ARNs largos no codificantes (lncRNAs) como biomarcadores de cáncer

Un estudio reciente publicado en la revista Journal of Clinical Oncology (JCO, 1) y en el que han participado científicos de hasta doce centros estadounidenses diferentes, ha revelado que, mediante la secuenciación de muestras tumorales de leucemia mieloide aguda pediátrica (pAML), el análisis de expresión de un grupo de 37 especies de ARN largos no codificantes (lncRNAs) es suficiente para predecir la supervivencia y prognosis de los pacientes, mejorando la estratificación de la enfermedad en base a los ensayos citogenéticos en uso (1, 2). Vayamos paso por paso para entender las implicaciones de este descubrimiento.

Las leucemias agudas son las neoplasias más frecuentes en la edad pediátrica, representan un 32% de los cánceres durante este periodo (menores de 15 años). Se caracterizan por la transformación maligna y producción incontrolada de células hematopoyéticas inmaduras de la línea linfoide (leucemia linfoblástica aguda, LLA) o mieloide (leucemia mieloblástica aguda, LMA). Aunque la supervivencia de los niños con leucemia ha mejorado notablemente en los últimos años, todavía queda mucho por investigar para poder curar a todos ellos.

¿Qué son los ARN largos no codificantes?

Como se explicó en el artículo ¿Qué es el ARN no codificante y para qué sirve?, sabemos que el genoma humano en funcionamiento está ampliamente transcrito, dando lugar a una población heterogénea de moléculas de ARN, o transcritos. Históricamente, se pensaba que el ARN funcionaba principalmente como la molécula intermediaria entre un gen y una proteína funcional. Si bien esto es cierto para los ARN mensajeros (mARNs), que codifican la producción de proteínas, la gran mayoría de los ARN carecen de potencial de codificación. Éstos se conocen como ARN no codificantes (ncRNAs) – lo que significa que no se traducen a proteínas y ejercen sus funciones potenciales como moléculas de ARN (3).

Entre este heterogéneo grupo de transcritos, los ARN largos no codificantes (lncRNAs) se definen generalmente como moléculas de ARN reguladoras de más de 200 nucleótidos. Éste es un corte de tamaño algo arbitrario destinado a excluir otros ARN no codificantes de mantenimiento (rARN, tARN, snoARN y snARN) y reguladores (siARN, miARN y piARN) que tienen funciones distintas. En realidad, la amplia definición de lncRNA se ajusta a la diversidad de transcritos producidos, y es por eso que se sigue trabajando en clasificar y definir este abanico de especies de ARN no codificante (4).

 

¿Qué funciones tienen en la célula que los hagan especiales como biomarcadores del cáncer?

Como se explicó también en el capítulo anterior ¿Qué es el ARN no codificante y para qué sirve?, los ARN largos no codificantes regulan la homeostasis celular participando en prácticamente todos los niveles de regulación génica, incluida la organización del genoma, la estructura celular, y la expresión génica. Molecularmente, lo hacen a través de sus interacciones con el ADN, otras moléculas de ARN, y proteínas, regulando la arquitectura de la cromatina, la transcripción, la traducción, y la localización de proteínas. También pueden alterar el procesamiento, la edición, la localización y la estabilidad de otros tipos de ARN (5).

Una característica crítica de los lncRNA es su alta especificidad celular y tisular, lo que vincula su expresión y actividad a estados celulares muy precisos (6). No es entonces de sorprender que estas moléculas estén sujetas a una regulación estricta en diferentes contextos fisiológicos, que se expanden desde la diferenciación y el crecimiento celular hasta las respuestas a diversos tipos de estrés y estímulos. En consecuencia, su malfuncionamiento o alteración se ha relacionado con numerosas patologías, incluido el cáncer (7).

Los patrones de expresión celular específicos de los ARN largos no codificantes, así como sus funciones reguladoras, les proporcionan a estas moléculas el potencial de ser usadas como biomarcadores de estados de enfermedad, o como dianas de objetivos terapéuticos.

¿Qué sabemos de la implicación de lncRNAs en el desarrollo de tumores?

