����-���������� �������������� ������. 2024. �. 5, � 3. �. 76-90
https://doi.org/10.37748/2686-9039-2024-5-3-7
https://elibrary.ru/zovxqo
3.1.6. ���������, ������� �������
������������
������
��������������� ������� ���� ��� ���������������..
���������������� �������..
�. �. �������1 , �. �. ��������2, �. �. ���������2, �. �. ��������1
1 ���� ������������� ����������� ����������������� ����� ���������� ������������ ��������������� ���������� ���������,
�. ������-��-����, ���������� ���������
2 ���� ������������ �������������� ��������� � 1� ������������ ��������������� �������������� ����, �. ���������,
���������� ���������
k.denees@yandex.ru
������
���� ������������.
������������������
����� ��������������� ��������
(�� ���������
������������ ������)
� �� ��������� � ���� ������� �������� ��������������� ��������.
��������� � ������.
� ������������ ���� �������� 70 ��������� � ��������� �������� �������������� ��������
� 30
������� ��������
������������. ����� �����-����������� ����������� � ��������
����������� �����
������������ � �������������� ������ ��������� �������� Random forest. ��������� ��������������� �������
(���) ����������� �
������� ������ RNeasy Plus Universal Kits. ������� ������������ �������� � ���� ����������
������� ������������ ������ ������� (���) � ������ ��������� �������. ������ �������� ���������
� �������������� �������� �����-����� � ��������� ����������.
����������.
� �������������� ������ Random
forest ����
�����������
�����������
���������-��� ���������
(47
�����) � ���������-��������
��������� (613
����������
��������). ���������� ��������
���� ������������
������� ��� � ������ ��������� �������. ���������� ��������� ������ ������������ �������� miR-382-5p,
miR-593-3p, miR-29a-5p, miR-2110, miR-30c-5p, miR-181a-5p, let-7b-5p, miR-27a-3p, miR-370-3p, miR-6529-5p, miR-653-5p,
miR-4742-5p,
miR-2467-3p,
miR-1909-5p,
miR-6743-5p,
miR-875-3p,
miR-19a-3p,
miR-208a-5p,
miR-330-5p,
miR-1207-5p,
miR-4668-3p, miR-3193, miR-23a-3p,
miR-12132, miR-765, miR-181b-5p, miR-4529-3p, miR-33b-5p, miR-17-5p, miR-6866-3p,
miR-4753-5p, miR-103a-3p,
miR-423-5p, miR-491-5p, miR-196b-5p,
miR-6843-3p,
miR-423-5p � miR-3184-5p � ���� ���������
������������ �������-�������� ������������.
����������.
�����
�������, ���������������
��������������
���� ��������� ��� ������� �������������
������� �����������, ��� � ����� ������ ������������ ��������� ���������, �������
� ������ �������� ����
��������.
�������� �����: ��������, ������������ ������ �������, �������� ��������, ��������������, ��������
�������������� �������, ����, ����������
��� �����������: ������� �. �., �������� �. �., ��������� �. �., �������� �. �. ��������������� ������� ���� ��� ���������������
���������������� �������. ����-���������� �������������� ������. 2024; 5(3): 76-90. https://doi.org/10.37748/2686-9039-2024-5-3-7,
https://elibrary.ru/zovxqo
��� ���������������: ������� ����� ��������� � �.�.�., ������� ������� ��������� ����������� ������������ ���������,
���� ������������� ����������� ����������������� ����� ���������� ������������ ��������������� ���������� ���������,
�. ������-��-����, ���������� ���������
�����: 344037, ���������� ���������, �. ������-��-����, ��. 14 �����, �. 63
E-mail: k.denees@yandex.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8942-3733
SPIN: 8382-4460, AuthorID: 794680
Scopus Author ID: 55328886800
���������� ��������� ����������: � ������ ����������� ��������� ��������, ������������� ������������ ����������� ���������
����������� ���������� (World Medical Association Declaration of Helsinki, 1964, ���. 2013). ������������ �������� ��������� ��
�������������� ����� ��� ���� ������������� ����������� ����������������� ����� ���������� ������������ ��������������� ����������
��������� (������� �� ��������� ��������� � 15 �� 14.06.2022 �.). ��������������� �������� �������� �� ���� ���������� ������������
��������������: �������������� ������ ������ �� �����������. ������ ��������� � �������������� �������� ������������
��� ���� ������������� ����������� ����������������� ����� ���������� ������������ ��������������� ���������� ���������:
https://ckp-rf.ru/catalog/ckp/3554742/
�������� ���������:
���
������ �������� ��
����������
����� �
������������� ����������
���������,
��������� � �����������
���������
������
������ ��������� � �������� 19.07.2024; �������� ����� �������������� 22.08.2024; ������� � ���������� 27.08.2024
� ������� �. �., �������� �. �., ��������� �. �., �������� �. �., 2024
South Russian Journal of Cancer. 2024. Vol. 5, No. 3. P. 76-90
https://doi.org/10.37748/2686-9039-2024-5-3-7
https://elibrary.ru/zovxqo
ORIGINAL
ARTICLE
Urine transcriptomic profile in terms of malignant ovarian tumors..
D. S. Kutilin1 , F. E. Filippov2, N. V. Porkhanova2, A. Yu. Maksimov1
1 National Medical Research Centre for Oncology, Rostov-on-Don, Russian Federation
2 Clinical Oncology Dispensary No. 1, Krasnodar, Russian Federation
k.denees@yandex.ru
ABSTRACT
Purpose of the study.
Bioinformatic search for transcriptomic markers (based on metabolomic data) and their validation in
the urine of serous ovarian adenocarcinoma patients.
Materials and methods. The study included 70 patients with serous ovarian adenocarcinoma and 30 conditionally healthy
individuals. The
search
for metabolite
regulator genes
and
gene
regulator microRNAs
was
performed
using
the
Random
forest
machine
learning method. Ribonucleic acid (RNA)
was
isolated using the
RNeasy Plus
Universal
Kits. The
level
of
microRNA transcripts in urine was determined by real-time PCR. Differences were assessed using the Mann-Whitney test
with Bonferroni correction.
Results.
Using the Random forest
method, metabolite-regulator gene (47
genes)
and metabolite-regulator microRNA (613
unique
microRNA) relationships were established. The identified microRNAs were validated by real-time PCR. Changes in the levels
of microRNA transcripts were detected: miR-382-5p, miR-593-3p, miR-29a-5p, miR-2110, miR-30c-5p, miR-181a-5p, let-7b-5p,
miR-27a-3p, miR-370-3p, miR-6529-5p, miR-653-5p, miR-4742-5p, miR-2467-3p, miR-1909-5p, miR-6743-5p, miR-875-3p,
miR-19a-3p, miR-208a-5p, miR-330-5p, miR-1207-5p, miR-4668-3p, miR-3193, miR-23a-3p, miR-12132, miR-765, miR-181b-5p,
miR-4529-3p, miR-33b-5p, miR-17-5p, miR-6866-3p, miR-4753-5p, miR-103a-3p, miR-423-5p, miR-491-5p, miR-196b-5p,
miR-6843-3p, miR-423-5p and miR-3184-5p in the urine of patients compared to conditionally healthy individuals.
Conclusion. Thus, urine transcriptome profiling allowed both to identify potential disease markers and to better understand
the molecular mechanisms of changes underlying ovarian cancer development.
