16+
DOI: 10.18413/2658-6533-2025-11-4-0-2

Частота, спектр и функциональное значение мутаций в гене MIR-142 при диффузной В-клеточной крупноклеточной лимфоме

Aннотация

Актуальность:MIR-142 является единственным геном микроРНК человека, в котором при диффузной В-клеточной крупноклеточной лимфоме (ДВККЛ) с высокой частотой выявляются мутации. Ранние исследования нарушений в данном гене были основаны на анализе нескольких десятков биообразцов лимфомы и не уделяли внимания оценке функционального эффекта выявленных изменений. Цель исследования:Описать частоту и спектр мутаций в гене MIR-142 на крупной выборке образцов опухолевой ткани пациентов с ДВККЛ, а также провести анализ in silico их функционального значения. Материалы и методы:Проведено прямое секвенирование по Сенгеру гена MIR-142 в 123 образцах ДНК, выделенной из срезов FFPE-блоков биоптатов опухолевых лимфоузлов пациентов с ДВККЛ. Предсказание in silico генов-мишеней для каждой из «ключевых» последовательностей микроРНК выполнено с помощью онлайн-инструмента miRDB. Для определения функции генов-мишеней микроРНК проведен анализ обогащения терминов генных онтологий молекулярных функций и биологических процессов с помощью PANTHER на базе биоинформационного ресурса Gene Ontology. Для предсказания вторичной структуры «шпильки» микроРНК и расчета ее минимальной свободной энергии (dG) использовался UNAfold web server. Результаты:Частота мутаций в группе исследования составила 16,7%, в трех случаях имели место множественные однонуклеотидные замены в последовательности MIR-142. Всего выявлено 24 типа однонуклеотидных замен, транзиции преобладали над трансверсиями. Анализ распределения мутаций по последовательности гена MIR-142 показал, что лишь 15% было локализовано в «ключевых» областях, большая же часть – за ее пределами: в последовательности зрелых цепей (30%), предшественника (40%) или первичного транскрипта (10%) микроРНК. Анализ in silico влияния замен, расположенных в «ключевой» последовательности, на взаимодействия микроРНК-мРНК показал, что все три выявленные в группе исследования мутации приводят к существенному изменению набора регулируемых генов. Наиболее выраженные изменения спектра регулируемых генов установлены для n.68G/A. Практически все описанные нами мутации в той или иной степени влияли на структуру и термостабильность микроРНК «шпильки». Заключение:Полученные данные свидетельствуют о существенном влияние мутаций в «ключевой» последовательности на переключение генов-мишеней зрелых цепей изучаемой микроРНК. Необходимы дальнейшие функциональные исследования для подтверждения влияния предсказанных изменений термодинамической стабильности и вторичной структуры на биогенез зрелых цепей микроРНК


Введение. Диффузная крупноклеточная В-клеточная лимфома (ДВККЛ) относится к группе орфанных лимфопролиферативных новообразования и представляет собой агрессивную опухоль. На ее долю приходится до 60% В-клеточных и 40% всех случаев неходжкинских злокачественных лимфом. Последние десятилетия в Российской Федерации и в мире в целом наблюдается неуклонный рост заболеваемости ДВККЛ. Несмотря на внедрение в протоколы ведения пациентов с данным вариантом опухоли инновационных таргетных терапевтических опций, первичная резистентность к лечению или рецидивы заболевания констатируются у 30-40% пациентов, что связано с крайне неблагоприятным прогнозом для жизни. Все это обусловливает необходимость исследований, направленных на более глубокое понимание механизмов лимфомагенеза и молекулярной гетерогенности ДВККЛ [1].

Анализ данных полученных в рамках крупных проектов по изучению опухолевых геномов, позволил идентифицировать тысячи мутаций в генах, кодирующих белки и ассоциированных со злокачественной трансформацией [2]. В том числе, в последние годы исследователями приложены большие усилия по характеристике генома и транскриптома ДВККЛ, включая анализ на уровне отдельных клеток [3]. Полученные данные позволили описать молекулярно-генетически различные подтипы заболевания и разработать новые прогностические модели, основанные на мутационном ландшафте [4-10], картине экспрессии генов в опухоли [11, 12, 13] или характеристике ее микроокружения [14, 15].

Вместе с тем современные знания об изменениях в нуклеотидной последовательности генома вне локусов расположения белок-кодирующих генов, составляющих около 2% от всего генома человека, в частности, в областях, которые несут информацию о некодирующих РНК, все еще ограничены. При этом некодирующие РНК, в частности, микроРНК регулируют экспрессию белок-кодирующих генов на посттранскрипционном уровне, выступают в качестве онкомиров или онкосупрессоров и считаются важными участниками онкогенеза при ДВККЛ [16, 17].

