Konkurrierendes endogenes RNA-Netzwerk bei neu diagnostiziertem multiplen Myelom durch genetische Mikroarray-Analyse
Das multiple Myelom (MM) ist eine maligne Bluterkrankung, die durch die klonale Proliferation von Plasmazellen charakterisiert ist. Dies führt zur Vermehrung monoklonaler Immunglobuline in Blut und Urin sowie zu Organschäden. Die Erkrankung zeigt eine hohe genetische Heterogenität, wobei neuere Studien die Rolle langer nicht-kodierender RNAs (lncRNAs) in der Entstehung, Progression und Metastasierung des MM betonen. lncRNAs und zirkuläre RNAs (circRNAs) fungieren als „MicroRNA (miRNA)-Schwämme“, binden indirekt miRNAs und beeinflussen die posttranskriptionelle Regulation der Zielgenexpression. Diese Interaktion wird als „competing endogenous RNA“ (ceRNA)-Beziehung bezeichnet, einen zentralen Mechanismus in der Krebsbiologie. Das Verständnis von ceRNA-Netzwerken im MM, insbesondere bei neu diagnostizierten Patienten, bleibt jedoch begrenzt.
Um diese Beziehungen zu untersuchen, nutzten wir die Genchip-Technologie, eine etablierte Methode zur Analyse von Nukleinsäuresequenzen in der Präzisionsmedizin. Mit der Affymetrix-Genchip-Plattform analysierten wir die Expression von lncRNAs, circRNAs, miRNAs und mRNAs in Knochenmarkszellen neu diagnostizierter MM-Patienten. Ziel war die Identifizierung differenziell exprimierter RNAs und die Konstruktion eines ceRNA-Netzwerks zur Aufklärung der MM-Pathogenese.
Zehn unbehandelte MM-Patienten (Diagnosekriterien der IMWG 2014) und zehn gesunde Kontrollen wurden rekrutiert. Mononukleäre Zellen aus Knochenmarkproben wurden mittels Ficoll-Gradienten und Erythrozytenlyse isoliert. Die RNA-Extraktion erfolgte mit dem miRNeasy Serum/Plasma Kit (Qiagen). Die Expressionanalyse wurde mit dem humanen ClariomTM D-Array (Affymetrix) durchgeführt. Die ceRNA-Netzwerkanalyse erfolgte mittels GeneChip Command Console Software (AGCC 4.0) unter Verwendung von Target-Prediction-Datenbanken.
Statistische Auswertungen (t-Test, Pearson-Korrelation) identifizierten differenziell exprimierte Gene (Fold Change ≥2, p<0,05). Insgesamt wurden 135.731 Gene gescreent: 234 lncRNAs (1,7‰), 557 circRNAs (4,1‰), 122 miRNAs (0,9‰) und 709 mRNAs (5,2‰). Das ceRNA-Netzwerk umfasste neun lncRNAs, 42 circRNAs, acht miRNAs und 51 mRNAs. Schlüsselmoleküle mit hohem „Degree Value“ (DV) waren hsa_miR-4772-3p (DV:24), drei lncRNAs (RPL4P4, RPSAP19, BMS1P5) und 13 circRNAs (u.a. hsa_circ_0004646, hsa_circ_0069826). Alle upstream-Moleküle interagierten mit der mRNA RPL37A, die für das ribosomale Protein L37 kodiert.
Die Analyse zeigte, dass das ceRNA-Netzwerk über die miR-4772-3p/RPL37A-Achse die Ribosomensynthese beeinflusst. mRNAs wie RPL10A, RPL23 und RPL7L1 kodieren strukturelle Ribosomenproteine, was auf eine gesteigerte Proteinproduktion bei MM-Patienten hindeutet – ein Merkmal der Erkrankung. Zwei weitere miRNAs, hsa_miR-618 und hsa_miR-1284, könnten als Tumorsuppressoren fungieren: miR-618 hemmt die TGF-β2-vermittelte Metastasierung in Magenkarzinomen, während miR-1284 die Zinkfingerprotein 2-Expression in Brustkrebszellen reduziert. Dies unterstreicht die duale Rolle von miRNAs als Proto-Onkogene oder Tumorsuppressoren durch Dysregulation der Genexpression.
Zusammenfassend liefert diese Studie erstmals Hinweise auf ein ceRNA-Netzwerk bei neu diagnostiziertem MM. Die Identifizierung der miR-4772-3p/RPL37A-Achse und weiterer RNA-Moleküle eröffnet neue Ansätze für gezielte Therapien. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung RNA-basierter Interaktionen in der MM-Pathogenese und deren Potenzial als therapeutische Angriffspunkte.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000001108