Keywords: microRNAs, polymerase chain reaction, machine learning, bioinformatics, ovarian serous adenocarcinoma, urine,
biomarkers
For citation: Kutilin D. S., Filippov F. E., Porkhanova N. V., Maksimov A. Yu. Urine transcriptomic profile in terms of malignant ovarian tumors. South Russian
Journal of Cancer. 2024; 5(3): 76-90. (In Russ.). https://doi.org/10.37748/2686-9039-2024-5-3-7, https://elibrary.ru/zovxqo
For correspondence: Denis S. Kutilin � Cand. Sci. (Biol.), Leading Researcher, Laboratory of Molecular Oncology, National Medical Research Centre for
Oncology, Rostov-on-Don, Russian Federation
Address: 63 14 line str., Rostov-on-Don 344037, Russian Federation
E-mail: k.denees@yandex.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8942-3733
SPIN: 8382-4460, AuthorID: 794680
Scopus Author ID: 55328886800
Compliance with ethical standards: the research study is carried out in compliance with the ethical principles set forth by World Medical Association
Declaration of Helsinki, 1964, ed. 2013. The study was approved by the Committee on Biomedical Ethics at the National Medical Research Center for
Oncology (extract from the minutes of the meeting No. 15 dated 06/14/2022). Informed consent was received from all participants of the study
Funding: this work was not funded. The work was performed with scientific equipment provided by the Central Research Institute of the National Medical
Research Center for Oncology: https://ckp-rf.ru/catalog/ckp/3554742/
Conflict of interest: the authors declare that there are no obvious and potential conflicts of interest associated with the publication of this article
The article was submitted 19.07.2024; approved after reviewing 22.08.2024; accepted for publication 27.08.2024
South Russian Journal of Cancer 2024. Vol. 5, No. 3. P. 76-90
Kutilin D. S. , Filippov F. E., Porkhanova N. V., Maksimov A. Yu. Urine transcriptomic profile in terms of malignant ovarian tumors
��������
��� �������� (��) � ��������� ����� ��������
���� �� ������� ������� �� ����������� ��������������
� ���������� �
���� � ���������� ���������
����� ���������������� ���������������
��������������� [1,
2].
�� ��������
���������
�������� ��������, ������ �� ������� ����� �������������
������������� � ����������� ��������������.
��������
������������� ���������
����������� ��������������� (���),
��������
�������� ���������,
��������������� ���������,
���������� ���������, ���������������
���������, ��������������� ������� ��������,
�������-����������
���������, ��������������������
��������� � ��������� �������������
��������� [3, 4].
� ����������� ��������� �� ����� �������������
��������, ������ ���������� ������, � �����
5-������ ������������ ���������� ����� 30�40
%.
������ ����������� �� �������� �������� ������
�������� ��������� ������������ ��������� [5,
6]. ���������� ����� ������������ �������,
� ��� ����� ����������� ������� ������������
��������, ���
������� �����������
� ���������
����������� ������� �����������. ����������
�������� � ������������ ������� ����� �����
������������, ������� �������� ����������� �����
����������� ���
������ ����������� � �����������
������� �������������� �����������.
���������� � ������������
��������
� ��������������
���������� ��� ������� �������������
�
��������� �
����-�������������� (��) ��������
���������� ������� ����� �����������
��� ��������������
����������� � ������������� �����������
� ������������� �������� [7].
����������� ���� ����� ������������ [8] �������������
������� ���� �������
�����������������������
���������� ������������� � ����������������������
���������������
��������,
��� � ��������� � �������� ���������� ��������
����������� ��������� � ���������� ���������
������ ������
� �� �����������, ��������������,
������������, ����������� � �� �����������,
� �����
���������
�����������
���������
���������. ��� ���� 26
����������� � ����������
������������� � ����
����� �����
������������
��������� � �������� ������������
�����������
�� � ������, ����������� � �������
�������� �����.
��� ���� ��������, ��� � ���� � ��������� � ��
14
����������� (���������, �����������-�����,
�������������������
(18:3), �������������������
(18:2),
������-������,
�������������������
(20:4), L-�����������, ������������������ (34:1),
5-����������������, 2-��������������������
�������, 3-����������� �������, �������������������
(14:0), �������������� �������, �������������������
(20:4))
����� ������� �����
�������
������������ ��
��������� �
�������
���������
�������������. ���������� 12 ����������, ��������,
���� �������� (L-����-��������-L-�����������,
������������ �������, ����������������,
��������-������, ���������������, 3-�����������������������,
3-������������,
2,6-������������������������,
3-��������������� �������, N-������������,
L-����������������, ���������������)
[8].
����������� ���� ��������� ���� ����������
�
������� ��������� �
�������� ����
�
���������,
��������� �������������� ������������
� ������������
������ � ��������� ���������� �����������
����������. � ���� ����� �����������
���������� �������� ������� � ����� ��������� ���������������
��������, ��������, � ���������������
������. �
����
�����
������ ������� �����������
������� ������������
�������� �
���� [9].
��������
�
���
�������� ������������ ���������������
������� (���), �������
����������
���������� ����� ����������� ���������� ����,
���� ���������
����������
����
� �����. ������
��������
������������ ����� �������������� ���
��������
�������
22
�����������, ������������
�� ����������
�����������.
�������� ��������
����������������� ������������ � ����������
����������
����� �����
��������������
� ����������������
������������� ��������������������
����-������� [10]. ��������
������ ������������
�����
� ���������
� ��������
���������
������������
�������, �������
���������
����������,
���������������� � ���������������� ��������,
���
������ ��������
�������������� ������������
���
������ ����������������
� ��������
����
[11].
��������
������������ ���� ��������-����
�����
�������
��������
��� ���
���������
������������
����������, �������
� ������
�������������, ���
� ��������
������ �����
�����������.
���� ������������:
������������������ �����
��������������� ��������
(�� ��������� ������������
������) �
�� ��������� �
���� �������
�������� ��������������� ��������.
����-���������� �������������� ������ 2024. �. 5, � 3. �. 76-90
������� �. �. , �������� �. �., ��������� �. �., �������� �. �. ��������������� ������� ���� ��� ��������������� ���������������� �������
���������
�
������
� ������������� ������������ ���� ��������
70
��������� � ��������� �� (�������� ��������������
������ (n = 30) � ������� ������ �����������������
(n = 30), T1�
�
4, T1b
�
3, T1�
�
5, T2�
�
3,
T2b
�
5, T3�
�
14, T3b
�
6, T3�
�
30) � 30
�������
�������� ������������ (��� �����-����
���������
���������), ������������ ����������� ������.
�
��������
�������� ������������
������������
������� ����. �����
����������� ������������
��������
���� ��������������� �������� ��
������� ������������� ������������� ��������.
���� �������� �� ������ �������.
������ ���������� ��������
500 ��� ������� ���� ��������� �
900 ���
�������� QIAzol (QIAGEN). ���������� ���������
���������
��� ������������
�
������� ������
RNeasy Plus Universal Kits ��������
��������� �������������.
��� ��������� ������ ��������
� �����
��� U6
������������ �����, ������������
Balcells
I. � �����. [12]. ���������� ��������� ���
������������ � ������� �������� ������������,
�������
����������� ������������ � �������������������
���, � ��������������
�����������
RT-���������. �����
�����������
��������
���������� ��������������� ��� �
�������
������������ ������ �������
(���) �
��������
������� (���-��).
������
�����������
�����������������
���������
������������ � ��������������
���������
Balcells
I. [12]. ��� ������ �������� ���������
��������� ���������� ����������������, ��
�������
�������� ��, ������� �����������������
�������� �������
�������������� ��������
������������ � ���. ������������� ��������
������������ ��������� �� ���������
���������
������ (Ct), ���������� ��� ������� �������������
��������
�������� �
���� (��� ��������,
������), ������ � ��������� ������������. �������������
������������ (E) ��� ������ �������
��������� � ������� ���������� �������������
������,
��������� ��� ������� ���������� ���������������
���, ����������
��
�����������
���� �������� ���������� ���� ��������� (�����������
�������� E
����
����� 2,0). ������������
���������� ��� ������� ����������� ����� ���������
� ������� ��������� geNorm [13]. ��������������
������ ������������ ��������������
��� ��������
�������: miR-191
(���������� ����
�������� ���� �������� ���������� �
13 ������������
������
[14]); miR-23a (� ��������
�������������,
�����������
��� ������� ��������
����� ����� [15]
� U6 (�����������
������������
� �������� ���������� ������� ��� ������������
������ ���������� ��������). � ������� ���������
geNorm
��� ������������ ������ ����������
�������� ��� ������ U6.
