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目的:前列腺癌作为男性泌尿生殖系统中最常见的恶性肿瘤,是威胁全世界男性生命健康的重大疾病之一。虽然我国前列腺癌的发病率与西方国家相比还处在较低水平,但是在近些年,随着中国人生活方式的改变以及健康查体意识的不断增强,前列腺癌的发病率在逐年增加。近年来,随着科技水平的不断进步,分子生物学的发展也是突飞猛进,研究者们对前列腺癌的细胞和分子水平的变化及其发生发展过程有了更深的理解。但是,与大部分癌症一样,前列腺癌的发生与发展是一个相当复杂的过程,目前人们对该疾病涉及的具体机制还未达成具体共识。目前大量的研究已经发现,绝大多数前列腺癌细胞的生长发育都有一个共同特点就是都需要依赖雄激素环境,因此患者在第一次雄激素治疗后大多数前列腺癌患者都有较显著的疗效。但是,大多数的前列腺癌患者最终会复发,很多由雄激素依赖型前列腺癌发展成雄激素非依赖型前列腺癌,且具有高度恶化和广泛转移的特点,从而使常规的内分泌去势治疗对其治疗效果欠佳,这也是导致去势抵抗性前列腺癌患者无病生存率低且死亡率居高不下的主要原因。目前科研工作者对前列腺癌形成机制的研究已有很多报道,但是,目前对去势抵抗性前列腺癌的形成的具体机制仍未达成共识,在治疗方式的选择上也无统一的标准。因此,寻找前列腺癌去势抵抗的转变机制仍需更多的研究者付出努力。本研究则采用生物信息学方法,利用生物信息学工具探索去势抵抗性前列腺癌(CRPC)内分泌治疗耐药的潜在分子机制,同时挖掘去势抵抗性前列腺癌的潜在的治疗靶点,为进一步的实验研究提供理论基础也为临床上对前列腺癌患者的诊疗提供新的方向。方法:本研究利用NCBI的公共基因芯片表达谱数据库(GEO)中获取的前列腺癌相关基因芯片表达数据资料作为分析材料,利用GEO2R在线统计学分析软件进行对比分析,从大量的基因序列中筛选出去势抵抗性前列腺癌及激素敏感性前列腺癌之间的显著差异表达基因,之后再利用DAVID在线分析工具对上述差异基因数据进行相关基因的GO功能分析及KEGG通路富集分析。同时,我们通过把数据导入String、Cytoscape等生物信息学分析工具,根据基因间关系构建了差异基因的蛋白相互作用网络模型,根据蛋白质相互作用网络的密集程度筛选出最主要的关键节点基因。结果:运用生物信息学工具分析时设置筛选条件为LogFc>1.5,P<0.01,共筛选出符合条件差异表达基因270个,根据差异度值的正负可计算出上调差异表达基因141个,下调差异表达基因129个。根据不同蛋白质间的相互作用关系对这些差异基因所编码的蛋白质进行网络绘制,发现这些基因编码的蛋白间的相互作用主要集中在TOP2A、CDK1、BIRC5、BUB1、AURKA、FOXM1、DCN、EZH2、TYMS、ASPM关键节点基因上。最后,针对这些重要节点基因的功能及研究结果,我们进行相关文献查阅,发现这些基因中多数与前列腺癌的耐药和转移有关,也有个别基因虽无明确与前列腺癌相关的文献报道,但仍具有很高的诊断及研究价值。结论:利用生物信息学方法对去势抵抗性前列腺癌及激素敏感性前列腺癌的差异表达基因进行分析,可有效发掘这些差异表达基因的相互作用信息,为去势抵抗性前列腺癌的早期诊断及治疗靶点选择提供了新的线索,同时也为后期的实验研究提供了理论基础并指明了方向。