 

La alteración de lncRNAs en células cancerosas fue primero descrita cuando se identificaron algunos de ellos cuya expresión viene regulada por factores oncogénicos y supresores de tumores (813). Además, se han identificado varios lncRNAs oncogénicos que presentan amplificación génica, a nivel de ADN, en tipos específicos de cáncer, como SAMMSON (14) en melanoma y ALAL1 (15) o FAL1 (16) en tumores epiteliales. Más recientemente, el desarrollo de tecnologías de secuenciación, así como una mejora en la anotación y caracterización de los lncRNAs, ha aumentado significativamente el número de lncRNAs implicados en la iniciación y progresión del cáncer. Éstos se recopilan en bases de datos de referencia como Lnc2Cancer (17).

Hasta ahora, el diagnóstico del cáncer basado en la expresión de lncRNAs se ha centrado principalmente en algunas especies de lncRNA circulantes, que se transportan en la sangre, lo que permite un muestreo no invasivo para el paciente (18, 19). Por ejemplo, los niveles del lncRNA MALAT1 en sangre periférica o plasma indican con una especificidad del 96% la presencia de adenocarcinoma de pulmón, y del 84,8% la presencia cáncer de próstata, respectivamente (20, 21). Además, la expresión perfilada de lncRNAs en muestras de tejido canceroso se ha utilizado para predecir la evolución de la enfermedad y el pronóstico clínico para diferentes tipos de cáncer (2224).

 

¿Qué se ha descubierto?

 

En este estudio llevado a cabo por investigadores de diferentes centros de Estados Unidos, Farrar y sus colaboradores han identificado, mediante la aplicación de secuenciación de ARN (RNA-seq) en tumores de pacientes con leucemia mieloide aguda pediátrica (pAML), una firma de 37 especies de lncRNA, cuya expresión (puntuación de LncScore) puede predecir el pronóstico de la enfermedad. Cuando se compara con la estratificación tradicional de pAML, que se realiza mediante ensayos citogenéticos y basados en mutaciones, la detección de lncRNA en la médula ósea por RNA-seq tiene la ventaja de realizarse en un solo ensayo, simplificando el procedimiento analítico. Incluso más importante es el hecho de que el perfilado de RNA-seq de LncScore mejora la pronosticación de pAML, al añadirlo al modelo de clasificación estándar actual, ya que con este análisis los autores son capaces de clasificar un grupo de pacientes antes etiquetados como riesgo intermedio y de prognosis variable. Finalmente, aunque la pronosticación basada en lncRNAs ya había sido usada antes para leucemia mieloide aguda adulta (AML) (2529), el uso de LncScore también es válido para este tipo de pacientes, lo que sugiere que esta nueva metodología tiene el potencial de ser relevante en todo el espectro de edades de AML.

Con anterioridad a este estudio, la expresión aberrante de lncRNAs había sido ya detectada y utilizada en otros cánceres hematopoyéticos mediante microarrays (30). Sin embargo, el microarray sólo permite analizar un número limitado de especies de lncRNA. Por el contrario, cuando se mapean las lecturas de secuenciación en el genoma de referencia, la secuenciación de ARN (RNA-seq) tiene el potencial de identificar un número ilimitado de transcritos expresados. Esto es especialmente importante para estudiar la expresión de lncRNAs, ya que su anotación aún está en crecimiento y se actualiza continuamente.

 

¿Por qué la expresión de estos 37 lncRNAs es importante en los tumores de pAML?

 

Para entender por qué este grupo concreto de lncRNAs es importante en la leucemia mieloide aguda pediátrica, se requieren estudios individualizados de estas especies de ARN. De acuerdo a la literatura, algunos de los lncRNA candidatos de lncScore están sobreexpresados en otros tipos de cáncer (34, 35, 4450, 3643), lo que señala un papel oncogénico similar en pAML.

El funcionamiento molecular se ha descrito para algunos de estos lncRNAs. Algunos están involucrados en la regulación de la transcripción, a través de su unión a proteínas específicas, así como en la regulación de microARNs en vías alteradas en cáncer, como la apoptosis, la glucólisis o la transducción de señales intracelulares (39, 40, 53, 54, 42, 44, 45, 4852). Por ejemplo, el lncRNA BARL6, uno de los lncRNA de lncScore, se encuentra sobreexpresado en leucemia linfoblástica B, y su expresión alterada en líneas celulares modelo ha demostrado modular el crecimiento y la supervivencia celular, regulando el transcriptoma controlado por el factor de transcripción SP1 (42).