��� ������ �������� �������� ��������� �������
�������� ������������ � ����� �������.
���
�������� ������������ ������������ �����������
�����, ���������� 1� ����(�) �����
(BioLabs),
10 U/��� Reverse Transcriptase ��LV
(������),
0,1
�� dNTPs (������), 0,1
�� ��� (BioLabs),
1 .M RT-��������, 0,5 U/��� Poly(A)-����������
(BioLabs) � 1 ���
��������� ���. ������� ���������
�
������� 15 ���. ��� 16 ��, 15 ���. ��� 42 ��,
����� �������� ������������� ��������������
2 ���. ��� 95 ��.
��������� ������������� ���������� ��������
��������� ������� ���-��. ������������
��������� � 20 ��� PCR-�����,
����������
1x
PCR-�����, 0,25
m�
dNTPs, 2
�M
MgCl2, 1
��.���.
Taq-DNA-����������, �� 500
�M ������� � ���������
���������. ���������� RT-qPCR �������
������� ��������� �
���� ��������. ����������
����� ������������ � �������������
CFX
96
(Bio-
Rad Laboratories, ���) �� ��������� ���������:
2
���. 94
��, 50
������: �����������
��� 95
��
10 ���.,
�����
� ���������
�
63 �� 30 ���. ����������,
��������������� Ct >
40, ���� ��������
��������������.
������������� ���������� (R�) ������������
��
������� R�
= 2-..Ct. ������������ �����������
��������� �� ������������ ������ � ������
���������� ��������������� �������� �������
� ��������
����������� ������, ���������������
�� �����, ����������� ����:
1.
������������ ��
������������ ������:
.C(t)
= C(t)
� C(t) ��������target
� C(t)reference, ��� C(t)reference
���� ������.
2. ������ E-.C(t)
�� ������ ��������
��� �������
�������� ����������� ������ � �������� ������.
3. ������ ������� E-.C(t)
�� ������� ������ ���
����������� ������ � �������� ������.
4. ������������
�� ����������� ������
� �������������
��������� ��� ��������� ���������: R�
= E-.C(t)������� �������� ������
/E-.C(t)������� ����������� ������
(���
������������ R� = E-..C(t) [16].
South Russian Journal of Cancer 2024. Vol. 5, No. 3. P. 76-90
Kutilin D. S. , Filippov F. E., Porkhanova N. V., Maksimov A. Yu. Urine transcriptomic profile in terms of malignant ovarian tumors
�������������� � �����������������
��������� ������
������ �������� ��������� � ��������������
��������
�����
����� ���
���������� ������
��������������
���������� �
<
0,05,
��� ����� ��������������
���������
������������ ��������
����������. ������ ������ ���������� �� �����
���������������� Python � �������������� ����������
SciPy [17].
����� �����-����������� ����������� � ��������
����������� ����� ������������ � ��������������
������ ��������� ��������
Random
forest (���������� ����), ������� ��������
� ���� ����� �������� �������� � �����
������� 1. ���������� � ���� ���������� �������������� �����
����������*���� ������������������
���������
KYNU,
KMO,
KYAT3,
IDO
������������, ���������-3-��������������,
������������������������� 3, ���������-������-2,3������������
�����������-�����
PAH
�����������������������
������������ �������
PPARA,
PPARGC1A,
CYP4Z1,
IYD,
FASN,
PLA2G5,
LGALS13
������� ������ ������, ����� ����-���������������,
�������-��������� ����������� A2, ����������� ������
13, ����������� ����������
��������������������
PLA2G2A,
PLB1,
LPCAT1
������������ �2, ���������������, LPC-���������������
����������������
ACADM,
ACADS,
CROT
����-���-�������������, ���������������������������
(Carnitine O-Octanoyltransferase)
���������������
CPT1,
CPT1A,
ACADM
����������-CoA-�����������, �������-�����������������
������-������
GAL,
PGA3
�������, ���������� �
3-�����������������������
ACADM,
CRAT
3-��������-�������-�������������, ��������-������������������
3-������������
PDE4D
cAMP-specific 3�,5�-cyclic phosphodiesterase 4D
L-�����������
PAH,
DDC
�����������������������, ����-��������������
������������������
PIK3CA,
PIK3CB,
PIK3C2A,
PLCB1,
PIGL
������������������-3-������, 1-������������������-4,5������������������������
����-1, N-������������������
������������������-��-N-���������
2,6 �����������������������
ACADM,
CRAT
3-��������-�������-�������������, ��������-������������������
5-����������������
TPH1
���������������������
3-��������������� �������
FASN,
OXSM
3-���������������, ������� ������ ������
2-��������������������
�������
NMT1
�-�������������������� 1
3-����������� �������
FABP6
������������
�������������� �������
KYAT1
������������������������� 1 (kynurenine aminotransferase
1)
N-������������
APEH
N-�������������������
L-����������������
CROT,
COT,
CPT2,
CPT1
��������-�-�������������������, ��������-����������������������
2(Carnitine O-octanoyltransferase,
Carnitine O-palmitoyltransferase 2)
���������������
ACADM,
ODC1,
GLYATL1
3-��������-�������-�������������, ���������������������
1, ������ N-���������������
������������������
GPR34,
PLA1A
����������������������� �������� 1, ����������� �1
����������: * � �������� ����������� �� ��������� ������ ������ [8]
����-���������� �������������� ������ 2024. �. 5, � 3. �. 76-90
������� �. �. , �������� �. �., ��������� �. �., �������� �. �. ��������������� ������� ���� ��� ��������������� ���������������� �������
������� 2. ����������, ���� ���������� �������������� ����� � ����������������� � ���� ��������
��������������������������������
KYNU,
KMO,
���������
KYAT3,
IDO1
KMO:miR-30b-3p, miR-153-5p, miR-149-3p, miR-363-5p, miR-624-3p,
miR-937-5p, miR-1233-3p, miR-1238-3p, miR-1972, miR-3200-5p, miR4319,
miR-3689a-5p, miR-3689b-5p, miR-4478, miR-3689e, miR-4695-5p,
miR-4724-5p, miR-664b-3p, miR-5684, miR-6758-5p, miR-6780a-5p,
miR-6799-5p, miR-6856-5p, miR-6867-5p, miR-6883-5p, miR-6894-5p,
miR-6894-5p, miR-7106-5p, miR-7106-5p, miR-1273h-5p, miR-12122.
