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.2018年2月22日；37(8):1005-1019.
doi:10.1038/onc.2017.356。 Epub 2017年10月30日。

ZEB1重表达的microRNAs抑制促进乳腺癌细胞血管模拟的自分泌信号

E M兰格 1, N D肯德斯基 1, C J丹尼尔 1, G M库齐尔 1, C佩尔兹 2, K M墨菲 三 4, M R Capecchi公司 三 5, R C西尔斯 1 6
附属公司

ZEB1重表达的microRNAs抑制促进乳腺癌细胞血管模拟的自分泌信号

E M兰格等。 癌基因. .

摘要

在正常的肿瘤生长过程中以及对某些治疗的反应中，肿瘤细胞经历急性或慢性的营养和氧气缺乏，并诱导肿瘤血管化。虽然这主要是通过新生血管的萌芽发生的，但也已证明肿瘤细胞通过血管模拟（VM）和/或内皮转分化直接促进血管形成。然而，肿瘤细胞采用内皮表型的内在和外在机制尚不清楚。在这里，我们发现血清提取诱导间充质乳腺癌细胞经历VM，并且上皮-间充质转换（EMT）调节因子、锌指E-box结合同源异型框1（ZEB1）的敲除，或ZEB1重表达的microRNA（miRNAs）、miR-200c、miR-183、miR-96和miR-182的过表达抑制了这一过程。我们发现，分泌蛋白纤维连接蛋白1（FN1）和丝氨酸蛋白酶抑制剂（serpin）家族E成员2（SERPINE2）在该系统中对VM至关重要。这些分泌因子在骨髓间充质细胞中上调，以应对血清退出，VM-抑制miRNAs的过度表达消除了这种上调。有趣的是，这些分泌蛋白的受体，低密度脂蛋白受体相关蛋白1（LRP1）和整合素β1（ITGB1），也是VM-抑制miRNA的靶点，表明刺激VM的自分泌信号受ZEB1表达的miRNA簇的调控。总之，这些数据为VM的调节提供了机制上的见解，并表明在EMT期间被抑制的miRNAs除了抑制肿瘤细胞的迁移和干样特性外，还抑制了乳腺癌细胞对营养素缺乏微环境的响应所采用的内皮表型。