Aunque algunos de los 37 lncRNAs en la firma de lncScore han sido estudiados en diferentes modelos con más o menos detalle, 31 de ellos siguen sin caracterizar. En el futuro, su estudio ayudará a entender por qué la expresión combinada de los lncRNA de lncScore se puede utilizar como una firma de pronóstico y supervivencia de la leucemia aguda.

Figura: A. M. Mas, M. Huarte, Long Noncoding RNA Signatures as Cancer Biomarkers. J. Clin. Oncol., JCO2300381 (2023)

 

Perspectivas futuras

 

En un futuro próximo, la precisión de este tipo de firmas podría mejorarse mediante RNA-seq en células individuales (scRNA-seq), capaz de tener en cuenta la heterogeneidad celular en términos de expresión de lncRNAs, en poblaciones celulares mixtas que se encuentran en los microambientes tumorales (31). Sin embargo, aún se están desarrollando las metodologías adecuadas para detectar lncRNAs con baja expresión a nivel de célula única (32, 33).

Del mismo modo que los 37 lncRNAs de lncScore, de los 100,000 lncRNA anotados en el genoma humano (55, 56), la mayoría de ellos sigue sin haberse caracterizado. Trabajos extensivos ayudarán a desentrañar sus patrones de expresión en diferentes tipos celulares, en correcto o en mal funcionamiento. No hay duda de que el fruto de estos estudios tiene el potencial de ser explotado en un contexto terapéutico.Principio del formulario

 