KYNU:miR-30a-3p,miR-200c-3p, miR-382-5p, miR-382-5p, miR-2117,
miR-3654, miR-4652-3p, miR-4743-3p, miR-6739-3p, miR-6879-3p, miR6885-
3p, miR-10397-5p, miR-4638-5p, miR-30a-3p, miR-200c-3p, miR382-
5p, miR-382-5p, miR-2117, miR-3654, miR-4652-3p, miR-4743-3p,
miR-6739-3p, miR-6879-3p, miR-6885-3p, miR-10397-5p. KYAT3: miR5692c,
miR-5692b, miR-5692c, miR-5692b, miR-5692c, miR-5692b. IDO1:
miR-593-3p, miR-891a-3p, miR-5683, miR-6728-3p
2
�����������-�����
PAH
miR-23a-3p, miR-4502, miR-12132
IYD: miR-760, miR-29a-5p, miR-208a-5p, miR-30b-3p, miR-184, miR-1953p,
miR-320a-3p, miR-373-5p, miR-483-3p, miR-551b-5p, miR-643, miR646,
miR-1224-5p, miR-320b,miR-922, miR-1202, miR-1205, miR-1287-3p,
miR-513c-3p, miR-1321, miR-3144-3p, miR-3152-5p, miR-3185, miR-31915p,
miR-3199, miR-514b-5p, miR-4279, miR-3663-5p, miR-3681-5p, miR3689a-
3p, miR-3689b-3p, miR-4429, miR-4452, miR-3689c, miR-4531,
miR-4533, miR-3972, miR-3976, miR-451b, miR-4731-5p, miR-4796-3p,
miR-4799-3p, miR-5003-3p, miR-5195-3p, miR-5588-5p, miR-6509-3p,
miR-6737-5p, miR-6737-3p, miR-6752-3p, miR-6764-3p, miR-6779-5p,
miR-6780a-5p, miR-6824-3p, miR-6829-5p, miR-6830-5p, miR-6849-5p,
miR-6849-3p, miR-6882-5p, miR-6894-3p, miR-7106-5p, miR-7844-5p,
miR-8052, miR-8069, miR-8078, miR-146a-5p, miR-607, miR-3614-5p, miR4482-
3p, miR-197-3p, miR-744-3p, miR-3187-3p, miR-3652, miR-4420, miR4430,
miR-4633-5p, miR-4642, miR-4781-3p, miR-5698, miR-6499-3p, miR6787-
3p, miR-6843-3p, miR-6848-3p, miR-588, miR-4423-5p, miR-6501-5p
CYP4Z1: miR-2110, FASN: miR-30c-5p, LGALS13: miR-4650-3p
PLA2G5: miR-765, miR-3682-3p, miR-4533,miR-2467-3p,miR-47863p,
miR-1253,miR-3191-5p,miR-6847-5p,miR-11181-3p,miR-3916
3
������������ �������
PPARA,
PPARGC1A,
CYP4Z1,
IYD,
FASN,
PLA2G5,
LGALS13
PPARA:miR-181a-5p, miR-181b-5p, miR-20b-5p, miR-181d-5p, miR22-
3p, miR-140-5p, miR-372-3p, miR-330-5p, miR-331-3p, miR-345-3p,
miR-520d-3p, miR-551b-5p, miR-619-5p, miR-622, miR-2113, miR-665,
miR-939-3p, miR-1976, miR-3116, miR-3183, miR-4251, miR-3690, miR550b-
2-5p, miR-4436a, miR-4443, miR-4515, miR-4717-5p, miR-4723-5p,
miR-4745-5p, miR-4749-5p, miR-4755-3p, miR-5591-5p, miR-6126, miR6131,
miR-6134, miR-6505-3p, miR-6734-3p, miR-6744-3p, miR-6753-3p,
miR-6766-5p, miR-6791-5p, miR-6805-3p, miR-6817-5p, miR-6852-5p,
miR-6873-3p, miR-6880-5p, miR-7151-3p, miR-8071, let-7b-5p, let-7e-5p,
miR-224-3p, miR-302a-3p, miR-326, miR-335-3p, miR-429, miR-511-5p,
miR-8085, miR-10394-5p, miR-10524-5p, miR-9851-5p, miR-7107-3p,
miR-7110-3p, miR-7155-3p, miR-7158-3p, miR-7976, miR-1233-5p, miR4651,
miR-6757-5p, miR-6778-5p, miR-27a-5p, miR-34a-5p, miR-130b-5p,
miR-196b-5p, miR-607, miR-1249-5p, miR-3689d, miR-5006-5p, miR6756-
5p, miR-6788-5p, miR-6797-5p, miR-6851-5p
PARGC1A: let-7a-5p, let-7b-5p, let-7c-5p, let-7e-5p, miR-23b-3p, miR-1385p,
miR-409-5p, miR-487a-3p, miR-193b-3p, miR-4458, miR-6884-5p,
miR-23a-3p, miR-193a-3p, miR-485-3p, miR-3666, miR-3681-3p, miR211-
5p, miR-485-5p, miR-342-5p, miR-452-5p, miR-511-5p, miR-508-5p,
miR-573, miR-659-3p, miR-764, miR-1825, miR-2116-3p, miR-2682-3p,
miR-3929, miR-4436a, miR-4649-5p, miR-4664-5p, miR-4713-5p, miR4728-
3p, miR-122b-3p, miR-4768-5p, miR-4769-3p, miR-5003-5p, miR5006-
3p, miR-5011-5p, miR-5591-3p, miR-5685, miR-6124, miR-6740-3p,
miR-6818-3p, miR-6833-3p, miR-6845-3p, miR-6892-3p, miR-7110-5p,
miR-7703, miR-7850-5p, miR-8075, miR-8485, miR-148a-5p, miR-214-3p,
miR-222-3p, miR-9898, miR-6083
South Russian Journal of Cancer 2024. Vol. 5, No. 3. P. 76-90
Kutilin D. S. , Filippov F. E., Porkhanova N. V., Maksimov A. Yu. Urine transcriptomic profile in terms of malignant ovarian tumors
������� 2
(�����������). ����������, ���� ���������� �������������� ����� � ����������������� �
���� ��������
��������������
������������������
4
�������������������� PLA2G2A,
PLB1,
LPCAT1
LPCAT1: miR-27a-3p, miR-370-3p, miR-4739, miR-4768-3p, miR-47833p.
PLB1: miR-3162-5p, miR-4529-3p, miR-4740-5p. PLA2G2A: miR-765,
miR-3652, miR-6134, miR-6745, miR-6756-5p, miR-6769a-5p, miR-67855p,
miR-6769b-5p, miR-7847-3p
5
6
7
����������������
���������������
������-������
ACADM,
ACADS,
CROT
CPT1A,
ACADM
GAL,
PGA3
CROT: miR-33a-5p, miR-373-3p, miR-33b-5p, miR-17-5p, miR-500a-5p,
miR-501-5p, miR-1250-3p, miR-4659b-3p, miR-219b-5p, miR-4795-3p,
miR-6807-3p, miR-6867-5p, miR-522-3p, miR-4325, miR-5004-3p, miR6833-
5p, miR-221-3p. ACADM: miR-4437, miR-5580-3p, miR-6529-5p,
miR-3184-5p, miR-4704-3p. ACADS: miR-484
ACADM: miR-4437, miR-5580-3p, miR-6529-5p, miR-3184-5p, miR-47043p.
CPT1A: miR-653-5p, miR-328-3p, miR-6866-3p, miR-1296-3p, miR1322,
miR-6883-5p, miR-7-2-3p, miR-335-3p, miR-520a-3p, miR-4310,
miR-4287, miR-6718-5p, miR-6785-5p, miR-6869-3p, miR-7856-5p, miR93-
5p, miR-4293, miR-4322, miR-4707-3p, miR-24-3p, miR-6849-3p
GAL: miR-922, miR-4742-5p, miR-4753-5p, miR-4436b-3p, miR-5004-5p,
miR-5089-3p, miR-15b-5p, miR-138-1-3p, miR-302d-5p, miR-6810-5p,
miR-3976. PGA3: miR-2467-3p, miR-1909-5p, miR-6743-5p, miR-1913,
miR-2115-5p, miR-4646-5p, miR-5006-5p, miR-6857-5p, miR-11399, miR5008-
5p, miR-4649-3p,miR-423-5p, miR-3679-5p, miR-423-3p, miR-12963p,
miR-3126-5p, miR-6759-3p, miR-3180, miR-6763-5p, miR-769-3p,
miR-3139, miR-5571-5p, miR-6768-5p, miR-761, miR-3151-5p, miR-18a5p,
miR-4672, miR-6873-3p, miR-6875-3p, miR-3156-5p, miR-6771-5p,
miR-6879-5p, miR-3945
8
9
10
3-�����������������������
3-������������
L-�����������
ACADM,
CRAT
PDE4D
PAH,
DDC
ACADM: miR-4437, miR-5580-3p, miR-6529-5p, miR-3184-5p, miR-47043p.
