PKCα表达是乳腺癌侵袭性的标志
,1 ,1 ,1 ,1 ,1和1 格里·卡尔斯塔德·勒纳
1瑞典马尔默大学医院隆德大学实验医学系分子病理学中心,SE-20502马尔默
路易丝·康马克
1瑞典马尔默大学医院隆德大学实验医学系分子病理学中心,SE-20502马尔默
伊里斯·奥马诺维奇-扎希罗维奇
1瑞典马尔默大学医院隆德大学实验医学系分子病理学中心,SE-20502马尔默
戈兰·兰德伯格
1瑞典马尔默大学医院隆德大学实验医学系分子病理学中心,SE-20502马尔默
卡琳·杰斯特罗姆
1瑞典马尔默大学医院隆德大学实验医学系分子病理学中心,SE-20502马尔默
克里斯特·拉尔森
1瑞典马尔默大学医院隆德大学实验医学系分子病理学中心,SE-20502马尔默
1隆德大学实验医学系分子病理学中心,马尔默大学医院,瑞典马尔默SE-205 02
通讯作者。 收到日期:2009年11月3日;2010年4月14日接受。
版权©2010 Lönne等人;被许可方BioMed Central Ltd。 摘要
背景
蛋白激酶C(PKC)亚型是乳腺癌治疗的潜在靶点。本研究旨在评估哪些PKC亚型可能是不同乳腺癌亚型的最佳靶点。
结果
在两组原发性乳腺癌患者中,PKCα水平与雌激素和孕激素受体阴性、肿瘤分级和增殖活性相关,而PKCδ和PKCε与临床病理参数无关。独立于其他因素,PKCα阳性肿瘤患者的生存率低于PKCα阴性肿瘤患者。细胞系研究表明,PKCα水平在MDA-MB-231中较高,而在增殖较慢的T47D细胞中不存在。此外,PKCα沉默降低了MDA-MB-231细胞的增殖。PKCα抑制或下调也会减少细胞迁移在体外.
结论
PKCα是乳腺癌预后不良的标志物,与乳腺癌进展相关的细胞功能相关并对其重要。
背景
乳腺癌是一种异质性疾病,包括几个具有不同形态、遗传变化和治疗反应的亚组[1,2]. 因此,重要的是要对每个亚组的相关治疗目标有更多的了解,以优化针对个别患者的定制治疗方案。许多细胞内信号蛋白被认为是阻断乳腺癌细胞恶性肿瘤的潜在靶点。蛋白激酶C(PKC)亚型就是这种潜在治疗靶点的例子。
PKC是一个丝氨酸/苏氨酸激酶家族,参与增殖、分化、凋亡和迁移等多种过程。PKC亚型根据调控域的结构分为三个亚组:经典亚型(PKCα、βI、βII和γ)、新型亚型(PKCδ、ε和θ)和非典型亚型(CKCζ和/λ)。经典和新型PKC包含一个二酰甘油(DAG)结合C1结构域,因此通过激活导致DAG生成的途径进行调节。非典型PKC对DAG不敏感,并以不同的方式进行调节[三].
一些研究表明,DAG敏感的经典和新型PKC亚型促进乳腺癌细胞的恶性特征。PKCα与雌激素受体(ER)阴性偶联[4]和培养细胞的雌激素依赖性生长[5,6]与PKCα阳性肿瘤患者相比,PKCα阴性肿瘤患者对内分泌治疗的反应更好[7,8]. 此外,PKCα表达增加导致更具攻击性的表型[4]与MCF-7细胞对细胞抑制药物的耐药性有关[9,10]. PKCα也被评估为乳腺癌的治疗靶点[11]. 然而,与正常乳腺组织相比,乳腺癌中PKCα水平降低[12,13]. 因此,有证据表明PKCα在乳腺癌中起促进和抑制作用。
PKCδ在乳腺癌中的作用尚不明确。与PKCδ阴性肿瘤患者相比,PKCδ阳性肿瘤患者的内分泌反应更好[8]和PKCδ已被证明对紫外线诱导的培养的乳腺癌细胞凋亡至关重要[14]. 然而,一些研究指出PKCδ在乳腺癌中的促肿瘤作用。PKCδ可诱导培养乳腺癌细胞对三苯氧胺和辐射的耐药性[15,16]并且已经证明可以促进两种转移[17-19]和扩散[20]小鼠乳腺癌和上皮细胞。我们最近发现PKCδ的缺失足以促使乳腺癌细胞凋亡[21].
PKCε在乳腺癌中经常被认为具有致癌作用。PKCε的表达水平与乳腺癌患者的肿瘤分级、HER2表达、ER阴性和生存率差有关。此外,在MDA-MB-231乳腺癌细胞中,PKCε的下调降低了小鼠的肿瘤生长和转移能力[22]. 也有证据表明PKCε保护细胞免受凋亡损伤[23-25].