Анализ Urbanek-Trzeciak M.O. et al. (2020) крупных наборов данных секвенирования, полученных в рамках проекта The Cancer Genome Atlas (TCGA), позволил выявить и охарактеризовали более 10 000 мутаций в генах микроРНК при 33 типах новообразований [18], каждая из которых потенциально может влиять на процессинг или функционирование кодируемых ими молекул [19].

Биогенез микроРНК является сложным процессом и включает в себя два основных этапа. На первом из них длинный первичный транскрипт микроРНК (pri-miRNA), транскрибируемый из гена микроРНК, расщепляется ферментным комплексом Drosha/DGCR8 с образованием молекулы-предшественницы – пре-микроРНК (pre-miRNA). Далее пре-микроРНК подвергается вторичному расщеплению ферментом Dicer, что приводит к высвобождению дуплекса микроРНК. В последующем одна зрелая нить этого дуплекса, называемая направляющей, включается в эффекторный РНК-индуцированный сайленсинг-комплекс (RISC) вместе с белком Argonaute. RISC оказывает свое влияние на мРНК генов посредством комплементарного связывания последовательностей микроРНК и мРНК, что приводит к подавлению трансляции или деградации мРНК, и, следовательно, нарушению синтеза белка [17, 20].

Одним из важных результатов работы с данными проекта TCGA стал тот факт, что MIR-142, кодирующий зрелые функционально активные цепи miR-142-3р и miR-142-5р, является единственным геном микроРНК человека, который рекуррентно мутирует при гемобластозах: остром миелоидном лейкозе, хроническом лимфолейкозе и различных типах В-клеточных лимфом [18]. Вместе с тем, все проведенные в настоящее время исследования мутаций в данном гене основаны на анализе нескольких десятков биообразцов опухолей. При этом в работах практически не уделено внимания оценке функционального эффекта выявленных изменений.

Цель исследования. Цель настоящего исследования заключалась в описании частоты и спектра мутаций в гене MIR-142 на крупной выборке образцов опухолевой ткани пациентов с ДВККЛ, а также анализе in silico их функционального значения.

Материал и методы исследования. Были проанализированы 125 образцов ДНК, выделенной из срезов FFPE-блоков (фиксированных формалином, залитых парафином) биоптатов опухолевых лимфоузлов пациентов с ДВККЛ, диагностированных в Городском гематологическом центре г. Новосибирска в период с 2007 по 2022 гг. Исследование было одобрено Комитетом по биоэтике Новосибирского государственного медицинского университета и проводилось в соответствии с Хельсинкской декларацией. От всех пациентов, включенных в это исследование, было получено добровольное информированное согласие.

Ген MIR-142 амплифицировали описанным ранее методом [21] с использованием следующих праймеров: 5'-CTCACCTGTCACACGAGGTC-3’ и 5'-CTCTTGAGCAGGAGGTCAGG-3’. Получали продукт длиной 231 п.н., включающий всю последовательность первичного транскрипта miR-142 вместе с фланкирующими областями длиной около 25 н.п. Продукты ПЦР очищали с использованием микроколонок с SephadexТМ G-50 medium и секвенировали по Сэнгеру с использованием BigDye Terminator v3.1 Cycle Sequencing Kit и полимера POP-7 (Applied Biosystems, США) на генетическом анализаторе ABI 3500 (Applied Biosystems, США). Полученные хроматограммы были проанализированы с применением программного обеспечения Chromas. Все мутации были обозначены в соответствии с нумерацией нуклеотидов в первичном транскрипте микроРНК.

Предсказание insilico генов-мишеней для каждой из «ключевых» последовательностей микроРНК было выполнено с помощью специального онлайн-инструмента miRDB [22]. Для построения диаграмм Венна был использован электронный ресурс https://www.semestr.online/graph/venn.php#vennhand [23]. Для определения функции генов-мишеней микроРНК был проведен анализ обогащения терминов генных онтологий (GOenrichmentAnalysis) молекулярных функций и биологических процессов с помощью PANTHER [24] на базе биоинформационного ресурса Gene Ontology (GO; http://www.geneontology.org) [25]. Результаты со значением p<0,05 после поправки на множественную проверку гипотез (FDR – False Discovery Rate) считались статистически значимыми. Для предсказания вторичной структуры «шпильки» микроРНК и расчета ее минимальной свободной энергии (dG) использовался UNAfold web server [26].