Referencias bibliográficas

  1. J. E. Farrar, J. L. Smith, M. Othus, B. J. Huang, Y.-C. Wang, R. Ries, T. Hylkema, E. L. Pogosova-Agadjanyan, S. Challa, A. Leonti, T. I. Shaw, T. J. Triche, A. S. Gamis, R. Aplenc, E. A. Kolb, X. Ma, D. L. Stirewalt, T. A. Alonzo, S. Meshinchi, Long Noncoding RNA Expression Independently Predicts Outcome in Pediatric Acute Myeloid Leukemia. J. Clin. Oncol., JCO2201114 (2023).
  2. A. M. Mas, M. Huarte, Long Noncoding RNA Signatures as Cancer Biomarkers. J. Clin. Oncol., JCO2300381 (2023).
  3. S. Djebali, C. A. Davis, A. Merkel, A. Dobin, T. Lassmann, A. Mortazavi, A. Tanzer, J. Lagarde, W. Lin, F. Schlesinger, C. Xue, G. K. Marinov, J. Khatun, B. A. Williams, C. Zaleski, J. Rozowsky, M. Röder, F. Kokocinski, R. F. Abdelhamid, T. Alioto, I. Antoshechkin, M. T. Baer, N. S. Bar, P. Batut, K. Bell, I. Bell, S. Chakrabortty, X. Chen, J. Chrast, J. Curado, T. Derrien, J. Drenkow, E. Dumais, J. Dumais, R. Duttagupta, E. Falconnet, M. Fastuca, K. Fejes-Toth, P. Ferreira, S. Foissac, M. J. Fullwood, H. Gao, D. Gonzalez, A. Gordon, H. Gunawardena, C. Howald, S. Jha, R. Johnson, P. Kapranov, B. King, C. Kingswood, O. J. Luo, E. Park, K. Persaud, J. B. Preall, P. Ribeca, B. Risk, D. Robyr, M. Sammeth, L. Schaffer, L. H. See, A. Shahab, J. Skancke, A. M. Suzuki, H. Takahashi, H. Tilgner, D. Trout, N. Walters, H. Wang, J. Wrobel, Y. Yu, X. Ruan, Y. Hayashizaki, J. Harrow, M. Gerstein, T. Hubbard, A. Reymond, S. E. Antonarakis, G. Hannon, M. C. Giddings, Y. Ruan, B. Wold, P. Carninci, R. Guig, T. R. Gingeras, Landscape of transcription in human cells. Nat. 2012 4897414. 489, 101–108 (2012).
  4. J. S. Mattick, P. P. Amaral, P. Carninci, S. Carpenter, H. Y. Chang, L.-L. Chen, R. Chen, C. Dean, M. E. Dinger, K. A. Fitzgerald, T. R. Gingeras, M. Guttman, T. Hirose, M. Huarte, R. Johnson, C. Kanduri, P. Kapranov, J. B. Lawrence, J. T. Lee, J. T. Mendell, T. R. Mercer, K. J. Moore, S. Nakagawa, J. L. Rinn, D. L. Spector, I. Ulitsky, Y. Wan, J. E. Wilusz, M. Wu, Long non-coding RNAs: definitions, functions, challenges and recommendations. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 2023. 17, 1–17 (2023).
  5. L. Statello, Gene regulation by long non-coding RNAs and its biological functions. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 22 (2021), doi:10.1038/s41580-020-00315-9.
  6. M. N. Cabili, M. C. Dunagin, P. D. McClanahan, A. Biaesch, O. Padovan-Merhar, A. Regev, J. L. Rinn, A. Raj, Localization and abundance analysis of human lncRNAs at single-cell and single-molecule resolution. Genome Biol. 16, 1–16 (2015).
  7. M. Huarte, The emerging role of lncRNAs in cancer. Nat. Med. 21, 1253–1261 (2015).
  8. O. Marín-Béjar, A. M. Mas, J. González, D. Martinez, A. Athie, X. Morales, M. Galduroz, I. Raimondi, E. Grossi, S. Guo, A. Rouzaut, I. Ulitsky, M. Huarte, The human lncRNA LINC-PINT inhibits tumor cell invasion through a highly conserved sequence element. Genome Biol. 18, 202 (2017).
  9. Y. Sánchez, V. Segura, O. Marín-Béjar, A. Athie, F. P. Marchese, J. González, L. Bujanda, S. Guo, A. Matheu, M. Huarte, Genome-wide analysis of the human p53 transcriptional network unveils a lncRNA tumour suppressor signature. Nat. Commun. 2014 51. 5, 1–13 (2014).
  10. M. Huarte, M. Guttman, D. Feldser, M. Garber, M. J. Koziol, D. Kenzelmann-Broz, A. M. Khalil, O. Zuk, I. Amit, M. Rabani, L. D. Attardi, A. Regev, E. S. Lander, T. Jacks, J. L. Rinn, A large intergenic noncoding RNA induced by p53 mediates global gene repression in the p53 response. Cell. 142, 409–419 (2010).
  11. J. R. Hart, T. C. Roberts, M. S. Weinberg, K. V. Morris, P. K. Vogt, MYC regulates the non-coding transcriptome. Oncotarget. 5, 12543–12554 (2014).
  12. T. Kim, Y. J. Jeon, R. Cui, J. H. Lee, Y. Peng, S. H. Kim, E. Tili, H. Alder, C. M. Croce, Role of MYC-regulated long noncoding RNAs in cell cycle regulation and tumorigenesis. J. Natl. Cancer Inst. 107 (2015), doi:10.1093/JNCI/DJU505.