综上所述在体外和体内数据表明,PKCα、PKCδ和PKCε是乳腺癌治疗靶点的未来候选指标,也是疾病预后的标志物。然而,到目前为止,对于不同亚型作为乳腺癌诊断和预后标记物的潜力,人们的认识还很有限。本研究通过分析这些PKC亚型在原发性乳腺癌组织中的表达水平,阐明了这一问题,我们的结果表明PKCα是乳腺癌侵袭性的潜在标志物。
方法
细胞培养
所有细胞系均取自ATCC。将MCF-7、MDA-MB-231和MDA-MB-468乳腺癌细胞保存在添加了10%胎牛血清(FBS;Invitrogen)、1mM丙酮酸钠(PAA laboratories Gmbh)、100 IU/ml青霉素和100μg/ml链霉素(均为Gibco)的RPMI 1640培养基(Sigma)中。T47D细胞在补充有10%FBS、10 mM HEPES(PAA laboratories Gmbh)、100 IU/ml青霉素和100μg/ml链霉素的DMEM中生长。MCF-7和T47D细胞培养基中额外添加了0.01 mg/ml胰岛素(诺和诺德A/S)。
转染
对于siRNA转染,细胞接种在35-50%的汇合处,并在不含抗生素的完整培养基中生长24小时。使用4μl/ml Lipofectamine 2000(Invitrogen)和40 nM siRNA(Invit罗gen,表)根据供应商协议,在Optimem(Gibco)中。
表1
小核糖核酸 | 寡核苷酸 |
---|
控制 | GACAGUGUGACGUCGAUUGCAUG(加古古古古加古古堡) |
PKCα#1 | CCGAGUGAAACUCACGGACUUCAAU公司 |
PKCα#2 | CCAUCGAUUGUUCUUUUCUUCAUAA公司 |
PKCδ | CCAAGUGUGUAUGUCUGUUCAGUA公司 |
PKCε | 仙人掌 |
根据供应商的协议,用含有2μl/mL Lipofectamine 2000和2μg/mL DNA的Optimem替换正常培养基,进行质粒转染5小时。先前已经描述了编码与增强型绿色荧光蛋白(EGFP)融合的PKC构建体的质粒[26].
肿瘤材料
第一组最初由114名在乌梅大学医院被诊断为乳腺癌的患者的肿瘤组成,并按照地区指南进行治疗。表中描述了队列。由于组织芯片中缺乏肿瘤材料,根据所研究的参数,可以分析42-60个肿瘤。Ki-67分为<20%和>20%阳性细胞两组。
表2
队列 | 我 | 二 |
---|
患者人数 | 114 | 512 |
诊断年龄,中位数(范围) | 60 (30-80) | 65 (27-96) |
肿瘤大小(mm),中位数(范围) | 22 (8-100) | 16 (1-100) |
|
节点状态 | | |
积极的 | 53 | 168 |
否定 | 48 | 298 |
缺少 | 13 | 58 |
|
ER状态 | | |
积极的 | 82 | 417 |
否定 | 31 | 72 |
缺少 | 1 | 35 |
第二组包括1988年至1992年间在马尔默大学医院病理科确诊的512例连续乳腺癌病例。表中描述了队列。由于组织芯片中缺乏肿瘤材料,根据所研究的参数,可以分析223-263个肿瘤。Ki-67分为三组,0-10%、11-25%和26-100%阳性细胞。
队列代表了与常见发病率相对应的所有组织学亚型的混合比例。组织微阵列的构建和队列的临床病理特性已在其他地方详细描述[27-32]. 获得了Lund和UmeáEthical董事会的道德许可。由于缺乏材料而无法评估PKC表达的肿瘤数量在表中表示为未评估。
细胞颗粒阵列
细胞在磷酸盐缓冲液(PBS)中清洗,并在最后5分钟内用梅耶苏木精(5μl/ml)在PBS中的4%多聚甲醛中固定25分钟。将细胞制成颗粒,去除多聚甲醛,然后在70%乙醇中培养过夜,然后使用浓度增加的乙醇进行脱水,最后使用二甲苯。脱水后,将细胞颗粒包埋在石蜡中并排列成细胞线阵列。
免疫组织化学
将石蜡块切片(4μm)干燥、脱蜡、再水化并在1×高pH(DAKO)目标回收溶液中进行微波处理。所有切片均在DAKO Techmate™机器中染色,并使用DAB进行可视化。使用的抗体为PKCα(1:2000)、PKCδ(1:1000)、PKCε(1:400;所有圣克鲁斯生物技术公司,产品编号sc-208、sc-937和sc-214)和Ki-67(1:200;DAKO)。用相同的染色溶液同时对一组患者的所有组织微阵列切片进行染色,确保每个肿瘤的条件相同。PKC染色根据细胞质染色强度进行评分,0表示缺乏染色,1表示低染色,2表示中等染色,3表示强染色。两名研究人员对所有队列进行了独立检查,并对不一致的结果进行了重新评估。对于乳腺癌细胞系的Ki-67分析,Ki-67染色强度被评分为阴性-低染色或中等-强染色。
