приводящие к активации альтернативных промоторов гена ESR1. Транскрипция гена ESR1 с неканонических промоторов приводит к образованию альтернативных вариантов РЭ альфа. Канонический вариант РЭ альфа имеет молекулярную массу 66 кДа, в то время как альтернативные транскрипционные варианты значительно короче и имеют массу 36 и 46 кДа. Укороченные изоформы РЭ альфа являются продуктами альтернативного сплайсинга. Изоформа с молекулярной массой 46 кДа характеризуется сплайсингом первого экзона ESR1, что приводит к практически полному отсутствию аминотерминального домена РЭ альфа. В свою очередь изоформа с молекулярной массой 36 кДа характеризуется сплайсингом не только 1-го, но также 7-го и 80-го экзонов, что приводит к потере и аминотерминального, и карбокситерминального доменов. Альтернативные варианты РЭ альфа характеризуются измененными характеристиками лигандсвязывающего домена и изменением внутриклеточной локализации РЭ альфа [15]. В частности, укороченная изоформа РЭ альфа с молекулярной массой 46 кДа с большей эффективностью реализует неядерные эффекты от активации РЭ альфа, в том числе фосфорилирование eNOS [16].
Для опухолевых клеток характерно возникновение мутаций в гене ESR1, прежде всего в лигандсвязывающем домене. Так, мутация в положении Cys447 нарушает пальмитирование лигандсвязывающего домена РЭ альфа и кавиолин 1 опосредованный транспорт РЭ альфа в липидные рафты клеточной мембраны, что не только вызывает перераспределение РЭ альфа, но и снижает его функциональную активность [17]. Мутация в положении Tyr537 приводит к изменению третичной структуры лигандсвязывающего домена РЭ альфа, делает невозможным его взаимодействие с hsp90 [18], облегчает димеризацию РЭ альфа. Димеризация рецептора без контроля hsp90 приводит к постоянному пребыванию РЭ альфа в активном состоянии, что значительно снижает эффективность антиэстрогеновой терапии [19].
Потеря активности РЭ альфа приводит к активации компенсирующих сигнальных каскадов (PI3K/AKT/mTOR, CyclinD1/CDK4/6), уже не подверженных воздействию гормональной терапии. Каскад PI3K/AKT/mTOR регулирует активность значительного количества факторов транскрипции (CREB2, E2F3, ERa, ERRa, HIF-1a, NFkB, STAT3), ответственных за экспрессию генов, находящихся под контролем РЭ альфа [20]. В свою очередь каскад CyclinD1/CDK4/6 контролирует активность всего семейства факторов транскрипции E2F [21], также регулируемого РЭ альфа [22].
Клинические данные свидетельствуют о том, что опухоль может переключаться с эстрогензависимого на эстрогеннезависимые сигнальные каскады под воздействием терапии [23]. Один из вариантов такого переключения основан на активации экспрессии гена ERBB2 (HER2/neu), кодирующего рецептор эпидермального фактора роста 2-го типа. Причем возможен вариант как гиперэкспрессии, так и увеличения копийности данного гена. В in vitro и ксенографтных моделях была продемонстрирована компенсаторная активация сигнальных каскадов факторов роста, обеспечивающая выживание и пролиферацию опухолевых клеток на фоне гормональной терапии [5, 24]. Разработано несколько подходов к преодолению гормональной резистентности опухоли с помощью ингибиторов CDK4/6 (palbociclib, ribociclib) и mTOR (everolimus), реактивации экспрессии РЭ альфа [25], однако данные подходы эффективны непродолжительное время и не для всех пациентов [26—28].
Значительная роль в формировании гормонорезистентности отводится эпигенетическим механизмам: гиперметилированию промотора РЭ альфа [25], посттранскрипционной регуляции экспрессии малыми некодирующими РНК (микроРНК) [29, 30].
Роль микроРНК в патогенезе
МикроРНК составляют одно из самых многочисленных семейств некодирующих РНК. Количество описанных микроРНК человека превысило 4000 и продолжает расти [31]. МикроРНК участвуют в регуляции экспрессии генов и вовлечены во множество процессов в организме, например в пролиферацию и дифференцировку клеток, апоптоз и различные метаболические пути [32—34]. По существующим оценкам, микроРНК регулируют экспрессию >60% генов белков [35]. Многие патологические процессы, в том числе онкологические заболевания, сопровождаются нарушениями экспрессии микроРНК [36, 37].