  13. D. Chakravarty, A. Sboner, S. S. Nair, E. Giannopoulou, R. Li, S. Hennig, J. M. Mosquera, J. Pauwels, K. Park, M. Kossai, T. Y. Macdonald, J. Fontugne, N. Erho, I. A. Vergara, M. Ghadessi, E. Davicioni, R. B. Jenkins, N. Palanisamy, Z. Chen, S. Nakagawa, T. Hirose, N. H. Bander, H. Beltran, A. H. Fox, O. Elemento, M. A. Rubin, The oestrogen receptor alpha-regulated lncRNA NEAT1 is a critical modulator of prostate cancer. Nat. Commun. 2014 51. 5, 1–16 (2014).
  14. E. Leucci, R. Vendramin, M. Spinazzi, P. Laurette, M. Fiers, J. Wouters, E. Radaelli, S. Eyckerman, C. Leonelli, K. Vanderheyden, A. Rogiers, E. Hermans, P. Baatsen, S. Aerts, F. Amant, S. Van Aelst, J. Van Den Oord, B. De Strooper, I. Davidson, D. L. J. Lafontaine, K. Gevaert, J. Vandesompele, P. Mestdagh, J. C. Marine, Melanoma addiction to the long non-coding RNA SAMMSON. Nature. 531, 518–522 (2016).
  15. A. Athie, F. P. Marchese, J. González, T. Lozano, I. Raimondi, P. K. Juvvuna, A. Abad, O. Marin-Bejar, J. Serizay, D. Martínez, D. Ajona, M. J. Pajares, J. Sandoval, L. M. Montuenga, C. Kanduri, J. J. Lasarte, M. Huarte, Analysis of copy number alterations reveals the lncRNA ALAL-1 as a regulator of lung cancer immune evasion. J. Cell Biol. 219 (2020), doi:10.1083/JCB.201908078.
  16. X. Hu, Y. Feng, D. Zhang, S. D. Zhao, Z. Hu, J. Greshock, Y. Zhang, L. Yang, X. Zhong, L. P. Wang, S. Jean, C. Li, Q. Huang, D. Katsaros, K. T. Montone, J. L. Tanyi, Y. Lu, J. Boyd, K. L. Nathanson, H. Li, G. B. Mills, L. Zhang, A functional genomic approach identifies FAL1 as an oncogenic long noncoding RNA that associates with BMI1 and represses p21 expression in cancer. Cancer Cell. 26, 344–357 (2014).
  17. Y. Gao, P. Wang, Y. Wang, X. Ma, H. Zhi, D. Zhou, X. Li, Y. Fang, W. Shen, Y. Xu, S. Shang, L. Wang, L. Wang, S. Ning, X. Li, Lnc2Cancer v2.0: updated database of experimentally supported long non-coding RNAs in human cancers. Nucleic Acids Res. 47, D1028–D1033 (2019).
  18. C. Badowski, B. He, L. X. Garmire, Blood-derived lncRNAs as biomarkers for cancer diagnosis: the Good, the Bad and the Beauty. npj Precis. Oncol. 2022 61. 6, 1–18 (2022).
  19. O. Beylerli, I. Gareev, A. Sufianov, T. Ilyasova, Y. Guang, Long noncoding RNAs as promising biomarkers in cancer: long non-coding RNAs and cancer. Non-coding RNA Res. 7, 66–70 (2022).
  20. D. G. Weber, G. Johnen, S. Casjens, O. Bryk, B. Pesch, K. H. Jöckel, J. Kollmeier, T. Brüning, Evaluation of long noncoding RNA MALAT1 as a candidate blood-based biomarker for the diagnosis of non-small cell lung cancer. BMC Res. Notes. 6, 1–9 (2013).
  21. S. Ren, F. Wang, J. Shen, Y. Sun, Y. Sun, W. Xu, J. Lu, M. Wei, C. Xu, C. Wu, Z. Zhang, X. Gao, Z. Liu, J. Hou, J. Huang, Long non-coding RNA metastasis associated in lung adenocarcinoma transcript 1 derived miniRNA as a novel plasma-based biomarker for diagnosing prostate cancer. Eur. J. Cancer. 49, 2949–2959 (2013).
  22. J. Li, Z. Chen, L. Tian, C. Zhou, M. Y. He, Y. Gao, S. Wang, F. Zhou, S. Shi, X. Feng, N. Sun, Z. Liu, G. Skogerboe, J. Dong, R. Yao, Y. Zhao, J. Sun, B. Zhang, Y. Yu, X. Shi, M. Luo, K. Shao, N. Li, B. Qiu, F. Tan, R. Chen, J. He, LncRNA profile study reveals a three-lncRNA signature associated with the survival of patients with oesophageal squamous cell carcinoma. Gut. 63, 1700–1710 (2014).
  23. J. Meng, P. Li, Q. Zhang, Z. Yang, S. Fu, A four-long non-coding RNA signature in predicting breast cancer survival. J. Exp. Clin. Cancer Res. 33, 1–10 (2014).
  24. H. Chen, J. Xu, J. Hong, R. Tang, X. Zhang, J. Y. Fang, Long noncoding RNA profiles identify five distinct molecular subtypes of colorectal cancer with clinical relevance. Mol. Oncol. 8, 1393–1403 (2014).
