细胞色素P450家族成员CYP2E1,CYP3A4和CYP1A2表达与HCC发生有关并可作为HCC诊断和预后的分子标志物

2022-05-16 09:35汪笑秋
世界华人消化杂志 2022年9期
关键词:标志物数据库差异

0 引言

肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)较为常见的消化系统恶性肿瘤.流行病数据预计,2021年全球范围内HCC每年新发病例为905677例,因HCC死亡病例为830180例

目前大多数研究认为HCC的发生主要与乙肝肝硬化有关,HBV感染后造成肝细胞的持续损伤、修复、再损伤循环,从而造成肝硬化,继而发生癌变,但其确切发病机制不清

大多数研究认为多基因的时空表达失调与HCC的发生密切相关

,但涉及HCC有关的时空表达失调的基因众多,不同的差异表达基因在HCC发生发展及侵袭转移等生物学过程中可能发挥不同的作用.现有的HCC发生及生物学行为相关基因有Tp53,Bcl-2,Bad-p,Bax

,HULC和H19等

上述基因大多被相关文献报道,而HCC差异表达基因集及其相关的生物学功能、与预后的关系和诊断价值鲜有报道.

1 材料和方法

1.1 材料 研究采用生物信息数据库分析,首先在基因综合表达数据库[(gene expression omnibus,GEO)中筛选HCC与正常肝组织基因表达数据,然后对数据集中的差异表达基因进行筛选,对筛选出的差异基因进行基因本体论(gene ontology,GO),基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)、蛋白相互作用网络(protein-protein interaction,PPI)和聚类分析.对差异基因进行关键基因(hub基因)鉴定.Kaplan-Meier数据库对比关键基因高低表达与HCC患者预后关系.同时,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)以hub基因为参考,诊断HCC的价值,图1.

研究选取(GEO,https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)、(KEGG,https://www.genome.jp/kegg/pathway.html)、蛋白互相作用拓扑网络数据库(STRING,http://string-db.org/cgi/input.pl)、肿瘤生存分析数据库(Kaplan-Meier,http://kmplot.com/analysis/index.php?p=service),作为本次研究的主要数据来源.

针对高校服务器的分布特点,本文设计的基于Elasticsearch 的校内全文搜索引擎的总体架构如图1所示,其核心组件包括爬虫模块、索引模块以及检索模块。

1.2 方法 GEO数据库中检索HCC基因表达数据集,检索词为“Hepatocellular carcinoma (HCC)/liver cancer”,种属为“human”.进一步对检索到的结果进行筛选,选取GSE62232

、GSE67764

、GSE89377

和GSE112790

四个数据集进行分析.根据数据集中HCC与正常肝组织中基因表达谱情况进行筛选,筛选条件为HCC组和正常组中上调或下调超过2个拷贝的基因,且

<0.05;分别对GSE62232、GSE67764、GSE89377和GSE112790数据集中的差异基因进行重叠分析,选取公差异表达基因,并绘制Venn图.在STRING数据库中对筛选出的共差异表达基因进行蛋白相互作用拓扑网络构建,构建条件为:数据来源Textmining,co-expression,gene function和cooccurrence;相互作用关系系数≥0.4;相互作用蛋白不高于20个.在KEGG数据库中对筛选出的差异表达基因相关信号通路进行分析富集.物种选择“human”;通路包含:代谢、遗传信息、环境信息、细胞过程、人类疾病和药物开发等.采用Cytoscapev3.7.2软件对拓扑网络中的hub基因进行筛选关键hub基因,筛选依据为nodescore.在GSE112790数据中,根据HCC与正常肝组织37个差异基因表达水平绘制聚类热图,条件为:行距离:欧氏距离;列距离:欧氏距离.

相关统计分析采用R软件进行,计量资料应用mean±SD表示,肿瘤组织与正常组织比较采用

检验;计数采用率表示,应用

检验,

<0.05有统计学意义.

2 结果

2.1 H C C差异表达基因筛选 选取了GSE62232、GSE67764、GSE89377和GSE112790数据为研究对象,四个数据集基本特征见表1.HCC和正常肝组织中差异表达基因分别为370、1386、76和418(图2),四个数据集中共差异表达的基因为37个(图3).

