CC BY
40© Коллектив авторов, 2022 https://doi.org/10.29296/24999490-2022-01-01
АНАЛИЗ ТРАНСКРИПТОМА В ОНКОЛОГИИ И ДЕРМАТОЛОГИИ
Е.Ю. Сергеева, Ю.А. Фефелова, Я.В. Бардецкая
ФГБОУВО «Красноярский государственный медицинский университет им. профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Российская Федерация, 660022, Красноярский край, Красноярск, ул. Партизана Железняка, 1
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Сергеева Екатерина Юрьевна — профессор кафедры патологической физиологии им. В.В. Иванова. ФГБОУ ВО КрасГМУ им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого Минздрава России. Доктор биологических наук. Тел.: +7 (3912) 28-36-49. E-mail: e.yu.sergeeva@ mail.ru. ORCID: 0000-0002-2089-6022
Фефелова Юлия Анатольевна — доцент кафедры патологической физиологии им. В.В. Иванова. ФГБОУ ВО КрасГМУ им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого Минздрава России. Доктор биологических наук. Тел.: +7(3912) 28-36-49. E-mail: fefelovaja@mail. ru. ORCID: 0000-0001-5434-7155
Бардецкая Ярославна Владимировна — доцент кафедры патологической физиологии им. В.В. Иванова. ФГБОУ ВО КрасГМУ им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого Минздрава России. Кандидат медицинских наук. Тел.: +7 (3912) 28-36-49. E-mail: byvkgpu@ yandex.ru. ORCID: 0000-0002-5795-1371
Актуальность. Персонифицированный подход к терапии болезней позволил выделить нескольких подтипов заболевания, отличающихся при схожей клинической картине молекулярными механизмами развития. Для определения фенотипов болезней используются различные омиксные технологии, включающие геномику, эпигеномику, транскриптомику, протеомику. Транс-криптомика — это исследование полного профиля РНК, кодируемого геномом отдельной клетки в специфическое время или в специфических условиях.
Цель обзора — обобщить современные данные о перспективных методах исследования транскриптома — микрочипировании (microarray) и секвенировании (секвенирование нового поколения), раскрыть преимущества и особенности каждого метода, применение их в дерматологии и онкологии.
Материал и методы. Материалами послужили результаты исследований по данной теме отечественных и зарубежных авторов и собственные опубликованные данные за последние 13лет (2007—2020). Анализировались публикации, входящие в базы данных PubMed, EMBASE, MedLine.
Результаты. В статье обобщены современные данные о микрочипировании и секвенировании нового поколения в контексте исследований транскриптома. Выбор метода обусловлен особенностями исследования и задачами, стоящими перед исследователями. В последние годы исследования транскриптома применяются во многих областях медицины, в частности, онкологии и дерматологии, способствуя созданию индивидуальных подходов к лечению и более точному прогнозу течения заболеваний.
Заключение. Транскриптомные исследования, позволяя оценивать изменения профиля экспрессии генов в ответ на действие этиологических факторов, расширяют представления о патогенезе заболеваний, что должно способствовать повышению эффективности терапии.
Ключевые слова: транскриптом, микрочипирование, секвенирование, персонифицированная терапия
TRANSCRIPTOME ANALYSIS IN ONCOLOGY AND DERMATOLOGY E.Y. Sergeeva, Y.A. Fefelova, Y.V. Bardezkaya
Professor V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University, Partizana Zheleznyaka str., 1, Krasnoyarsk, 660022, Russian Federation
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Ekaterina Yurievna Sergeeva — professor of the Department of pathological physiology. Krasnoyarsk State Medical University. Doctor of biological sciences. Tel.: +7 (3912) 28-36-49. E-mail: e.yu.sergeeva@mail.ru. ORCID: 0000-0002-2089-6022
Yulia Anotolievna Fefelova — associated professor of the Department of pathological physiology. Krasnoyarsk State Medical University. Doctor of biological sciences. Tel.: +7 (3912) 28-36-49. E-mail: fefelovaja@mail.ru. ORCID: 0000-0001-5434-7155
Yaroslavna Vladimirovna Bardezkaya — associated professor of the Department of pathological physiology. Krasnoyarsk State Medical University. Candidate of medical sciences. Tel.: +7 (3912) 28-36-49. E-mail: byvkgpu@yandex.ru. ORCID: 0000-0002-5795-1371
Personalized therapy allows to reveal subtypes of diseases with similar symptoms but various molecular mechanisms of development. Different -omics (genomics, epigenomics, transcriptomics, proteomics ets) are used to divide the diseases into subtypes. Transcriptomics is the
investigation of whole RNA profile coding by the genome of single cell in specific time period or under specific circumstances. Transcriptome is all RNA transcripts produced by the genome in some time.