Результаты исследования. В исследованной группе образцов опухолевой ткани пациентов с ДВККЛ в 21/125 (16,8%) случаев были выявлены однонуклеотидные замены в MIR-142 в гетерозиготном состоянии. Всего 26 вариантов нуклеотидной последовательности (ВНП) (Табл. 1). Отметим, что в 3-х случаях имели место одновременно две находки (n.13C/T в сочетании с n.68G/A, а также n.23A/T в сочетании с n.25C/T и n.8А/С в сочетании с n.1-18C/T, в 1-м случае – три мутации в MIR-142 (n.35G/A, n.39G/A и n.52C/T) в образце (Рис. 1).

Анализ типов замен показал, что наиболее распространенными были транзиции между C и T (42,3%), а также G и A (23,0%). Среди трансверсий замены между C и G, а также Т и А составили по 11,5%, еще 7,8% составили замены между А и С и 3,9% - между G и Т.

Анализ распределения ВНП по последовательности гена показал, что только 3-и из них (11,5%) были локализованы в «ключевых» последовательностях miR-142-5p и miR-142-3p (1 и 2 случая, соответственно), тогда как 7 (26,9%) – в других участках последовательности зрелых микроРНК вне сайтов связывания с мРНК-мишенями (4 и 2 случая, соответственно). Одиннадцать (42,3%) ВНП были локализованы в последовательности pre-miR-142 вне участков, кодирующих зрелые цепи, в том числе 3-и – в сайте распознавания DROSHA. Еще три (11,5%) ВНП – в последовательности pri-miR-142 за пределами участков, кодирующих микроРНК-предшественника. В двух случаях (7,8%), выявлены однонуклеотидные замены в непосредственной близости к 5/- и 3/-концам pri-miR-142 (Рис. 3).

Учитывая, что три из выявленных ВНП затрагивали «ключевые» последовательности зрелых цепей микроРНК, была проведена идентификация наборов генов-мишеней с помощью сервиса miRDB [22]. Прогнозирование проводилось для «ключевых» последовательностей miR-142-5р и miR-142-3р в норме и для каждого из мутантных вариантов.

Анализ выявил значительное изменение профиля предсказанных взаимодействий микроРНК-мишень (Рис. 4). В случае n.33U/A ключевой последовательности miR-142-5p имело место увеличение (с 1133 до 1328), тогда как в случае n.68G/A и n.69U/C ключевой последовательности miR-142-3p – уменьшение (с 418 до 312 и с 418 до 406, соответственно) числа потенциальных мишеней. При этом наблюдалось значительное изменение спектра взаимодействия, особенно выраженное для n.68G/A miR-142-3p. Согласно биоинформатическому предсказанию, при данной мутации сохраняется контроль лишь над 18/418 (4,3%) канонических мРНК мишеней, что значительно меньше, чем при n.69U/C miR-142-3p (145/418, 34,7%) и n.33U/A miR-142-5p (456/1133, 40,2%).

каждого набора генов-мишеней (референсного и измененного в результате каждой из мутаций). Анализ выявил статистически значимое (p<0,05) обогащение различных наборов терминов генных онтологий для miR-142-3p в норме и при n.68G/A или n.69U/C, а также для miR-142-5p в норме и при n.33U/A (Рис. 5).

Чтобы оценить влияние выявленных замен на вторичную структуру «шпильки» и ее термодинамическую стабильность, использовался UNAfold web server [26]. Сначала была проанализирована вторичная структура pri-miR-142 в норме, далее каждого из 19 мутантных вариантов ее последовательности. Показано, что в 17/19 (89,5%) случаев ВНП приводили к ненулевому изменению минимальной свободной энергии (|ΔdG|) в диапазоне от 1,1 до 9,3 ккал/моль (Рис. 6). Только три из них приводили к приросту минимальной свободной энергии, а, следовательно, повышению термодинамической стабильности «шпильки», тогда как остальные – к их снижению. Более того, практически все ВНП влияли на структуру «шпильки». Примеры представлены на рисунке 7.

Обсуждение. Мутации в гене MIR-142 описаны в единичных случаях фолликулярной лимфомы [27, 28, 29], хронического лимфоидного лейкоза [30], а также острого миелоидного лейкоза и миелодиспластического синдрома [31, 32], но наиболее часто выявляются при ДВККЛ [33]. В данном исследовании подробно охарактеризована частота и спектр ВНП в гене MIR-142 в опухолевой лимфоидной ткани крупной выборки пациентов с ДВККЛ (123 человека) и провели анализ in silico их функционального эффекта.

Частота мутаций в группе исследования составила 16,8%, что укладывается в описанный в литературе диапазон – от 12 до 20% [27, 34, 35, 36], при этом в четырех случаях имели место множественные однонуклеотидные замены в последовательности MIR-142, что косвенно свидетельствует о возможности феномена катаэгиса при ДВККЛ в области расположения данного гена [37]. Под катаэгисом понимают явление гипермутаций, наблюдающееся при ряде злокачественных новообразований и характеризующееся локализованными кластерами однонуклеотидных замен – шесть или более в пределах тысячи п.н. [38].

