โพรไฟล์ลิพิโดมิกส์ในเซลล์ไฟโบรบลาสต์ที่สัมพันธ์กับมะเร็งในผู้ป่วยมะเร็งท่อน้ำดี

ผู้แต่ง

  • นิษณา นามวาท โครงการจัดตั้งสาขาวิชาชีววิทยาศาสตร์ระบบและการแพทย์เชิงคอมพิวเตอร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย
  • ศิรินทร์ญา สิทธิรักษ์ โครงการจัดตั้งสาขาวิชาชีววิทยาศาสตร์ระบบและการแพทย์เชิงคอมพิวเตอร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย
  • สายขิม ศรีงาน สาขาวิชาชีวเคมี คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย
  • หญิงภิญญาภัชญ์ กิตติรัตน์ ศูนย์วิทยาศาสตร์การแพทย์ที่ 2 พิษณุโลก กรมวิทยาศาสตร์การแพทย์ พิษณุโลก ประเทศไทย
  • อาภรณ์ หวังวิวัฒน์สิน โครงการจัดตั้งสาขาวิชาชีววิทยาศาสตร์ระบบและการแพทย์เชิงคอมพิวเตอร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย
  • ปรเมษฐ์ กลั่นฤทธิ์ โครงการจัดตั้งสาขาวิชาชีววิทยาศาสตร์ระบบและการแพทย์เชิงคอมพิวเตอร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย
  • อรรถพล ติตะปัญ สาขาวิชาศัลยศาสตร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย
  • วัชรินทร์ ลอยลม โครงการจัดตั้งสาขาวิชาชีววิทยาศาสตร์ระบบและการแพทย์เชิงคอมพิวเตอร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

คำสำคัญ:

เซลล์ไพโปรบลาสต์ที่สัมพันธ์กับระเร็ง, มะเร็งท่อน้ำดี, เทคนิคลิพิโดมิกส์

บทคัดย่อ

หลักการและวัตถุประสงค์: ลิพิดเป็นองค์ประกอบสำคัญในมะเร็งโดยมีบทบาทในการส่งเสริมให้มะเร็งลุกลามและแพร่กระจาย เซลล์ cancer-associated fibroblasts (CAFs) ถือเป็นเซลล์ที่สำคัญอยู่ในสภาวะแวดล้อมของมะเร็ง (tumor microenvironment; TME) ที่สร้างลิพิดแล้วส่งให้เซลล์มะเร็งนำไปใช้งาน วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้เพื่อตรวจวิเคราะห์ชนิดของลิพิดใน CAFs ที่แยกสกัดจากเนื่อเยื่อมะเร็งของผู้ป่วยมะเร็งท่อน้ำดีด้วยเทคนิคลิพิโดมิกส์ซึ่งไม่เคยมีรายงานมาก่อน

วิธีการศึกษา: แยกสกัด CAFs จำนวน 3 ตัวอย่าง จากชิ้นเนื้อเยื่อผู้ป่วยมะเร็งท่อน้ำดีและเพาะเลี้ยงในห้องทดลองให้เป็นเซลล์เพาะเลี้ยงปฐมภูมิ และตรวจวิเคราะห์โพรไฟล์ลิพิโดมิกส์ในเซลล์ CAFs เปรียบเทียบกับเซลล์เพาะเลี้ยงไฟโบรบลาสต์ปกติ (Normal fibroblasts; NF) ด้วยเทคนิคอัลตราไฮเพอร์ฟอร์แมนซ์ลิควิดโครมาโทกราฟี-แทนเดมแมสสเปกโทรเมตรี (UHPLC-MS/MS) และกระบวนการทางสถิติ

ผลการศึกษา: การวิเคราะห์ชนิดลิพิดด้วย UHPLC-MS/MS ใน CAFs พบลิพิดทั้งหมดจำนวน 43 ชนิด ใน 3 กลุ่ม ได้แก่ phosphatidylethanolamines, sphingomyelins และ phosphatidylcholines โดยมีปริมาณที่แตกต่างกันระหว่าง CAFs ที่แยกได้จากผู้ป่วย และ NFs อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p < 0.05)

สรุป: ชนิดของลิพิดที่พบใน CAFs ทั้ง 3 ชนิดนี้มีปริมาณแตกต่างกันและแตกต่างจาก NF และลิพิดชนิดที่พบนี้เกี่ยวข้องกับ metabolic adaptation ในการส่งเสริมกระบวนการเจริญเติบโตและการลุกลามของมะเร็งท่อน้ำดี โพรไฟล์ลิพิดใน CAFs นี้ มีศักยภาพที่จะนำไปประยุกต์ใช้ในการรักษาแบบมุ่งเป้าที่ขัดขวางปฏิสัมพันธ์ในวิถีเมตาบอลิซึมระหว่าง CAFs และ เซลล์มะเร็งท่อน้ำดี