Гены микроРНК могут представлять собой самостоятельные транскрипционные единицы или располагаться в интронах генов белков, а также в интронах и экзонах генов некодирующих РНК и иногда в экзонах генов белков [38]. Гены микроРНК транскрибируются РНК-полимеразой II в составе длинных полиаденилированных предшественников (primary miРНК, при-микроРНК). При-микроРНК имеют в составе шпильку длиной ~70 н. (пре-микроРНК), содержащую последовательность зрелой микроРНК. Пре-микроРНК вырезаются из предшественника РНКазой III Drosha в комплексе с РНК-связывающим белком DGCR8 и с помощью белка Exportin 5 транспортируются в цитоплазму, где подвергаются дальнейшему процессингу с участием РНКазы III Dicer в комплексе с РНК-связывающим белком TRBP. Образующиеся ~22 н. двухцепочечные молекулы ассоциируют с белком семейства Ago, который является основным компонентом белкового комплекса, названного RISC (RNA-induced silencing complex). Одна из цепей дуплекса деградирует, а зрелая микроРНК в составе RISC может комплементарно взаимодействовать с мРНК-мишенью. За редкими исключениями комплементарность между ними неполная и микроРНК связывается с мРНК-мишенью участком в 7—8 нуклеотидов, так называемым сид-регионом. При таком взаимодействии разрезания мРНК по механизму РНК-интерференции обычно не происходит. Поэтому для ингибирования экспрессии необходимо участие дополнительных белков, в частности белка GW182, который ассоциирует с комплексом RISC и рекрутирует белки, осуществляющие репрессию трансляции или деаденилирование и деградацию мРНК [39].
Экспериментально показано взаимодействие сид-региона 14 микроРНК с 3’-нетранслируемым регионом ESR1. Взаимодействия такого типа приводят в остановке трансляции мРНК [40] и уменьшению количества РЭ альфа в клетке. В то же время результаты секвенирования более 747 образцов РМЖ в рамках проекта TCGA показали, что только 6 микроРНК экспрессированы опухолевыми клетками в достаточной мере для того, чтобы влиять на трансляцию РЭ: hsa-miR-22-3p, hsa-miR-26a-5p, hsa-miR-145-5p, hsa-miR-192-5p, hsa-miR-19b-3p, hsa-miR-221-3p [41]. МикроРНК hsa-miR-22-3p, кодируемая геном MIR22HG, относится к основным микроРНК клеток РМЖ. На нее приходится около 7% суммарной экспрессии всех микроРНК клетки. Показано, что ее экспрессия обратно коррелирует с экспрессией РЭ альфа как в клеточных линиях, так и в образцах РМЖ [42]. Снижение экспрессии hsa-miR-22-3p восстанавливает чувствительность клеточной линии MCF-7 к антиэстрогеновой терапии [43].
Одними из наиболее изученных ингибиторов трансляции РЭ альфа являются микроРНК hsa-miR-221-3p/222-3p, кодируемые геном MIR222HG. Несмотря на то что экспрессия данных микроРНК составляет около 0,01% всех микроРНК РМЖ, их экспрессия отрицательно коррелирована с тамоксифениндуцированным торможением клеточного роста и индукцией апоптоза клеточной линии РМЖ MCF-7 [44]. Кроме того, что hsa-miR-221-3p/222-3p непосредственно подавляют трансляцию ESR1, одной из их мишеней является 3’-нетранслируемый регион гена CDKN1B, кодирующего ингибитор циклинзависимой киназы 1B, регулирующий течение клеточного цикла и отвечающий за его остановку в G1-фазе [45]. Гиперэкспрессия данного гена в клеточной линии MCF-7 восстанавливает ее чувствительность к тамоксифену [44].