The aim of the review is to summarize the modern data on perspective methods of investigation — microarray and next generation sequencing (NGS), to disclose the advantages and peculiarities of every method and the use in dermatology and oncology.
Material and methods. The materials are the results of the investigations on the theme of russian and foreign researchers and ours published data over the past 13 years, from 2007 till 2020. The data was obtained from biomedical on-line databases PubMed, EMBASE, MedLine.
Results. Modern data on microarray and next generation sequencing in the context of transcriptome investigations are summarized in the article. The choice of method is based on the peculiarities and tasks of the investigation. Recently transcriptome investigations are used in many medicine fields including oncology and dermatology that promotes the development of personalized therapy and precise prognosis of diseases.
Conclusion. Transcriptome investigations allow to assess the alterations of gene expression profile after the influence of etiologic factors that extends the understanding of diseases pathogenesis and leads to the increased effectivity of therapy
Key words: transcriptome, microarray, sequencing, personalized therapy
Реализация программы «Геном человека» привела к формированию новых концепций в терапии заболеваний, основанных в том числе на индивидуализированном, персонализированном подходе [1]. На основании такого подхода возможно в пределах одной нозологии определение нескольких подтипов (фенотипов) заболевания, отличающихся при схожей клинической картине, молекулярными механизмами развития. Для определения фенотипов болезней используются различные омиксные технологии, включающие геномику, эпигеномику, транс-криптомику, протеомику. Транскриптомика — это исследование полного профиля РНК, кодируемого геномом отдельной клетки в специфическое время или в специфических условиях, а транскриптом — совокупность всех транскриптов РНК, продуцируемых геномом в определенное время, это кодирующие РНК: рибосомальные РНК (гЯКЛб), матричные или информационные РНК (тЯКЛв), транспортные РНК ^тЛ?) и ядерные РНК (пЯКЛб), но транскрипт большей части генома — некодиру-ющие РНК, являющиеся регуляторами экспрессии генов. К числу некодирующих РНК относятся микроРНК (тюгоЯКАБ), малые интерферирующие РНК ^ЯКАб), малые ядерные РНК (биЯКАб), малые ядрышковые РНК (бпоЯКАб) и др.
В сравнении с изучением генома, эпигенома или протеома, исследования транскриптома имеют более важное значение, так как способствуют пониманию такой ключевой биологической функции, как экспрессия генов. Анализ транскриптома может служить более глубокому пониманию молекулярных механизмов, связывающих генетическую информацию и протеом, что, в свою очередь будет способствовать комплексному осмыслению патогенетических механизмов, лежащих в основе развития заболеваний [2].
Существует целый ряд методов, применяемых для анализа транскриптома. Наиболее часто используемыми являются подходы, в основе которых лежит микрочипирование (тюгоаггау) и секвени-рование (секвенирование нового поколения) [3]. При микрочипировании происходит гибридизация инкубируемых флюоресцентно-меченых образцов
нуклеиновой кислоты со сделанными на заказ или готовыми микрочипами. К основным этапам ми-крочипирования относятся:
♦ экстракция РНК из биологических образцов;
♦ амплификация РНК;
♦ мечение амплифицированной антисмысловой РНК;
♦ гибридизация на чип;
♦ получение необработанных данных;
♦ анализ данных;
♦ биологическая интерпретация полученных результатов.
Тем не менее методы микрочипирования имеют ряд особенностей, в частности, необходимость существующей базовой информации о последовательности генома, сложности интерпретации данных, обусловленные перекрестной гибридизацией (cross-hybridization), ограниченность динамического диапазона детекции вследствие фона и насыщенности сигналов, необходимость использования сложных методов нормализации результатов для получения достоверных данных о сравнительной экспрессии различных генов [4].
Развитие высокопродуктивных методов секве-нирования ДНК привело к появлению нового эффективного подхода к изучению транскриптома, позволяющего оценить его как количественно, так и составить карту экспрессионной активности генов, это метод секвенирования РНК (RNA seq) [5]. При секвенировании РНК тотальная РНК или определенные фракции нуклеиновой кислоты конвертируются в библиотеку фрагментов комплиментарной ДНК с адапторами, прикрепленными к одному или обоим концам. К основным этапам этого метода относятся:
♦ экстракция РНК из биологических образцов;
♦ составление библиотек;
♦ секвенирование;
♦ анализ данных, биологическая интерпретация полученных результатов.
Следует отметить, что у каждого из методов есть свои особенности, сильные и слабые стороны. На этапе подбора пациентов для исследования, метод микрочипирования подходит для дифференциаль-
ной диагностики таких заболеваний как саркоидоз, для исследования репрезентативных когорт по отношению к выбранной популяции, для исследования больших выборок; метод РНК секвенирования рекомендован к использованию при работе с малыми выборками, выборками, имеющими резко отличающиеся значения, при лонгитюдных исследованиях [6].