样品制备和蛋白质印迹
细胞在冰镇PBS中清洗两次,并用RIPA缓冲液(10 mM Tris-HCl pH 7.2,160 mM NaCl,1%Triton-X100,1%脱氧胆酸钠,0.1%十二烷基硫酸钠,1 mM EDTA,1 mM-EGTA)在冰上溶解30分钟,并添加40μl/ml完整蛋白酶抑制剂(罗氏应用科学)。通过在14000×克在4°C下保持10分钟。
用SDS-PAGE分离蛋白质并转移到聚偏二氟乙烯膜(Millipore)。用含有0.05%吐温和5%脱脂乳的PBS封闭膜,并用针对PKCδ(1:500)、PKCε(1:500)、PKCα(1:3000)和肌动蛋白(1:2000;MP Biomedics,克隆C4)的抗体探测膜。用辣根过氧化物酶标记的二级抗体(Amersham Biosciences),以SuperSignal系统(Pierce Chemical)为底物,观察蛋白质。化学发光用CCD摄像机(富士胶片)检测。
细胞生长分析(WST-1分析)
细胞以每孔2000个细胞的密度接种在96周的培养板中,并培养24小时。为了进行细胞系比较,在播种后24小时和48小时测量活细胞数。对于PKC的抑制或激活实验,2μM Gö6976(钙生物化学)或同等体积的二甲基亚砜,或16 nM 12-O(运行)-播种24小时后,在完全培养基(CM)或无血清培养基(SFM)中添加十四烷基佛波-13-醋酸盐(TPA;Sigma),并在估计活细胞数之前培养细胞72小时。活细胞数量通过WST-1细胞活性测定进行评估(罗氏应用科学公司)。在Antos 2020(Antos Labtech Instruments)的ELISA平板读取器中测量吸光度。
免疫荧光和共焦显微镜
PKCα的免疫荧光按所述进行[33]使用Alexa Fluor 488-共轭二级抗体。细胞使用蔡司LSM 710共焦系统进行检查,使用Alexa Fluor 488的标准设置。
细胞周期分析
MDA-MB-231细胞以每35 mm细胞培养皿10万个细胞的密度接种,并用siRNA转染。转染后,细胞在SFM或CM中培养24小时。将细胞胰蛋白酶化,并在-20°C的70%乙醇中固定20分钟,在PBS中洗涤,并用含有3.5μM Tris-HCl(pH 7.6)、10 mM NaCl、50μg/ml碘化丙啶(PI)、20μg/ml RNase和0.1%igepal CA-630的溶液在冰上培养20分钟,以标记DNA。在FL-2通道上为PI信号采集了10000个事件。使用CellQuest软件(Becton Dickinson)进行样品采集和分析。
伤口愈合分析
以每35 mm细胞培养皿150000个细胞的密度接种MDA-MB-231或MCF-7细胞,并用siRNA转染。转染后,用200μl移液管尖端在细胞培养皿的汇合区域划痕。在指定的时间点拍摄每个划痕的选定区域的照片。对于PKC抑制剂的实验,MDA-MB-231细胞以350000细胞/35 mm细胞培养皿的密度接种,并培养24小时,然后划痕并添加PKC抑制剂。在刮伤后0和16小时拍摄每个刮伤的选定区域的照片。使用ImageJ软件测量剩余的伤口面积。
统计
对于TMA分析,使用皮尔逊双尾显著性检验计算变量之间的相关性。使用χ2-测试。根据PKC的表达,采用Kaplan-Meier分析和对数秩检验来说明无复发生存期(RFS)和乳腺癌特异性生存期(BCSS)之间的差异。在单变量和多变量分析中,使用Cox回归比例风险模型估计PKCα表达对乳腺癌特异性生存率的影响,并根据诺丁汉组织学分级(NHG)、年龄、淋巴结状态和队列II的肿瘤大小进行调整。对于在体外实验中,通过方差分析(ANOVA)和邓肯(Duncan)多范围检验评估差异的显著性。如果第页-值<0.05。所有统计计算均使用SPSS V.11.0进行。
结果
PKC在乳腺癌肿瘤中的表达
对两组原发性乳腺癌患者(详见实验程序)进行PKC亚型表达分析。对几批抗体进行测试,以确定与其他亚型无交叉反应的抗体。交叉反应是PKC异构体分析中一个臭名昭著的问题。对于PKCα、PKCδ和PKCε,我们可以获得与其他亚型没有交叉反应的抗体(图和)。如图所示在同源亚型过度表达的一些细胞中,只有强烈的免疫反应。在图中可以看出,siRNA的下调消除或显著减少了抗体对同源亚型的染色。
