基于生物信息学分析化疗影响乳腺癌和卵巢癌转移的共同分子机制

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乳腺癌和卵巢癌是妇女最常见的两种恶性肿瘤,已成为严重危害女性健康、影响女性人群生活质量的恶性疾病。虽然乳腺癌和卵巢癌的治疗方法在不断进步,但仍未能有效逆转其发病率逐年升高的趋势,治疗后出现的复发和转移等恶性发展是导致乳腺癌和卵巢癌患者生存期短、预后不良的主要原因。乳腺癌和卵巢癌虽为两种不同类型的恶性肿瘤,但它们具有遗传背景相似、病理生理学过程相似、均为激素依赖性肿瘤等共同特征,这表明乳腺癌和卵巢癌之间是存在一定关系的。化疗作为乳腺癌和卵巢癌治疗的常规手段之一,在临床上有着广泛的应用。化疗药物通过其细胞毒性作用杀伤肿瘤细胞,通常用作乳腺癌和卵巢癌患者手术前后的辅助治疗,或者作为保守治疗方法应用于不能接受手术的患者。但既往有研究表明,化疗在杀伤肿瘤细胞的同时,还可能促进其侵入血管,促使肿瘤转移。然而目前的研究还未从系统的角度挖掘化疗后促进乳腺癌和卵巢癌转移的共同标志物。为了探索乳腺癌和卵巢癌患者化疗后促进转移的共同潜在标志物,本研究基于生物信息学的方法分析了乳腺癌和卵巢癌患者的相关基因表达谱,通过筛选化疗后的差异基因、富集通路分析、构建加权基因共表达网络、划分模块并筛选枢纽基因、文献验证及生存分析等过程探究并预测了化疗对乳腺癌和卵巢癌这两种女性恶性肿瘤产生转移影响的分子机制。研究目的:本课题利用GEO数据库中的乳腺癌和卵巢癌RNA-seq数据集,基于差异表达分析和加权共表达分析等方法挖掘化疗后促进乳腺癌和卵巢癌转移的共同基因。为探究化疗促进乳腺癌和卵巢癌转移的共同分子机制、发现新的分子标记物和潜在治疗靶点、改善化疗对女性这两种常见恶性肿瘤的治疗效果提供理论基础和科学依据。研究方法:本研究通过生物信息学的方法对来自于基因表达数据库GEO中的乳腺癌相关数据集GSE21974和卵巢癌相关数据集GSE7463进行处理和分析。利用统计软件R中的Limma分析包分别筛选乳腺癌化疗患者与未化疗患者以及卵巢癌化疗患者与未化疗患者之间显著差异表达的基因。基于R语言clusterProfiler分析包中的GO富集和KEGG代谢通路富集分析鉴定差异表达基因显著富集的途径。通过软件R中的WGCNA分析包分别对化疗后乳腺癌和卵巢癌的差异表达基因进行加权基因共表达网络的构建,进一步划分具有相似表达模式的基因模块,结合临床样本信息鉴定与化疗显著相关的模块以及筛选模块枢纽基因。利用Venny软件对乳腺癌的枢纽基因和卵巢癌的枢纽基因做交集处理,得到共同的枢纽基因。通过查文献验证以及生存分析进一步探讨枢纽基因在转移方面的生物学意义。最后基于R软件的KEGG代谢通路富集分析探究转移相关枢纽基因参与的代谢通路。研究结果:1.化疗后乳腺癌相关基因的表达变化及枢纽基因的鉴定对乳腺癌患者化疗和未化疗的样本进行基因差异表达分析,共筛选出1656个差异表达基因,其中包括1110个上调基因和546个下调基因。差异表达基因显著富集在细胞周期、PPAR信号传导途径和粘着斑等生物学过程。在加权基因共表达网络分析中,差异表达基因被划分为五个基因模块,其中blue模块与化疗之间具有最强的正相关性(r=0.64,P=5.0E-07)。富集分析结果显示blue模块中的基因主要富集在PPAR信号传导途径、ECM-受体相互作用、蛋白质消化吸收、粘着斑和酪氨酸代谢等通路。在blue模块中得到了19个枢纽基因,例如VWF、AOC3、CAV1、JAM2、FXYD1和SRPX等,这些在枢纽基因与化疗关系密切,在blue模块起着关键的中枢调节作用。2.化疗后卵巢癌相关基因的表达变化及枢纽基因的鉴定对卵巢癌患者化疗和未化疗的样本进行基因差异表达分析,共筛选出916个差异表达基因,其中包括480个上调基因和436个下调基因。差异表达基因显著富集在细胞周期、细胞衰老和p53信号通路等代谢过程。在加权基因共表达网络分析中,差异表达基因被划分四个基因模块,其中turquoise模块与化疗之间呈现最显著的正相关性(r=0.75,P=6.0E-07)。Turquoise模块中的基因主要富集在黏着斑、PI3K-Akt信号通路、酪氨酸代谢和醛固酮的合成与分泌等代谢途径。在Turquoise模块得到了26个枢纽基因,包括JAM3、UST、NDN、EFEMP1和CD302等,这些在枢纽基因与化疗相关,它们在turquoise模块起着关键的中枢调节作用。3.共同基因的筛选及其促转移作用的鉴定利用Venny软件对化疗后乳腺癌差异表达的枢纽基因与卵巢癌差异表达基因做交集处理,共得到六个共同基因,分别是VWF、CAV1、SVEP1、FXYD1、PPAP2B和AOC3,其中FXYD1是乳腺癌和卵巢癌的共同枢纽基因。上述共同基因参与了黏着斑信号通路、癌症蛋白聚糖信号途径、PI3K-Akt信号通路、粘着斑、ECM-受体相互作用以及补体和凝血级联代谢通路等。综合文献验证和生存分析的结果我们预测VWF、CAV1、SVEP1、FXYD1和AOC3可能在化疗促进乳腺癌和卵巢癌的转移中起着潜在的推动作用,其中FXYD1作为乳腺癌和卵巢癌的共同枢纽基因,预示着其在促进转移的过程中起着关键的中枢调节作用。结论:基于生物信息学分析,乳腺癌和卵巢癌患者化疗后的FXYD1、VWF、SVEP1、CAV1和AOC3这5个基因表达显著上调,且与乳腺癌和卵巢癌患者不良预后正相关,预测与化疗引起的促转移作用密切相关。预测得到的这些与化疗促进乳腺癌和卵巢癌转移密切相关的基因及其参与的代谢途径,可能有助于进一步阐明化疗在乳腺癌和卵巢癌中促进转移的潜在共同机制,并为探究潜在的基因生物标志物和治疗信号通路提供新的见解。
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