Метаанализ транскриптомных данных клеток меланомы B16 после воздействия дакарбазином in vivo
- Авторы: Лапкина Е.З.1, Зинченко И.С.1, Бондар Е.И.2,3, Рукша Т.Г.1
-
Учреждения:
- Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого
- Сибирский Федеральный университет
- Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук
- Раздел: Оригинальные исследования
- Статья получена: 04.05.2025
- Статья одобрена: 11.06.2025
- Статья опубликована: 13.09.2025
- URL: https://kazanmedjournal.ru/kazanmedj/article/view/678601
- DOI: https://doi.org/10.17816/KMJ678601
- EDN: https://elibrary.ru/MCWRCO
- ID: 678601
Цитировать
Полный текст



Аннотация
Обоснование. Фенотипическая пластичность и гетерогенность клеток меланомы, обусловленные эпигенетической регуляцией и активностью транскрипционных факторов, играют ключевую роль в развитии резистентности к химиотерапии, что требует углублённого изучения молекулярных механизмов устойчивости к алкилирующим агентам, таким как дакарбазин.
Цель исследования. Анализ транскриптомных данных клеток меланомы B16 после воздействия дакарбазином in vivo для выявления ключевых кластеров дифференциально экспрессирующихся генов и регулирующих транскрипционных факторов, ассоциированных с резистентностью к терапии.
Методы. В исследовании использовали модель меланомы B16 у мышей C57Bl/6, разделённых на контрольную и опытную (дакарбазин в дозе 50 мг/кг) группы по 12 особей. Тотальную РНК экстрагировали из опухолевой ткани, проводили высокопроизводительное секвенирование с последующей биоинформатической обработкой для кластеризации генов и предсказания транскрипционных факторов — с использованием биоинформатических инструментов для анализа мотивов в последовательностях РНК.
Результаты. С помощью NGS-секвенирования и биоинформатического анализа выявлено 670 дифференциально экспрессирующихся генов, объединённых в 12 функциональных кластеров, связанных с репарацией ДНК, апоптозом и клеточным циклом. Идентифицированы ключевые транскрипционные факторы (RELB, IRF5/7/4, NANOG, SOX2, LEF1, NFKB2), регулирующие сигнальные пути поддержания плюрипотентности (p=0,000001), Wnt (p=0,000753), TGF-β (p=0,002631), Toll-подобных рецепторов (p=0,000776) и NF-κB (p=0,044609), ассоциированные с развитием устойчивости клеток меланомы B16 к алкилирующему агенту дакарбазину in vivo.
Заключение. Выявлены эпигенетические и транскрипционные механизмы устойчивости клеток меланомы к воздействию химиотерапевтических средств, включая поддержание стволового фенотипа, регуляцию иммунного ответа и активацию эпителиально-мезенхимального перехода.
Ключевые слова
Об авторах
Екатерина Зиядхановна Лапкина
Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого
Email: e.z.lapkina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7226-9565
SPIN-код: 7656-8584
доцент, каф. патологической физиологии имени профессора В.В. Иванова
Россия, г. КрасноярскИван Сергеевич Зинченко
Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого
Email: zinchenko.ivan.003@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7085-6304
SPIN-код: 5810-5926
старший лаборант, каф. патологической физиологии им. проф. В.В. Иванова
Россия, г. КрасноярскЕвгения Ивановна Бондар
Сибирский Федеральный университет; Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук
Email: bondar.zhenya.iv@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3762-6974
SPIN-код: 6452-2085
канд. биол. наук, младший научный сотрудник, лаб. геномных исследований и биотехнологии, старший преподаватель, каф. геномики и биоинформатики
Россия, г. Красноярск; г. КрасноярскТатьяна Геннадьевна Рукша
Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого
Автор, ответственный за переписку.