PubMed免责声明

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

数字

图1
图1
血清剥夺诱导间充质乳腺癌细胞系VM。(一)细胞的相位图像。将MDA-MB-231细胞涂布在（i）10%血清的组织培养板上，（ii）10%血清中的Matrigel或（iii）0%血清中的Matrigel，以及（iv）EndoGRO（2%血清）中Matrigel上的HUVECs。比例尺=400 微米。(b条)0%血清中Matrigel上细胞的相位图像（VM分析）。比例尺=1000 微米。(c（c）)使用ImageJ上NeuronGrowth插件内的神经突起追踪功能，对每个细胞系至少进行三次独立复制，以量化总网络长度。误差线代表s.d(d日)与HUVEC（红色）和乳腺癌细胞（绿色）共同培养的VM检测图像。相位图像（顶部）、荧光图像（中部）和插图（底部）。箭头表示镶嵌血管，箭头表示癌细胞未并入网络。(e（电子）)标准化浓缩分数（NES）和错误发现率（FDR）调整表q个-与所示基因特征相比，在0%和10%血清中，Matrigel上培养的MDA-MB-231细胞的基因特征富集分析值。补充图S1J中列出了每个基因特征的描述。
图2
图2
ZEB1调节的miRNA簇阻断VM。(一)定量逆转录-PCR（qRT-PCR）ZEB1号机组在转染siNT对照或siZEB1的MDA-MB-231细胞中。误差条表示3个独立实验的标准偏差。(b条)对照组与敲除组细胞中ZEB1的Western blot分析（左）和定量（右）。ACTB正在加载控制。误差条表示3个独立实验的标准差。(c（c）)对照细胞或ZEB1敲除细胞中VM分析的相位图像。比例尺=1000 微米。(d日)通过10个独立实验对总网络长度进行量化。误差条表示s.d。，t吨-进行了测试***P（P）<0.001. (e（电子）)qRT-PCR检测72例转染细胞中的miRNAs h带有siNT或siZEB1。误差条表示3个独立实验的标准偏差。T型-进行了测试**P（P）<0.01; ***P（P）<0.001. (（f）)用NEG或miRNA模拟转染细胞进行VM分析的相位图像。比例尺=1000 微米。(克)网络总长度的量化。误差条代表3个独立实验的标准差。T型-进行了测试*P（P）<0.05. (小时)如图所示，转染miRNAs的MDA-MB-231细胞的相位图像。比例尺=100 微米。(我)qRT–NEG控制或miRNA模拟物表达后的PCR。误差条表示3个独立实验的标准偏差。T型-对每种情况和NEG对照进行测试***P（P）<0.001. (j个)转染NEG模拟物或miRNA模拟物的细胞的Western blot分析。ACTB正在加载控制。(k个)在3个独立实验中，蛋白质定量标准化为ACTB。误差线代表s.d。T型-对转染了每个miRNA簇的细胞中的每个蛋白质与NEG对照进行测试*P（P）<0.05, ***P（P）<0.001.
图3
图3
选择miRNAs抑制VM。(一)转染miRNA模拟物或NEG的MDA-MB-231细胞中VM的代表性图像。比例尺=1000 微米。(b条)网络总长度的量化。误差条表示至少五个独立实验的标准差。T型-进行测试，将每一项与NEG对照进行比较***P（P）<0.001. (c（c）)用miRNA模拟物转染MDA-MB-231细胞后的定量反转录-PCR。误差条表示三个独立实验的标准差。T型-进行了测试**P（P）<0.01, ***P（P）<0.001. (d日)转染NEG、miR-200c或miR-141细胞的代表性western blot。ACTB正在加载控制。(e（电子）)按ACTB标准化的蛋白质定量。误差条表示三个独立实验的s.d，t吨-进行测试以与NEG对照进行比较**P（P）<0.01, ***P（P）<0.001.
图4
图4
COPII介导的分泌对VM至关重要。(一)定量逆转录-PCR（qRT-PCR）第13页在转染siNT或siSEC13的MDA-MB-231或BT-549细胞中。误差条表示三个（MDA-MB-231）或两个（BT-549）独立实验的标准偏差。(b条)转染siNT或siSEC13的MDA-MB-231或BT-549细胞中VM的代表性图像。比例尺=1000 微米。(c（c）)MDA-MB-231或BT-549细胞VM分析中总网络长度的量化。误差条分别表示五个或三个独立实验的标准差。T型-进行测试，将每一项与siNT对照进行比较***P（P）<0.001, *P（P）<0.05. (d日)表达NEG或簇状miRNA模拟物后的qRT-PCR。误差线代表三个独立实验的标准差。T型-与NEG对照组进行测试***P（P）<0.001. (小时)如图所示，在转染MDA-MB-231细胞的条件培养基中对FN1和SERPINE2进行Western blot。(（f）)western blot的三个（FN1）或两个（SERPINE2）独立重复的定量，如e（电子）。误差条代表s.d。T型-与NEG对照组相比，对FN1定量进行了测试**P（P）<0.05; ***P（P）<0.001. (克)用miRNA模拟物转染MDA-MB-231细胞后的qRT-PCR。误差条表示来自三个独立实验的s.d。T型-进行了测试*P（P）<0.05, **P（P）<0.01, ***P（P）<0.001. (小时)用miRNA模拟物转染MDA-MB-231细胞后对LRP1进行Western blot。图中是两个独立实验的代表性图像。GAPDH是装载控制。(我)用miRNA模拟物转染MDA-MB-231细胞后的qRT-PCR。误差条表示三个独立实验的标准差。T型-进行了测试*P（P）<0.05, ***P（P）<0.001.
图5
图5