Всего было выявлено 26 типов однонуклеотидных замен, широко разбросанных по последовательности гена, что отличает ДВККЛ от других типов гемобластозов. Так, согласно данным литературы, все известные в настоящее время ВНП в данном гене при остром миелоидном лейкозе и миелодиспластическом синдроме описаны только в «ключевой» области зрелой цепи miR-142-3p, ответственной за связывание генов-мишеней [31, 32, 39-41], как и единственная описанная в настоящее время мутация в MIR-142 при лимфоме Беркитта [18]. При фолликулярной лимфоме верифицированные ВНП затрагивают последовательность miR-142-3p [27, 28], а при хроническом лимфолейкозе – в большинстве случаев локализованы в miR-142-5p [21, 29, 30, 39].

Полученные данные позволяют утверждать, что в опухолевой ткани пациентов с ДВККЛ в гене MIR-142 транзиции преобладают над трансверсиями. Среди ВНП транзиции пиримидиновых оснований С-Т составили 42,3%, далее по частоте следовали транзиции пуриновых оснований А-G (23,0%). Трансверсии (замена пиримидинового основания на пуриновое, либо наоборот) суммарно составили лишь треть (34,7%) находок, что согласуется с данными по спектру однонуклеотидных замен в других генах при новообразованиях человека [42, 43]. Причинами данного явления считают, как более частое возникновение транзиций при работе ДНК-полимераз в клетках, так и их селекцию в ходе опухолевой прогрессии [44].

Анализ распределения ВНП в гене MIR-142 показал, что лишь небольшое их количество (11,5%) было локализовано в «ключевых» областях, большая же часть – за ее пределами: в последовательности зрелых цепей (26,9%), предшественника (42,3%) или первичного транскрипта (11,5%) микроРНК, что аналогично данным исследований других генов микроРНК. В двух случаях (7,8%), выявлены однонуклеотидные замены в непосредственной близости к 5/- и 3/-концам pri-miR-142. Наблюдающееся увеличение частоты ВНП в генах, кодирующих микроРНК, в направлении от «ключевой» области и зрелых последовательностей к последовательности микроРНК-предшественника, как полагают, связано с явлениями отбора в опухоли функционально-значимых замен [20]. Полученные данные могут свидетельствовать о том, что предшественник микроРНК-шпильки имеет довольно «хрупкую» структуру, и самые различные ВНП способны нарушать реализацию функции кодируемой микроРНК за счет изменения трехмерной организации предшественника.

В этой связи нами выполнялся биоинфортический анализ эффекта идентифицированных однонуклеотидных замен на переключение генов-мишеней, а также стабильность и вторичную структуру «шпильки» микроРНК. По данным базы miRDB канонический вариант miR-142-3р потенциально нацелен на 418, тогда как miR-142-5р – на 1133 мРНК-мишеней [22]. Анализ in silico влияния ВНП, расположенных в «ключевой» последовательности, на взаимодействия микроРНК-мРНК показал, что все три выявленные в группе исследования замены приводят к существенному изменению набора регулируемых генов. В случае n.33U/A 456 (40,2%) генов-мишеней оставались общими с канонической зрелой miR-142-5p, в то время как 677 (59,8%) были утрачены, а еще 872 приобретены. Аналогичная тенденции наблюдалась для n.69U/C: 145 (34,7%) общих с miR-142-3p в норме, утрата 273 (65,3%) и приобретение 161 новых генов-мишеней. Наиболее же выраженные изменения спектра регулируемых генов установлены для n.68G/A, при которой, согласно предсказанию сервиса miRDB, сохраняется контроль лишь над 18 (4,3%) каноническими мРНК мишенями miR-142-3p, тогда как 273 (65,7%) и 161 мишень утрачиваются и приобретаются, соответственно.

Чтобы выяснить, могут ли такие изменения в спектре генов-мишеней иметь дальнейшие последствия, влиять на биологические пути и, как следствие, на функционирование клеток, был проведен анализ обогащения терминов генных онтологий для полученных списков генов. Показано, что изменения в наборах генов-мишеней микроРНК в результате выявленных в группе исследования однонуклеотидных замен в областях «ключевых» последовательностей зрелых цепей miR-142 нашли свое отражение в генных онтологиях биологических процессов. Для всех трех мутаций идентифицированы отличные число и наборы терминов генных онтологий по сравнению с рефференсными микроРНК. Общая тенденция заключается в следующем. Несмотря на то, что для ВНП «ключевой» области miR-142-3p многие термины генных онтологий были общими с референсной последовательностью, в случае мутации количество задействованных генов-мишеней в одном и том же процессе для n.68G/A было несколько ниже, а для n.69U/C существенно ниже по сравнению с соответствующей нормальной зрелой цепью микроРНК. Важно отметить, что недавнее функциональное исследование n.69U/C и n.68G/A показало, что, несмотря на локализацию в miR-142-3p,обе они приводят к снижению уровня как miR-142-3p, так и miR-142-5p [18].