2.3 差异表达基因聚类分析 根据HCC与正常肝组织37个差异基因表达水平绘制聚类热图,肿瘤组织与正常组织间聚类明显,见图4.

2.4 PPI拓扑网络及hub基因 37个HCC与正常肝组织差异表达基因绘制PPI拓扑网络,网络中有42个蛋白节点,145个作用关系,平均作用度为6.9,区域聚类指数为0.586,富集显著(

<0.05),见图5.Cytoscapev3.7.2软件对拓扑网络中的hub基因进行筛选,

,

为37个差异基因中的前三个hub基因,见图6.

近年来随着分子生物和高通量测序、芯片技术的发展,HCC发生、发展、侵袭转移、预后和诊断等分子标志物成为了研究热点.对HCC患者和正常人群进行高通量差异表达基因的筛选,并对筛选的结果进一步分析,有望鉴定出HCC特异表达基因谱,为HCC的诊断、预后、靶向药物研发提供新的靶点和思路.为了筛选HCC和健康人体肝脏组织之间的差异表达基因(different expressed genes,DEGs),我们从GEO数据库中下载了4个基因表达谱,以获得HCC组织和正常组织样本之间的DEGs.通过GO注释和KEGG信号通路富集,对所选的DEGs进行潜在功能分析.同时,对差异表达基因进行了聚类分析,并利用Cytoscape软件构建蛋白-蛋白相互作用拓扑网络核心基因,寻找与HCC相关的枢纽基因.使用在线数据库Kaplan-Meier plotter对这些关键hub基因进行生存分析,评估其高低表达与HCC患者预后关系.研究结果共纳入了4个数据集GSE62232、GSE67764、GSE89377和GSE112790中HCC和正常肝组织中差异表达基因分别为370、1386、76和418,四个数据集中共差异表达的基因为37个.37个差异表达基因主要富集于凋亡细胞的识别、过渡金属离子结合,KEGG信号通路富集于化学致癌作用等.

,

为37个差异基因中的前三的hub基因;分别以

,

为参考诊断HCC的ROC曲线下面积分别为0.83,0.93和0.96,其诊断效能均较高;

高表达组OS和PFS均显著高于低表达组且有统计学差异(

<0.05),而CYP1A2高低表达组HCC患者OS和PFS无统计差异.

2.6 Hub基因与HCC预后分析

高表达组总生存率(overall survival,OS)(HR=0.57,95%CI:0.39-0.84),无疾病进展生存(progression free survival,PFS)(HR=0.63,95%CI:0.46-0.88)和

高表达组OS(0.57,95%CI:0.40-0.81),PFS(0.61,95%CI:0.45-0.83)均显著高于低表达组且有统计学差异(

<0.05),而

高低表达组HCC患者OS和PFS无统计差异(

>0.05),见图8.

3 讨论

肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是较为常见的消化系统恶性肿瘤,预后差,5年生存率低.然而,虽然HCC的发生与乙肝病毒感染有关,但确切发病机制目前仍不十分清楚.近年来已有研究提示HCC的发生与多基因的时空表达失调密切相关.

2.5 Hub基因诊断HCC价值 三个hub基因

,

在HCC组织中的表达水平明显高于正常对照组织(

<0.05),见图6.以

,

为参考诊断HCC的ROC曲线下面积分别为0.83(95%CI:0.74-0.93),0.93(95%CI:0.88-0.97)和0.96(95%CI:0.924-0.98),见图7.

董力就加强水利资金监督管理工作提出六点意见。周英在总结讲话中对水利财务工作提出具体要求。水利部总工程师汪洪在会上宣读“关于表扬全国水利财务工作先进集体和先进个人的通报”。

为了比较基于LWT-LSSVM的数控机床热误差建模方法相对于其他方法的优缺点,本文同时给出了常用的基于最小二乘法支持向量机(LSSVM)回归建模的预测结果,两者比较如图6所示。从图中可以看出,基于LWT-LSSVM的预测方法获得的预测模型残差远小于最小二乘法支持向量机的模型残差,具有更好的模型预测效果。

