目的：干扰素（interferon，IFN）是治疗转移性及进展期肾细胞癌（Renal cellcarcinoma，RCC）最常用的免疫治疗药物。然而由于IFN的耐药性，限制了其在临床的广泛应用。寻找影响IFN敏感性的分子标志物，系统及量化的分析其作用机制，为提高IFN治疗RCC的疗效提供实验和理论依据。材料和方法：本实验中我们对RCC的ACHN细胞株和786-0细胞株进行体外培养，采用CCK-8（Cell Counting Kit-8）法检测干扰素α（interferon-α，IFN-α）对两种RCC细胞的抑制率，采用实时定量PCR（real-time PCR，RT-PCR）及Western Blot方法检测细胞因子信号传导抑制因子-3（suppressor of cytokine signaling-3，SOCS3）在ACHN细胞株和786-0细胞株的转录及表达情况。根据生长抑制率的不同，识别IFN-α耐药细胞系。对耐药细胞系转染miR-146a模拟物、抑制物并加入IFN-α（1000IU/ml），流式细胞仪（flow cytometry，FCM）检测细胞凋亡。在此基础上，结合我们自己的实验结果及相关文献结果，引入系统生物学方法。我们研究的关于酪氨酸激酶/信号转导和转录激活子（Janus kinase/signaltransducer and activator of transcription，JAK/STAT）通路的细胞因子途径包括IFN-α途径、白介素6（interleukin-6，IL-6）途径及IFN-α与IL-6交互途径，相关模型主要来源于BioModels Database：分别为IL-6途径模型，IFN-γ途径模型和IFN-γ与IL-6途径交互模型。分析软件选择COPASI4.14(Build89)：我们把标准格式的系统生物学标记语言（systems biology markup language，SBML）模型文件载入软件。通过操作该软件可以实现：浏览和修改模型的主要分子，确定和修改每个分子的生化反应方程式，制定反应函数关系，调整反应参数，确定模拟的时间及输出方式，确定要扫描的参数及其范围，得到目标结果曲线。应用该软件分析了RCC细胞在IFN-α作用下JAK/STAT途径相关分子的动力学特征及SOCS3对该通路的影响。结果：CCK-8检测结果显示，当IFN-α浓度为300IU/ml时，ACHN细胞在48h检测到明显抑制作用时，而786-0细胞在72h检测到明显抑制作用。当IFN-α作用24h时，作用于ACHN细胞的IFN-α浓度需达到500IU/ml才能检测到明显抑制作用；而作用于786-0细胞的IFN-α浓度需达到1000IU/ml才能检测到明显抑制作用。检测时间点为48h时，在IFN-α浓度小于1000IU/ml的范围内，可检测到ACHN及786-0细胞增殖抑制率均随IFN-α浓度的增加而增强（P＜0.05），而IFN-α浓度为1000IU/ml、2000IU/ml及3000IU/ml时对ACHN及786-0细胞的增殖抑制率差异无统计学意义。IFN-α作用48h内，ACHN细胞的增殖抑制率随着IFN-α作用时间的延长逐渐增加。786-0细胞未见IFN-α作用时间与增殖抑制率的相关性。干扰素作用48h，可见786-0细胞株的相对生长速率高于ACHN细胞株，两组比较差异具有统计学意义（P＜0.05）。RT-PCR结果显示：ACHN细胞系经IFN-α作用0.5h、1.5h，SOCS3mRNA水平较空白对照组明显增高，差异具有统计学意义（P＜0.05），2.5h、4h、6h SOCS3mRNA水平与空白对照组相比，差异无统计学意义（P＞0.05），12h SOCS3mRNA水平较空白对照组减低，差异具有统计学意义（P＜0.05）；786-0细胞系经IFN-α作用1.5h，SOCS3mRNA水平较空白对照组明显增高，差异具有统计学意义（P＜0.05），2.5h SOCS3mRNA水平较空白对照组减低，差异具有统计学意义（P＜0.05），4h SOCS3mRNA水平较空白对照组再次明显增高，差异具有统计学意义（P＜0.05），6h、12h SOCS3mRNA水平与空白对照组相比，差异无统计学意义（P＞0.05）。Western Bolt结果显示：786-0细胞系干扰素作用48h组SOCS3蛋白表达水平显著高于空白对照组及ACHN细胞系干扰素作用48h组。FCM检测结果显示：786-0细胞系转染miR-146a模拟物组凋亡率高于转染阴性对照(negative control，NC)组和转染miR-146a抑制物组，组间比较差异均具有统计学意义（P＜0.05），且miR-146a抑制物组凋亡率低于转染NC组（P＜0.05）。在应用系统生物学方法探讨IFN-α耐药RCC细胞株SOCS3高表达机制的研究中，采用交互模型及IL-6途径模型模拟了不同浓度IFN-α刺激下信号途径抑制因子-1（suppressor of cytokinesignaling-1，SOCS1）和SOCS3的变化，模拟了IL-6浓度、白介素6受体（interleukin-6receptor，IL-6R）敏感性或数量、磷酸化信号转导和转录激活因子3（phosphorylated signal transducer and activator of transcription3，p-STAT3）水平、酪氨酸磷酸酶2（tyrosine phosphatase2，PP2）浓度、SH2结构域酪氨酸磷酸酶2（SH2domain-containing tyrosine phosphatase2，SHP2）浓度对SOCS3表达的影响，并模拟出p-STAT3水平变化对磷酸化信号转导和转录激活因子1（phosphorylated signal transducer and activator of transcription1，p-STAT1）的影响。模拟出不同程度敲除SOCS3引起IL-6R、p-STAT3表达水平的变化及对STAT二聚体内流和外流的影响。结论：1.IFN-α可抑制肾癌ACHN及786-0细胞的生长，ACHN细胞在较低的IFN-α作用浓度、较短的作用时间就能被抑制，而786-0细胞需要较高的IFN-α作用浓度、较长的作用才能被抑制。2.在一定的IFN-α作用浓度（小于1000IU/ml）和时间（48h）范围内，IFN-α对肾癌ACHN及786-0细胞的抑制作用随着IFN-α浓度的增高而增强；在一定的时间范围内（48h），IFN-α对ACHN细胞的抑制作用随着IFN-α作用时间的延长而增强；而IFN-α对786-0细胞的抑制作用与IFN-α作用时间无相关性。3.肾癌ACHN与786-0细胞株相比，ACHN细胞株对IFN-α较敏感，786-0细胞株对IFN-α较不敏感。4.肾癌细胞对IFN-α耐药与SOCS3过表达相关。5.miR-146a联合IFN-α可促进786-0细胞的凋亡。6.采用系统生物学方法模拟的动力学曲线，系统而量化地解释了IFN-α耐药RCC细胞SOCS3表达增高的机制，即IL-6浓度、IL-6R敏感性或数量、p-STAT3水平、PP2浓度、SHP2浓度变化可引起SOCS3表达异常；p-STAT3水平变化能够对p-STAT1产生影响。并从理论上论证了采用RNAi等方法抑制或敲除SOCS3表达后，可引起IL-6R、p-STAT3、STAT二聚体的变化，进而改善RCC细胞对IFN-α的敏感性。