Email: tatyana_ruksha@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8142-4283
SPIN-код: 5412-2148
д-р мед. наук, профессор, заведующая, каф. патологической физиологии им. проф. В.В. Иванова
Россия, г. КрасноярскСписок литературы
- Artyukhov IP, Gavrilyuk DV, Dyhno YuA, Ruksha TG. Incidence of melanoma of the skin in the adult population of the Krasnoyarsk Territory. Sibirskoe medicinskoe obozrenie. 2013;6(84):37–42. EDN: RTJCPR
- Komina AV, Palkina NV, Aksenenko MB, et al. Semaphorin-5A downregulation is associated with enhanced migration and invasion of BRAF-positive melanoma cells under vemurafenib treatment in melanomas with heterogeneous BRAF status. Melanoma Res. 2019;29(5):544–548. doi: 10.1097/CMR.0000000000000621 EDN: JFNRFC
- De Craene B, Berx G. Regulatory networks defining EMT during cancer initiation and progression. Nat Rev Cancer. 2013;13:97–110. doi: 10.1038/nrc3447 EDN: RJOJMD
- Schatton T, Murphy GF, Frank NY, et al. Identification of cells initiating human melanomas. Nature. 2008;451:345–349. doi: 10.1038/nature06489
- Scheel C, Weinberg RA. Cancer stem cells and epithelial-mesenchymal transition: concepts and molecular links. Semin Cancer Biol. 2012;22:396–403. doi: 10.1016/j.semcancer.2012.04.001
- Hsiao JJ, Fisher DE. The roles of microphthalmia-associated transcription factor and pigmentation in melanoma. Arch Biochem Biophys. 2014;563C:28–34. doi: 10.1016/j.abb.2014.07.019
- Motorina AV, Palkina NV, Komina AV, et al. Genetic analysis of melanocortin 1 receptor red hair color variants in a Russian population of Eastern Siberia. Eur J Cancer Prev. 2018;27(2):192–196. doi: 10.1097/CEJ.0000000000000317 EDN: ATQNER
- Carreira S, Goodall J, Denat L, et al. Mitf regulation of Dia1 controls melanoma proliferation and invasiveness. Genes Dev. 2006;20:3426–3439. doi: 10.1101/gad.406406 EDN: MHRQVB
- Fu YC, Liang SB, Luo M, et al. Intratumoral heterogeneity and drug resistance in cancer. Cancer Cell Int. 2025;25:103. doi: 10.1186/s12935-025-03734-w EDN: MRNQGG
- Roesch A, Vultur A, Bogeski I, et al. Overcoming intrinsic multidrug resistance in melanoma by blocking the mitochondrial respiratory chain of slow-cycling JARID1B(high) cells. Cancer Cell. 2013;23(6):811–825. doi: 10.1016/j.ccr.2013.05.003
- Hossain SM, Eccles MR. Phenotype Switching and the Melanoma Microenvironment; Impact on Immunotherapy and Drug Resistance. Int J Mol Sci. 2023;24(2):1601. doi: 10.3390/ijms24021601 EDN: FPUICF
- Smith MP, Brunton H, Rowling EJ, et al. Inhibiting Drivers of Non-mutational Drug Tolerance Is a Salvage Strategy for Targeted Melanoma Therapy. Cancer Cell. 2016;29(3):270–284. doi: 10.1016/j.ccell.2016.02.003 EDN: WPIAOZ
- Van Allen EM, Wagle N, Sucker A, et al. The genetic landscape of clinical resistance to RAF inhibition in metastatic melanoma. Cancer Discov. 2014;4(1):94–109. doi: 10.1158/2159-8290.CD-13-0617 EDN: SQDRZZ
- Hartman ML, Sztiller-Sikorska M, Gajos-Michniewicz A, Czyz M. Dissecting Mechanisms of Melanoma Resistance to BRAF and MEK Inhibitors Revealed Genetic and Non-Genetic Patient- and Drug-Specific Alterations and Remarkable Phenotypic Plasticity. Cells. 2020;9(1):142. doi: 10.3390/cells9010142 EDN: IRVJPE
- Wang J, Huang SK, Marzese DM, et al. Epigenetic changes of EGFR have an important role in BRAF inhibitor-resistant cutaneous melanomas. J Invest Dermatol. 2015;135(2):532–541. doi: 10.1038/jid.2014.418 EDN: UUMQWT
- Karwaciak I, Sałkowska A, Karaś K, et al. Targeting SIRT2 Sensitizes Melanoma Cells to Cisplatin via an EGFR-Dependent Mechanism. Int J Mol Sci. 2021;22(9):5034. doi: 10.3390/ijms22095034 EDN: QMAOUP
- Konieczkowski DJ, Johannessen CM, Abudayyeh O, et al. A melanoma cell state distinction influences sensitivity to MAPK pathway inhibitors. Cancer Discov. 2014;4(7):816–827. doi: 10.1158/2159-8290.CD-13-0424
- National Research Council (US) Committee for the Update of the Guide for the Care and Use of Laboratory Animals. Guide for the Care and Use of Laboratory Animals. 8th edition. Washington (DC): National Academies Press (US); 2011. doi: 10.17226/12910
- Smoot ME, Ono K, Ruscheinski J, et al. Cytoscape 2.8: new features for data integration and network visualization. Bioinformatics. 2011;27(3):431–432. doi: 10.1093/bioinformatics/btq675 EDN: OAEBEB
- Shannon P, Markiel A, Ozier O, et al. Cytoscape: a software environment for integrated models of biomolecular interaction networks. Genome Research. 2003;13(11):2498–2504. doi: 10.1101/gr.1239303