Среди факторов, на которые влияла n.68G/A, были жизненно важные клеточные процессы, связанные с клеточным ответом на стимул трансформирующего фактора роста β, организацией хроматина, регуляцией транскрипции РНК-полимеразой II, активности протеинкиназ, дифференцировки клеток, клеточного цикла, контрольной точки повреждения ДНК, а также развитие сосудистой сети.

В случае n.69U/C наиболее значимыми были генные онтологии, связанные с дифференцировкой клеток, клеточным ответом на стимул трансформирующего фактора роста-бета, организацией хроматина, внутриклеточной сигнальной трансдукцией, регуляцией метаболизма, клеточного цикла, транскрипции, процесса биосинтеза ДНК, макромолекул и соединений, аутофагии, трансмембранной передачи сигнала, убиквитин-зависимого катаболизма белков, системным развитием сосудистой сети, распространением клеток, зависящим от адгезии.

Тогда как для n.33U/A «ключевой» области miR-142-5p в сравнении с референсной последовательностью наблюдалось кардинальное изменение картины обогащения терминов генных онтологий биологических процессов регуляции дифференцировки клеток, клеточного ответа на эндогенный стимул, внутриклеточной передачи сигналов, транскрипции, стабильности мРНК, биосинтеза и метаболизма макромолекул и клеточного роста.

Вместе с тем конкретный перечень генов, регулируемых каждым из мутантных вариантов, являются предсказанными и, безусловно, нуждаются в дальнейшей экспериментальной проверке. Так, например, описаны случаи, когда изменения в «ключевой» последовательности микроРНК не приводили к полной утрате контроля над мишенью: даже в случае неточных взаимодействий сохранялась та или иная степень репрессивной активности [45]. С другой стороны, установлена возможность связывания микроРНК с 5/-НТП мРНК или взаимодействия между 3/-НТП мРНК и микроРНК вне «ключевой» последовательности, что не учитывается в ходе анализа insilico [46].

Следует отметить также, что мутации во всех трех положениях гена MIR-142 были описаны ранее при гемобластозах [39]. ВНП в положении n.69 по данным работ других авторов являются наиболее частыми, в основном представлены заменой U/C и зарегистрированы при ДВККЛ, фолликулярной лимфоме и хроническом лимфоидном лейкозе. Замена n.68G/A также уже регистрировалась при ДВККЛ, тогда как при ОМЛ ВНП в данном положении были представлены другой заменой – G/С. В позиции n.33 ранее при фолликулярной лимфоме была описана отличная от выявленной нами замены U/A замена U/С.

Большинство ВНП, идентифицированных в данном исследовании, расположены за пределами «ключевой» области, следовательно, они не оказывают прямого влияния на выбор гена-мишени микроРНК. В литературе имеются данные о том, что ВНП, расположенные в последовательности предшественника микроРНК, оказывают существенное влияние функционирование микроРНК, начиная с ядерного и цитоплазматического этапов созревания и заканчивая термодинамической стабильностью, формированием вторичной структуры, отбором цепей, включаемых в RISC, что в конечном итоге отражается на уровне их экспрессии [47].

Три из ВНП, выявленных нами, затрагивали сайт распознавания DROSHA. Их прямым функциональным эффектом может быть нарушение созревания pri-miR-142 до pre-miR-142. Однако, все без исключения выявленные замены потенциально могут влиять на вторичную структуру предшественников микроРНК и оказывать существенное влияние на биогенез зрелых цепей [45].

С применением UNAfold web server нами были определены наиболее стабильная (в термодинамическом равновесии) вторичная конформация «шпильки» микроРНК и ее минимальная свободная энергия (dG), которые зависят от таких факторов как длина молекулы, состав нуклеотидов, а также последовательность их расположения в цепочке. Минимальная свободная энергия может быть рассчитана путем сложения свободных энергий компонентов: взаимодействующих комплементарно пар оснований, выпуклостей и петель. При этом в ряду микроРНК одинакового размера наиболее структурированной и стабильной считается та, которая имеет наибольшее отрицательное значение минимальной свободной энергии [48].