CRAT: miR-936, miR-1207-5p, miR-6764-5p, miR-7150, miR-10392-3p
PDE4D: miR-18a-5p, miR-31-5p, miR-148a-3p, miR-301a-3p, miR-148b-3p,
miR-875-5p, miR-6766-3p, miR-26a-5p, miR-103a-3p, miR-107, miR-1395p,
miR-362-3p, miR-339-5p, miR-18b-5p, miR-448, miR-487a-3p, miR4429,
miR-203a-3p, miR-211-3p, miR-124-3p, miR-149-5p, miR-99b-3p,
miR-372-3p, miR-373-5p, miR-520a-3p, miR-520d-3p, miR-625-5p, miR641,
miR-1301-3p,
miR-449c-5p, miR-1266-5p, miR-1321, miR-1912-3p,
miR-2114-5p, miR-3125, miR-3187-5p, miR-4261, miR-4280, miR-3646,
miR-3689a-5p, miR-3689b-5p, miR-3922-5p, miR-4446-3p, miR-3689d,
miR-3689e, miR-4492, miR-4502, miR-4511, miR-3977, miR-4646-5p,
miR-4675, miR-4698, miR-4741, miR-4756-5p, miR-4768-3p, miR-5193,
miR-1295b-5p, miR-5589-3p, miR-6500-3p, miR-548az-5p, miR-6504-5p,
miR-6511a-5p, miR-6512-5p, miR-6809-5p, miR-6809-3p, miR-6829-5p,
miR-6839-5p, miR-6859-5p, miR-5787, miR-6077, miR-6796-3p, miR6860,
miR-7114-5p, miR-7151-3p, miR-8080, miR-8081, miR-8086, miR195-
5p, miR-3136-5p, miR-6080, miR-6888-5p, miR-340-5p, miR-4439,
miR-3148, miR-6857-3p, miR-497-5p
PAH: miR-23a-3p, miR-4502, miR-12132. DDC: miR-875-3p, miR-3166,
miR-4502, miR-3158-3p
��������� �����������. ����������� ������
����������� �����
��������
�������������
�����������
����, ��� ������� ���
��� ��������
�������� �������� ����������� �����������
���������� [18].
��� ������ ����������� �������
��������
������������ LASSO (Least Absolute Shrinkage and
Selection
Operator)
� �������������� �������������
��������� �� ����� ���������������� R
�
�������� Rstudio. �������� ���������� ����������
����� �������� ����� bootstrap-�������
� ��������� ������������� ���������� [19].
����������
������������
������������������
������
�����
�������������
������� ����
�
�����������
�����
�
��������
� �������������� ������ ���������
��������
Random forest, �������������
��
�����
����������������
R,
��� �������� ������ ������������ ������
�� ������ [8], � ����� ��� ������ Human Metabolome
Database (HMDB, https://hmdb.ca/metabolites).
�� ������ ����� ���� ����������� �����������
���������-������� � �������-��� ���������.
���������� ������������ � ����. 1.
����-���������� �������������� ������ 2024. �. 5, � 3. �. 76-90
������� �. �. , �������� �. �., ��������� �. �., �������� �. �. ��������������� ������� ���� ��� ��������������� ���������������� �������
������� 2
(���������). ����������, ���� ���������� �������������� ����� � ����������������� �
���� ��������
��������������
������������������
PIK3CA,
PIK3CB,
11
������������������
PIK3C2A,
PLCB1,
PIGL
PIGL: miR-4651, miR-5087, miR-6499-3p, miR-6739-3p, miR-6764-5p,
miR-212-5p, miR-659-3p, miR-3189-3p, miR-3934-3p, miR-378g, miR4519,
miR-6819-5p.
PIK3C2A: miR-503-5p, miR-301b-3p, miR-6838-5p, miR-23a-5p, miR-29a5p,
miR-23b-5p, miR-510-5p, miR-1264, miR-2113, miR-1286, miR-36193p,
miR-4423-3p, miR-4436a, miR-4484, miR-1343-3p, miR-6074, miR6760-
3p, miR-6867-5p, miR-212-5p, miR-150-5p, miR-378a-5p, miR-518a5p,
miR-1224-3p, miR-764, miR-6821-3p.
PIK3CA: let-7i-5p, let-7e-5p, miR-19a-3p, miR-19b-3p, let-7g-5p, miR-1523p,
miR-202-5p, miR-4429, miR-198, miR-548e-5p, miR-548o-3p, miR2114-
5p, miR-4430, miR-4493, miR-4659b-3p, miR-122b-5p, miR-4803,
miR-5006-3p, miR-6797-3p, miR-1972, miR-2116-5p, miR-3157-5p, miR3191-
5p, miR-514b-5p, miR-4303, miR-4277, miR-3606-5p, miR-3614-3p,
miR-3679-3p, miR-676-5p, miR-378g, miR-4446-5p, miR-4477b, miR4486,
miR-4652-3p, miR-6819-5p, miR-6857-5p, miR-6868-3p, miR-68933p,
miR-7162-3p, miR-10526-3p, miR-12126, miR-139-5p, miR-422a.
PIK3CB: miR-23b-3p, miR-362-5p, miR-3666, miR-3064-5p, miR-4465,
miR-199a-3p, miR-199b-3p, miR-212-5p, miR-150-5p, miR-6504-5p, miR204-
3p, miR-671-5p, miR-1263, miR-3646, miR-4430, miR-4682, miR5093,
miR-6165, miR-6715a-3p, miR-7850-5p, miR-9500, miR-130b-5p,
miR-3619-5p, miR-32-3p, miR-623, miR-542-5p, miR-548j-5p, miR-544b,
miR-3614-5p, miR-3652, miR-548aw, miR-5703, miR-8077, miR-2117.
PLCB1: miR-103a-3p, miR-107, miR-423-5p, miR-3129-5p, miR-139-5p,
miR-124-3p, miR-138-1-3p, miR-302c-5p, miR-876-5p, miR-1244, miR1322,
miR-548s, miR-4267, miR-3692-3p, miR-4433a-3p, miR-4436a,
miR-3978, miR-4647, miR-4659a-3p, miR-4670-3p, miR-5194, miR-548az3p,
miR-6783-3p, miR-6860, miR-7151-5p, miR-8056, miR-8063, miR-5023p.
12
2,6 ������������������������
ACADM,
CRAT
ACADM: miR-4437, miR-5580-3p, miR-6529-5p, miR-3184-5p, miR-47043p.
CRAT: miR-936, miR-1207-5p, miR-6764-5p, miR-7150, miR-10392-3p
13
5-����������������
TPH1
TPH1: miR-320a-3p, miR-450a-2-3p, miR-320b, miR-2110, miR-4435,
miR-5693, miR-5702, miR-6830-5p, miR-12118
14
3-��������������� �-��
FASN
miR-30c-5p
15
2-��������������������
�������
NMT1
NMT1: miR-181a-5p, miR-214-3p, miR-491-5p, miR-432-5p, miR-922,
miR-1202, miR-1205, miR-1972, miR-2110, miR-2682-3p, miR-3160-5p,
miR-3176, miR-4303, miR-4291, miR-4447, miR-3972, miR-4667-5p, miR4690-
3p, miR-4700-5p, miR-23b-3p, miR-615-3p
16
3-����������� �������
FABP6
FABP6: miR-208a-5p, miR-330-5p, miR-196b-5p, miR-3180-3p, miR-3181,
miR-4278, miR-3689f, miR-4754, miR-4786-3p, miR-5190, miR-5195-3p,
miR-6745, miR-6751-5p, miR-6769a-5p, miR-6771-5p, miR-6792-5p, miR6821-
5p, miR-7156-3p, miR-10226, miR-10392-5p
17
�������������� �������
KYAT1
KYAT1: miR-423-5p, miR-6842-5p, miR-597-3p, miR-4710, miR-6741-5p,
miR-6796-5p, miR-4447, miR-193b-3p
18
N-������������
APEH
miR-1289
19
L-����������������
CROT,
CPT2
CROT: miR-33a-5p, miR-373-3p, miR-33b-5p, miR-17-5p, miR-500a-5p,
miR-501-5p, miR-1250-3p, miR-4659b-3p, miR-219b-5p, miR-4795-3p,
miR-6807-3p, miR-6867-5p, miR-522-3p, miR-4325, miR-5004-3p, miR6833-
5p, miR-221-3p. CPT2: miR-433-3p, miR-6843-3p, miR-6848-3p,
miR-208a-5p, miR-6742-3p, miR-34a-5p
20
���������������
ACADM,
ODC1,
GLYATL1
ACADM: miR-4437, miR-5580-3p, miR-6529-5p, miR-3184-5p, miR-47043p.
