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目的:(1)基于芯片、测序数据对乳腺癌基因表达谱数据集进行分析以获得获得差异表达基因,以探讨乳腺癌可能参与的分子机制并为寻找乳腺癌相关生物标记物提供线索。(2)研究COL6A6、THBS2及COL5A1在乳腺癌组织及癌旁组织的表达情况,分别探讨它们的表达与乳腺癌临床病理特征及预后之间的关系及意义。(3)利用乳腺癌差异基因与关联性图谱(Connectivity Map,CMAP)数据库比对,筛选出对乳腺癌差异基因表达具有反向作用的负相关药物小分子,以期寻找潜在的可用于干预乳腺癌发生发展或治疗的药物。材料与方法:(1)通过收集和计算基因表达综合数据库(GEO)和癌症基因组图谱(TCGA)数据库乳腺癌基因表达谱数据,获取乳腺癌差异表达基因,然后进行基因本体论(GO)、京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路富集分析及蛋白之间相互作用网络(PPI)分析,探讨乳腺癌的分子机制。(2)对目的基因COL6A6、THBS2和COL5A1在GEO数据库的RNA表达水平进行验证,分析其潜在诊断价值。进一步用免疫组织化学SupervisionTM二步法检测COL6A6、THBS2和COL5A1在136例乳腺癌组织及55例癌旁组织的蛋白表达,探讨它们的表达与乳腺癌患者临床病理特征之间的关系及预后意义。(3)将获得的乳腺癌差异表达基因与CMAP数据库网站比对,检索得出与乳腺癌关联度最大的几种负相关的小分子化合物,结合文献检索分析其在乳腺癌治疗的潜在可能性及作用机制。结果:(1)通过GEO数据库及TCGA数据库分别获得乳腺癌差异表达基因,然后取交集,共获得1525个差异基因,其中表达下调基因共965个,表达上调基因560个。GO和KEGG分析表明,这些差异基因主要富集于细胞外基质组织、血管生成的负调控、细胞粘附、细胞分裂等生物过程及ECM-受体相互作用、细胞周期、局部粘着等26个通路。其中ECM-受体相互作用这条通路显著性最明显,富集于这条通路的乳腺癌差异基因有27个,我们从中COL6A6、THBS2和COL5A1作为我们研究的目的基因。(2)对COL6A6、THBS2和COL5A1在GEO数据库中乳腺癌的RNA表达水平进行荟萃分析显示,COL6A6在乳腺癌中低表达[平均标准偏差(SMD)=-2.09,95%置信区间(CI):-2.33~-1.86,p=0.073];THBS2在乳腺癌中高表达(SMD=0.71,95%CI:0.37~1.06,P=0.000);COL5A1在乳腺癌中高表达(SMD=0.71,95%CI:0.51~0.92,P=0.255)。对COL6A6与THBS2与COL5A1绘制的SROC曲线下面积(AUC)分别为0.95(95%CI:0.93~0.97)、0.85(95%CI:0.82~0.88)、0.84(95%CI:0.80~0.87)。利用免疫组化检测136例乳腺癌组织及55例癌旁组织的蛋白表达情况。COL6A6在乳腺癌中低表达率为81.6%,COL6A6蛋白在癌及癌旁组织的高表达、低表达差异有统计学意义(P=0.002),COL6A6在乳腺癌组织的表达的与远处转移之间差异有统计学意义(P=0.000)。与年龄、组织学分级、肿瘤大小、淋巴结转移、临床分期及分子分型及免疫组化ER、PR、HER-2、P53、Ki-67的表达之间差异无统计学意义(均为P>0.05)。Kaplan-Meier生存分析显示COL6A6蛋白的低表达、高表达与生存率之间差异有统计学意义(P=0.047)。THBS2、COL5A1高表达率分别为91.9%、90.4%,其与癌旁组织表达、与各临床病理特征之间和预后的关系均无无统计学意义。(3)通过CMAP数据库筛选出与乳腺癌差异基因关联度最大的十种负相关的小分子化合物,分别是15-delta prostaglandin J2、fulvestrant、medrysone、phenoxybenzamine、resveratrol、pyrvinium、hesperetin、sirolimus、Prestwick-559、chlorpromazine。它们是对乳腺癌差异基因表达具有反向作用的小分子化合物。这其中某些药物已经是乳腺癌治疗的经典药物,有些小分子化合物尚未在乳腺癌的治疗中应用,则有可能成为乳腺癌患者的新的潜在治疗药物。结论:(1)利用计算生物学方法能有效的对公共数据库中的乳腺癌基因表达谱数据进行筛选和分析,从而获得差异表达基因,为从分子水平上研究乳腺癌发病机制提供理论依据。(2)COL6A6基因在乳腺癌中低表达可能促进了肿瘤的进展及远程转移,且可能有一定的预后价值。THBS2在RNA水平上的表达高低也有一定的预后价值。THBS2及COL5A1这两个基因尽管在乳腺癌组织高表达,但它们的表达与各临床病理特征之间无明显关系及相关性,其潜在价值有待于进一步的探索及大规模临床验证。(3)基于乳腺癌差异表达基因,应用CMAP数据库可筛选出治疗乳腺癌潜在的小分子化合物。