Анализ показал, что в 89,5% случаев, выявленные в группе исследования ВНП приводили к изменению минимальной свободной энергии в диапазоне от 1,1 до 9,3 ккал/моль. Практически все они приводили к снижению минимальной свободной энергии, а, следовательно, уменьшению стабильности «шпильки». Еще три не сопровождались какими-либо сдвигами и, возможно, не влияют на стабильность микроРНК. Тогда как еще три замены (упомянутая ранее n.69T/C, а также n.8A/C и n.100C/T), согласно предсказанию UNAfold web server, могут стабилизировать вторичную структуру молекулы. Стоит отметить, что Gong J. et al. обобщили имеющиеся исследования в этой области и установили, что изменения минимальной свободной энергии более, чем на 2,0 ккал/моль существенно влияют на выработку зрелой микроРНК [49], но даже изменения ниже этого порога могут изменять их биогенез [50]. Также практически все описанные нами ВНП, за исключением трех, в той или иной степени, иногда существенно влияли на структуру микроРНК «шпильки».

Заключение. Частота мутаций в гене MIR-142 в группе исследования составила 16,8%. При этом в каждом пятом случае имели место множественные однонуклеотидные замены, что косвенно свидетельствует о возможности феномена катаэгиса при ДВККЛ в области расположения данного гена. В целом полученные результаты свидетельствуют о существенном влияние ВПН в «ключевых» последовательностях на переключение генов-мишеней зрелых цепей изучаемой микроРНК, тогда как самые различные ВНП способны нарушать трехмерную организацию «шпильки» микроРНК предшественника. Необходимы дальнейшие функциональные исследования для подтверждения влияния предсказанных изменений термодинамической стабильности и вторичной структуры на биогенез зрелых цепей микроРНК.

Информация о финансировании

Работа выполнена за счет средств гранта Российского Научного Фонда № 25-25-00068.

