Targeting poor prognostic CAF markers in gastric cancer

Abstract

Gastric cancer is the 5th most common cancer worldwide and the 4th leading cause of cancer deaths. Although highly cytotoxic chemotherapies are used in the clinic, curative strategies for advanced gastric cancer remain limited. Cancer-associated fibroblasts (CAFs) are the key elements of the tumor microenvironment that secrete various extracellular matrix proteins to increase tumor aggressiveness. Patients with CAF phenotype in their tumor microenvironment exhibit poor survival, prognosis, and chemoresistance. Recently through a bioinformatic study we identified poor prognostic markers associated with CAFs in gastric cancer, that decrease the patient survival significantly. Unraveling tumor-driving phenotypes associated with these markers of CAFs can show great promise in the treatment of gastric cancer. Therefore, in this study, we investigate the poor prognostic effects of CAFs using co-culture models of fibroblasts or patient-derived CAFs with gastric cancer cells.Mide kanseri dünya çapında en sık görülen 5. kanser olup, kanserden ölümlerin 4. nedenidir. Klinikte yüksek oranda sitotoksik kemoterapiler kullanılmasına rağmen ileri evre mide kanserine yönelik tedavi edici stratejiler sınırlı kalmaktadır. Kanserle ilişkili fibroblastlar (KAF'lar), tümör agresifliğini arttırmak için çeşitli hücre dışı matris proteinlerini salgılayan tümör mikro ortamının temel unsurlarıdır. Tümör mikro-çevresinde KAF fenotipine sahip hastalar yüksek ölüm oranları, kötü hastalık seyri ve de kemoterapiye karşı direnç sergilemektedir. Yakın zamanda yaptığımız biyoinformatik çalışma ile mide kanserinde KAF'ların hastanın hayatta kalma oranını önemli ölçüde azaltan, kötü hastalık seyri gösteren belirteçler tespit ettik. Bu KAF belirteçleriyle ilişkili tümöre yol açan fenotiplerin çözülmesi, mide kanseri tedavisinde büyük umut vaat etmektedir. Bu nedenle, bu çalışmada, hastalardan türetilmiş kötü hastalık seyri gösteren belirteçlere sahip KAF'ların ya da fibroblast hücre hatlarının mide kanseri hücreleriyle birlikte kültür modellerini kullanarak kötü hastalık seyri fenotiplerini araştırmaktayız.