ODC1: miR-423-5p, miR-3184-5p, miR-7973, miR-193b-3p. GLYATL1:
miR-1207-5p, miR-4668-3p, miR-4742-3p, miR-4999-5p, miR-664b-3p,
miR-6846-3p, miR-6893-3p
21
������������������ GPR34,
PLA1A
PLA1A: miR-3153, miR-7110-3p, miR-6754-5p, miR-6887-3p. GPR34:
miR-3193, miR-2909, miR-4738-5p, miR-486-3p, miR-6808-5p
South Russian Journal of Cancer 2024. Vol. 5, No. 3. P. 76-90
Kutilin D. S. , Filippov F. E., Porkhanova N. V., Maksimov A. Yu. Urine transcriptomic profile in terms of malignant ovarian tumors
����������
�����������
���������-���-��������
������������ � ����. 2
� ���. 1�2. �����,
��� ���������� ���������� � ���� �����������
������������
������� �����
�������������� ����
� ��������. ��� ����
�����������
�
������������
������� � �������������������
�������� 237
� 143
��������
��������������, ������������
����������
���� �������
�
������������� ��������.
����� �������, ��� ����������������� �������
��������� ������ �� 613
���������� ��������,
����������� � ��������� ������������ 21 ����������.
�� 613 �������� ���� �������
������
��������
� ������������ ����� ��������������
� ����
����� ����������� ���������� �����������.
�������� �������� �������� 91
��������,
����������� � ����. 3.
������� 3. ��������� �������� ��������, ����������� � ��������� ������������ �����������
������������������
1
���������
KMO: miR-30b-3p, miR-153-5p, miR-149-3p, miR-363-5p. KYNU: miR-30a-3p,
miR-200c-3p, miR-382-5p, miR-382-5p. KYAT3: miR-5692c, miR-5692b,
miR-5692c. IDO1: miR-593-3p, miR-891a-3p
2
�����������-�����
PAH: miR-23a-3p, miR-4502, miR-12132
3
������������ �������
IYD: miR-760, miR-29a-5p. CYP4Z1: miR-2110, FASN: miR-30c-5p, LGALS13:
miR-4650-3p. PLA2G5: miR-765, miR-3682-3p. PPARA: miR-181a-5p,
miR-181b-5p, miR-20b-5p. PPARGC1A: let-7a-5p, let-7b-5p, let-7c-5p
4
��������������������
LPCAT1: miR-27a-3p, miR-370-3p, miR-4768-3p. PLB1: miR-3162-5p,
miR-4529-3p. PLA2G2A: miR-765, miR-3652
5
����������������
CROT: miR-33a-5p, miR-373-3p, miR-33b-5p, miR-17-5p. ACADM: miR-4437,
miR-5580-3p, miR-6529-5p. ACADS: miR-484
6
���������������
ACADM: miR-4437, miR-5580-3p, miR-6529-5p. CPT1A: miR-653-5p,
miR-328-3p, miR-6866-3p
7
������-������
GAL: miR-922, miR-4742-5p, miR-4753-5p. PGA3: miR-2467-3p, miR-1909-5p,
miR-6743-5p
8
3-�����������������������
ACADM: miR-4437, miR-5580-3p, miR-6529-5p
9
3-������������
PDE4D: miR-18a-5p, miR-31-5p, miR-148a-3p
10
L-�����������
PAH: miR-23a-3p. DDC: miR-875-3p, miR-3166
11
������������������
PIGL: miR-4651, miR-5087, miR-6499-3p. PIK3C2A: miR-503-5p, miR-301b-3p.
PIK3CA: let-7i-5p, let-7e-5p, miR-19a-3p. PLCB1: miR-103a-3p, miR-107,
miR-423-5p
12
2,6 ������������������������
ACADM: miR-4437, miR-5580-3p, miR-6529-5p� CRAT: miR-936, miR-1207-5p
13
5-����������������
TPH1: miR-320a-3p, miR-450a-2-3p, miR-320b
14
3-��������������� �������
FASN: miR-30c-5p
15
2-�������������������� �-��
NMT1: miR-181a-5p, miR-214-3p, miR-491-5p
16
3-����������� �������
FABP6: miR-208a-5p, miR-330-5p, miR-196b-5p
17
�������������� �������
KYAT1: miR-423-5p, miR-6842-5p, miR-597-3p
18
N-������������
APEH: miR-1289
19
L-����������������
CROT: miR-33a-5p, miR-373-3p, miR-33b-5p, miR-17-5p. CPT2: miR-433-3p,
miR-6843-3p
20
���������������
ACADM: miR-4437, miR-5580-3p, miR-6529-5p. ODC1: miR-423-5p,
miR-3184-5p. GLYATL1: miR-1207-5p, miR-4668-3p
21
������������������
PLA1A: miR-3153, miR-7110-3p. GPR34: miR-3193, miR-2909
����-���������� �������������� ������ 2024. �. 5, � 3. �. 76-90
������� �. �. , �������� �. �., ��������� �. �., �������� �. �. ��������������� ������� ���� ��� ��������������� ���������������� �������
���. 1. ����������, ���� ���������� �������������� ����� � ����������������� � ���� ��������
South Russian Journal of Cancer 2024. Vol. 5, No. 3. P. 76-90
Kutilin D. S. , Filippov F. E., Porkhanova N. V., Maksimov A. Yu. Urine transcriptomic profile in terms of malignant ovarian tumors
���. 2. ����������, ���� ���������� �������������� ����� � ����������������� � ���� ��������
����-���������� �������������� ������ 2024. �. 5, � 3. �. 76-90
������� �. �. , �������� �. �., ��������� �. �., �������� �. �. ��������������� ������� ���� ��� ��������������� ���������������� �������
����������� ���������� ������������
�������� � ���� ��������� � ��������
��������������� ��������
�������������� ������ �� 91 ��������, ������������
���������� 37 �����, ��� �����������
��� ��������� ������� ��� � ������ ���������
������� �� �������� ���� ��������� � ���������������
������������.
� ���� ���������
�
�������� ���������������
�������� ���������� ������������� ��������
(p < 0,005) ��������� ������ ������������ 47
��������
������������ �������-��������
������������
(���. 3).
���������� ������������ ���������� (p < 0,05)
�������
miR-382-5p � 1,9
����, miR-593-3p � 3,4
����, miR-29a-5p � 2,6
����, miR-2110
� 2,5
����,
miR-30c-5p � 2,9 ����, miR-181a-5p � 2,6 ����,
let-7b-5p � 2,6
����, miR-27a-3p � 1,9
����, miR-370-3p
� 2,6
����, miR-6529-5p � 2,5 ����, miR-653-5p � 2,2
����, miR-4742-5p � 2,4
����, miR-2467-3p � 2,6
����, miR-1909-5p � 3,5
����, miR-6743-5p � 4,9
����, miR-875-3p � 2,3 ����, miR-19a-3p � 4,9
����,
miR-208a-5p
� 2,6
����, miR-330-5p
� 3,2
����,
miR-1207-5p � 3,5
����, miR-4668-3p � 4,2
����,
miR-3193
� 2,6
���� ������������ ��
������ � ����
�������-�������� ������������.
����� ����������
������������ ��������
(p < 0,05)
�������
miR-23a-3p � 20,0
���, miR-12132
� 4,0
����, miR-765
� 1,8
����, miR-181b-5p � 4,0
����, miR-4529-3p � 1,8
����, miR-33b-5p � 3,1
����, miR-17-5p � 4,6 ����, miR-6866-3p � 1,7
����, miR-4753-5p � 14,3
����, miR-103a-3p � 19,6
����, miR-423-5p � 3,0 ����, miR-491-5p � 1,7 ����,
miR-196b-5p �
5,0 ���,
miR-6843-3p �
2,3 ����,
miR-423-5p � 4,6 ���� � miR-3184-5p � 2,6 ���� ������������
�� ������ � ���� �������-��������
������������.