Список литературы

  1. Поддубная ИВ, Бабичева ЛГ, Барях ЕА. Диффузная В-клеточная крупноклеточная лимфома: штрихи к эпидемиологическому портрету. Современная Онкология. 2023;25(3):342-345. DOI: https://doi.org/10.26442/18151434.2024.2.202798
  2. Heath AP, Ferretti V, Agrawal S, et al. The NCI Genomic Data Commons. Nature Genetics. 2021;53(3):257-262. DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-021-00791-5
  3. Ye X, Wang L, Nie M, et al. A single-cell atlas of diffuse large B cell lymphoma. Cell Reports. 2022;39(3):110713. DOI: https://doi.org/10.1016/j.celrep.2022.110713
  4. Lacy SE, Barrans SL, Beer PA, et al. Targeted sequencing in DLBCL, molecular subtypes, and outcomes: a Haematological Malignancy Research Network report. Blood. 2020;135(20):1759-1771. DOI: https://doi.org/10.1182/blood.2019003535
  5. Chapuy B, Stewart C, Dunford AJ, et al. Molecular subtypes of diffuse large B cell lymphoma are associated with distinct pathogenic mechanisms and outcomes. Nature Medicine. 2018;24(5):679-690. DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-018-0016-8
  6. Wright GW, Huang DW, Phelan JD, et al. A Probabilistic Classification Tool for Genetic Subtypes of Diffuse Large B Cell Lymphoma with Therapeutic Implications. Cancer Cell. 2020;37(4):551-568.e14. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ccell.2020.03.015
  7. Schmitz R, Wright GW, Huang DW, et al. Genetics and Pathogenesis of Diffuse Large B-Cell Lymphoma. New England journal of medicine. 2018;378(15):1396-1407. DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMoa1801445
  8. Воропаева ЕН, Поспелова ТИ, Воевода МИ. Ассоциация полиморфизма Arg399Gln гена репарации ДНК xrcc1 с риском развития неходжкинских лимфом высокой степени злокачественности. Гематология и трансфузиология. 2013;58(1):10-14.
  9. Воропаева ЕН, Поспелова ТИ, Воевода МИ. Ген ТР53 при Диффузной В-крупноклеточной лимфоме. Новосибирск: Наука; 2018.
  10. Березина ОВ, Вайнер АС, Воропаева ЕН, и др. Влияние однонуклеотидных замен в генах фолатного цикла на риск развития агрессивных неходжкинских лимфом. Сибирское медицинское обозрение. 2011;69(3):22-26.
  11. Yan J, Yuan W, Zhang J, et al. Identification and Validation of a Prognostic Prediction Model in Diffuse Large B-Cell Lymphoma. Frontiers in Endocrinology. 2022;13:846357. DOI: https://doi.org/10.3389/fendo.2022.846357
  12. Pan M, Yang P, Wang F, et al. Transcriptome Data Analysis Reveals Prognostic Signature Genes for Overall Survival Prediction in Diffuse Large B Cell Lymphoma. Frontiers in Genetics. 2021;12:648800. DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2021.648800
  13. Orgueira AM, Arías JÁD, López MC, et al. Prognostic Stratification of Diffuse Large B-cell Lymphoma Using Clinico-genomic Models: Validation and Improvement of the LymForest-25 Model. HemaSphere. 2022;6(4):e706. DOI: https://doi.org/10.1097/HS9.0000000000000706
  14. Merdan S, Subramanian K, Ayer T, et al. Gene expression profiling-based risk prediction and profiles of immune infiltration in diffuse large B-cell lymphoma. Blood Cancer Journal. 2021;11(1):2. DOI: https://doi.org/10.1038/s41408-020-00404-0
  15. Steen CB, Luca BA, Esfahani MS, et al. The landscape of tumor cell states and ecosystems in diffuse large B cell lymphoma. Cancer Cell. 2021;39(10):1422-1437.e10. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ccell.2021.08.011
  16. Machowska M, Galka-Marciniak P, Kozlowski P. Consequences of genetic variants in miRNA genes. Computational and Structural Biotechnology Journal. 2022;20:6443-6457. DOI: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2022.11.036
  17. Voropaeva EN, Pospelova TI, Orlov YL, et al. The Methylation of the p53 Targets the Genes MIR-203, MIR-129-2, MIR-34A and MIR-34B/C in the Tumor Tissue of Diffuse Large B-Cell Lymphoma. Genes. 2022;13(8):1401. DOI: https://doi.org/10.3390/genes13081401
  18. Urbanek-Trzeciak MO, Galka-Marciniak P, Nawrocka PM, et al. Pan-cancer analysis of somatic mutations in miRNA genes. EBioMedicine. 2020;61:103051. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2020.103051
  19. Voropaeva EN, Orlov YL, Loginova AB, et al. Deregulation mechanisms and therapeutic opportunities of p53-responsive microRNAs in diffuse large B-cell lymphoma. PeerJ. 2025;13:e18661. DOI: https://doi.org/10.7717/peerj.18661
  20. Pawlina-Tyszko K, Semik-Gurgul E, Gurgul A, et al. Application of the targeted sequencing approach reveals the single nucleotide polymorphism (SNP) repertoire in microRNA genes in the pig genome. Scientific Reports. 2021;11(1):9848. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-89363-5
  21. Galka-Marciniak P, Kanduła Z, Tire A, et al. Mutations in the miR-142 Gene Are Not Common in Myeloproliferative Neoplasms. Scientific Reports. 2022;12:10924. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-15162-1
  22. Chen Y, Wang X. miRDB: an online database for prediction of functional microRNA targets. Nucleic Acids Research. 2020;48(D1):D127-D131. DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkz757
  23. Диаграммы Эйлера-Венна [Электронный ресурс] [дата обращения: 20.03.2025]. URL: https://www.semestr.online/graph/venn.php#vennhand
  24. Thomas PD, Ebert D, Muruganujan A, et al. PANTHER: Making genome-scale phylogenetics accessible to all. Protein Science. 2022;31(1):8-22. DOI: https://doi.org/10.1002/pro.4218
  25. Aleksander SA, Balhoff J, Carbon S, et al. The Gene Ontology knowledgebase in 2023. Genetics. 2023;224(1):iyad031. DOI: https://doi.org/10.1093/genetics/iyad031
