基于调控—代谢整合网络的肝癌分子特征及分型研究

来源 :上海交通大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sunday826
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肝细胞肝癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)是原发性肝癌最常见的一种,其发病率、死亡率分列恶性肿瘤第4和第3位,但是由于肝癌肿瘤细胞的高度异质性,使得开发有效的治疗手段困难重重。因此,研究者试图在分子层面上对HCC病人进行更加有效的分型,并据此对不同亚型的病人实施个体化治疗手段。以往肝癌的研究大多着眼于单一的生化层面,例如基因组、转录组或蛋白质组,而在全基因组水平整合转录调控与代谢通路系统性研究仍少有出现。鉴于此,本研究以全基因组规模代谢网络模型为理论基础,建立了调控-代谢整合网络模型来研究HCC的调控、代谢模式变化,并尝试预测潜在的治疗靶点。我们首先针对50对配对的肝癌-正常肝组织转录组数据,采用MERLIN和CMIP算法来重构肝癌/正常肝组织的调控网络;之后将其与肝脏的基因组规模代谢网络模型相整合,并在两个独立数据集上甄别了6个共有的,影响肝癌细胞生长的转录因子。随后我们对315例TCGA-LIHC数据集进行了分子分层,划分出了生存显著不同的三类样本。其中ETV7和CTBP1基因在所有亚型样本中都对肝癌细胞生长表现出了重要性,而CREB3L3和HEY2基因则与预后不良相关。进而,我们又对这315个HCC肝癌病人个体化模型进行了代谢通量分析,挖掘出了18个共有的,显著抑制肿瘤细胞生长的代谢基因以及2个(ACADSB和CMPK1)与不良预后显著相关的代谢基因。根据Drug Bank中的信息,这20个候选基因中有9个已经作为癌症和癌症相关疾病临床用药的治疗靶点,有6个是处于试验阶段药物的分子靶点。因此,其余的5个关键基因也很可能成为潜在的治疗靶点,值得在后续研究中深入探索。在此基础之上,我们进一步获取能够调控影响肝癌细胞生长的关键转录因子和基因的mi RNAs信息,发现相关度高的mi RNAs都参与了癌症相关的核心通路,进而构建肝癌发生发展的核心分子网络。多重结果互相印证了本研究建立的肝癌调控-代谢网络整合模型的可信度和有效性。综上所述,本文将调控网络与代谢网络整合的方法创新性地应用于肝癌的理论研究中。通过整合转录因子、代谢基因、生化通路、mi RNA证据,我们得以更宏观全面地窥视HCC细胞可能的发展机制。并在不基于传统临床分型的条件下,结合病人个体化的代谢分析,使得我们能够更精准地识别与病人生存相关的标志物和潜在治疗靶点,对于推动肝癌分子特征的认识和精准诊疗具有重要的理论价值。
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