原发性乳腺癌的免疫组织化学染色及抗体特异性的验证用编码PKCα(α)、PKCδ(δ)或PKCε。将转染细胞的颗粒排列在细胞系阵列中,并使用针对指示PKC亚型的抗体进行免疫组织化学。(C-J)队列II乳腺癌标本中PKCα的免疫组化染色示例,在20倍放大(C-F)和40倍放大(G-J)下显示阴性(C和G)、低(D和H)、中度(E和I)和强(F和J)染色。
当存在于肿瘤中时,所研究的所有PKC亚型通常都是细胞质的,并在所有肿瘤细胞中表达。因此,分析中只考虑了细胞质染色强度。图显示了不同PKCα染色强度的肿瘤示例,从阴性到强染色。
最初对较小队列(队列I)的TMA进行评估(表和)。PKCα染色强度与ER缺乏(p<0.001)、孕酮受体缺乏(PR;p=0.002)以及肿瘤分级(p=0.001)和增殖率(Ki-67;p<0.000)显著相关。PKCα水平与其他临床病理参数如局部或远端转移没有显著相关性(表)。PKCδ和PKCε与所分析的任何临床病理参数均无显著相关性(表).
表3
队列I和队列II中PKCα、PKCδ和PKCε强度与临床病理变量之间的相关性。
队列 | 我 | | | 二 | |
---|
变量 | PKCα | PKCδ | PKCε | PKCα | PKCε |
|
NHG公司 | | | | | |
ρ | 0.401 | -0.049 | -0.029 | 0.247 | -0.011 |
第页 | 0.001 | 0.719 | 0.833 | <0.001 | 0.863 |
n个 | 60 | 57 | 55 | 249 | 263 |
|
雌激素受体 | | | | | |
ρ | -0.482 | 0.210 | -0.016 | -0.334 | 0.068 |
第页 | <0.001 | 0.120 | 0.907 | <0.001 | 0.273 |
n个 | 59 | 56 | 54 | 244 | 261 |
|
孕酮受体 | | | | | |
ρ | -0.402美元 | -0.081 | -0.216 | -0.280 | 0.062 |
第页 | 0.002 | 0.554 | 0.120 | <0.001 | 0.342 |
n个 | 58 | 55 | 53 | 223 | 240 |
|
Ki-67阳性 | | | | | |
ρ | 0.535 | 0.229 | 0.280 | 0.295 | -0.056 |
第页 | <0.001 | 0.144 | 0.069 | <0.001 | 0.363 |
n个 | 46 | 42 | 43 | 244 | 261 |
|
节点状态 | | | | | |
ρ | -0.027 | 0.095 | -0.002 | 0.029 | 0.028 |
第页 | 0.842 | 0.495 | 0.987 | 0.666 | 0.667 |
n个 | 56 | 54 | 52 | 224 | 233 |
|
远处转移 | | | | | |
ρ | 0.159 | 0.162 | -0.064 | 0.090 | 0.037 |
第页 | 0.226 | 0.227 | 0.642 | 0.159 | 0.556 |
n个 | 60 | 57 | 55 | 247 | 261 |
表4
队列I和队列II中PKCα、PKCδ和PKCε强度与组织学类型之间的关系。
第一组 | | 管道 | 小叶的 | 髓质 | 粘液的 | | |
---|
PKCα强度 | 0 | 25 | 三 | 0 | 2 | | |
p*=0.295 | 1 | 20 | 0 | 1 | 0 | | |
| 2 | 4 | 0 | 0 | 0 | | |
| 三 | 4 | 0 | 1 | 0 | | |
| 不适用。 | 42 | 三 | 0 | 2 | | |
|
| | |
PKCδ强度 | 0 | 12 | 0 | 0 | 1 | | |
p*=0.850 | 1 | 33 | 1 | 2 | 1 | | |
| 2 | 7 | 0 | 0 | 0 | | |
| 三 | 0 | 0 | 0 | 0 | | |
| 不适用。 | 43 | 5 | 0 | 2 | | |
|
| | |
PKCε强度 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | | |
p*=0.800 | 1 | 12 | 0 | 1 | 0 | | |
| 2 | 29 | 1 | 1 | 2 | | |
| 三 | 9 | 0 | 0 | 0 | | |