В ряде исследований была продемонстрирована возможность индукции резистентности к тамоксифену с помощью микроРНК, напрямую подавляющих трансляцию гена ESR1, кодирующего РЭ альфа: hsa-miR-221/222-3p [46], hsa-miR-18a-5p [47], hsa-miR-19a/b-3p [48] и hsa-miR-22-3p.
Перспективные подходы к изучению патогенеза
Более 95% исследований, посвященных молекулярно-биологическим основам патогенеза резистентности к тамоксифену, сосредоточены на 100 наиболее ярко изменяющихся генах и их белковых продуктах. Фактически пристальному изучению подвергается «вершина айсберга» — 1—2% генов клетки. Прежде всего это обусловлено ограничениями, накладываемыми классическими методами исследования образцов ткани опухоли (окрашивание антителами, полимеразная цепная реакция), способными одновременно оценить активность всего нескольких генов. Тем не менее данный подход, опирающийся на результаты изучения сотен тысяч биопсий, позволил выявить десятки клинически значимых генов, разработать на их основе диагностические тест-системы и молекулярно-направленные лекарственные препараты.
Развитие технологий секвенирования и микрочипового анализа позволило перейти от оценки активности десятков генов к изучению активности всего ансамбля генов клетки — транскриптома. Анализ транскриптома дает возможность одновременно оценить совокупность всех факторов патогенеза резистентности к тамоксифену: наличие мутаций в экзонах генов, влияние метилирования и микроРНК на экспрессию соответствующих мРНК, активность различных сигнальных каскадов и факторов транскрипции. Пропорционально количеству анализируемых показателей возросла и сложность вычислительной задачи по поиску сигнальных путей, задействованных в патогенезе. Биоинформационный анализ транскриптомных данных представляет сложную задачу на стыке таких областей, как машинное обучение и статистика. Главной проблемой является дисбаланс между количеством образцов обучающей выборки, которое обычно ограничено несколькими сотнями, и количеством генов-признаков, которое исчисляется десятками тысяч [49, 50]. Такое неравенство быстро приводит к проблеме переобучения — ситуации, когда слишком сложная модель настраивается на идеальное разделение образцов обучающей выборки, теряя способность классифицировать образцы из других выборок.
Общепринятый подход по устранению эффекта переобучения — сокращение размерности данных [51, 52]. В биомедицинских задачах сокращение размерности обычно проводится методом отбора наиболее информативных признаков (мРНК, микроРНК и т.д.), основным выигрышем которого является низкая требовательность к вычислительным ресурсам [53—55]. Результатом реализации подобного подхода стало создание классификаторов, позволяющих оценить риск рецидива люминального РМЖ на фоне терапии тамоксифеном (Oncotype DX и MammaPrint) [53, 54]. Несмотря на то что данные классификаторы позволяют прогнозировать развитие резистентности, они практически не дают информации о молекулярных механизмах, лежащих в основе патогенеза.
Разработан альтернативный подход к поиску механизмов патогенеза резистентности к тамоксифену на основе анализа комбинации признаков, не обладающих большой индивидуальной информативностью, но позволяющих с высокой точностью разделять пациентов на группы с развитием и без развития резистентности к тамоксифену при совместном использовании [56—58]. Подобные комбинации могут быть найдены путем полного перебора комбинаций всех транскриптов клетки. Учитывая, что клетка экспрессирует >50 000 транскриптов, перебор комбинации только из 4 транскриптов потребует около 1 мес при полной загрузке наиболее производительного на 2020 г. супервычислителя Fugaku. Причиной этого является «проклятие размерности» — проблема, суть которой заключается в экспоненциальной зависимости объема вычислений от количества рассматриваемых признаков [59].
В связи с этим актуальной становится задача предварительного уменьшения количества рассматриваемых генов, не опирающегося на индивидуальную информативность признака при прогнозе рецидива. Подобный отбор признаков может быть осуществлен с помощью L1-регуляризованной модели машинного обучения [60, 61]. L1-регуляризованные модели позволяют анализировать данные всего транскриптома вместе и определять комбинации транскриптов заданной длины. Вместе с этим модели несут в себе и некоторые недостатки, главным из которых является потенциально великий риск переобучения, связанный с тем, что гены целенаправленно выбираются для наилучшего описания обучающей выборки.