  25. R. Garzon, S. Volinia, D. Papaioannou, D. Nicolet, J. Kohlschmidt, P. S. Yan, K. Mrózek, D. Bucci, A. J. Carroll, M. R. Baer, M. Wetzler, T. H. Carter, B. L. Powell, J. E. Kolitz, J. O. Moore, A. K. Eisfeld, J. S. Blachly, W. Blum, M. A. Caligiuri, R. M. Stone, G. Marcucci, C. M. Croce, J. C. Byrd, C. D. Bloomfield, Expression and prognostic impact of lncRNAs in acute myeloid leukemia. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 111, 18679–18684 (2014).
  26. A. S. Mer, J. Lindberg, C. Nilsson, D. Klevebring, M. Wang, H. Grönberg, S. Lehmann, M. Rantalainen, Expression levels of long non-coding RNAs are prognostic for AML outcome. J. Hematol. Oncol. 11, 1–13 (2018).
  27. D. Beck, J. A. I. Thoms, C. Palu, T. Herold, A. Shah, J. Olivier, L. Boelen, Y. Huang, D. Chacon, A. Brown, M. Babic, C. Hahn, M. Perugini, X. Zhou, B. J. Huntly, A. Schwarzer, J. H. Klusmann, W. E. Berdel, B. Wörmann, T. Büchner, W. Hiddemann, S. K. Bohlander, L. B. To, H. S. Scott, I. D. Lewis, R. J. D’Andrea, J. W. H. Wong, J. E. Pimanda, A four-gene LincRNA expression signature predicts risk in multiple cohorts of acute myeloid leukemia patients. Leuk. 2018 322. 32, 263–272 (2017).
  28. C. H. Tsai, C. Y. Yao, F. M. Tien, J. L. Tang, Y. Y. Kuo, Y. C. Chiu, C. C. Lin, M. H. Tseng, Y. L. Peng, M. C. Liu, C. W. Liu, M. Yao, L. I. Lin, W. C. Chou, C. Y. Chen, H. A. Hou, H. F. Tien, Incorporation of long non-coding RNA expression profile in the 2017 ELN risk classification can improve prognostic prediction of acute myeloid leukemia patients. EBioMedicine. 40, 240–250 (2019).
  29. M. Bill, D. Papaioannou, M. Karunasiri, J. Kohlschmidt, F. Pepe, C. J. Walker, A. E. Walker, Z. Brannan, A. Pathmanathan, X. Zhang, K. Mrózek, A. LaRocco, S. Volinia, C. D. Bloomfield, R. Garzon, A. M. Dorrance, Expression and functional relevance of long non-coding RNAs in acute myeloid leukemia stem cells. Leuk. 2019 339. 33, 2169–2182 (2019).
  30. X. Huang, L. Huang, Q. Xie, L. Zhang, S. Huang, M. Hong, J. Li, Z. Huang, H. Zhang, LncRNAs serve as novel biomarkers for diagnosis and prognosis of childhood ALL. Biomark. Res. 9, 1–11 (2021).
  31. A. Haque, J. Engel, S. A. Teichmann, T. Lönnberg, A practical guide to single-cell RNA-sequencing for biomedical research and clinical applications. Genome Med. 9, 1–12 (2017).
  32. X. Zhao, Y. Lan, D. Chen, Exploring long non-coding RNA networks from single cell omics data. Comput. Struct. Biotechnol. J. 20, 4381–4389 (2022).
  33. S. Cagnin, E. Alessio, R. S. Bonadio, G. Sales, Single-Cell RNAseq Analysis of lncRNAs. Methods Mol. Biol. 2348, 71–90 (2021).
  34. J. B. Permuth, D. T. Chen, S. J. Yoder, J. Li, A. T. Smith, J. W. Choi, J. Kim, Y. Balagurunathan, K. Jiang, D. Coppola, B. A. Centeno, J. Klapman, P. Hodul, F. A. Karreth, J. G. Trevino, N. Merchant, A. Magliocco, M. P. Malafa, R. Gillies, Linc-ing Circulating Long Non-coding RNAs to the Diagnosis and Malignant Prediction of Intraductal Papillary Mucinous Neoplasms of the Pancreas. Sci. Reports 2017 71. 7, 1–13 (2017).
  35. R. Narayanan, Phenome-genome association studies of pancreatic cancer: new targets for therapy and diagnosis – PubMed. Cancer Genomics Proteomics. 12(1):919 (2015) (available at https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25560640/).
  36. Q. Wang, J. Zhang, Y. Liu, W. Zhang, J. Zhou, R. Duan, P. Pu, C. Kang, L. Han, A novel cell cycle-associated lncRNA, HOXA11-AS, is transcribed from the 5-prime end of the HOXA transcript and is a biomarker of progression in glioma. Cancer Lett. 373, 251–259 (2016).
  37. J. Chen, Z. Fu, C. Ji, P. Gu, P. Xu, N. Yu, Y. Kan, X. Wu, R. Shen, Y. Shen, Systematic gene microarray analysis of the lncRNA expression profiles in human uterine cervix carcinoma. Biomed. Pharmacother. 72, 83–90 (2015).
  38. J. Liang, J. Lv, Z. Liu, Identification of stage-specific biomarkers in lung adenocarcinoma based on RNA-seq data. Tumour Biol. 36, 6391–6399 (2015).
  39. W. Yu, W. Peng, H. Jiang, H. Sha, J. Li, LncRNA HOXA11-AS promotes proliferation and invasion by targeting miR-124 in human non-small cell lung cancer cells. Tumour Biol. 39, 1–8 (2017).