����� �������, � ���� �������
��������
��������������� ������� ��������� �������
��������
miR-382-5p, miR-593-3p, miR-29a-5p,
miR-2110,
miR-30c-5p,
miR-181a-5p,
let-7b-5p,
miR-27a-3p, miR-370-3p, miR-6529-5p, miR-653-5p,
miR-4742-5p, miR-2467-3p, miR-1909-5p, miR-6743-5p,
miR-875-3p,
miR-19a-3p,
miR-208a-5p,
miR-330-5p,
miR-1207-5p, miR-4668-3p, miR-3193, miR-23a-3p,
miR-12132, miR-765, miR-181b-5p, miR-4529-3p,
miR-33b-5p, miR-17-5p, miR-6866-3p, miR-4753-5p,
miR-103a-3p, miR-423-5p, miR-491-5p, miR-196b-5p,
miR-6843-3p, miR-423-5p � miR-3184-5p ����������������
���
��������� � �������-��������
������������.
����������
�
�����
������������ � �����������
�������
��������� �������� ����������� ����� ����� ������������,
����������� ������������ ������
���. 3. ��������� ������ ������������ 91 �����-��� � ���� ������� �������� ��������������� ��������
����������: * � ������������� �������� (p
< 0,05) ��������� ������ ������������ ������������ ����������� ������
South Russian Journal of Cancer 2024. Vol. 5, No. 3. P. 76-90
Kutilin D. S. , Filippov F. E., Porkhanova N. V., Maksimov A. Yu. Urine transcriptomic profile in terms of malignant ovarian tumors
������ ��������
�������, � ������, �����������
����� ����������� � ������� � ���������� ����
�����������, � ����� ����������� ����� �����
������-������������ ����������� � ��������������������
���� �����.
��� ����������������� ������� ���������
������ �� 613 ���������� ��������, �����������
� ��������� ������������ 21
����������. ��
613 �������� ���� �������
������
��������
� ������������ ����� �������������� � ����
����� ����������� ���������� �����������. ��������
�������� ��������
91 ��������,
�� �������
47
�������� ������� �����
������������ � ����
(������������ ������� ���).
�������� �������
� ������� �� ���������
������� ������������
miR-382-5p,
miR-593-3p,
miR-29a-5p,
miR-2110,
miR-30c-5p,
miR-181a-5p,
let-7b-5p, miR-27a-3p, miR-370-3p, miR-6529-5p,
miR-653-5p, miR-4742-5p, miR-2467-3p, miR-1909-5p,
miR-6743-5p, miR-875-3p, miR-19a-3p, miR-208a-5p,
miR-330-5p,
miR-1207-5p,
miR-4668-3p,
miR-3193,
miR-23a-3p, miR-12132, miR-765, miR-181b-5p,
miR-4529-3p,
miR-33b-5p,
miR-17-5p,
miR-6866-3p,
miR-4753-5p, miR-103a-3p, miR-423-5p, miR-491-5p,
miR-196b-5p, miR-6843-3p, miR-423-5p � miR-3184-5p
������������ �� ������ � ���� �������-��������
������������.
��������� ������ ���������� ���������
��
����
��������, �� ������
���� �������,
������������� � �������� ����� ��������:
hsa-miR-382-5p, hsa-miR-27a-3p, hsa-miR-1207-5p,
hsa-miR-423-5p
[20], hsa-miR-593-3p
[21], hsamiR-
29a-5p [22,
23],
hsa-miR-30c-5p [24,
25]
�
hsamiR-
30a-5p [26].
��� �� �����, ���������� ���� ������ ��������
(miR-382-5p,
miR-593-3p, miR-29a-5p,
miR-2110, miR-30c-5p, miR-181a-5p, let-7b-5p,
miR-27a-3p, miR-370-3p, miR-6529-5p, miR-653-5p,
miR-4742-5p, miR-2467-3p, miR-1909-5p, miR-6743-5p,
miR-875-3p, miR-19a-3p, miR-208a-5p, miR-330-5p,
miR-1207-5p, miR-4668-3p, miR-3193, miR-23a-3p,
miR-12132, miR-765, miR-181b-5p, miR-4529-3p,
miR-33b-5p,
miR-17-5p,
miR-6866-3p,
miR-4753-5p,
miR-103a-3p, miR-423-5p, miR-491-5p, miR-196b-5p,
miR-6843-3p,
miR-423-5p � miR-3184-5p) ��������
���������� � � �����
��������� � ������������
���������� �� ������������.
��������, ��������������� ���������
����������
� ������
� �������� � ���������� �������������,
��� � ����� ���������� �� �������
������������� ���������
���������,
�
���
����� ����.
����������� ����������� ��������������� ����������
��������� ����������� � �����������
�����������,
��������� �������
������� �����
������� ��������������� ������������� ����������������
��������. ������������ � ���������
��� ������ �������� �
���� ������
���
��������
��������������� ������������ ���������. ����������
������� ������� ����� ��������� ���������
������
������������
������, �������������
� ������� �������� ����� � ���������� ����������
���������� �� ����������.
����������
������������������ ������ ������ ��������
�� 613
����������
��������, �����������
� ���������
21
����������. ��� ���� ��������� ������
������������ 38 �������� (miR-382-5p, miR-593-3p,
miR-29a-5p,
miR-2110,
miR-30c-5p,
miR-181a-5p,
let-7b-5p, miR-27a-3p, miR-370-3p, miR-6529-5p,
miR-653-5p, miR-4742-5p, miR-2467-3p, miR-1909-5p,
miR-6743-5p, miR-875-3p, miR-19a-3p, miR-208a-5p,
miR-330-5p,
miR-1207-5p,
miR-4668-3p,
miR-3193,
miR-23a-3p, miR-12132, miR-765, miR-181b-5p,
miR-4529-3p,
miR-33b-5p,
miR-17-5p,
miR-6866-3p,
miR-4753-5p, miR-103a-3p, miR-423-5p, miR-491-5p,
miR-196b-5p, miR-6843-3p, miR-423-5p � miR-3184-5p)
� ���� ����� ��������������� ��������� ��� ����
�������� � �������� ������� ��� ����������
������������. ����� �������, ���������������
�������������� ���� ��������� ��� ������� �������������
�������
�����������, ��� � �����
������ ������������ ��������� ���������, �������
� ������ �������� ��.
������ ����������
1.
Reid BM, Permuth JB, Sellers TA. Epidemiology of ovarian cancer: a review. Cancer Biol Med. 2017 Feb;14(1):9�32.
https://doi.org/10.20892/j.issn.2095-3941.2016.0084
2.
��������������� ��������������� � ������ � 2018
���� (�������������� � ����������). ���
���. �. �. �������,
�.
�.
�����������,
�.
�.
��������.
�.:
�����
��.
�.
�.
�������
�������
����
�������������������������������,
2019, 250
�.
����-���������� �������������� ������ 2024. �. 5, � 3. �. 76-90
������� �. �. , �������� �. �., ��������� �. �., �������� �. �. ��������������� ������� ���� ��� ��������������� ���������������� �������
3.
��������� �. �., ��������� �. �., ������� �. �. ������������ �������������� �������� ��������������
�������: �������� ��� ����������� � �������. ����������� �������� ����� � �����������. 2020;(1):55.
https://doi.org/10.17513/spno.29428, EDN: LTMXTL
4.
Meinhold-Heerlein I, Fotopoulou C, Harter P, Kurzeder C, Mustea A, Wimberger P, et al. The new WHOclassification of ovarian,
fallopian tube, and primary peritoneal cancer and its clinical implications. Arch Gynecol Obstet. 2016
Apr;293(4):695�700.
https://doi.org/10.1007/s00404-016-4035-8
5.