Перспективным подходом к предварительному отбору генов является анализ интерактомных данных. Данная техника позволяет рассматривать гены не в отдельности, а по совокупности данных их взаимодействия. В результате становится возможным определение генов с высокой внутриклеточной активностью. Логично предположить, что именно такие гены ответственны за развитие резистентности к тамоксифену.
Идея предварительного отбора генов с использованием графа интерактомных взаимодействий для дальнейшего полного перебора была впервые реализована в работе V. Galatenko и соавт. [62]. Был создан граф взаимодействующих мРНК и микроРНК, на основе которого были выбраны комбинации мРНК и микроРНК, ассоциированные с развитием рецидива люминального РМЖ на фоне терапии тамоксифеном. Однако отбор генов был проведен без учета фактических интерактомных взаимодействий, характерных для РМЖ, что могло привести к потере значительного объема прогностической информации.
Подводя итоги, можно констатировать, что, несмотря на значительный объем информации о молекулярно-биологических нарушениях в люминальном РМЖ, необходимо продолжить исследования молекулярных механизмов, лежащих в основе формирования резистентности к тамоксифену. Перспективным является применение интерактомного анализа данных на основе регуляторных графов взаимодействий генов, факторов транскрипции и микроРНК.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект №19-15-00397).
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
- Каприн А.Д., Старинский В.В., Петрова Г.В., ред. Злокачественные новообразования в России в 2018 году (заболеваемость и смертность). М.: МНИОИ им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; 2019.
- Hanstein B, Djahansouzi S, Dall P, Beckmann MW, Bender HG. Insights into the molecular biology of the estrogen receptor define novel therapeutic targets for breast cancer. Eur J Endocrinol. 2004;150(3):243-255. https://doi.org/10.1530/eje.0.1500243
- Parikh I, Rajendran KG, Su JL, Lopez T, Sar M. Are estrogen receptors cytoplasmic or nuclear? Some immunocytochemical and biochemical studies. J Steroid Biochem. 1987;27(1-3):185-192. https://doi.org/10.1016/0022-4731(87)90309-8
- Yi P, Wang Z, Feng Q, Chou CK, Pintilie GD, Shen H, Foulds CE, Fan G, Serysheva I, et al. Structural and functional impacts of ER coactivator sequential recruitment. Mol Cell. 2017;67(5):733-743.e4. https://doi.org/10.1016/j.molcel.2017.07.026
- Osborne CK, Schiff R. Mechanisms of endocrine resistance in breast cancer. Annu Rev Med. 2011;62(1):233-247. https://doi.org/10.1146/annurev-med-070909-182917
- Han H, Cho JW, Lee S, Yun A, Kim H, Bae D, Yang S, Kim CY, Lee M, et al. TRRUST v2: an expanded reference database of human and mouse transcriptional regulatory interactions. Nucleic Acids Res. 2018;46(D1):D380-386. https://doi.org/10.1093/nar/gkx1013
- Spring LM, Gupta A, Reynolds KL, Gadd MA, Ellisen LW, Isakoff SJ, Moy B, Bardia A. Neoadjuvant endocrine therapy for estrogen receptor-positive breast cancer: a systematic review and meta-analysis. JAMA Oncol. 2016;2(11):1477. https://doi.org/10.1001/JAMAONCOL.2016.1897
- Harper MJK, Walpole AL. A new derivative of triphenylethylene: effect on implantation and mode of action in rats. Reproduction. 1967;13(1):101-119. https://doi.org/10.1530/jrf.0.0130101