При заборе образцов следует учитывать, что для микрочипирования хорошо подходят биологические материалы, содержащие большое количество РНК, например, кровь, и нет необходимости разделения на фракции; для секвенирования РНК рекомендовано использовать биопсийный материал релевантных тканей, образцы подвергаются сепарации на клеточные подтипы [7].
При микрочипировании проводят исследование всего транскриптома, валидация отдельных генов проводится с использованием полимеразной цепной реакции в реальном времени, предпочтение отдается образцам ex vivo; секвенирование РНК тоже носит полнотранскриптомный характер, используются стимулированные образцы in vitro [8].
Анализ данных при микрочипированиии позволяет, согласно мнению ряда авторов, получить более точные результаты и составить классификатор генов, при секвенировании РНК точность результатов может быть несколько ниже. Тем не менее рядом авторов отмечаются преимущества секвенирования РНК, к числу которых относятся: отсутствие ограничений связанных с детекцией транскриптов только уже известных последовательностей генома, возможность установить точные границы транскрибируемого участка, выявление транскрипционных вариантов, например, однонуклеотидных полиморфизмов в транскрибируемом регионе [9].
Низкий фоновый сигнал при секвенировании РНК, в отличие от микрочипирования, делает этот метод более чувствительным для выявления уровней экспрессии генов [10].
Клеточная гетерогенность, представленная отличающимися профилями экспрессии генов, функциями и морфологическими особенностями клеток, базируется не только на ткане- и органоспецифично-сти, но и выявляется у клеток одного и того же типа. В условиях болезни это свойство определяет разные фенотипы заболевания, характеризующиеся различным прогнозом и требующие отличающихся терапевтических подходов, поэтому в последние годы увеличивается количество исследований транскриптома отдельной клетки [11, 12].
Тем не менее выбор метода обусловлен особенностями исследования и задачами, стоящими перед исследователями. При микрочипировании общее количество РНК подвергается фрагментации, затем происходит синтез и окраска комплиментарной ДНК, гибридизация, сканирование, анализ полученных результатов, в итоге становятся известны уровни экспрессии отдельных генов во всей ткани [13].
При секвенировании общее количество РНК фрагментируется, затем осуществляется синтез комплиментарной ДНК и составление библиотеки, сек-венирование, картирование референсных генов, анализ результатов, позволяющий выявить уровни экспрессии всех генов во всей исследуемой ткани [14].
На первом этапе исследования транскриптома отдельной клетки каждая исследуемая клетка помечается штрих-кодом, инкапсулируется, происходит синтез комплиментарной ДНК, капсулы, в которые заключены клетки, разрушаются, создается библиотека и секвенирование, картирование референсных генов, анализ полученных результатов, в итоге становятся изветными уровни экспрессии всех генов отдельной клетки и идентификация клеточных субпопуляций [15].
В последние годы исследования транскриптома применяются во многих областях медицины, в частности, в онкологии, способствуя созданию индивидуальных подходов к лечению и более точному прогнозу течения заболеваний.
Так, нами был проведен транскриптомный анализ клеток меланомы, полученных из центрального и периферического участков первичной опухоли. Исследование транскриптомов проводили с использованием метода микрочипирования с последующим биоинформатическим анализом. Выявлены существенные различия (по 2953 транскриптам из 48226). В клетках, полученных из центрального участка опухоли, выявлено повышение мРНК генов, кодирующих белки, ассоциированные с иммунным ответом опухоли, транспортные белки ABC-семейства, сигнальные молекулы класса цитокинов. В культуре клеток, выделенной из периферического участка этой же опухоли, зарегистрировано увеличение уровня мРНК генов, кодирующих белки внеклеточного ма-трикса и воспалительного ответа. В целом различия между субклонами клеток касались ряда сигнальных каскадов, играющих ведущую роль в канцерогенезе (MAPK, PI3K-Akt-mTOR, VEGFAVEGFR2 и др.) [16]. Анализ транскриптома помогает осуществлять характеризацию фенотипа опухолевых клеток. В частности, известно, что в центре новообразования находятся клетки с более высоким инвазивным потенциалом, в то время как по периферии — с проли-феративным. Наличие такой гетерогенности опухоли обусловливает эффективность прогрессии новообразования и должно приниматься во внимание для формирования эффективных подходов противоопухолевой терапии [17].
К. Kim и соавт., используя для исследования транскриптома метод секвенирования РНК единичных клеток, установили, что феномен истощения Т-лимфоцитов, играющий важную роль в неэффективности иммунотерапии злокачественных новообразований, в клетках меланомы и немелкоклеточного рака легких обусловлен повышением экспрессии генов TOX, что, возможно, связано с индукцией молекул иммунных контрольных точек [18].