Author Biographies

นิษณา นามวาท, โครงการจัดตั้งสาขาวิชาชีววิทยาศาสตร์ระบบและการแพทย์เชิงคอมพิวเตอร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

สถาบันวิจัยมะเร็งท่อน้ำดี มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

ศิรินทร์ญา สิทธิรักษ์, โครงการจัดตั้งสาขาวิชาชีววิทยาศาสตร์ระบบและการแพทย์เชิงคอมพิวเตอร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

สถาบันวิจัยมะเร็งท่อน้ำดี มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

สายขิม ศรีงาน, สาขาวิชาชีวเคมี คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

สถาบันวิจัยมะเร็งท่อน้ำดี มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

อาภรณ์ หวังวิวัฒน์สิน, โครงการจัดตั้งสาขาวิชาชีววิทยาศาสตร์ระบบและการแพทย์เชิงคอมพิวเตอร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

สถาบันวิจัยมะเร็งท่อน้ำดี มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

ปรเมษฐ์ กลั่นฤทธิ์, โครงการจัดตั้งสาขาวิชาชีววิทยาศาสตร์ระบบและการแพทย์เชิงคอมพิวเตอร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

สถาบันวิจัยมะเร็งท่อน้ำดี มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

อรรถพล ติตะปัญ, สาขาวิชาศัลยศาสตร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

สถาบันวิจัยมะเร็งท่อน้ำดี มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

วัชรินทร์ ลอยลม, โครงการจัดตั้งสาขาวิชาชีววิทยาศาสตร์ระบบและการแพทย์เชิงคอมพิวเตอร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

สถาบันวิจัยมะเร็งท่อน้ำดี มหาวิทยาลัยขอนแก่น ขอนแก่น ประเทศไทย

References

Sahat O, Kamsa-Ard S, Suwannatrai AT, Lim A, Kamsa-Ard S, Bilheem S, et al. Spatial analysis of cholangiocarcinoma in Thailand from 2012 to 2021; a population-based cancer registries study. PLoS One 2024;19(12):e0311035. doi:10.1371/journal.pone.0311035.

Sripa B, Brindley PJ, Mulvenna J, Laha T, Smout MJ, Mairiang E, et al. The tumorigenic liver fluke Opisthorchis viverrini--multiple pathways to cancer. Trends Parasitol 2012;28(10):395-407. doi: 10.1016/j.pt.2012.07.006.

Zhang XF, Dong M, Pan YH, Chen JN, Huang XQ, Jin Y, et al. Expression pattern of cancer-associated fibroblast and its clinical relevance in intrahepatic cholangiocarcinoma. Hum Pathol 2017;65:92-100. doi:10.1016/j.humpath.2017.04.014.

Comito G, Giannoni E, Segura CP, Barcellos-de-Souza P, Raspollini MR, Baroni G, et al. Cancer-associated fibroblasts and M2-polarized macrophages synergize during prostate carcinoma progression. Oncogene 2014;33(19):2423-31. doi:10.1038/onc.2013.191.

Hwang RF, Moore T, Arumugam T, Ramachandran V, Amos KD, Rivera A, et al. Cancer-associated stromal fibroblasts promote pancreatic tumor progression. Cancer Res 2008;68(3):918-26. doi:10.1158/0008-5472.CAN-07-5714.

Kramer N, Schmollerl J, Unger C, Nivarthi H, Rudisch A, Unterleuthner D, et al. Autocrine WNT2 signaling in fibroblasts promotes colorectal cancer progression. Oncogene 2017;36(39):5460-72. doi:10.1038/onc.2017.144.

Worzfeld T, Pogge von Strandmann E, Huber M, Adhikary T, Wagner U, Reinartz S, et al. The Unique Molecular and Cellular Microenvironment of Ovarian Cancer. Front Oncol 2017;7:24. doi:10.3389/fonc.2017.00024.

Raffaghello L, Vacca A, Pistoia V, Ribatti D. Cancer associated fibroblasts in hematological malignancies. Oncotarget 2015;6(5):2589-603. doi:10.18632/oncotarget.2661.

Morandi A, Giannoni E, Chiarugi P. Nutrient Exploitation within the Tumor-Stroma Metabolic Crosstalk. Trends Cancer 2016;2(12):736-46. doi:10.1016/j.trecan.2016.11.001.

Chiarugi P, Cirri P. Metabolic exchanges within tumor microenvironment. Cancer Lett 2016;380(1):272-80. doi:10.1016/j.canlet.2015.10.027.

Kuzet SE, Gaggioli C. Fibroblast activation in cancer: when seed fertilizes soil. Cell Tissue Res 2016;365(3):607-19. doi:10.1007/s00441-016-2467-x.