| 不适用。 | 45 | 5 | 0 | 2 | | |
|
| | |
第二组 | | 管道 | 小叶的 | 髓质 | 粘液的 | 管状的 | 混合的 |
|
PKCα强度 | 0 | 124 | 17 | 1 | 10 | 14 | 13 |
第页*<0.001 | 1 | 34 | 4 | 5 | 2 | 三 | 三 |
| 2 | 10 | 0 | 4 | 0 | 0 | 1 |
| 三 | 三 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 |
| 不适用。 | 168 | 52 | 三 | 5 | 17 | 17 |
|
|
PKCε强度 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
p*=0.328 | 1 | 38 | 9 | 7 | 4 | 5 | 5 |
| 2 | 90 | 19 | 4 | 7 | 9 | 7 |
| 三 | 41 | 5 | 1 | 1 | 1 | 7 |
| 不适用。 | 168 | 39 | 三 | 5 | 19 | 15 |
更大的队列(队列II;表和)然后分析PKCα的表达水平,因为该亚型与第一队列中的几个临床病理参数和PKCε相关,因为我们的数据与已发表的研究有点矛盾[22]. 队列II的结果证实了队列I的发现,其中PKCα水平高的肿瘤增殖率较高(p<0.001),ER(p<0.00 1)和PR-阴性(p<00.001),组织学分级较高(p<0.001)。此外2分析表明,在队列II的不同组织学亚组中,PKCα水平高低的肿瘤分布不均匀(表)。这种偏斜分布与骨髓型肿瘤有关。符合以下标准的肿瘤被定义为髓质肿瘤:1)淋巴细胞质反应,2)显微镜下的界限,3)合胞体生长模式,4)分化差的核分级和高有丝分裂率。对于这一组,十二分之二的被调查肿瘤(17%)具有高PKCα表达水平,而所有被评估乳腺癌的相应数量为五分之二百五十(2%)。只有8%的髓质肿瘤PKCα阴性,而所有肿瘤的PKCα阳性率为72%。因此,在PKCα水平较高的肿瘤中,髓样癌的比例过高。PKCε的结果与队列I相似,与任何相关的临床病理参数无关。
PKCα表达与预后不良相关
接下来,我们分析了PKCα和PKCε的表达与患者10年生存率之间的关系(图)。如图所示,较低的PKCα水平与显著延长的10年RFS相关(p=0.050)。10年BCSS也出现了类似的趋势,但没有达到统计显著性(图; p=0.116)。由于大多数肿瘤的PKCα为阴性,而其他组(染色强度1-3)较小,因此将一个二分法变量定义为无染色和任何染色,用于无复发和乳腺癌特异性生存的相同分析。当进行二分法时,PKCα阳性与10年RFS较差的无显著性趋势相关,图; p=0.074)。然而,与PKCα阳性肿瘤患者相比,PKCα阴性肿瘤患者的10年BCSS显著改善(图; p=0.016)。我们还进行了Cox回归比例风险分析,证明了根据PKCα表达在单变量和多变量分析中对相对风险(RR)的估计,并根据诊断年龄、肿瘤大小、NHG、淋巴结状态和ER表达进行了调整(表)。这表明PKCα阳性与10年BCSS较差之间的相关性独立于既定的预后参数(多变量RR=2.123,95%CI 1.092至4.126,p=0.026)。
表5
根据PKCα在所有患者中的表达以及排除骨髓癌患者时,对队列II乳腺癌特异性生存期进行Cox单变量和多变量分析。
| 所有患者 | 髓样癌除外 |
|
|
| RR(95%置信区间) | p值 | RR(95%置信区间) | p值 |
|
|
| 单变量的 | | 单变量的 | |
PKCα阴性 | 1 | | 1 | |
PKCα阳性 | 2.105(1.148至3.862) | 0.016 | 1.995(1.069至3.721) | 0.030 |
| | | | |
| 多变量 | | 多变量 | |
PKCα阴性 | 1 | | 1 | |
PKCα阳性 | 2.123(1.092至4.126) | 0.026 | 1.978(0.984至3.975) | 0.055 |
根据PKCα和PKCε表达的无复发生存率和乳腺癌特异性生存率根据PKCα(A-D)和PKCε(E-H)的表达,Kaplan-Meier估计了10年无复发生存期(A-B和E-F)和乳腺癌特异性生存期(C-D和G-H)。
由于所分析的大多数髓样癌均为PKCα阳性,因此这些肿瘤患者通常预后良好[34]在排除髓样癌患者后,我们还检测了10年的BCSS,发现PKCα仍然是一个独立的预后因素(表).