Исследование транскриптома клеток меланомы, в процессе опухолевой трансформации получивших фенотипические особенности эмбриональных клеток, позволило установить гены, играющие важную роль в метастазировании — блокада экспрессии гена КБЕЬЯЗ нарушала процесс метастазирования в экспериментальной модели, в то время как дефицит экспрессии гена КБЕЬЯ1 усиливал процесс метастазирования [19].
Эпигеномный и геномный анализы транскриптома позволили выявить 4 подтипа злокачественной меланомы кожи, отличающиеся прогнозом. Мела-номы распределяются в зависимости от наличия мутаций в генах ВВАЕ, сК1Т, NВAS [20, 21]. Помимо этого, характер опухолевого инфильтрата, профиль его транскриптома также могут иметь прогностическое значение. Известно, что повышение активности иммунокомпетентных клеток связано с более благоприятным прогнозом [22]. Инфильтрация опухоли иммунными клетками коррелирует с данными анализов транскриптомов. Наиболее агрессивное течение заболевания установлено у подтипа меланомы, при котором наблюдалось повышение экспрессия гена ЕАМ135В и снижение - генов СВ8А, GBP5, К1АА0040 и БАМНВ1 [23].
Анализ транскриптомов биопсий пациентов с метастазирующей меланомой, для лечения которых применили препараты, ингибирующие иммунные контрольные точки, позволил ОгаББО и соавторам сделать заключение, что иммунотерапия приводит к повышению инфильтрации опухоли Т-клетками и снижению активности №N-7 сигналинга, данные эффекты лежат в основе клинических эффектов данного вида терапии [24].
Анализ транскриптома до и во время терапии ниволюмабом выявил повышение ряда субклонов Т-лимфоцитов, активацию специфической транскрипционных факторов и повышение экспрессии генов иммунных контрольных точек, что проявляется элиминацией клеток с неоантигенами, играющими важную роль в прогрессии опухоли и изменениями на уровне опухолевого микроокружения [25].
Появилось много работ, посвященных исследованиям транскриптома при злокачественных новообразованиях молочной железы.
М. Ри и соавт. исследовали транскрипционные сигнатуры 50 генов (РАМ 50) ассоциированных с развитием гормонозависимых злокачественных опухолей молочной железы постменопаузального периода, что позволило выделить отдельные подтипы заболевания, отличающиеся особенностями течения и прогнозом. Добавочное изучение транскриптов генов, связанных с гипоксией, сделало результаты работы более точными [26].
Посредством исследования транскриптома показана роль аберрантного сплайсинга в патогенезе инва-зивных злокачественных опухолей молочной железы. Выявлено 2146 случаев сплайсинга, ассоциированных с выживанием пациентов, из которых выбрано 93 прогностических, идентифицирован узловой ген
сплайсинга — ББХ39В. Кроме того, установлено, что экзон-специфическая экспрессия ЕРНХ2, С6ог[141, НЕВС4 ассоциирована с различной чувствительностью к адъювантной химиотерапии пациентов [27].
Были изучены транскрипционные сигнатуры генов, связанных с аутофагией, одним из вариантов клеточной гибели, играющим важную роль в канцерогенезе, у пациентов со злокачественными новообразованиями молочной железы. Выявлено 27 генов, тесно ассоциированных с выживанием больных. Анализ полученных данных позволил разделить всех пациенток на 2 группы — высокого риска и низкого риска быстрого прогрессирования заболевания [28].
Анализ транскрипционных сигнатур генов СОХ2 и ВВМ2 у пациентов с метастазирующими злокачественными новообразованиями молочной железы, показал, что снижение транскрипционной экспрессии этих генов ассоциируется с процессом метаста-зирования. Изменение характера экспрессии генов ММР1, УСАМ1, FZD3, VEGFC, FOXM1 и МиС1 у больных с первично диагностированными злокачественными опухолями молочной железы, по сравнению со здоровыми, может быть применено для прогнозирования начала и течения заболевания [29]. Ожидаемо, часть генов с прогностическим эффектом кодировала белки, связанные с реорганизацией внеклеточного матрикса, индукцией ангиогенеза, что сопряжено с инвазивным фенотипом опухолевых клеток [30].
Исследования транскриптома все шире применяются в дерматологии. У больных псориазом выявлено 1233 гена, уровень экспрессии которых повышается и 977 — со снижением уровня экспрессии. Изучение профиля транскрипции генов, уровень экспрессии которых повышается при псориазе, позволил сделать вывод, что они связаны с активностью кератиноцитов и инфильтрацией псориатических бляшек Т-тимфоцитами. Кроме того, 50% пациентов демонстрируют изменения экспрессии генов, индуцируемых цитокинами ^-1, ^-17А и семейства 20, 66% — экспрессии генов, индуцируемых №N-7, что имеет важное значение для выбора эффективного лечения для пациентов с псориазом [31].
