The role of clinical metabolomics in the diagnosis of bladder cancer

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

BACKGROUND: Bladder cancer is a widespread disease characterized by high cancer-specific mortality and high cost of treatment. The search for available and reliable biological markers for the early diagnosis of urothelial carcinomas is an urgent task of oncourology. One of the promising ways to improve the efficiency of bladder cancer diagnostics is the use of the possibility of the clinical metabolomics.

AIM: Was to study the possibility of assessing the content of various amino acids and their metabolites in blood serum for the diagnosis of bladder cancer.

MATERIALS AND METHODS: Serum concentrations of 28 amino acids and their metabolites were studied in 18 patients with urothelial cancer and 20 representatives of the control group without an oncological history. History taking, routine oncological screening, and blood sampling for laboratory tests were performed.

RESULTS: Four metabolomes (glycine, phenylalanine, asparagine, and threonine) were identified, the blood serum concentration of which significantly changes in patients with urothelial cancer. These metabolomes can be considered as potential biomarkers of urothelial cancer.

CONCLUSIONS: The study of the serum content of these four amino acids seems to be the most promising for the isolation of a potential biomarker of urothelial cancer.

作者简介

Sergey Zamyatnin

Priozersky Interdistrict Hospital

Email: elysium2000@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8453-2148
SPIN 代码: 7024-0062

Dr. Sci. (Med.), Urologist, Chief Physician

俄罗斯联邦, 35, Kalinina st., Priozersk, Leningrad Region, 188760

Anton Malushko

Priozersky Interdistrict Hospital

Email: a-malushko@mail.ru
SPIN 代码: 5703-0630

Oncologist, Deputy Chief Physician

俄罗斯联邦, 35, Kalinina st., Priozersk, Leningrad Region, 188760

Irina Gonchar

Priozersky Interdistrict Hospital

编辑信件的主要联系方式.
Email: bonechka@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1702-9849
SPIN 代码: 2768-7253