  40. Y. Cui, L. Yi, J. Z. Zhao, Y. G. Jiang, Long Noncoding RNA HOXA11-AS Functions as miRNA Sponge to Promote the Glioma Tumorigenesis Through Targeting miR-140-5p. https://home.liebertpub.com/dna. 36, 822–828 (2017).
  41. J. C. Su, X. F. Hu, Long non‑coding RNA HOXA11‑AS promotes cell proliferation and metastasis in human breast cancer. Mol. Med. Rep. 16, 4887–4894 (2017).
  42. N. I. Rodríguez-Malavé, T. R. Fernando, P. C. Patel, J. R. Contreras, J. K. Palanichamy, T. M. Tran, J. Anguiano, M. J. Davoren, M. O. Alberti, K. T. Pioli, S. Sandoval, G. M. Crooks, D. S. Rao, BALR-6 regulates cell growth and cell survival in B-lymphoblastic leukemia. Mol. Cancer. 14, 1–15 (2015).
  43. F. Yang, S. Lyu, S. Dong, Y. Liu, X. Zhang, O. Wang, Expression profile analysis of long noncoding RNA in HER-2-enriched subtype breast cancer by next-generation sequencing and bioinformatics. Onco. Targets. Ther. 9, 761–772 (2016).
  44. D. Xu, R. Liu, L. Meng, Y. Zhang, G. Lu, P. Ma, Long non-coding RNA ENST01108 promotes carcinogenesis of glioma by acting as a molecular sponge to modulate miR-489. Biomed. Pharmacother. 100, 20–28 (2018).
  45. Y. Zhang, G. Yang, X. He, S. Chen, F. Zhang, X. Fang, LINC01436, regulating miR-585 and FBXO11, is an oncogenic lncRNA in the progression of gastric cancer. Cell Biol. Int. 44, 882–893 (2020).
  46. W. Gao, J. Y. W. Chan, T. S. Wong, Long Non-Coding RNA Deregulation in Tongue Squamous Cell Carcinoma. Biomed Res. Int. 2014 (2014), doi:10.1155/2014/405860.
  47. J. Bieńkiewicz, H. Romanowicz, B. Szymańska, D. Domańska-Senderowska, M. Wilczyński, A. Stepowicz, A. Malinowski, B. Smolarz, Analysis of lncRNA sequences: FAM3D-AS1, LINC01230, LINC01315 and LINC01468 in endometrial cancer. BMC Cancer. 22, 1–10 (2022).
  48. Y. Ban, P. Tan, J. Cai, J. Li, M. Hu, Y. Zhou, Y. Mei, Y. Tan, X. Li, Z. Zeng, W. Xiong, G. Li, X. Li, M. Yi, B. Xiang, LNCAROD is stabilized by m6A methylation and promotes cancer progression via forming a ternary complex with HSPA1A and YBX1 in head and neck squamous cell carcinoma. Mol. Oncol. 14, 1282–1296 (2020).
  49. G. Jia, Y. Wang, C. Lin, S. Lai, H. Dai, Z. Wang, L. Dai, H. Su, Y. Song, N. Zhang, Y. Feng, B. Tang, LNCAROD enhances hepatocellular carcinoma malignancy by activating glycolysis through induction of pyruvate kinase isoform PKM2. J. Exp. Clin. Cancer Res. 40, 1–18 (2021).
  50. D. Chen, Q. Sun, L. Zhang, X. Zhou, X. Cheng, D. Zhou, F. Ye, J. Lin, W. Wang, D. Chen, Q. Sun, L. Zhang, X. Zhou, X. Cheng, D. Zhou, F. Ye, J. Lin, W. Wang, The lncRNA HOXA11-AS functions as a competing endogenous RNA to regulate PADI2 expression by sponging miR-125a-5p in liver metastasis of colorectal cancer. Oncotarget. 8, 70642–70652 (2017).
  51. E. Ntini, A. Louloupi, J. Liz, J. M. Muino, A. Marsico, U. A. V. Ørom, Long ncRNA A-ROD activates its target gene DKK1 at its release from chromatin. Nat. Commun. 2018 91. 9, 1–16 (2018).
  52. C. Xu, T. He, Z. Li, H. Liu, B. Ding, Regulation of HOXA11-AS/miR-214-3p/EZH2 axis on the growth, migration and invasion of glioma cells. Biomed. Pharmacother. 95, 1504–1513 (2017).
  53. P. J. Uren, E. Bahrami-Samani, P. R. de Araujo, C. Vogel, M. Qiao, S. C. Burns, A. D. Smith, L. O. F. Penalva, High-throughput analyses of hnRNP H1 dissects its multi-functional aspect. RNA Biol. 13, 400–411 (2016).
  54. Y. Xu, M. Dong, J. Wang, W. Zhao, M. Jiao, LINC01436 Inhibited miR-585-3p Expression and Upregulated MAPK1 Expression to Promote Gastric Cancer Progression. Dig. Dis. Sci. 66, 1885–1894 (2021).
  55. B. Uszczynska-Ratajczak, J. Lagarde, A. Frankish, R. Guigó, R. Johnson, Towards a complete map of the human long non-coding RNA transcriptome. Nat. Rev. Genet. 19, 535–548 (2018).
  56. S. Fang, L. Zhang, J. Guo, Y. Niu, Y. Wu, H. Li, L. Zhao, X. Li, X. Teng, X. Sun, L. Sun, M. Q. Zhang, R. Chen, Y. Zhao, NONCODEV5: a comprehensive annotation database for long non-coding RNAs. Nucleic Acids Res. 46, D308–D314 (2018).