Транскрипционный анализ позволил установить, что важную роль при псориазе играет сигнальный каскад БТАТ1-57 включающий провоспалительный сигналинг с одновременными активацией фактора транскрипции NFкB и ингибированием апоптоза. Отличия в экпрессии генов, ассоциированных с незрелым состоянием кератиноцитов, например, гена ЕБШ, кодирующего рецептор эстрогена, показан у больных псориазом [32, 33].
Исследования транскриптома позволили определить важную роль в патогенезе псориаза нейтрофиль-ных внеклеточных ловушек, которые способствуют высвобождению ^-17 нейтрофилами, специфических субклонов антигенпрезентирующих клеток, показали, что одна из ключевых ролей в развитии болезни принадлежит дендритным клеткам, в частности CD11c+CD1c- [34].
транскриптома установили характерный для этого признака молекулярный профиль: ^-31, ТЯР (каналы переменного рецепторного потенциала), нейропептиды, что является подтверждением важности гистамин-независимого зуда кожи при ато-пическом дерматите и показывает взаимосвязь между клетками иммунной системы и свободными нервными окончаниями через ^-31, который, в свою очередь, осуществляет индукцию нейропеп-тидов. Это во многом объясняет особенности заболевания — хроническое рецидивирующее течение, возможность индукции обострения стрессовыми факторами [38].
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Таким образом, исследования транскриптома дают новые, уникальные возможности для прогноза течения болезней и создания методов эффективной персонифицированной терапии. Безусловно, исследования транскриптома могут быть актуальны для определения этиологических факторов при красном плоском лишае, алопеции, имеют важное значение для подбора методов биологической терапии при псориазе, но также могут служить обоснованием выбора средств терапии при атопическом дерматите. Заболевания кожи в значительной степени подвержены своему развитию в зависимости от внешних факторов (контактный дерматит, инфекционные заболевания кожи, фотодерматозы), а потому транскриптомные исследования, позволяя оценивать изменения профиля экспрессии генов в ответ на подобные этиологические факторы, могут позволить расширить представления о патогенезе этих заболеваний, что должно способствовать повышению эффективности их терапии.
* * *
Исследования транскриптома при атопическом дерматите позволили выделить эндотипы этого заболевания — подгруппы, характеризующиеся определенными генетическими изменениями или специфичным молекулярным механизмом, определяющим фенотипические особенности болезни. Определение эндотипа играет ключевую роль при прогнозе течения, коморбидности. Лекарственный эндотип определяет эффективность выбранной терапии, отсутствие или наличие побочных реакций. Согласно современным представлениям, существует два основных эндотипа атопического дерматита — экстринный, для которого характерен повышенный уровень ^Б и атопический семейный анамнез, и интринный — при котором отсутствует семейный анамнез и повышение уровня ^Б. И при экстринном и при интринном типах могут выявляться мутации филлагрина и увеличение ТЫ7, но частота мутаций гена филлагрина все же выше при экстринном фенотипе атопического дерматита [12].
Кроме того, исследования транскриптома позволили установить важную роль в патогенезе атопического дерматита не только дисрегуляции гена филлагрина, но и гена лорикрина. Оба белка входят в состав эпидермального комплекса дифференциации, что приводит к нарушению барьерных функций кожи, повышенной ее чувствительности к факторам внешней среды [35].
Установлено, что при атопическом дерматите изменены транскрипционные сигнатуры протеаз, что проводит к активации провоспалительных сигнальных путей. Кроме того, измененная экспрессия гена аквапорина, нарушения содержания и структуры ли-пидов приводят к обезвоживанию кожи, что играет важную роль в развитии заболевания [36]. Исследования транскриптома при атопическом дерматите выявили ряд системных нарушений у пациентов с таким диагнозом, в частности эктопическую экспрессию гена обонятельного рецептора, что может играть роль в индукции воспаления кожи при данном заболевании при воздействии запахов [37].