- Grant CE, Bailey TL, Noble WS. FIMO: scanning for occurrences of a given motif. Bioinformatics. 2011;27(7):1017–1018. doi: 10.1093/bioinformatics/btr064
- Timothy LB. STREME: accurate and versatile sequence motif discovery. Bioinformatics. 2021;37(18):2834–2840. doi: 10.1093/bioinformatics/btab203 EDN: VKMHST
- Gupta S, Stamatoyannopoulos JA, Bailey TL, Noble WS. Quantifying similarity between motifs. Genome Biol. 2007;8(2):R24. doi: 10.1186/gb-2007-8-2-r24
- Bailey TL, Boden M, Buske FA, et al. MEME SUITE: tools for motif discovery and searching. Nucleic Acids Res. 2009;37(Web Server issue):W202–W208. doi: 10.1093/nar/gkp335
- Yanai H, Negishi H, Taniguchi T. The IRF family of transcription factors: Inception, impact and implications in oncogenesis. Oncoimmunology. 2012;1(8):1376–1386. doi: 10.4161/onci.22475
- Roberts BK, Collado G, Barnes BJ. Role of interferon regulatory factor 5 (IRF5) in tumor progression: Prognostic and therapeutic potential. Biochim Biophys Acta Rev Cancer. 2024;1879(1):189061. doi: 10.1016/j.bbcan.2023.189061 EDN: QHGDFG
- Roberts BK, Li DI, Somerville C. IRF5 suppresses metastasis through the regulation of tumor-derived extracellular vesicles and pre-metastatic niche formation. Sci Rep. 2024;14(1):15557. doi: 10.1038/s41598-024-66168-w EDN: PWYBCB
- Uccellini L, De Giorgi V, Zhao Y, et al. IRF5 gene polymorphisms in melanoma. J Transl Med. 2012;10:170. doi: 10.1186/1479-5876-10-170 EDN: NLKEML
- Bidwell BN, Slaney CY, Withana NP, et al. Silencing of Irf7 pathways in breast cancer cells promotes bone metastasis through immune escape. Nat Med. 2012;18(8):1224–1231. doi: 10.1038/nm.2830
- Yan H, Dai Y, Zhang X, et al. The transcription factor IRF4 determines the anti-tumor immunity of CD8+ T cells. iScience. 2023;26(11):108087. doi: 10.1016/j.isci.2023.108087 EDN: KFWLUK
- Lu J, Liang T, Li P, Yin Q. Regulatory effects of IRF4 on immune cells in the tumor microenvironment. Front Immunol. 2023;14:1086803. doi: 10.3389/fimmu.2023.1086803 EDN: HAEPDV
- Yokoyama S, Takahashi A, Kikuchi R, et al. SOX10 Regulates Melanoma Immunogenicity through an IRF4-IRF1 Axis. Cancer Res. 2021;81(24):6131–6141. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-21-2078 EDN: YUSQWG
- Jia M, Sayed K, Kapetanaki MG, et al. LEF1 isoforms regulate cellular senescence and aging. Aging Cell. 2023;22(12):e14024. doi: 10.1111/acel.14024 EDN: CHWKCZ
- Ngai H, Barragan GA, Tian G, et al. LEF1 Drives a Central Memory Program and Supports Antitumor Activity of Natural Killer T Cells. Cancer Immunol Res. 2023;11(2):171–183. doi: 10.1158/2326-6066.CIR-22-0333 EDN: JXBHAW
- Santiago L, Daniels G, Wang D, et al. Wnt signaling pathway protein LEF1 in cancer, as a biomarker for prognosis and a target for treatment. Am J Cancer Res. 2017;7(6):1389–1406. Available from: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5489786/
- Wu J, Yu X, Zhu H, et al. RelB is a potential molecular biomarker for immunotherapy in human pan-cancer. Front Mol Biosci. 2023;10:1178446. doi: 10.3389/fmolb.2023.1178446 EDN: HEKPDY
- Zeng F, Wang K, Huang R, et al. RELB: A novel prognostic marker for glioblastoma as identified by population-based analysis. Oncol Lett. 2019;18(1):386–394. doi: 10.3892/ol.2019.10296
- Wang M, Zhang Y, Xu Z, et al. RelB sustains endocrine resistant malignancy: an insight of noncanonical NF-κB pathway into breast Cancer progression. Cell Commun Signal. 2020;18(1):128. doi: 10.1186/s12964-020-00613-x EDN: BRQQZM
- Deng G, Zeng F, Su J, et al. BET inhibitor suppresses melanoma progression via the noncanonical NF-κB/SPP1 pathway. Theranostics. 2020;10(25):11428–11443. doi: 10.7150/thno.47432 EDN: KUMYZZ
- Zhang J, Ma F, Li Z, et al. NFKB2 mediates colorectal cancer cell immune escape and metastasis in a STAT2/PD-L1-dependent manner. MedComm (2020). 2024;5(5):e521. doi: 10.1002/mco2.521 EDN: XBGLJH
- Najafzadeh B, Asadzadeh Z, Motafakker Azad R, et al. The oncogenic potential of NANOG: An important cancer induction mediator. J Cell Physiol. 2021;236(4):2443–2458. doi: 10.1002/jcp.30063 EDN: VZXHTW
- Vasefifar P, Motafakkerazad R, Maleki LA, et al. Nanog, as a key cancer stem cell marker in tumor progression. Gene. 2022;827:146448. doi: 10.1016/j.gene.2022.146448 EDN: KFMVLM
- Grubelnik G, Boštjančič E, Pavlič A, et al. NANOG expression in human development and cancerogenesis. Exp Biol Med. 2020;245(5):456–464. doi: 10.1177/1535370220905560 EDN: HMQAWU
Дополнительные файлы