,

均为细胞色素P450 (cytochrome P450)家族成员.既往有文献报道

表达与胃癌、膀胱癌等预后有关

,而

表达与HCC相关性鲜有报道.细胞色素P450酶负责药物、外源物质和内源性物质的生物转化.这种酶活性可以由内在和外在因素调节,从而改变机体对药物或某些毒性物质的反应.从巨噬细胞、淋巴细胞和中性粒细胞释放的促炎性细胞因子,如白细胞介素-1(interleukin 1,IL-1)、白细胞介素-6(interleukin 6,IL-6)、肿瘤坏死因子α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)和干扰素-γ(interferon-γ,IFN-γ)等能够在导致细胞色素P450酶抑制或活化的.上述细胞也存在于肿瘤微环境中,参与癌症的发展.在本研究中我们发现CYP2E1高表达者OS和PFS优于低表达者,因而提示

可能为HCC生存的优势基因,可作为HCC术后预后较好的标记物.同时

也可作为HCC诊断的分子标记物,其诊断HCC的ROC曲线下面积高达0.83.

与肿瘤的生物学功能及预后亦有报道,但和HCC的关系报道不多.我们的研究也提示

高表达与HCC预后较好有关.

然而本文存在一定的局限性,首先研究结论主要基于生物信息数据库分析,其结果和结论的可靠性需要进一步相关临床和基础试验进行证实.其次,欧美和日本HCC患者多有HCV感染背景,而中国HCC患者多为HBV感染背景,单纯HBV背景或HCV背景的HCC患者数据对研究中所获结果是否存在不同有待补充相关临床研究数据证实.

4 结论

综上,

,

可能与HCC发病有关,并可作为HCC诊断和预后的分子标志物.

今年正是“两个3年”任务的收官之年。三年来,无论是办社会职能改革还是国有土地确权登记发证,历史问题与现实困境交织,内部掣肘与外部矛盾叠加,改革前行的每一步都不似“轻轻松松、敲锣打鼓”般容易实现。可喜的是,新时代里农垦精神仍然焕发着勃勃生机,农垦人怀着高度的责任感和事业心,涉险滩、闯难关,将改革扎扎实实地推向纵深。

HCC是临床上较为常见的实体恶性肿瘤,在常见的癌症中排名第六,癌症相关死亡原因排名第四

乙肝病毒感染(hepatitis B virus,HBV)导致的肝硬化是HCC的最常见原因

我国是HBV感染大国,HBV感染人数众多,因而HCC的发生率也较高.HCC的预后极差,5年生存率低于30%,同时也缺乏有效的早期诊断方法

甲胎蛋白(alpha-fetoprotein,AFP)是HCC早期诊断和术后监测复发的重要血清标志物,但其可受到其他因素如妊娠、急慢性肝损伤等的影响而降低其诊断的敏感性和特异性

同时,AFP明显升高后,HCC已形成和发展为非早期,其作为早期预警或高危人群检测的指标效果并不理想.

1.3 细胞培养和转染 人子宫内膜癌细胞株HEC-1-A接种于含10%小牛血清的DMEM/ F12培养基中,37℃、5%CO2孵箱中常规培养,0.25%胰酶消化传代,将过表达质粒PTEN-OE及其对照质粒(NC)按说明进行转染。转染后72 h,分PTEN-OE组、空载组及正常组,取生长良好、处于对数期的细胞用于实验。

首先采用生物信息分析技术在基因综合表达数据库(gene expression omnibus,GEO)中选取HCC与非HCC肝组织中差异表达基因谱数据.对筛选出的差异基因进行聚类,基因注释及蛋白网络分析,并鉴定差异表达基因进行关键基因(hub).根据hub基因表达分为高低表达组,比较高低表达组HCC患者总生存率(overall survival,OS)和无疾病进展生存(progression free survival,PFS)有无差异并评估hub诊断HCC的敏感性和特异性.

例题3:已知点P:(1,1),圆C: x2+y2-4y=0,过P点的直线1交圆C于A、B两点,AB中点为M,|OM|=|OP|,求△OPM的面积。

探讨HCC差异表达基因及其与患者预后关系,同时分析差异表达基因作为HCC诊断分子标志物的价值.

2.2 差异表达基因GO及KEGG分析 筛选出的37个差异表达基因生物学过程主要富集于代谢过程、凋亡细胞的识别和细胞金属离子的反应;细胞定位于转录因子ap-1复合体和高密度脂蛋白粒子;生物学过程主要为过渡金属离子结合、芳香化酶活性和雌激素2-hydroxylase活性等,见表2.KEGG信号通路富集于细胞色素P450对外来生物的代谢、化学致癌作用和药物代谢-细胞色素P450等,见表3.