Кожный зуд является важным симптомом воспалительных заболеваний кожи. Исследования
ЛИТЕРАТУРА/РЕРЕРЕМОЕБ
1. Рукша Т.Г., Аксененко М.Б., Сергеева Е.Ю., Фефелова Ю.А. Меланома кожи: от системной биологии к персонифицированной терапии. Вестник дерматологии и венерологии. 2013; 1: 4-8. [Ruksha T.G., Aksenenko M.B., Sergeyeva Ye.Yu., Fefelova Yu.A. Skin melanoma: from systematic biology to the personalized therapy. Vestnik Dermatologii i Venerologii. 2013; 1: 4-8 (in Russian)]
2. Aldridge S., Teichmann S.A. Single cell tran-scriptomics comes of age. Nat. Commun. 2020; 11 (1): 4307. https://doi.org/10.1038/ s41467-020-18158-5
3. Chu C., Fang Z., Hua X., Yang Y., Chen E., Cowley A.W. Jr., Liang M., Liu P., Lu Y. deGPS is a powerful tool for detecting differential expression in RNA-sequencing studies. BMC Genomics. 2015; 16 (1): 455. https:// doi.org/10.1186/s12864-015-1676-0
4. Royce T.E., Rozowsky J.S., Gerstein M.B. Toward a universal microarray: prediction of gene expression through nearest-neighbor probe sequence identification. Nucleic Acids Res. 2007; 35 (15): e99. https://doi. org/10.1093/nar/gkm549
5. Wang Z., Gerstein M., Snyder M. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics. Nat. Rev. Genet. 2009; 10 (1): 57-63. https://doi. org/10.1038/nrg2484
6. Yousef M., Kumar A., Bakir-Gungor B. Application of biological domain knowledge based feature selection on gene expression data. Entropy (Basel). 2020; 23 (1): 2. https://doi.org/10.3390/ e23010002
7. Perscheid C., Grasnick B., Uflacker M. Integrative gene selection on gene expression data: providing biological context to traditional approaches. J. Integr. Bioin-
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Conflict of interest
The authors declare no conflict of interest.
form. 2018; 16 (1): 20180064. https://doi. org/10.1515/jib-2018-0064
8. Piñero J., Bravo Ä., Queralt-Rosinach N., Gutiérrez-Sacristán A., Deu-Pons J., Centeno E., Garcia-Garcia J., Sanz F., Furlong L.I. DisGeNET: a comprehensive platform integrating information on human disease-associated genes and variants. Nucleic Acids Res. 2017; 45 (D1): 833-9. https://doi. org/10.1093/nar/gkw943
9. Cloonan N., Forrest A.R., Kolle G., Gardiner B.B., Faulkner G.J., Brown M.K., Taylor D.F., Steptoe A.L., Wani S., Bethel G., Robertson A.J., Perkins A.C., Bruce S.J., Lee C.C., Ranade S.S., Peckham H.E., Manning J.M., McKernan K.J., Grimmond S.M. Stem cell transcriptome profiling via massive-scale mRNA sequencing. Nat. Methods. 2008;
5 (7): 613-9. https://doi.org/10.1038/ nmeth.1223
10. Nagalakshmi U., Wang Z., Waern K., Shou C., Raha D., Gerstein M., Snyder M. The transcriptional landscape of the yeast genome defined by RNA sequencing. Science. 2008; 320 (5881): 1344-9. https://doi. org/10.1126/science.1158441
11. Song Y., Xu X., Wang W., Tian T., Zhu Z., Yang C. Single cell transcriptomics: moving towards multi-omics. Analyst. 2019; 144 (10): 3172-89. https://doi.org/10.1039/ c8an01852a
12. Tokura Y., Hayano S. Subtypes of atopic dermatitis: From phenotype to endotype. Allergol. Int. 2021; S1323-8930(21)00079-4. https://doi.org/10.1016/j.alit.2021.07.003
13. Tao Z., Shi A., Li R., Wang Y., Wang X, Zhao J. Microarray bioinformatics in cancer- a review. J. BUON. 2017; 22 (4): 838-43.
14. Stark R., Grzelak M., Hadfield J. RNA sequencing: the teenage years. Nat. Rev Genet. 2019; 20 (11): 631-56. https://doi. org/10.1038/s41576-019-0150-2
15. Efremova M., Teichmann S.A. Computational methods for single-cell omics across modalities. Nat. Methods. 2020; 17 (1): 14-7. https://doi.org/10.1038/s41592-019-0692-4
16. Аксененко М.Б., Комина А.В., Палкина Н.В., Аверчук А.С., Рыбников Ю.А., Дыхно Ю.А., Рукша Т.Г. Транскриптомный анализ клеток меланомы, полученных из различных участков первичной опухоли. Сибирский онкологический журнал. 2018; 17 (4): 59-66. https://doi. org/10.21294/1814-4861-2018-17-4-59-66 [Aksenenko M.B., Komina A.V., Palkina N.V., Averchuk A.S., Rybnikov Yu.A., Dyhno Yu.A., Ruksha T.G. Transcriptomic analysis of melanoma cells extracted from different sites