 

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About the Author: Aina M. Mas

Sobre el autor: Aina M. Mas Obtuvo el grado de Biología en la Universitat de Barcelona y el máster de Genética Avanzada en la Universitat Autònoma de Barcelona. Realizó el trabajo de final de máster en el Instituto de Investigación Biomédica de Barcelona (IRB), en el laboratorio del Dr. Ferran Azorín, enfocado en el estudio de la regulación de la cromatina. Posteriormente realizó el doctorado con una ayuda FPI, en el grupo de la Dra. Maite Huarte en el Centro de Investigación Médica Aplicada (CIMA), Universidad de Navarra, que se centra en el estudio de ARN no codificantes. Complementó sus estudios de doctorado con una estancia en el Centro de Biología Molecular Severo Ochoa (CBMSO), con la Dra. María Gómez, y una estancia en New York University (NYU), en el laboratorio del Dr. Eli Rothenberg. Actualmente trabaja de investigadora post-doctoral en el grupo de la Dra. Maite Huarte, para continuar estudiando la función del ARN nuclear sobre la regulación de la replicación del ADN, utilizando como modelo células de cáncer de colon.

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2 Comments

  1. Isabel 2023/11/05 at 5:35 pm - Reply

    muy buena informacion

  2. Isabel 2023/11/05 at 5:38 pm - Reply

    Muy buen tema e informacion

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