- Bradley R, Burrett J, Clarke M, Davies C, Duane F, Evans V, Gettins L, Godwin J, Gray R, et al. Aromatase inhibitors versus tamoxifen in early breast cancer: patient-level meta-analysis of the randomised trials. Lancet. 2015;386(10001):1341-1352. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(15)61074-1
- Davies C, Pan H, Godwin J, Gray R, Arriagada R, Raina V, Abraham M, Medeiros Alencar VH, Badran A, et al. Long-term effects of continuing adjuvant tamoxifen to 10 years versus stopping at 5 years after diagnosis of oestrogen receptor-positive breast cancer: ATLAS, a randomised trial. Lancet. 2013;381(9869):805-816. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(12)61963-1
- Robertson JF. ICI 182,780 (Fulvestrant) — the first oestrogen receptor down-regulator — current clinical data. Br J Cancer. 2001;85(Suppl 2):11-14. https://doi.org/10.1054/BJOC.2001.1982
- Ring A, Dowsett M. Mechanisms of tamoxifen resistance. Endocr Relat Cancer. 2004;11(4):643-658. https://doi.org/10.1677/erc.1.00776
- Chang M. Tamoxifen resistance in breast cancer. Biomol Ther (Seoul). 2012;20(3):256-267. https://doi.org/10.4062/biomolther.2012.20.3.256
- Mills JN, Rutkovsky AC, Giordano A. Mechanisms of resistance in estrogen receptor positive breast cancer: overcoming resistance to tamoxifen/aromatase inhibitors. Curr Opin Pharmacol. 2018;41:59-65. https://doi.org/10.1016/j.coph.2018.04.009
- Ranganathan P, Nadig N, Nambiar S. Non-canonical estrogen signaling in endocrine resistance. Front. Endocrinol. (Lausanne). 2019;10:708. https://doi.org/10.3389/fendo.2019.00708
- Li L, Haynes MP, Bender JR. Plasma membrane localization and function of the estrogen receptor variant (ER46) in human endothelial cells. Proc Natl Acad Sci USA. 2003;100(8):4807-4812. https://doi.org/10.1073/pnas.0831079100
- Acconcia F, Ascenzi P, Fabozzi G, Visca P, Marino M. S-palmitoylation modulates human estrogen receptor-α functions. Biochem Biophys Res Commun. 2004;316(3):878-883. https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2004.02.129
- Aumais JP, Lee HS, Lin R, White JH. Selective interaction of hsp90 with an estrogen receptor ligand-binding domain containing a point mutation. J Biol Chem. 1997;272(18):12229-12235. https://doi.org/10.1074/jbc.272.18.12229
- Lei JT, Gou X, Seker S, Ellis MJ. ESR1 alterations and metastasis in estrogen receptor positive breast cancer. J Cancer Metastasis Treat. 2019;5:38. https://doi.org/10.20517/2394-4722.2019.12
- Giguère V. Canonical signaling and nuclear activity of mTOR — a teamwork effort to regulate metabolism and cell growth. FEBS J. 2018;285(9):1572-1588. https://doi.org/10.1111/febs.14384
- VanArsdale T, Boshoff C, Arndt KT, Abraham RT. Molecular pathways: targeting the cyclin D-CDK4/6 axis for cancer treatment. Clin Cancer Res. 2015;21(13):2905-2910. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-14-0816
- Miller TW, Balko JM, Ghazoui Z, Dunbier A, Anderson H., Dowsett M, Jiang A, Smith RA, et al. ERα-dependent E2F transcription can mediate resistance to estrogen deprivation in human breast cancer. Cancer Discov. 2011;1(4):338-351. https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-11-0101
- Lopez-Tarruella S, Schiff R. The dynamics of estrogen receptor status in breast cancer: re-shaping the paradigm. Clin Cancer Res. 2007;13(23):6921-6925. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-07-1399
- Zhao M, Ramaswamy B. Mechanisms and therapeutic advances in the management of endocrine-resistant breast cancer. World J Clin Oncol. 2014;5(3):248-262. https://doi.org/10.5306/wjco.v5.i3.248
