Los ARN circulares (circRNA) están asociados con rasgos cruciales de la oncogénesis. Algunos circRNAs contienen marcos abiertos circulares (cORF) y afectan la oncogénesis a través de pequeñas péptidos codificados.
Sin embargo, los enfoques actuales para la detección de circRNA tienden a utilizar secuenciación de RNA por lecturas cortas (RNA-seq) para detectar las uniones de retrocorte del circRNA sin reconstruir confiablemente las secuencias completas de circRNA, lo que inhibe la predicción precisa de cORF. Para abordar estos desafíos, realizamos secuenciación de lecturas largas para enriquecer circRNAs de longitud completa que podrían servir como guía para el alineamiento de lecturas cortas. Este enfoque "rescató" circRNAs que escapaban a las herramientas existentes centradas en la detección de circRNA desde lecturas cortas y permitió el desarrollo de una plataforma bioinformática de código abierto que caracteriza y rescató circRNAs integrando secuenciación de RNA por lecturas cortas y largas: Caracterización de CircRNAs mediante Secuenciación Integrativa (CHRIS). La aplicación del enfoque a líneas celulares de cáncer colorrectal y muestras de pacientes reveló 6.445 isoformas no canónicas de circRNAs conocidos, de los cuales, 69 se alteraron durante la metástasis del cáncer.
Experimentos de validación en líneas celulares de cáncer colorrectal confirmaron la expresión endógena de 11 circRNAs de alta confianza rescatados por CHRIS. A continuación, el análisis proteogenómico utilizando 67.326 circRNAs detectados por CHRIS y datos de espectrometría de masa de 261 pacientes con cáncer colorrectal del Consorcio Clínico para el Análisis Proteómico de Tumores identificó 6.848 péptidos codificados por circRNAs, incluyendo 994 solo detectables con la integración de lecturas largas y 914 potenciales neoantígenos. En general, esta investigación desarrolla un enfoque que puede facilitar la detección de circRNA y proporcionar recursos valiosos para futuras investigaciones sobre biología tumoral de circRNA. Un enfoque multiómico que integra secuenciación de RNA por lecturas largas y cortas mejora la detección de circRNAs para ofrecer insights biológicos y clínicos sobre el cáncer colorrectal metástasis.
Este artículo es parte de una serie especial: Descubriendo Cáncer con Investigación Computacional, Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial/Máquina.
Los ARN circulares (circARN) son moléculas circulares de cadena sencilla que tienen una longitud promedio de 500 nucleótidos (nt). Los circARN contienen un enlace covalente 3'-5' (unión de retroempalme, BSJ) que se forma entre un donante de empalme aguas abajo de un pre-ARNm y un aceptor de empalme aguas arriba no empalmado mediante retroempalme ([1]). Aunque un pequeño porcentaje de circARN retiene intrones, la mayoría de los circARN anotados son exónicos ([1]). La ausencia de extremos 5' y 3' hace que los circARN sean resistentes a la degradación por exonucleasas en comparación con los ARN lineales, lo que permite una mayor estabilidad y una vida media más larga ([2]). Esto permite que los circARN se acumulen en exosomas y en la sangre, lo que aumenta su potencial de traducción como biomarcadores no invasivos para el diagnóstico y el pronóstico del cáncer ([3]–[5]).
Las revisiones previas destacan la participación de los circARN en varios rasgos característicos de la tumorigénesis ([4]), incluidos la señalización proliferativa, la evitación de la destrucción inmunitaria, la activación de la invasión y la metástasis, y la evasión de la muerte y la senescencia celular ([3], [4]). La mayoría de los estudios existentes sugieren que los circARN funcionan como esponjas de microARN, esponjas de proteínas o andamios de proteínas, mientras que su capacidad de traducción y las posibles funciones de sus productos aún no se han explorado a fondo ([4]). Los circARN pueden codificar péptidos en un marco de lectura abierto circular (cORF) que abarca la BSJ, lo cual es exclusivo de la estructura circular y está ausente en el gen huésped. Además, aproximadamente el 15% de las lecturas de circARN están protegidas por ribosomas en la secuenciación de isoformas de transcritos en polisomas, lo que indica un potencial de codificación o regulación de la traducción ([6]), y algunos circARN pueden traducirse mediante vías independientes de la caperuza, como los sitios de entrada ribosómica interna (IRES) ([7]). Informes recientes también han demostrado la presencia de circARN traducidos en cánceres de cerebro e hígado ([8], [9]). Además, un estudio reciente indicó que los circARN podrían servir como fuente de neoepítopos para la inmunoterapia basada en neoantígenos somáticos ([10]). Por lo tanto, la utilidad de los circARN como fuentes de productos proteicos potencialmente importantes es cada vez más evidente.
A pesar de los crecientes informes sobre cORF traducibles, el campo en expansión de la proteogenómica de circARN enfrenta desafíos. Primero, la predicción computacional de proteínas codificadas por circARN a menudo pasa por alto los ORF cortos (
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