Donoso-Quezada J, Ayala-Mar S, Gonzalez-Valdez J. The role of lipids in exosome biology and intercellular communication: Function, analytics and applications. Traffic 2021;22(7):204-20. doi:10.1111/tra.12803.

Zechner R, Zimmermann R, Eichmann TO, Kohlwein SD, Haemmerle G, Lass A, et al. FAT SIGNALS--lipases and lipolysis in lipid metabolism and signaling. Cell Metab 2012;15(3):279-91. doi:10.1016/j.cmet.2011.12.018.

Peng S, Li Y, Huang M, Tang G, Xie Y, Chen D, et al. Metabolomics reveals that CAF-derived lipids promote colorectal cancer peritoneal metastasis by enhancing membrane fluidity. Int J Biol Sci 2022;18(5):1912-32. doi:10.7150/ijbs.68484.

Kittirat Y, Suksawat M, Thongchot S, Padthaisong S, Phetcharaburanin J, Wangwiwatsin A, et al. Interleukin-6-derived cancer-associated fibroblasts activate STAT3 pathway contributing to gemcitabine resistance in cholangiocarcinoma. Front Pharmacol 2022;13:897368. doi:10.3389/fphar.2022.897368.

Kittirat Y, Phetcharaburanin J, Promraksa B, Kulthawatsiri T, Wangwiwatsin A, Klanrit P, et al. Lipidomic Analyses Uncover Apoptotic and Inhibitory Effects of Pyrvinium Pamoate on Cholangiocarcinoma Cells via Mitochondrial Membrane Potential Dysfunction. Front Public Health 2021;9:766455. doi:10.3389/fpubh.2021.766455.

Peng S, Chen D, Cai J, Yuan Z, Huang B, Li Y, et al. Enhancing cancer-associated fibroblast fatty acid catabolism within a metabolically challenging tumor microenvironment drives colon cancer peritoneal metastasis. Mol Oncol 2021;15(5):1391-411. doi:10.1002/1878-0261.12917.

Takanashi Y, Kahyo T, Sekihara K, Kawase A, Setou M, Funai K. Prognostic potential of lipid profiling in cancer patients: a systematic review of mass spectrometry-based studies. Lipids Health Dis 2024;23(1):154. doi:10.1186/s12944-024-02121-0.

Eiriksson FF, Nohr MK, Costa M, Bodvarsdottir SK, Ogmundsdottir HM, Thorsteinsdottir M. Lipidomic study of cell lines reveals differences between breast cancer subtypes. PLoS One 2020;15(4):e0231289. doi:10.1371/journal.pone.0231289.

Sah S, Bifarin OO, Moore SG, Gaul DA, Chung H, Kwon SY, et al. Serum Lipidome Profiling Reveals a Distinct Signature of Ovarian Cancer in Korean Women. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2024;33(5):681-93. doi:10.1158/1055-9965.EPI-23-1293.

Li RZ, Wang XR, Wang J, Xie C, Wang XX, Pan HD, et al. The key role of sphingolipid metabolism in cancer: New therapeutic targets, diagnostic and prognostic values, and anti-tumor immunotherapy resistance. Front Oncol 2022;12:941643. doi:10.3389/fonc.2022.941643.

Nedaeinia R, Najafgholian S, Salehi R, Goli M, Ranjbar M, Nickho H, et al. The role of cancer-associated fibroblasts and exosomal miRNAs-mediated intercellular communication in the tumor microenvironment and the biology of carcinogenesis: a systematic review. Cell Death Discov 2024;10(1):380. doi:10.1038/s41420-024-02146-5.

Jiang T, Dai L, Li P, Zhao J, Wang X, An L, et al. Lipid metabolism and identification of biomarkers in asthma by lipidomic analysis. Biochim Biophys Acta Mol Cell Biol Lipids 2021;1866(2):158853. doi:10.1016/j.bbalip.2020.158853.

Downloads

เผยแพร่แล้ว

2025-02-26

How to Cite

1.
นามวาท น, สิทธิรักษ์ ศ, ศรีงาน ส, กิตติรัตน์ ห, หวังวิวัฒน์สิน อ, กลั่นฤทธิ์ ป, ติตะปัญ อ, ลอยลม ว. โพรไฟล์ลิพิโดมิกส์ในเซลล์ไฟโบรบลาสต์ที่สัมพันธ์กับมะเร็งในผู้ป่วยมะเร็งท่อน้ำดี. SRIMEDJ [อินเทอร์เน็ต]. 26 กุมภาพันธ์ 2025 [อ้างถึง 2 เมษายน 2025];40(1):93-104. available at: https://li01.tci-thaijo.org/index.php/SRIMEDJ/article/view/265779