采用生物信息数据深度挖掘方法探寻HCC差异表达基因及其作为分子标志物诊断肝癌的临床价值,同时进一步探讨差异表达关键基因与HCC患者预后关系,评估差异表达基因作为HCC预后分子标志物的可行性.

初中语文教学大纲指出∶语文作为中华民族最重要的交际工具,是人类文化的重要组成部分,而初中语文对于培养初中阶段学生的思想道德品质和科学文化素养,弘扬祖国的优秀文化和吸收人类的进步文化具有十分重要的意义,“文史不分家”,语文学科和历史学科之间的渗透和结合在很多文学作品中体现的尤为突出,历史元素的融入,更加有利于中学生对于中华民族传统文化的学习以及优秀品质精神的影响和弘扬。

HCC在四个数据集中共共差异表达的基因为37个.37个差异表达基因主要富集于凋亡细胞的识别、过渡金属离子结合,KEGG信号通路富集于化学致癌作用等.

,

为37个差异基因中的前三个hub基因;CYP2E1,

为参考诊断HCC的AUC分别为0.83(95%CI:0.74-0.93),0.93(95%CI:0.88-0.97)和0.96(95%CI:0.924-0.98);CYP2E1高表达组OS(HR=0.57,95%CI:0.39-0.84),PFS(HR=0.63,95%CI:0.46-0.88)和

高表达组OS(0.57,95%CI:0.40-0.81),PFS(0.61,95%CI:0.45-0.83)均显著高于低表达组,且有统计学差异(

<0.05).

使用创新PST工艺喷涂形成的粘接聚合物可与金属(铜、铝、钢或不锈钢)表面粘接,并同时生成可与AKROMID®B3GF 30 7 PST材料粘接的有机化合物。在喷涂该聚合物时同时将金属嵌件加热至粘结聚合物的熔点以上,就可激活粘接效应。试验试样的金属/塑料粘合强度测试值在铝材(而非粘结层)因荷载过高而发生断裂前达到了35 MPa。

细胞色素P450家族成员

,

差异表达与HCC发生有关,有望成为HCC诊断和预后的分子标志物.

本研究通过生物信息数据挖掘技术发现细胞色素P450家族成员

,

差异表达与HCC发生有关,并可作为HCC诊断和预后的潜在生物学标记物.然而,研究结果和结论主要基于相关的数据库生物信息学分析,缺乏组织标本和细胞学验证结果.后续应进补充临床组织标本和相关细胞学试验,对研究结果和结论进行进一步的验证.

1 Sung H,Ferlay J,Siegel RL,Laversanne M,Soerjomataram I,Jemal A,Bray F.Global Cancer Statistics 2020:GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries.

2021;71:209-249 [PMID:33538338 DOI:10.3322/caac.21660]

2 Yin X,Xiong W,Wang Y,Tang W,Xi W,Qian S,Guo Y.Association of CYP2E1 gene polymorphisms with bladder cancer risk:A systematic review and meta-analysis.

2018;97:e11910 [PMID:30278485 DOI:10.1097/MD.0000000000011910]

3 Liu Y,Guo LW,Xu HF,Kang RH,Zheng LY,Zhang LY,Chen Q,Sun XB,Zhang SK,Qiao YL.Risk of Liver Cirrhosis in HBV/HCV-Infected Individuals with First-Degree Relatives Who Have Liver Cancer:Development and Validation of a Simple Model.

2022;15:111-120 [PMID:34675066 DOI:10.1158/1940-6207.CAPR-21-0220]

4 Li Y,Xiao F,Li W,Hu P,Xu R,Li J,Li G,Zhu C.Overexpression of Opa interacting protein 5 increases the progression of liver cancer via BMPR2/JUN/CHEK1/RAC1 dysregulation.

2019;41:2075-2088 [PMID:30816485 DOI:10.3892/or.2019.7006]

5 Liu T,Yang H,Fan W,Tu J,Li TWH,Wang J,Shen H,Yang J,Xiong T,Steggerda J,Liu Z,Noureddin M,Maldonado SS,Annamalai A,Seki E,Mato JM,Lu SC.Mechanisms of MAFG Dysregulation in Cholestatic Liver Injury and Development of Liver Cancer.