FN1和SERPINE2的表达增加受停血清调节，对VM至关重要。(一)用10%或0%血清培养48小时的乳腺癌细胞系的定量逆转录聚合酶链式反应（qRT-PCR） h.误差线代表三个独立实验的标准差。T型-对每条生产线进行测试，比较0%和10%的条件**P（P）<0.01, ***P（P）<0.001. (b条,d日)控制中VM和FN1的代表图像(b条)或SERPINE2(d日)击倒细胞。比例尺=1000 微米。(c（c）,e（电子）)VM分析的总网络长度量化，如所示b条和d日误差条分别表示五个和四个独立实验的s.d。T型-进行测试，将每一项与siNT对照进行比较**P（P）<0.01. (（f）)对照组VM和BT-549细胞FN1或SERPINE2基因敲除的代表性图像。比例尺=1000 微米。(克)网络总长度的量化。误差条代表三个独立实验的标准差。T型-进行测试，将每一项与siNT对照进行比较*P（P）<0.05. (小时)siNT或siSERPINE2细胞中细胞形态的代表性相图像。比例尺=100 微米。(我)qRT–PCR用于FN1型和CDH1型在转染siNT或siSERPINE2的细胞中。误差线代表三个独立实验的标准差。T型-进行了测试***P（P）<0.001. (j个)qRT–PCR用于FN1型和丝氨酸2转染NEG或簇状miRNA模拟物的细胞内48 h、 然后用10%或0.5%的血清培养48 h.误差线代表三个独立实验的标准差。T型-在匹配的血清条件下，将对照组中的0.5%与10%进行比较，或将转染miRNAs的细胞与NEG进行比较***P（P）<0.001. (k个)细胞FN1的Western blot，如小时.ACTB是加载控制。(我,米)0%血清中VM-阳性细胞VM分析总网络长度的量化(我)或在5%血清中培养VM-竞争细胞(米)如图所示，在存在或不存在重组FN1和SERPINE2的情况下。误差线代表两个独立实验的标准差。
图6
图6
miR-200c的表达减少VM体内. (一)如图所示，在稳定克隆系中进行定量逆转录-PCR。(b条)对照组VM和miR-200c表达稳定线的代表性图像。比例尺=1000 微米。(c（c）)量化总网络长度b条。误差条代表三个独立实验的标准差。T型-进行测试以与对照组进行比较**P（P）<0.01. (d日)对照和表达miR-200c的克隆细胞系原位异种移植物的肿瘤负荷随时间的变化(n个=每个肿瘤6个）。T型-对每个肿瘤的曲线下面积进行测试***P（P）<0.001. (e（电子）)对六个对照和六个miR-200c表达肿瘤中的每一个按照GAPDH标准化的蛋白质进行western blot分析（blots如补充图S6B所示）的量化。T型-进行了与对照水平比较的测试*P（P）<0.05**P（P）<0.01. (（f）)两个代表性对照和miR-200c表达肿瘤的苏木精和曙红切片×1.5图像。(克)量化所有肿瘤的坏死面积百分比。误差线代表s.d。，t吨-进行了测试***P（P）<0.001. (小时)对照组和表达miR-200c的肿瘤切片上PAS染色的CD31 IHC代表性图像。比例尺=100 微米。箭头表示CD31阳性血管（红色）、CD31阴性血管腔隙（绿色）或镶嵌血管（黄色）。方框区域的插图如下所示。(我–k个)总PAS+血管腔隙的定量(我)、PAS+/CD31+血管(j个)或PAS+/CD31−或镶嵌血管腔隙(k个)从每个肿瘤的3个非相邻部分随机选择16个区域进行测量。显示的是每组六个肿瘤中每一个的每个组织切片的平均血管腔隙数（在16个字段上计数的总数）。T型-进行了测试*P（P）<0.05**P（P）<0.01.
图7
图7
自分泌信号因子FN1、ITGB1、SERPINE2和LRP1预测早期乳腺癌生存率低。(一)绘图比较FN1型,ITGB1标准,SERPINE2系列和轻轨P1亚型乳腺癌细胞株RNA-seq数据中的水平。采用Tukey检验进行单向方差分析*P（P）<0.5, ***P（P）<0.001. (b条–（f）)cBioPortal的生存曲线显示了I、II或III期乳腺癌患者在以下基因发生改变时的生存率。对数秩检验P（P）-显示值。(b条)低水平肿瘤（定义为杂合性缺失或纯合性缺失）MIR200C公司以及高表达（由增益、放大或折叠表达>2定义）FN1型和SERPINE2系列（红色）与没有的（蓝色）相比。(c（c）)肿瘤具有低水平的MIR183型以及FN1型和SERPINE2系列（红色）与没有的（蓝色）相比。(d日)高水平肿瘤FN1型,ITGB1标准,SERPINE2系列和轻轨P1（红色）与没有的（蓝色）相比。(e（电子）)高水平肿瘤FN1型和ITGB1标准（红色）与没有的（蓝色）相比。(（f）)高水平肿瘤SERPINE2系列和轻轨P1（红色）与没有的（蓝色）相比。
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参考文献

    1. Weis SM，Cheresh DA。肿瘤血管生成：分子途径和治疗靶点。国家医学2011；17: 1359–1370.-公共医学
    1. Folkman J.血管生成在肿瘤生长和转移中的作用。Semin Oncol 2002；29（6补充16）：15–18。-公共医学
    1. Quesada AR、Medina MA、Munoz-Chapuli R、Ponce AL。不要再说了：抗血管生成治疗的来龙去脉。2010年Curr Pharm Des；16: 3932–3957.-公共医学
    1. Yang MH，Wu MZ，Chiou SH，Chen PM，Chang SY，Liu CJ等。HIF-1α对TWIST的直接调节促进转移。Nat Cell Biol 2008；10: 295–305.-公共医学
    1. Conley SJ、Gheordunescu E、Kakarala P、Newman B、Korkaya H、Heath AN等。抗血管生成药物通过产生肿瘤缺氧增加乳腺癌干细胞。美国国家科学院院刊2012；109: 2784–2789.-项目管理委员会-公共医学

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