Cand. Sci. (Med.), Urologist

俄罗斯联邦, 35, Kalinina st., Priozersk, Leningrad Region, 188760

参考

  1. Al-Attar TKh. Small bowel reconstruction of the urinary organs [dissertation]. Ufa; 2022. 306 p.
  2. Ryndin AA, Zaitseva LA, Shishlo IF, et al. Predicting the likelihood of severe complications in the postoperative period of radical cystectomy. News of surgery. 2018;26(4):447–456. doi: 10.18484/2305-0047.2018.4.447
  3. Sukonko OG, Ryndin AA, Rolevich AI, et al. Predictive model of probability of postoperative 90-day mortality after radical cystectomy. Oncology journal. 2018;12(1(45)):55–62.
  4. Vozianov SA, Shamraev SN, Stus VP, et al. Prediction of early postoperative complications of radical cystectomy with various methods of urinary diversion using mathematical modeling methods. Urology. 2018;22(3(86)):22–30. (In Russ.) doi: 10.26641/2307-5279.22.3.2018.143270
  5. Borzov KA, Valiev AK, Musaev ER, Kulaga AV. Surgical treatment tactics for patients with metastases of renal cancer in the spine. Sarcomas of Bones, Soft Tissues and Skin Tumors. 2018;(2):14–27. (In Russ.)
  6. Zakharova NB, Ponukalin AN, Skriptsova SA. The prospects for application of biomarker “vascular endothelial growth factor” in predicting the treatment outcomes of bladder cancer. Saratov Scientific Medical Journal. 2018;14(2):268–272. (In Russ.)
  7. Jikia EL, Kulinich TM, Zakharenko MV, Bozhenko VK. Molecular markers in non-muscle-invasive bladder cancer. Bulletin of the Russian Scientific Center for Roentgen Radiology. 2019;19(4):63–84. (In Russ.)
  8. Osmanov YuI, Kogan EA, Rapoport LM, et al. Stem cell markers and their prognostic value in urothelial carcinomas of the urinary system. Urology. 2019;2:40–49. (In Russ.) doi: 10.18565/urology.2019.2.40-49
  9. Lokhov PG, Balashova EE, Trifonova OP, et al. Ten years of the Russian metabolomics: history of development and achievements. Biomedical Chemistry. 2020;66(4):279–293. (In Russ.) doi: 10.18097/PBMC20206604279
  10. Govorov IE, Kalinina EA, Sitkin SI, et al. Metabolomic biomarkers of gynecological malignancy. Treatment and Prevention. 2018;8(3):54–60. (In Russ.) doi: 10.1038/nrneph.2011.152
  11. Giannopoulou A, Velentazas A, Konstantakou EG, et al. Revisiting histone deacetylases in human tumorigenesis: the paradigm of urothelial bladder cancer. Int J Mol Sci. 2019;20(6):1291. doi: 10.3390/ijms20061291
  12. Abbaoui B, Lucas ChR, Riedl KM, et al. Cruciferous vegetables, isothiocyanates and bladder cancer prevention. Mol Nutr Food Res. 2018;62(18):1800079. doi: 10.1002/mnfr.201800079
  13. Aalami AH, Abdeahad H, Mesqari M, et al. Urinary angiogenin as a marker for bladder cancer: a meta-analysis. Biomed Res Int. 2021;2021:5557309. doi: 10.1155/2021/5557309
  14. Belyakova LI, Shevchenko AN, Sagakyants AB, Filatova EV. Markers of bladder cancer: their role and prognostic significance (literature review). Oncourology. 2021;17(2):145–156. (In Russ.) doi: 10.17650/17269776-2021-17-2-145-156
  15. Wittmann BM, Stirdivant SM, Mitchell MW, et al. Bladder cancer biomarker discovery using global metabolomic profiling of urine. PLoS One. 2014;9(12): e115870. doi: 10.1371/journal.pone.0115870
  16. Zavalishina LE, Povilaityte PE, Raskin GA, et al. Assessment of pd-l1 expression in patients with urothelial cancer with contraindications to platinum-based therapy. Malignant tumors. 2019;9(1): 10–15.
  17. Sostoyanie onkologicheskoi pomoshchi naseleniyu Rossii v 2015 godu. Kaprin AD, Starinskogo VV, Petrova GV, editors. Moscow: MNIOI im. PA. Gercena — Branch FBGU “NMIRC” Minzdrava Rossii, 2016. 236 p.
  18. Buckwalter JM, Chan W, Shuman Th, et al. Characterization of histone deacetylase expression within in vitro and in vivo bladder cancer model systems. Int J Mol Sci. 2019;20(10):2599. doi: 10.3390/ijms20102599
  19. Karyakin OB, Ivanov SA, Kaprin AD. Bladder cancer: what’s new in 2017–2018. Onkourologiya. 2018;14(4):110–117. doi: 10.17650/1726-9776-2018-14-4-110-117
  20. Ganti Sh, Taylor SL, Aboud OA, et al. Kidney tumor biomarkers revealed by simultaneous multiple matrix metabolomics analysis. Cancer Res. 2012;72(14):3471–3479. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-11-3105
  21. Cheng Y, Yang X, Deng X, et al. Metabolomics in bladder cancer: a systematic review. Int J Clin Exp Med. 2015;8(7):11052–11063.
  22. Patent RU 2586295/ 10.06.2016. Bergmann A, Shtruk Y, Melander O. Biomarkery dlya prognozirovaniya vozniknoveniya raka.
  23. Oeyen E, Hoekx L, de Wachter S, et al. Cancer diagnosis and follow-up: the current status and possible role of extracellular vesicles. Int J Mol Sci. 2019;20(4):821. doi: 10.3390/ijms20040821
  24. Amara ChS, Vantaku V, Lotan Y, Putluri N. Recent advances in the metabolomic study of bladder cancer. Expert Rev Proteomics. 2019;16(4):315–324. doi: 10.1080/14789450.2019.1583105
  25. Piao X, Byun YJ, Kim W, Kim J. Unmasking molecular profiles of bladder cancer. Investig Clin Urol. 2018;59(2):72–82. doi: 10.4111/icu.2018.59.2.72
  26. Humayun-Zakaria N, Arnold R, Goel A, et al. Tropomyosins: potential biomarkers for urothelial bladder cancer. Int J Mol Sci. 2019;20(5):1102. doi: 10.3390/ijms20051102
  27. Liang Q, Zhang G, Li W, et al. Comparison of the diagnostic performance of fluorescence in situ hybridization (FISH), nuclear matrix protein 22 (NMP22), and their combination model in bladder carcinoma detection: a systematic review and meta-analysis. Onco Targets Ther. 2018;12:349–358. doi: 10.2147/OTT.S186065
  28. Chang-sheng X, Chun-hong F, Ming S, et al. Use of the nuclear matrix protein 22 bladder chek test for the detection of primary and recurrent urothelial carcinoma. Dis Markers. 2020;2020:3424039. doi: 10.1155/2020/3424039
  29. Guo A, Wang X, Gao L, et al. Bladder tumour antigen (BTA stat) test compared to the urine cytology in the diagnosis of bladder cancer: A meta-analysis. Can Urol Assoc J. 2014;8(5–6):E347–E352. doi: 10.5489/cuaj.1668
  30. Riesz P, Lotz G, Páska C, et al. Detection of bladder cancer from the urine using fluorescence in situ hybridization technique. Pathology & Oncology Research. 2007;13(3):187–194. doi: 10.1007/bf02893498
  31. Vorobtsova IYe, Vasil’yeva ZZH, Kouzova YeD, et al. Diagnosis of recurrent bladder cancer by fluorescence in situ hybridization assay on urine sediment cells. Cancer Urology. 2013;(2):35–41.
  32. Moonen PMJ, Merkx GFM, Peelen P, et al. UroVysion compared with cytology and quantitative cytology in the surveillance of non-muscle-invasive bladder cancer. European Urology. 2007;51(5): 1275–1280. doi: 10.1016/j.eururo.2006.10.044
  33. Szymanska B, Sawicka E, Guzik A, et al. The diagnostic value of nuclear matrix proteins in bladder cancer in the aspect of environmental risk from carcinogens. Biomed Res Int. 2017;2017:9643139. doi: 10.1155/2017/9643139
  34. Werner A, Koschke M, Leuchtner N, et al. Reconstitution of T cell proliferation under arginine limitation: activated human T cells take up citrulline via l-type amino acid transporter 1 and use it to regenerate arginine after induction of argininosuccinate synthase expression. Front Immunol. 2017;8:864. doi: 10.3389/fimmu.2017.00864
  35. Lin J, Juo B, Yeh Y, et al. Putative markers for the detection of early-stage bladder cancer selected by urine metabolomics. BMC Bioinformatics. 2021;22(1):305. doi: 10.1186/s12859-021-04235-z

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. The range of deviations in the content of aspartic acid in the blood serum in patients of the 1st and 2nd groups

下载 (94KB)
索引源数据
3. Fig. 2. The range of deviations in the content of the amino acid threonine in the blood serum in patients of the 1st group, depending on the degree of tumor differentiation and in the control group

下载 (110KB)
索引源数据
4. Fig. 3. The range of deviations in the content of glycine in the blood serum in patients of the 1st and 2nd groups

下载 (82KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2022


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».