2018;155:557-571.e14 [PMID:29733835 DOI:10.1053/j.gastro.2018.04.032]

6 Chang CS,Huang SM,Lin HH,Wu CC,Wang CJ.Different expression of apoptotic proteins between HBV-infected and non-HBV-infected hepatocellular carcinoma.

2007;54:2061-2068 [PMID:18251160 DOI:10.1016/s0033-8389(05)70186-x]

7 Yang Z,Lu Y,Xu Q,Tang B,Park CK,Chen X.HULC and H19 Played Different Roles in Overall and Disease-Free Survival from Hepatocellular Carcinoma after Curative Hepatectomy:A Preliminary Analysis from Gene Expression Omnibus.

2015;2015:191029 [PMID:26136615 DOI:10.1155/2015/191029]

8 Schulze K,Imbeaud S,Letouzé E,Alexandrov LB,Calderaro J,Rebouissou S,Couchy G,Meiller C,Shinde J,Soysouvanh F,Calatayud AL,Pinyol R,Pelletier L,Balabaud C,Laurent A,Blanc JF,Mazzaferro V,Calvo F,Villanueva A,Nault JC,Bioulac-Sage P,Stratton MR,Llovet JM,Zucman-Rossi J.Exome sequencing of hepatocellular carcinomas identifies new mutational signatures and potential therapeutic targets.

2015;47:505-511 [PMID:25822088 DOI:10.1038/ng.3252]

9 Yang Y,Guo Y,Tan S,Ke B,Tao J,Liu H,Jiang J,Chen J,Chen G,Wu B.β-Arrestin1 enhances hepatocellular carcinogenesis through inflammation-mediated Akt signalling.

2015;6:7369 [PMID:26077142 DOI:10.1038/ncomms8369]

10 Shen Q,Eun JW,Lee K,Kim HS,Yang HD,Kim SY,Lee EK,Kim T,Kang K,Kim S,Min DH,Oh SN,Lee YJ,Moon H,Ro SW,Park WS,Lee JY,Nam SW.Barrier to autointegration factor 1,procollagenlysine,2-oxoglutarate 5-dioxygenase 3,and splicing factor 3b subunit 4 as early-stage cancer decision markers and drivers of hepatocellular carcinoma.

2018;67:1360-1377 [PMID:29059470 DOI:10.1002/hep.29606]

11 Shimada S,Mogushi K,Akiyama Y,Furuyama T,Watanabe S,Ogura T,Ogawa K,Ono H,Mitsunori Y,Ban D,Kudo A,Arii S,Tanabe M,Wands JR,Tanaka S.Comprehensive molecular and immunological characterization of hepatocellular carcinoma.

2019;40:457-470 [PMID:30598371 DOI:10.1016/j.ebiom.2018.12.058]

12 Bray F,Ferlay J,Soerjomataram I,Siegel RL,Torre LA,Jemal A.Global cancer statistics 2018:GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries.

2018;68:394-424 [PMID:30207593 DOI:10.3322/caac.21492]

13 何倩玉,李俊峰,毛小荣.慢性HBV感染相关性肝癌发生的突变基因研究.肝脏 2021;26:811-814 [DOI:10.14000/j.cnki.issn.1008-1704.2021.07.027]

14 贾红宇,刘克洲.慢性HBV感染免疫耐受期抗病毒治疗有益于预防肝硬化和肝癌的发生.临床肝胆病杂志 2021;37:1024-1025 [DOI:10.3969/j.issn.1001-5256.2021.05.007]

15 Bosch FX,Ribes J,Borràs J.Epidemiology of primary liver cancer.

1999;19:271-285 [PMID:10518307 DOI:10.1055/s-2007-1007117]

16 Tzartzeva K,Singal AG.Testing for AFP in combination with ultrasound improves early liver cancer detection.

2018;12:947-949 [PMID:30118333 DOI:10.1080/17474124.2018.1512855]

17 Wang RY,Chen XW,Zhang WW,Jiang F,Liu MQ,Shen XB.CYP2E1 changes the biological function of gastric cancer cells via the PI3K/Akt/mTOR signaling pathway.

2020;21:842-850 [PMID:31974627 DOI:10.3892/mmr.2019.10890]

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