- Nassa G, Salvati A, Tarallo R, Gigantino V, Alexandrova E, Memoli D, Sellitto A, Rizzo F, Malanga D, et al. Inhibition of histone methyltransferase DOT1L silences ERα gene and blocks proliferation of antiestrogen-resistant breast cancer cells. Sci Adv. 2019;5(2):eaav5590. https://doi.org/10.1126/sciadv.aav5590
- Finn RS, Crown JP, Lang I, Boer K, Bondarenko IM, Kulyk SO, Ettl J, Patel R, Pinter T, et al. The cyclin-dependent kinase 4/6 inhibitor palbociclib in combination with letrozole versus letrozole alone as first-line treatment of oestrogen receptor-positive, HER2-negative, advanced breast cancer (PALOMA-1/TRIO-18): A randomised phase 2 study. Lancet Oncol. 2015;16(1):25-35. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(14)71159-3
- Liu CY, Wu CY, Petrossian K, Huang TT, Tseng LM, Chen S. Treatment for the endocrine resistant breast cancer: Current options and future perspectives. J Steroid Biochem Mol Biol. 2017;172:166-175. https://doi.org/10.1016/j.jsbmb.2017.07.001
- Almstedt K, Schmidt M. Targeted therapies overcoming endocrine resistance in hormone receptor-positive breast cancer. Breast Care. 2015;10(3):168-172. https://doi.org/10.1159/000405017
- Howard EW, Yang X. microRNA regulation in estrogen receptor-positive breast cancer and endocrine therapy. Biol Proced Online. 2018;20:17. https://doi.org/10.1186/s12575-018-0082-9
- Zhang Z, Gao Z, Hu W, Yin S, Wang C, Zang Y, Chen J, Zhang J, Dong L. 3,3′-Diindolylmethane ameliorates experimental hepatic fibrosis via inhibiting miR-21 expression. Br J Pharmacol. 2013;170(3):649-660. https://doi.org/10.1111/bph.12323
- Friedländer MR, Lizano E, Houben AJ, Bezdan D, Báñez-Coronel M, Kudla G, Mateu-Huertas E, Kagerbauer B, González J, et al. Evidence for the biogenesis of more than 1,000 novel human microRNAs. Genome Biol. 2014;15(4):R57. https://doi.org/10.1186/gb-2014-15-4-r57
- Pasquinelli AE. MicroRNAs and their targets: recognition, regulation and an emerging reciprocal relationship. Nat Rev Genet. 2012;13(4):271-282. https://doi.org/10.1038/nrg3162
- Makarova JA, Maltseva DV, Galatenko VV, Abbasi A, Maximenko DG, Grigoriev AI, Tonevitsky AG, Northoff H. Exercise immunology meets MiRNAs. Exerc Immunol Rev. 2014;20:135-164.
- Tonevitsky AG, Maltseva DV, Abbasi A, Samatov TR, Sakharov DA, Shkurnikov MU, Lebedev AE, Galatenko VV, Grigoriev AI, Northoff H. Dynamically regulated miRNA-mRNA networks revealed by exercise. BMC Physiol. 2013;13:9. https://doi.org/10.1186/1472-6793-13-9
- Friedman RC, Farh KK-H, Burge CB, Bartel DP. Most mammalian mRNAs are conserved targets of microRNAs. Genome Res. 2009;19(1):92-105. https://doi.org/10.1101/gr.082701.108
- Palanichamy JK, Rao DS. miRNA dysregulation in cancer: towards a mechanistic understanding. Front Genet. 2014;5:54. https://doi.org/10.3389/fgene.2014.00054
- Maltseva DV, Galatenko VV, Samatov TR, Zhikrivetskaya SO, Khaustova NA, Nechaev IN, Shkurnikov MU, Lebedev AE, Mityakina IA, Kaprin AD, Schumacher U, Tonevitsky AG. miRNome of inflammatory breast cancer. BMC Res Notes. 2014;7:871. https://doi.org/10.1186/1756-0500-7-871
- Finnegan EF, Pasquinelli AE. MicroRNA biogenesis: regulating the regulators. Crit Rev Biochem Mol Biol. 2013;48(1):51-68. https://doi.org/10.3109/10409238.2012.738643
- Макарова Ю.А., Шкурников М.Ю., Турчинович А.А., Тоневицкий А.Г., Григорьев А.И. Внеклеточные микроРНК. Биохимия. 2015;80(9):1344-1355.
