Controlled gene expression in specific cells is a valuable tool for gene therapy. We attempted to determine whether the lentivirus-mediated Tet-On inducible system could be applied to cancer gene therapy. In order to select the genes that induce cancer cell death, we compared the ability of the known pro-apoptotreic genes, Bax and tBid, and a cell cycle inhibitor, p21cip1/waf1, and determined that Bax was the most effective. For the cancer cell-specific expression of $rtTA2^S$-M2, we tested the matrix metalloproteinase-2 (MMP-2) promoter and determined that it is highly expressed in cancer cell lines, including SNU475 cells. The co-transduction of two lentiviruses that contain sequences for TRE-Bax and $rtTA2^S$-M2, the expression of which is controlled by the MMP-2 promoter, resulted in the specific cell death of SNU475, whereas other cells with low MMP-2 expression did not evidence significant cell death. Our data indicate that the lentivirus-mediated Tet-On system using the cancer-specific promoter is applicable for cancer gene therapy.
Gene set enrichment analysis (GSEA) is a popular tool to identify underlying biological processes in clinical samples using their gene expression phenotypes. GSEA measures the enrichment of annotated gene sets that represent biological processes for differentially expressed genes (DEGs) in clinical samples. GSEA may be suboptimal for functional gene sets; however, because DEGs from the expression dataset may not be functional genes per se but dysregulated genes perturbed by bona fide functional genes. To overcome this shortcoming, we developed network-based GSEA (NGSEA), which measures the enrichment score of functional gene sets using the expression difference of not only individual genes but also their neighbors in the functional network. We found that NGSEA outperformed GSEA in identifying pathway gene sets for matched gene expression phenotypes. We also observed that NGSEA substantially improved the ability to retrieve known anti-cancer drugs from patient-derived gene expression data using drug-target gene sets compared with another method, Connectivity Map. We also repurposed FDA-approved drugs using NGSEA and experimentally validated budesonide as a chemical with anti-cancer effects for colorectal cancer. We, therefore, expect that NGSEA will facilitate both pathway interpretation of gene expression phenotypes and anti-cancer drug repositioning. NGSEA is freely available at www.inetbio.org/ngsea.
Background: The high incidence and relatively good prognosis of breast cancer has made it the most prevalent cancer in the world today. A large number of distinct mutations and polymorphisms in the p53 gene have been reported worldwide, but there is no report regarding the role of this inherited susceptibility gene in breast cancer risk among the Bengalee Hindu Caste females of West Bengal, India. Aim of the Study: We investigated the distribution and the nature of p53 gene mutations and polymorphisms in exons 5-7 in a cohort of 110 Bengalee Hindu breast cancer patients and 127 age, sex and caste matched controls by direct sequencing. Results: We did not observe any mutations and polymorphisms in our studied individuals. Conclusion: We therefore conclude that mutations in exons 5-7 of p53 gene are rare causes of breast cancer among Bengalee Hindu caste females, and therefore of little help for genetic counseling and diagnostic purposes.
Objective: The conclusions of published reports on the relationship between the glutathione S-transferase M3 (GSTM3) A/B gene polymorphism and the risk of lung cancer are still debated. This meta-analysis was performed to evaluate the association between GSTM3 and the risk of lung cancer. Methods: Association investigations were identified from PubMed, Embase, and Cochrane Library, and eligible studies were included and synthesized using a meta-analysis method. Results: Eight reports were included into this meta-analysis for the association of GSTM3 A/B gene polymorphism and lung cancer susceptibility, covering 1,854 patients with lung cancer and 1,926 controls. No association between the GSTM3 A/B gene polymorphism and lung cancer was found in this meta-analysis (B allele: OR = 1.25, 95% CI: 0.89-1.76, P = 0.20; BB genotype: OR = 1.53, 95% CI: 0.71-3.32, P = 0.28; AA genotype: OR = 0.85, 95% CI: 0.59-1.23, P = 0.39). Conclusions: The GSTM3 A/B gene polymorphism is not associated with lung cancer susceptibility. However, more studies on the relationship between GSTM3 A/B gene polymorphism and the risk of lung cancer should be performed in the future.
Park, Yu-Rang;Lee, Hye-Won;Cho, Sung-Bum;Kim, Ju-Han
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2005.09a
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pp.29-34
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2005
DNA microarray becomes a major tool for the investigation of global gene expression in all aspects of cancer and biomedical research. DNA microarray experiment generates enormous amounts of data and they are meaningful only in the context of a detailed description of microarrays, biomaterials, and conditions under which they were generated. MicroArray Gene Expression Data (MGED) society has established microarray standard for structured management of these diverse and large amount data. MGED MAGE-OM (MicroArray Gene Expression Object Model) is an object oriented data model, which attempts to define standard objects for gene expression. To assess the relevance of DNA microarray analysis of cancer research it is required to combine clinical and genomics data. MAGE-OM, however, does not have an appropriate structure to describe clinical information of cancer. For systematic integration of gene expression and clinical data, we create a new model, Cancer Genomics Object Model.