无论是在所有组(染色强度0-3)中,还是在将其分为染色强度0-2和3时(图)。由于阴性肿瘤所占比例较小,因此选择了较高的临界值对PKCε进行二分。
PKC在乳腺癌细胞系中的表达
为了评估不同的乳腺癌细胞株是否代表肿瘤中PKC亚型的表达模式,我们测量了四种乳腺癌细胞系中PKC的水平(图)。与MCF-7和MDA-MB-468细胞相比,MDA-MB-231细胞中PKCα水平较高。在T47D细胞中未检测到PKCα。MCF-7细胞中PKCδ水平较高,而PKCε的表达水平没有显著差异。
乳腺癌细胞系PKC的表达与增殖Western blot显示T47D、MCF-7、MDA-MB-231和MDA-MB-468乳腺癌细胞(A)中PKCα、PKCδ和PKCε的表达水平。增殖细胞的细胞颗粒用抗Ki-67免疫组织化学染色。每个细胞系至少有200个细胞被评为阴性-弱染色或强染色强度(B)。培养24小时和48小时后,用WST-1法测定活细胞数。48小时与24小时的比值被用作细胞增殖的指标(C)。在所有实验中,细胞都是在完全培养基中生长的。蛋白质印迹是三个独立实验的代表。B和C中的数据为平均值±SEM,n=3。星号表示具有统计意义的差异(*第页<0.05和**第页<0.01)与其他细胞系(B和C)相比。
为了研究PKCα与肿瘤中观察到的高增殖率之间的关系,我们检测了细胞系的增殖率(图和)。T47D没有检测到PKCα,是增殖能力最低的细胞系,支持肿瘤数据。另一方面,对于PKCα水平明显最高的MDA-MB-231,97%的细胞具有中等或强的Ki-67染色强度(图)。对于PKCα水平较低但可检测到的细胞系MCF-7和MDA-MB-468,相应的数量分别为88%和91%。这与MDA-MB-231细胞没有显著差异,考虑到这些细胞系中阳性细胞的比例接近100%,这是不可预期的。Ki-67数据得到了细胞系生长率的支持,该生长率由培养48小时后的活细胞数与24小时后获得的细胞数之比估算得出(图).
PKCα在无血清条件下对乳腺癌细胞增殖至关重要
为了进一步研究PKCα对乳腺癌细胞增殖是否重要,研究了PKC激活剂和抑制剂的作用(图)。在无血清条件下,TPA对PKC的激活不足以增加细胞生长,正如活细胞的数量所表明的那样,这代表了增殖和细胞死亡的累积效应。TPA确实会影响PKCα,如PKCα重新定位到质膜上,并在MCF-7和MDA-MB-231细胞的细胞核中富集(图)。这表明经TPA治疗后PKCα被激活,但PKCα的总水平也降低(图)这使得TPA对细胞中PKCα净效应的估计变得复杂。
PKC激活或抑制后的细胞生长分析在WST-1分析之前,将T47D(A)、MCF-7(B)和MDA-MB-231(C)乳腺癌细胞在无血清培养基(SFM)或2μM Gö6976、GF109203X或同等体积的二甲基亚砜(DMSO)中无或存在16 nM TPA的培养基中培养72小时。数据(平均值±SEM,n=3)表示在控制条件下获得的活细胞百分比。用免疫荧光和共聚焦显微镜(D)检测PKCα在对照或TPA处理的MCF-7和MDA-MB-231细胞中的定位。通过Western blot(E)分析TPA或Gö6976治疗后PKCα的水平。
经典PKC抑制剂Gö6976并没有显著减少细胞数量,这表明PKCα的活性对正常条件下乳腺癌细胞的生长并不重要。
PKCα的促增殖作用与其催化活性无关[35]. 这一事实,加上TPA和Gö6976除了调节PKCα活性外,还可能具有非特异性的作用,导致我们使用siRNA寡核苷酸,然后分析细胞周期分布,更具体地分析PKCα的作用。在MDA-MB-231细胞中,PKCα水平被下调,两种siRNAs都以PKCα为靶点,这并不影响其他PKC亚型的表达水平(图)。当细胞在含血清的完全培养基中生长时,只有一种PKCα寡核苷酸(α#1)显著影响细胞周期分布(CM;图)。与对照组相比,寡核苷酸略微减少了S期细胞的数量。然而,在无血清培养基(SFM)下,与对照细胞相比,使用任一siRNA下调PKCα导致S期细胞数量显著减少(图)。结果表明,PKCα对细胞增殖起着重要作用,尤其是在亚优化条件下。在最佳生长条件下,PKCα可能是多余的增殖因子。