- Chou CH, Shrestha S, Yang CD, Chang NW, Lin YL, Liao KW, Huang WC, Sun TH, Tu SJ, Lee WH, et al. miRTarBase update 2018: a resource for experimentally validated microRNA-target interactions. Nucleic Acids Res. 2018;46(D1):D296-302. https://doi.org/10.1093/nar/gkx1067
- Nersisyan S, Shkurnikov M, Poloznikov A, Turchinovich A, Burwinkel B, Anisimov N, Tonevitsky A. A post-processing algorithm for miRNA microarray data. Int J Mol Sci. 2020;21(4):1228. https://doi.org/10.3390/ijms21041228
- Xiong J, Yu D, Wei N, Fu H, Cai T, Huang Y, Wu C, Zheng X, Du Q, Lin D, Liang Z. An estrogen receptor alpha suppressor, microRNA-22, is downregulated in estrogen receptor alpha-positive human breast cancer cell lines and clinical samples. FEBS J. 2010;277(7):1684-1694. https://doi.org/10.1111/J.1742-4658.2010.07594.X
- Wang B, Li D, Filkowski J, Rodriguez-Juarez R, Storozynsky Q, Malach M, Carpenter E, Kovalchuk O. A dual role of miR-22 modulated by RelA/p65 in resensitizing fulvestrant-resistant breast cancer cells to fulvestrant by targeting FOXP1 and HDAC4 and constitutive acetylation of p53 at Lys382. Oncogenesis. 2018;7(7):54. https://doi.org/10.1038/s41389-018-0063-5
- Miller TE, Ghoshal K, Ramaswamy B, Roy S, Datta J, Shapiro CL, Jacob S, Majumder S. MicroRNA-221/222 confers tamoxifen resistance in breast cancer by targeting p27Kip1. J Biol Chem. 2008;283(44):29897-29903. https://doi.org/10.1074/jbc.M804612200
- Li Y, Liang C, Ma H, Zhao Q, Lu Y, Xiang Z, Li L, Qin J, Chen Y, et al. miR-221/222 promotes S-phase entry and cellular migration in control of basal-like breast cancer. Molecules. 2014;19(6);7122-7137. https://doi.org/10.3390/molecules19067122
- Cochrane DR, Cittelly DM, Howe EN, Spoelstra NS, McKinsey EL, LaPara K, Elias A, Yee D, Richer JK. MicroRNAs link estrogen receptor alpha status and Dicer levels in breast cancer. Horm Cancer. 2010;1(6):306-319. https://doi.org/10.1007/s12672-010-0043-5
- Liu WH, Yeh SH, Lu CC, Yu SL, Chen HY, Lin CY, Chen DS, Chen PJ.MicroRNA-18a prevents estrogen receptor-alpha expression, promoting proliferation of hepatocellular carcinoma cells. Gastroenterology. 2009;136(2):683-693. https://doi.org/10.1053/j.gastro.2008.10.029
- Wu Q, Guo L, Jiang F, Li L, Li Z, Chen F. Analysis of the miRNA-mRNA-lncRNA networks in ER+ and ER- breast cancer cell lines. J Cell Mol Med. 2015;19(12):2874-2887. https://doi.org/10.1111/JCMM.12681
- Han H, Jiang X. Overcome support vector machine diagnosis overfitting. Cancer Inform. 2014;13(Suppl 1):13875. https://doi.org/10.4137/cin.s13875
- Wang Y, Miller DJ, Clarke R. Approaches to working in high-dimensional data spaces: Gene expression microarrays. Br J Cancer. 2008;98(6):1023-1028. https://doi.org/10.1038/sj.bjc.6604207
- Liu R, Gillies DF. Overfitting in linear feature extraction for classification of high-dimensional image data. Pattern Recognit. 2016;53:73-86. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2015.11.015
- Pochet N, De Smet F, Suykens JAK, De Moor BLR. Systematic benchmarking of microarray data classification: assessing the role of non-linearity and dimensionality reduction. Bioinformatics. 2004;20(17):3185-3195. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bth383
- Paik S, Shak S, Tang G, Kim C, Baker J, Cronin M, Baehner FL, Walker MG, Watson D, Park T, Hiller W, et al. A multigene assay to predict recurrence of tamoxifen-treated, node-negative breast cancer. N Engl J Med. 2004;351(27):2817-2826. https://doi.org/10.1056/NEJMoa041588
- Van‘t Veer LJ, Dai H, van de Vijver MJ, He YD, Hart AA, Mao M, Peterse HL, van der Kooy K, Marton MJ, et al. Gene expression profiling predicts clinical outcome of breast cancer. Nature. 2002;415(6871):530-536. https://doi.org/10.1038/415530a