  26. The UNAFold Web Server [Internet] [cited 2025 March 20]. Available from: https://www.unafold.org/
  27. Hezaveh K, Kloetgen A, Bernhart SH, et al. Alterations of microRNA and microRNA-regulated messenger RNA expression in germinal center B-cell lymphomas determined by integrative sequencing analysis. Haematologica. 2016;101(11):1380-1389. DOI: https://doi.org/10.3324/haematol.2016.143891
  28. Bouska A, Zhang W, Gong Q, et al. Combined copy number and mutation analysis identifies oncogenic pathways associated with transformation of follicular lymphoma. Leukemia. 2017;31(1):83-91. DOI: https://doi.org/10.1038/leu.2016.175
  29. Rheinbay E, Nielsen MM, Abascal F, et al. Analyses of non-coding somatic drivers in 2,658 cancer whole genomes. Nature. 2020;578(7793):102-111. DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-020-1965-x
  30. Puente XS, Beà S, Valdés-Mas R, et al. Non-coding recurrent mutations in chronic lymphocytic leukaemia. Nature. 2015;526(7574):519-24. DOI: https://doi.org/10.1038/nature14666
  31. Ley TJ, Miller C, Ding L, et al. Genomic and epigenomic landscapes of adult de novo acute myeloid leukemia. New England Journal of Medicine. 2013;368(22):2059-2074. DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMoa1301689
  32. Thol F, Scherr M, Kirchner A, et al. Clinical and functional implications of microRNA mutations in a cohort of 935 patients with myelodysplastic syndromes and acute myeloid leukemia. Haematologica. 2015;100(4):e122-e124. DOI: https://doi.org/10.3324/haematol.2014.120345
  33. Menegatti J, Nakel J, Stepanov YK, et al. Changes of Protein Expression after CRISPR/Cas9 Knockout of miRNA-142 in Cell Lines Derived from Diffuse Large B-Cell Lymphoma. Cancers. 2022;14(20):5031. DOI: https://doi.org/10.3390/cancers14205031
  34. Morin RD, Assouline S, Alcaide M, et al. Genetic Landscapes of Relapsed and Refractory Diffuse Large B-Cell Lymphomas. Clinical Cancer Research. 2016;22(9):2290-2300. DOI: https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-15-2123
  35. Kwanhian W, Lenze D, Alles J, et al. MicroRNA-142 is mutated in about 20% of diffuse large B-cell lymphoma. Cancer Medicine. 2012;1(2):141-155. DOI: https://doi.org/10.1002/cam4.29
  36. Hornshøj H, Nielsen MM, Sinnott-Armstrong NA, et al. Pan-cancer screen for mutations in non-coding elements with conservation and cancer specificity reveals correlations with expression and survival. npj Genomic Medicine. 2018;3:1. DOI: https://doi.org/10.1038/s41525-017-0040-5
  37. Radke J, Ishaque N, Koll R, et al. The genomic and transcriptional landscape of primary central nervous system lymphoma. Nature Communications. 2022;13(1):2558. DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-30050-y
  38. Veerla S, Staaf J. Kataegis in clinical and molecular subgroups of primary breast cancer. npj Breast Cancer. 2024;10(1):32. DOI: https://doi.org/10.1038/s41523-024-00640-8
  39. Huang W, Paul D, Calin GA, et al. miR-142: A Master Regulator in Hematological Malignancies and Therapeutic Opportunities. Cells. 2023;13(1):84. DOI: https://doi.org/10.3390/cells13010084
  40. Liang J, Oyang L, Rao S, et al. Potential Target for Tumor Therapy. Frontiers in Oncology. 2021;11:674426. DOI: https://doi.org/10.3389/fonc.2021.674426
  41. Marshall A, Kasturiarachchi J, Datta P, et al. Mir142 loss unlocks IDH2R140-dependent leukemogenesis through antagonistic regulation of HOX genes. Scientific Reports. 2020;10(1):19390. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-76218-8
  42. Soltis AR, Bateman NW, Liu J, et al. Proteogenomic analysis of lung adenocarcinoma reveals tumor heterogeneity, survival determinants, and therapeutically relevant pathways. Cell Reports Medicine. 2022;3(11):100819. DOI: https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2022.100819
  43. Sato K, Akamatsu H, Koh Y, et al. Differential properties of KRAS transversion and transition mutations in non-small cell lung cancer: associations with environmental factors and clinical outcomes. BMC Cancer. 2022;22(1):1148. DOI: https://doi.org/10.1186/s12885-022-10246-7
  44. Lyons DM, Lauring AS. Evidence for the Selective Basis of Transition-to-Transversion Substitution Bias in Two RNA Viruses. Molecular Biology and Evolution. 2017;34(12):3205-3215. DOI: https://doi.org/10.1093/molbev/msx251
  45. Mildner A, Chapnik E, Varol D, et al. MicroRNA-142 controls thymocyte proliferation. European Journal of Immunology. 2017;47(7):1142-1152. DOI: https://doi.org/10.1002/eji.201746987
  46. Quéméner AM, Bachelot L, Aubry M, et al. Non-canonical miRNA-RNA base-pairing impedes tumor suppressor activity of miR-16. Life Science Alliance. 2022;5(12):e202201643. DOI: https://doi.org/10.26508/lsa.202201643
  47. Busseau I, Mockly S, Houbron É, et al. Evaluation of microRNA variant maturation prior to genome edition. Biochimie. 2024;217:86-94. DOI: https://doi.org/10.1016/j.biochi.2023.06.007
  48. Jouravleva K, Vega-Badillo J, Zamore PD. Principles and pitfalls of high-throughput analysis of microRNA-binding thermodynamics and kinetics by RNA Bind-n-Seq. Cell Reports Methods. 2022;2(3):100185. DOI: https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2022.100185
  49. Gong J, Tong Y, Zhang HM, et al. Genome-wide identification of SNPs in microRNA genes and the SNP effects on microRNA target binding and biogenesis. Human Mutation. 2012;33(1):254-263. DOI: https://doi.org/10.1002/humu.21641
  50. Sheng P, Flood KA, Xie M. Short Hairpin RNAs for Strand-Specific Small Interfering RNA Production. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. 2020;8:940. DOI: https://doi.org/10.3389/fbioe.2020.00940