PKCα下调的MDA-MB-231细胞的细胞周期分布用靶向PKCα(α#1和α#2)或对照寡核苷酸的两种不同siRNA转染MDA-MB-231细胞。转染后,用完全培养基(CM)或无血清培养基(SFM)培养细胞24小时。贴壁细胞随后进行Western blot(A)或碘化丙啶染色和流式细胞术(B和C)。蛋白质印迹是三个独立实验的代表。B和C中的数据(平均值±SEM,n=3)显示了s期细胞的百分比。
PKCα活性对乳腺癌细胞迁移是必需的
在乳腺癌中,PKCα与细胞迁移能力的增强有关,因为PKCα的过度表达已被证明可以促进乳腺癌细胞的迁移和转移[4,36,37]. 基于此,我们旨在研究内源性PKCα对乳腺癌细胞运动的重要性。在没有或存在PKC抑制剂的情况下,对MDA-MB-231细胞进行伤口愈合分析(图)。在DMSO处理的细胞中,对经典PKCs(Gö6976)或经典和新型PKCs(GF109203X)的抑制分别将伤口闭合抑制到34%和56%,表明PKC活性对MDA-MB-231细胞的迁移能力很重要。由于PKC抑制剂是异型非特异性的,我们在伤口愈合试验之前用siRNA下调MDA-MB-231细胞中的PKCα,以更具体地研究PKCα在迁移中的作用。然而,PKCα的下调并不影响MDA-MB-231细胞的迁移(图)。与本研究中研究的其他细胞系相比,MDA-MB-231细胞具有较高的PKCα基础水平(图)。用靶向PKCα的siRNA转染这些细胞可能不能充分降低PKCα水平。与MCF-7细胞的比较(图)事实证明,在对MDA-MB-231细胞进行siRNA处理后,这些细胞中的PKCα水平与MCF-7细胞中的水平大致相同。因此,为了获得更实质性的PKCα耗竭,我们下调了MCF-7细胞中的PKCβ,然后进行了伤口愈合试验(图)。MCF-7细胞中PKCα的沉默并不影响研究的其他PKC亚型(图)。在这些细胞中,PKCα的下调显著减少了55%的对照细胞向伤口的迁移(图)。结果表明,PKCα活性对乳腺癌细胞的迁移至关重要在体外.
MDA-MB-231和MCF-7细胞的迁移MDA-MB-231细胞在存在或不存在PKC抑制剂(A)或转染靶向PKCα(α)或对照寡核苷酸(c)(B)的siRNA后进行创伤愈合试验。在进行创伤愈合试验(E)之前,MCF-7细胞(C和D)中的PKCα下调。数据(平均值±SEM,n=4)表明,与对照条件下的闭合相比,伤口闭合。星号表示具有统计意义的差异(*第页<0.05和**第页<0.01)。
讨论
一些研究表明,DAG-敏感的PKC亚型有助于乳腺癌的进展和乳腺癌细胞的恶性特征。尤其是PKCα、PKCδ和PKCε亚型已被强调为乳腺癌或疾病特定亚群治疗的潜在靶点。这导致我们设计了这项研究,其中检测了这些PKC亚型在原发性乳腺癌肿瘤中的表达,以评估其作为肿瘤侵袭性标记物的实用性。
为了证实这一分析,我们使用了两个不同的原发性乳腺癌肿瘤队列,队列的结果相似。我们发现PKCα水平与包括ER阴性在内的几种肿瘤侵袭性标记物之间存在显著相关性。最近的一项研究也观察到PKCα水平与ER阴性之间的相关性[8]使用70例接受过系统内分泌治疗的患者肿瘤。他们还表明,高PKCα水平预示着内分泌治疗的疗效较差,这也得到了早期对少数患者的研究的支持[7]. 我们的数据,如两个单独的队列所示,牢固地建立了PKCα和ER阴性之间的关系。此外,我们发现PKCα与PR阴性之间存在明显的相关性,与肿瘤分级和高增殖率呈正相关,进一步支持了PKCα表达与肿瘤侵袭性相关参数的观点。最后,对于PKCα阳性的原发性肿瘤患者,PKCα的表达预示着更糟糕的疾病结局,其10年乳腺癌特异性生存期明显较差。多变量分析结果进一步表明PKCα是乳腺癌的独立预后因素。
然而,其他研究表明,与正常乳腺组织相比,乳腺癌中PKCα的水平实际上降低了[12,13]. 这可能并不一定与我们的发现相矛盾,因为我们材料中的绝大多数癌症样本基本上都是PKCα阴性,这与PKCα下调是乳腺癌进展过程中常见事件的观点一致。因此,公布的数据和我们的结果表明,大多数乳腺癌是PKCα阴性的,但也有较小的亚组PKCα水平较高,表现出更具侵袭性的临床病理特征。如果PKCα被用作乳腺癌治疗的靶点,这些数据强调了在进行此类干预之前评估PKCα水平的必要性。
