Biomarkers for the diagnosis of prostate cancer through urine analysis

Abstract

Prostate Cancer (PCa) is one of the most common cancers affecting men worldwide. However, due to the limited accuracy and invasive nature of the currently used diagnostic tools, there is an unmet need to identify more accurate and non-invasive PCa biomarkers. Urine, as a biofluid obtained non-invasively, has been considered an appealing source of biomarkers related to PCa. Due to its anatomical immediacy, urine contains proteins that are secreted or have come in direct contact with the prostate, better reflecting the molecular events occurring in this organ. Therefore, this work aimed to discover new and non-invasive biomarkers for PCa diagnosis through urine analysis. To fulfil this goal, two complementary data mining approaches were performed to survey the state of the art regarding urinary and tissue PCa protein biomarkers. The first approach integrated previously characterized urinary and tissue proteome profiles from PCa patients and found 3,257 dysregulated proteins, of which 2,641 expressed in prostate tissue and 616 excreted in urine from these patients. A clear overlap between urinary and tissue proteomes and molecular processes was observed, reinforcing the idea that urine is a source of biomarkers for PCa. In the second analysis, an automatic text-mining approach was used to analyse the literature data. These data were supplemented with gene-disease associations and gene expression profile datasets associated with PCa. The results of these two approaches were compared and 4 proteins emerged as common, with 3 of them (LGALS3, MSMB, S100-A9) showing an agreement between their protein and gene expression levels. LGALS3 (Galectin-3) was evaluated in urine samples from PCa patients and controls, and a significant decrease was observed in the first group. This was the first time that urinary Galectin-3 content was evaluated in PCa patients for diagnostic purposes. Next, we characterized the urine proteome and proteogenome of PCa patients. The proteome profile revealed some differentially abundant urinary proteins in PCa patients, some of which were tested in an independent and larger cohort. The proteogenome landscape revealed 1,665 mutant protein isoforms, of which 6 with differential abundance in PCa patients compared with controls. Integration of data suggested a protective role for HSPG2*Q1062H and VASN* R161Q mutations and an adverse role for AMBP*A286G and CD55*S162L in PCa patients. With the clues provided with this work, an innovative approach focused on the analysis of peptides was used to re-analyse urine proteome profile. Comparison with the conventional protein-centric approach revealed inconsistency between protein and peptide information and greater involvement of peptides in key PCa processes. Decreased urinary Galectin-3 levels were validated in tumour prostate tissue. This study opens many avenues in the discovery of non-invasive biomarkers in PCa and points to some protein/peptide targets that deserve to be explored in the future (AMBP, HSPG2, ITIH4, KLK3, LGALS3, PTGDS).

O Cancro da próstata (CPa) é um dos cancros mais comuns no homem. Devido às limitações e natureza invasiva das suas ferramentas de diagnóstico, é urgente identificar novos biomarcadores. Tem-se considerado a urina, obtida de forma não invasiva, como uma fonte de biomarcadores para o CaP. Devido à sua proximidade anatómica, esta contém proteínas que refletem os eventos moleculares da próstata. Assim, este trabalho ambicionou descobrir novos biomarcadores não invasivos para o diagnóstico do CPa através da análise da urina. Para isso, duas abordagens complementares foram realizadas para rever a literatura relativa a biomarcadores teciduais e urinários do CPa. Na primeira abordagem integraram-se perfis do proteoma urinário e tecidual de pacientes com CPa e encontraram-se 3257 proteínas desreguladas, das quais 2641 expressas na próstata e 616 excretadas na urina. Foi observada uma clara sobreposição entre os proteomas e processos moleculares da urina e próstata, reforçando a ideia de que a urina é uma fonte de biomarcadores do CPa. A segunda abordagem usou uma mineração de texto automática para analisar a literatura. Esses dados foram complementados com associações gene-doença e perfis de expressão génica associados ao CPa. Os resultados das duas análises foram comparados e 4 proteínas surgiram como comuns, sendo que 3 delas (LGALS3, MSMB, S100-A9) revelaram níveis de expressão proteica e génica concordantes. Depois, avaliou-se pela primeira vez o conteúdo urinário da proteína LGALS3 (Galectina-3) em amostras de urina de pacientes com CPa e controlos, observando-se uma diminuição significativa dos seus níveis no primeiro grupo. De seguida, caracterizou-se o proteoma e proteogenoma urinário do CPa. O proteoma revelou algumas proteínas diferencialmente abundantes em pacientes com CPa, algumas das quais foram testadas numa coorte maior e independente. O proteogenoma revelou 1665 isoformas de proteínas mutantes, das quais 6 com abundância diferencial em pacientes com CPa. Um papel protetor (HSPG2*Q1062H e VASN* R161Q) e adverso (AMBP*A286G e CD55*S162L) foi sugerido para algumas mutações. Posteriormente, reanalisou-se o proteoma urinário usando uma abordagem inovadora focada em péptidos, que revelou inconsistências entre a informação proteica e peptídica. A diminuição dos níveis da Galectina-3 foi validada em tecido da próstata. Este estudo abre muitos caminhos na descoberta de biomarcadores não invasivos para o CPa e aponta para alguns alvos proteicos/ peptídicos que merecem ser explorados no futuro (AMBP, HSPG2, ITIH4, KLK3, LGALS3, PTGDS).