of the primary tumor. Sibirskij onkologiceskij zurnal. 2018; 17 (4): 59-66 (in Russian)]
17. Hoek K.S., Eichhoff O.M., Schlegel N.C., Dö-bbeling U., Kobert N., Schaerer L., Hemmi S., Dummer R. In vivo switching of human melanoma cells between proliferative and invasive states. Cancer Res. 2008; 68 (3): 650-6. https://doi.org/10.1158/0008-5472. CAN-07-2491
18. Kim K., Park S., Park S.Y., Kim G., Park S.M., Cho J.W., Kim D.H., Park Y.M., Koh Y.W., Kim H.R., Ha S.J., Lee I. Single-cell transcriptome analysis reveals TOX as a promoting factor for T cell exhaustion and a predictor for anti-PD-1 responses in human cancer. Genome Med. 2020; 12 (1): 22. https://doi. org/10.1186/s13073-020-00722-9
19. Marie K.L., Sassano A., Yang H.H., Mich-alowski A.M., Michael H.T., Guo T., Tsai Y.C., Weissman A.M., Lee M.P., Jenkins L.M., Zaidi M.R., Pérez-Guijarro E., Day C.P., Ylaya K., Hewitt S.M., Patel N.L., Arnheiter H., Davis S., Meltzer P.S., Merlino G., Mishra P.J. Melanoblast transcriptome analysis reveals pathways promoting melanoma metastasis. Nat. Commun. 2020; 11 (1): 333. https:// doi.org/10.1038/s41467-019-14085-2
20. Рукша Т.Г., Прохоренков В.И., Салмина А.Б., Петрова Л.Л., Труфанова Л.В. Современные представления об этиологии и патогенезе меланомы кожи. Вестник дерматологии и венерологии. 2007; 5: 22-8. [Ruksha T.G., Prokhorenkov
V.l., Salmina A.B., Petrova L.L., Trufanova L.V. Modern concepts of etiology and pathogenesis of skin melanoma. Vestnik dermatologii i venerologii. 2007; 5: 22-8 (in Russian)]
21. Gyrylova S.N., Aksenenko M.B., Gavrilyuk D.V., Palkina N.V., Dyhno Y.A., Ruksha T.G., Artyukhov I.P. Melanoma incidence mortality rates and clinico-pathological types in the Siberian area of the Russian Federation. Asian Pac. J. Cancer Prev. 2014; 15 (5): 2201-4. https://doi.org/10.7314/ap-jcp.2014.15.5.2201
22. Aksenenko M.B., Kirichenko A.K., Ruksha T.G. Russian study of morphological prognostic factors characterization in BRAF-mutant cutaneous melanoma. Pathol. Res. Pract. 2015; 211 (7): 521-7. https://doi. org/10.1016/j.prp.2015.03.005
23. Chen W., Cheng P., Jiang J., Ren Y., Wu
D., Xue D. Epigenomic and genomic analysis of transcriptome modulation in skin cutaneous melanoma. Aging (Albany NY). 2020; 12 (13): 12703-25. https://doi. org/10.18632/aging.103115
24. Grasso C.S., Tsoi J., Onyshchenko M., Abril-Rodriguez G., Ross-Macdonald P., Wind-Rotolo M., Champhekar A., Medina E., Torrejon D.Y., Shin D.S., Tran P., Kim Y.J., Puig-Saus C., Campbell K., Vega-Crespo A., Quist M., Martignier C., Luke J.J., Wolchok J.D., Johnson D.B., Chmielowski B., Hodi F.S., Bhatia S., Sharfman W., Urba W.J., Slingluff C.L. Jr., Diab A., Haanen J.B.A.G., Algarra S.M., Pardoll D.M., Anagnostou V., Topalian S.L., Velculescu V.E., Speiser D.E., Kalbasi A., Ribas A. Conserved interferon-y signaling drives clinical response to immune checkpoint blockade therapy in melanoma. Cancer Cell. 2020; 38 (4): 500-15. e3. https://doi.org/10.1016Zj.ccell.2020.08.005
25. Riaz N., Havel J.J., Makarov V., Desrichard A., Urba W.J., Sims J.S., Hodi F.S., Martin-Al-garra S., Mandal R., Sharfman W.H., Bhatia S., Hwu W.J., Gajewski T.F., Slingluff C.L. Jr., Chowell D., Kendall S.M., Chang H., Shah R., Kuo F., Morris L.G.T., Sidhom J.W., Sch-neck J.P., Horak C.E., Weinhold N., Chan T.A. Tumor and microenvironment evolution during immunotherapy with nivolumab. Cell. 2017; 171 (4): 934-49. e16. https://doi. org/10.1016/j.cell.2017.09.028
26. Pu M., Messer K., Davies S.R., Vickery T.L., Pittman E., Parker B.A., Ellis M.J., Flatt S.W., Marinac C.R., Nelson S.H., Mardis
E.R., Pierce J.P., Natarajan L. Research-based PAM50 signature and long-term breast cancer survival. Breast Cancer Res. Treat. 2020; 179 (1): 197-206. https://doi. org/10.1007/s10549-019-05446-y