在最大队列(II)中,PKCα水平与组织学亚型也有显著相关性。在PKCα水平高的组中,骨髓组织学癌的代表性过高。此外,队列I中唯一的骨髓癌是PKCα阳性。
与肿瘤数据表明PKCα水平与侵袭性特征相关一致,在乳腺癌细胞系中也发现了PKCα与恶性特征的关联。PKCα水平升高与三苯氧胺相关并可诱导其产生[38,39]和多药[9,10]ER阳性细胞株的耐药性。此外,PKCα在MCF-7细胞中的过度表达导致增殖增加,这与我们的肿瘤数据一致[4],但也使它们更容易受到凋亡损伤[40,41]. 我们发现,与其他细胞系相比,未检测到PKCα表达的细胞系T47D的Ki-67阳性细胞百分比更低,生长速度较慢,与肿瘤数据类似。然而,PKCα表达最高的细胞系MDA-MB-231与可检测但表达低得多的细胞系相比,Ki-67阳性率稍高。这可能与Ki-67阳性细胞比例较高(97%)且不能进一步升高有关。
血清中PKCα的抑制作用和血清饥饿时PKC的激活都不会影响细胞系的生长,从而支持PKCα对乳腺癌细胞生长的重要作用。最近的一篇论文表明,PKCα蛋白(而非活性)对胶质瘤细胞增殖至关重要[35]. 我们发现,用siRNA下调PKCα对在完全培养基中生长的MDA-MB-231细胞的细胞周期分布产生适度影响。然而,在无血清条件下,PKCα沉默明显减少了增殖细胞的数量,这表明,与胶质瘤细胞一样,PKCβ蛋白(但可能不是其催化活性)支持次优条件下的增殖。
研究在体外已经证明,增加MCF-7细胞中PKCα的表达会使其对PKC激活的反应更加迁移[42]. 我们对细胞株的实验表明,PKC活性支持MDA-MB-231细胞的迁移。然而,在该细胞系中用siRNA下调PKCα并不影响细胞迁移。MDA-MB-231细胞具有较高的PKCα基础表达水平,PKCα的不完全下调可能解释了其对细胞迁移缺乏影响。MCF-7细胞中PKCα的下调更有效地抑制了伤口愈合,支持了这一假设。因此,我们的数据表明,PKCα活性对乳腺癌细胞的迁移很重要,这与以前使用PKCα过度表达的研究结果一致。迁移倾向可能促进肿瘤的转移。然而,我们的肿瘤数据不支持PKCα在传播中的作用。PKCα的表达与淋巴结或远处转移无关。因此,PKCα对迁移的影响可能主要很重要在体外.
对于PKCδ,关于原发性肿瘤中表达水平的信息较少。一项研究表明,低水平的PKCδ,尤其是结合高PKCα,可以预测内分泌治疗的耐药性[8]. 在本研究中,我们未观察到PKCδ表达与相关临床病理参数之间的任何显著关联。因此,改变PKCδ表达似乎不是乳腺癌进展的先决条件。
PKCε被认为是侵袭性乳腺癌的标志物,因为据报道,其在激素受体阴性的高肿瘤级别乳腺癌中的表达升高HER2型放大[22]. 然而,PKCε表达与肿瘤分级之间的关系在本研究中未得到证实,这表明在代表所有乳腺癌组织学亚型的队列中可能并不明显。在更明确的乳腺癌亚组中,PKCε水平可能是侵袭性的标志。
结论
总之,我们的研究结果表明,PKCα的表达与乳腺癌ER和PR阴性以及高组织学分级和增殖率相关。PKCα在乳腺癌细胞增殖中也有重要作用在体外.PKCα的表达与乳腺癌样本的转移无关,但PKCα活性支持乳腺癌细胞的迁移在体外重要的是,PKCα的表达独立于已确定的预后参数,预测10年乳腺癌特异性生存率较差。因此,我们认为PKCα可能是乳腺癌预测和治疗分层的有用标记物。
作者的贡献
GKL评估了临床样本,进行了统计分析,参与了实验设计并完成了大部分实验工作,并汇编了手稿草稿。
LC做了一些实验工作。
IOZ参与了抗体和临床样本的评估。
德国劳埃德船级社监督了队列I的分析,并参与了解释性讨论。
KJ监督了队列II的分析和患者数据的统计分析,并帮助起草了手稿。
CL构思了这项研究,参与了实验工作的设计,并帮助起草了手稿。
所有作者阅读并批准了最终手稿。
致谢
我们感谢Elise Nilsson提供的出色技术援助。这项工作得到了瑞典癌症协会、瑞典研究委员会、瑞典儿童癌症基金会、马尔默大学医院研究基金会以及科克、克拉福德、奥利、埃洛夫·爱立信和冈纳·尼尔森基金会的资助。
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