Rooth C. Ovarian cancer: risk factors, treatment and management. Br J Nurs. 2013 Sep 12;22(17):S23�30.
https://doi.org/10.12968/bjon.2013.22.Sup17.S23
6.
Swiatly A, Plewa S, Matysiak J, Kokot ZJ. Mass spectrometry-based proteomics techniques and their application in ovarian
cancer research. J Ovarian Res. 2018 Oct 1;11(1):88. https://doi.org/10.1186/s13048-018-0460-6
7.
Veenstra TD. Metabolomics: the final frontier? Genome Med. 2012
Apr 30;4(4):40. https://doi.org/10.1186/gm339
8.
�������� �. �., �������� �. �., ���������� �. �., ���������� �. �., �������
�. �., ������� �. �. � ��. ���������
������������
�����������
�
����
���
��������������
������
��������
��������������
��������.
����������
������������������
������.
2023;22(3):43�50.
https://doi.org/10.17650/1726-9784-2023-22-3-43-50,
EDN:
KRLBXC
9.
Schmidt DR, Patel R, Kirsch DG, Lewis CA, Vander Heiden MG, Locasale JW. Metabolomics in cancer research and emerging
applications in clinical oncology. CA Cancer J Clin. 2021 Jul;71(4):333�358. https://doi.org/10.3322/caac.21670
10.
���������� �. �., ������ �. �., �������� �. �., ������� �. �. ��������
��� ������� ���������������� �����������
����������� � ��� ����� �����. ����������� �������� ����� � �����������. 2020;(1):99.
https://doi.org/10.17513/spno.29529, EDN: SPESSH
11.
Abdelsattar ZM, Wong SL, Regenbogen SE, Jomaa DM, Hardiman KM, Hendren S. Colorectal cancer outcomes and treatment
patterns in patients too young for average-risk screening. Cancer. 2016 Mar 15;122(6):929�934.
https://doi.org/10.1002/cncr.29716
12.
Balcells I, Cirera S, Busk PK. Specific and sensitive quantitative RT-PCR of miRNAs with DNA primers. BMC Biotechnol.
2011
Jun 25;11:70. https://doi.org/10.1186/1472-6750-11-70
13.
Vandesompele J, De Preter K, Pattyn F, Poppe B, Van Roy N, De Paepe A, et al. Accurate normalization of real-time
quantitative RT-PCR data by geometric averaging of multiple internal control genes. Genome Biol. 2002 Jun 18;3(7):RESEARCH0034.
https://doi.org/10.1186/gb-2002-3-7-research0034
14.
Peltier HJ, Latham GJ. Normalization of microRNA expression levels in quantitative RT-PCR assays: identification of suitable
reference RNA targets in normal and cancerous human solid tissues. RNA. 2008
May;14(5):844�852.
https://doi.org/10.1261/rna.939908
15.
Shen Y, Li Y, Ye F, Wang F, Wan X, Lu W, et al. Identification of miR-23a as a novel microRNA normalizer for relative quantification
in
human
uterine
cervical
tissues.
Exp
Mol
Med.
2011
Jun
30;43(6):358�366.
https://doi.org/10.3858/emm.2011.43.6.039
16.
������� �. �., ���������� �. �., ����������� �. �., ��������� �. �., ��� �. �. ������� �������� ������-����������
������������
�������-������������
�����
�
��������
�����
�������
�
�������-��������������.
����������. 2017;21(1):80�86. https://doi.org/10.24884/1561-6274-2017-21-1-80-86, EDN: XVGWWP
17.
Jones E, Oliphant E, Peterson P. SciPy: Open source scientific tools for python. 2001.
18.
Ding J, Li X, Hu H. TarPmiR: a new approach for microRNA target site prediction. Bioinformatics. 2016 Sep 15;32(18):2768�
2775.
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btw318
19.
��������� �. �., ��������� �. �., ��� �. �., ������� �. �. �������������� ������������ ����������� ��������
��������������
�������
�������
�
������
�������
�����������������.
���������������.
2021;(4(40):35�50.
https://doi.org/10.52313/22278710_2021_4_35,
EDN:
ACKKXS
20.
Li Y, Yao L, Liu F, Hong J, Chen L, Zhang B, et al. Characterization of microRNA expression in serous ovarian carcinoma. Int
J Mol Med. 2014 Aug;34(2):491�498. https://doi.org/10.3892/ijmm.2014.1813
21.
Han Y, Zheng Y, You J, Han Y, Lu X, Wang X, et al. Hsa_circ_0001535
inhibits the proliferation and migration of ovarian cancer
by sponging miR-593-3p, upregulating PTEN expression. Clin Transl Oncol. 2023 Oct;25(10):2901�2910.
https://doi.org/10.1007/s12094-023-03152-2
22.
Resnick KE, Alder H, Hagan JP, Richardson DL, Croce CM, Cohn DE. The detection of differentially expressed microRNAs
from the serum of ovarian cancer patients using a novel real-time PCR platform. Gynecol Oncol. 2009
Jan;112(1):55�59.
https://doi.org/10.1016/j.ygyno.2008.08.036
South Russian Journal of Cancer 2024. Vol. 5, No. 3. P. 76-90
Kutilin D. S. , Filippov F. E., Porkhanova N. V., Maksimov A. Yu. Urine transcriptomic profile in terms of malignant ovarian tumors
23.
Kwon JJ, Factora TD, Dey S, Kota J. A Systematic Review of miR-29
in Cancer. Mol Ther Oncolytics. 2019 Mar 29;12:173�
194. https://doi.org/10.1016/j.omto.2018.12.011
24.
Wu Q, Li G, Gong L, Cai J, Chen L, Xu X, et al. Identification of miR-30c-5p as a tumor suppressor by targeting the m6
A reader
HNRNPA2B1 in ovarian cancer. Cancer Med. 2023 Feb;12(4):5055�5070. https://doi.org/10.1002/cam4.5246
25.
Zhou J, Gong G, Tan H, Dai F, Zhu X, Chen Y, et al. Urinary microRNA-30a-5p is a potential biomarker for ovarian serous adenocarcinoma.
Oncol Rep. 2015 Jun;33(6):2915�2923. https://doi.org/10.3892/or.2015.3937
26.
Gasparri ML, Casorelli A, Bardhi E, Besharat AR, Savone D, Ruscito I, et al. Beyond circulating microRNA biomarkers: Urinary
microRNAs in ovarian and breast cancer. Tumour Biol. 2017
May;39(5):1010428317695525.
https://doi.org/10.1177/1010428317695525
���������� �� �������:
�������
�����
��������� � �.�.�., ������� ������� ���������
����������� ������������ ���������, ����
������������� �����������
����������������� ����� ����������
������������
��������������� ���������� ���������, �. ������-��-����, ���������� ���������
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8942-3733, SPIN: 8382-4460, AuthorID: 794680, Scopus Author ID: 55328886800
�������� ����� ���������� � ���� ������� ��������� ���������������, ���� ������������ �������������� ��������� � 1� ������������
��������������� �������������� ����, �. ���������, ���������� ���������
��������� ������� ������������ � �.�.�., ������ ������� ���������, ���� �������, ����
������������ �������������� ���������
� 1� ������������ ��������������� �������������� ����, �. ���������, ���������� ���������
SPIN: 2611-4840, AuthorID: 589928
�������� ������� ������� � �.�.�., ���������, ����������� ������������ ���������, ���� ������������� ����������� �����������������
����� ���������� ������������ ��������������� ���������� ���������, �. ������-��-����, ���������� ���������
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9471-3903, SPIN: 7322-5589, AuthorID: 710705, Scopus Author ID: 56579049500
����� �������:
�������
�.
�.
�
��������� � ������ ������������, ���������� ������������, ������������������ ������, ��������� ��������;
��������
�.
�.
�
���������� ������������, ��������� ��������;
���������
�.
�.
�
�������������� ��������� ������;
��������
�.
�.
�
�������������� ��������.