27. Wang L., Wang Y., Su B., Yu P., He J., Meng L., Xiao Q., Sun J., Zhou K., Xue Y., Tan J. Transcriptome-wide analysis and modelling of prognostic alternative splicing signatures in invasive breast cancer: a prospective clinical study. Sci. Rep. 2020; 10 (1): 16504. https://doi.org/10.1038/s41598-020-73700-1
28. Lin Q.G., Liu W., Mo Y.Z., Han J., Guo Z.X., Zheng W., Wang J.W., Zou X.B., Li A.H., Han
F. Development of prognostic index based on autophagy-related genes analysis in breast cancer. Aging (Albany NY). 2020; 12
(2): 1366-76. https://doi.org/10.18632/ag-ing.102687
29. Bell R., Barraclough R., Vasieva O. Gene expression meta-analysis of potential metastatic breast cancer markers. Curr. Mol. Med. 2017; 17 (3): 200-10. https:// doi.org/10.2174/156652401766617080714 4946
30. Рукша Т.Г., Аксененко М.Б., Климина Г.М., Новикова Л.В. Внеклеточный матрикс кожи: роль в развитии дерматологических заболеваний. Вестник дерматологии и венерологии. 2013; 89 (6): 32-9. [Ruksha T.G., Aksenenko M.B., Klimina G.M., Novikova L.V. Extracellular matrix of the skin: role in the development of dermatological diseases. Vestnik dermatologii i venerologii. 2013; 89 (6): 32-9 (in Russian)]
31. Swindell W.R., Johnston A., Voorhees J.J., Elder J.T., Gudjonsson J.E. Dissecting the psoriasis transcriptome: inflammatory- and cytokine-driven gene expression in lesions from 163 patients. BMC Genomics. 2013; 14: 527. https://doi.org/10.1186/1471-2164-14-527
32. Swindell W.R., Johnston A., Xing X., Voorhees J.J., Elder J.T., Gudjonsson J.E. Modulation of epidermal transcription circuits in psoriasis: new links between inflammation and hyperproliferation. PLoS One. 2013; 8 (11): e79253. https://doi.org/10.1371/jour-nal.pone.0079253
33. Zeng X., Zhao J., Wu X., Shi H., Liu W., Cui B., Yang L., Ding X., Song P. PageRank analysis reveals topologically expressed genes correspond to psoriasis and their functions are associated with apoptosis resistance. Mol. Med. Rep. 2016; 13 (5): 3969-76. https:// doi.org/10.3892/mmr.2016.4999
34. Lambert S., Hambro C.A., Johnston A., Stuart P.E.,Tsoi L.C., Nair R.P., Elder J.T. Neutrophil extracellular traps induce human Th17 cells: effectof psoriasis-associated TRAF3IP2 genotype. J. Invest. Dermatol. 2019; 139 (6): 124553. https://doi.org/10.1016/jjid.2018.11.021
35. Martel B.C., Litman T., Hald A., Norsgaard H., Lovato P., Dyring-Andersen B., Skov L., Thestrup-Pedersen K., Skov S, Skak K., Poulsen L.K. Distinct molecular signatures of mild extrinsic and intrinsic atopic dermatitis. Exp. Dermatol. 2016; 25 (6): 453-9. https:// doi.org/10.1111/exd.12967
36. Brown S.J. Molecular mechanisms in atopic eczema: insights gained from genetic studies. J. Pathol. 2017; 241 (2): 140-5. https:// doi.org/10.1002/path.4810
37. Tham E.H., Dyjack N., Kim B.E., Rios C., Seibold M.A., Leung D.Y.M., Goleva E. Expression and function of the ectopic olfactory receptor 0R10G7 in patients with atopic dermatitis. J. Allergy Clin. Immunol. 2019; 143 (5): 1838-1848. e4. https://doi. org/10.1016/j.jaci.2018.11.004
38. Meng J., Moriyama M., Feld M., Budden-kotte J., Buhl T., Szollosi A., Zhang J., Miller P., Ghetti A., Fischer M., Reeh P.W., Shan C., Wang J., Steinhoff M. New mechanism underlying IL-31-induced atopic dermatitis. J. Allergy Clin. Immunol. 2018; 141 (5): 1677-89. e8. https://doi.org/10.10Wj. jaci.2017.12.1002
Для цитирования: Сергеева Е.Ю., Фефелова Ю.А., Бардецкая Я.В. Анализ транскриптома в онкологии и дерматологии. Молекулярная медицина. 2022; 20 (1): 3-8. https://doi.org/10.29296/24999490-2022-01-01
Поступила 12 ноября 2021 г.
For citation: Sergeeva E.Y., Fefelova Y.A., Bardezkaya Y.V. Transcriptome analysis in oncology and dermatology. Molekulyarnaya meditsina. 2022; 20 (1): 3-8 (in Russian). https://doi.org/10.29296/24999490-2022-01-01