- Bernard PS, Parker JS, Mullins M, Cheung C.U, Leung S, Voduc D, Vickery T, Davies S, Fauron C, et al. Supervised risk predictor of breast cancer based on intrinsic subtypes. J Clin Oncol. 2009;27(8):1160-1167. https://doi.org/10.1200/JCO.2008.18.1370
- Galatenko VV, Shkurnikov MY, Samatov TR, Galatenko AV, Mityakina IA, Kaprin AD, Schumacher U, Tonevitsky AG. Highly informative marker sets consisting of genes with low individual degree of differential expression. Sci Rep. 2015;5:14967. https://doi.org/10.1038/srep14967
- Fomicheva KA, Osip’yants AI, Knyazev EN, Samatov TR, Shkurnikov M. Detection of potential metastatic prostate cancer circulating biomarkers by comparison of miRNA profiles in DU145 cells and culture medium. Bull Exp Biol Med. 2017;162(6):792-796. https://doi.org/10.1007/s10517-017-3715-0
- Шкурников М.Ю., Алексеев Б.Я. Ассоциация экспрессии генов рецепторов фактора роста тромбоцитов альфа и бета (PDGFRA и PDGFRB) с биохимическим рецидивом рака предстательной железы после радикальной простатэктомии. Онкоурология. 2017;13(4):45-50. https://doi.org/10.17650/1726-9776-2017-13-4-45-50
- Gheyas IA, Smith LS. Feature subset selection in large dimensionality domains. Pattern Recognit. 2010;43(1):5-13. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2009.06.009
- Hang X, Wu FX. Sparse representation for classification of tumors using gene expression data. J Biomed Biotechnol. 2009;2009:403689. https://doi.org/10.1155/2009/403689
- Huang HH, Liu XY, Liang Y. Feature selection and cancer classification via sparse logistic regression with the hybrid L1/2+2 regularization. PLoS One. 2016;11(5):e0149675. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0149675
- Galatenko VV, Galatenko AV, Samatov TR, Turchinovich AA, Shkurnikov MY, Makarova JA, Tonevitsky AG. Comprehensive network of miRNA-induced intergenic interactions and a biological role of its core in cancer. Sci Rep. 2018;8(1):2418. https://doi.org/10.1038/s41598-018-20215-5
Рекомендуем статьи по данной теме:
Эпигенетические механизмы влияния неполифенольных компонентов пищевых веществ на развитие атеросклероза.Профилактическая медицина. 2026;29(7):126-132
Эволюция интегральных морфологических прогностических индексов в диагностике рака молочной железы. Суммарный балл злокачественности и ноттингемский прогностический индекс.Архив патологии. 2026;88(3):92-97
Назначение менопаузальной гормональной терапии на фоне и после завершения лечения злокачественных опухолей органов репродуктивной системы женщины: систематический обзор современных клинических руководств.Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2026;15(3):99-111
Маршрутизация при раке молочной железы как фактор своевременного оказания медицинской помощи.Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2026;15(3):62-67
Применение ботулотоксина типа A в консервативном лечении капсулярной контрактуры II—III степени по Baker.Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2026;15(3):50-55
Возможности преодоления гормонорезистентности HR+/HER2- метастатического рака молочной железы в реальной клинической практике.Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2026;15(3):34-42
Прогностическое значение экспрессии miR-130, miR-148, miR-194 и miR-605 в сыворотке больных глиобластомой.Вопросы нейрохирургии имени Н.Н. Бурденко. 2026;90(3):20-26
Хирургия рака молочной железы в стационаре кратковременного пребывания: миф или реальность?Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2026;(5):67-74
Изменение транскрипционного профиля генов в опухолях как предпосылка персонификации лечения больных раком молочной железы.Архив патологии. 2026;88(1):35-43
Результаты оценки частоты поражения регионарных лимфатических узлов у больных ранним раком молочной железы прогностически неблагоприятного молекулярно-биологического типа.Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2025;(7):11-15