Zhang, Bo;Xu, Zhi-Wen;Wang, Kun-Hao;Lu, Tian-Cheng;Du, Ye
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.14
no.4
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pp.2265-2268
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2013
Several lines of evidence indicate that cancer is a multistep process. To survey the mechanisms involving gene alteration and miRNAs in adrenocortical cancer, we focused on transcriptional factors as a point of penetration to build a regulatory network. We derived three level networks: differentially expressed; related; and global. A topology network ws then set up for development of adrenocortical cancer. In this network, we found that some pathways with differentially expressed elements (genetic and miRNA) showed some self-adaption relations, such as EGFR. The differentially expressed elements partially uncovered mechanistic changes for adrenocortical cancer which should guide medical researchers to further achieve pertinent research.
Background: A variety of diagnostic modalities for lung cancer have been developed. To achieve efficient and early detection of lung cancer, we tried to measure the expression rates of the melanoma associated gene (MAGE) and synovial sarcoma on X chromosome (SSX) genes. Methods: We designed primers for the SSX gene. In addition to the pre-developed MAGE A primer, using an SSX gene primer was attempted to increase the detection rate. We obtained cancer tissues and cancer-free lung tissues from resected lung, sputum from lung cancer patients who had not undergone surgery, and sputum from healthy people and patients with benign intrathoracic diseases. Results: The sensitivity of the MAGE or SSX gene RT-PCR to identifying cancer tissue of the 69 lung cancer patients was 95.2% for squamous cell carcinoma (scc), 87.0% for adenocarcinoma, and 100% for small cell carcinoma. The mean sensitivity value was 94.2% (p=0.001). For adenocarcinoma, the additional use of the SSX gene resulted in a higher expression rate than MAGE alone (87% vs. 69.6%). The expression rate for the cancer-free lung tissue was 14.3% in scc, 17.4% in adenocarcinoma, and 25.0% in small cell carcinoma. In the induced sputum of 49 lung cancer patients who had not undergone surgery, the expression rate for one of the two genes was 65.5%. The expression rate for the sputum of healthy people and benign intrathoracic diseases by MAGE or SSX gene reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) was 3.8% and 17.7%. Conclusion: Detecting lung cancer using the expression of MAGE and SSX genes in lung cancer tissue has high sensitivity.
Zaki, Seham Mahrous;Abdel-Azeez, Hala A.;El Nagar, Mona Roshdy;Metwally, Khaled Abdel-Aziz;Ahmed, Marwa M. Samir S.
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.16
no.3
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pp.1235-1239
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2015
Background: Fragile histidine triad (FHIT) gene is a tumor suppressor gene which involved in breast cancer pathogenesis. Epigenetics alterations in FHIT contributes to tumorigenesis of breast cancer. Objective: Our objective was to study FHIT promoter region hypermethylation in Egyptian breast cancer patients and its association with clinicopathological features. Materials and Methods: Methylation-specific polymerase chain reaction was performed to study the hypermethylation of FHIT promoter region in 20 benign breast tissues and 30 breast cancer tissues. Results: The frequency of hypermethylation of FHIT promoter region was significantly increased in breast cancer patients compared to bengin breast disease patients. The Odd's ratio (95%CI) of development of breast cancer in individuals with FHIT promoter hypermethylation (MM) was 11.0 (1.22-250.8). There were also significant associations between FHIT promoter hypermethylation and estrogen, progesterone receptors negativity, tumor stage and nodal involvment in breast cancer pateints. Conclusions: Our results support an association between FHIT promotor hypermethylation and development of breast cancer in Egyptian breast cancer patients. FHIT promoter hypermethylation is associated with some poor prognostic features of breast cancer.
Post-transplant lymphoproliferative disorder (PTLD) is a common complication of therapeutic immunosuppression after organ transplantation. Gene expression profile facilitates the identification of biological difference between Epstein-Barr virus (EBV) positive and negative PTLDs. Previous studies mainly implemented variance/regression analysis without considering unaccounted array specific factors. The aim of this study is to investigate the gene expression difference between EBV positive and negative PTLDs through partial least squares (PLS) based analysis. With a microarray data set from the Gene Expression Omnibus database, we performed PLS based analysis. We acquired 1188 differentially expressed genes. Pathway and Gene Ontology enrichment analysis identified significantly over-representation of dysregulated genes in immune response and cancer related biological processes. Network analysis identified three hub genes with degrees higher than 15, including CREBBP, ATXN1, and PML. Proteins encoded by CREBBP and PML have been reported to be interact with EBV before. Our findings shed light on expression distinction of EBV positive and negative PTLDs with the hope to offer theoretical support for future therapeutic study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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