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作为男性中第二大常见的癌症,前列腺癌正逐渐成为临床上的主要负担。全球预计每年有超过35万人死于前列腺癌,此外每年新增的前列腺癌确诊病例也在逐渐增加。鉴于当前列腺癌的发病率和死亡率不断升高,我们迫切需要确定这种疾病发展的精准分子机制,进而寻找潜在的生物标志物和治疗靶点以减少患者的死亡率。前列腺癌在疾病的早期阶段是没有临床症状的,因此很难被诊断出来,而一旦进展到晚期通常就被认为无法治愈或治疗困难。当前的诊断主要依赖于前列腺癌特异抗原(PSA)检测,但这会漏诊掉一些侵袭性肿瘤或导致对非有害疾病的过度诊断。因此,临床上迫切需要寻找新的诊断和预后生物标志物。由于前列腺癌是一种异质性、多因素的疾病,所以可能需要多种生物标志物来指导临床上的决策。针对这一临床上的问题,本研究分别从长链非编码RNA和m~6A修饰两个方面探索了前列腺癌的新生物标志物,并希望基于这些标志物构建一个综合诊断评分模型。为此,我们基于TCGA数据库的前列腺癌临床队列分别在转录组和表观遗传组层面上开展了多组学的数据挖掘。首先,通过权重关联分析构建了lnc RNA-m RNA的共表达网络,我们从其中发现了两个未知的lnc RNA(LINC00683和LINC00857)和一个新的m RNA(CCDC178)作为前列腺癌潜在的预后因子。接着,利用皮尔森关联分析揭示了LINC00683与GNAO1高度相关,且该lnc RNA可能通过影响GNAO1来参与Wnt信号通路和转录过程。然后,从m~6A修饰的角度,本研究系统分析了551前列腺癌样本中14个被广泛报道的m~6A甲基化调控因子的表达以及它们与临床特征之间的关联,构建了一个包含3个风险基因(YTHDF2,METTL14和HNRNPA2B1)标签的预后评分模型。多因素Cox回归分析和ROC分析表明它不仅可以作为一个独立预后因子,而且可以预测前列腺癌病人的临床特征。特别的,利用非监督一致性聚类识别出了2个前列腺癌分子亚型,首次证明了METTL14在前列腺中具有重要的预后价值。最后,利用前面发现的前列腺癌预后相关生物标志物(3 lnc RNA+2 m RNA+3 m~6A调控因子),我们尝试去构建一个预测性能更加理想的综合诊断评分模型。结果发现,基于这6个风险基因(LINC00683、LINC00857、FENDRR、CCDC178、SERPINA5和HNRNPA2B1)标签构建的LASSO-Cox回归模型在前列腺癌的临床诊断上预测效果更加理想,具体体现在预测准确率更高(AUC=0.827)、临床诊断潜力更大。此外,本研究还首次尝试将m~6A修饰与力学微环境结合起来,希望探索流体剪切力下m~6A甲基调控因子介导的前列腺癌的骨转移机制。为了模拟真实的血流剪切力对前列腺癌转移的影响,我们分别针对爬行和跨膜迁移两种表型设计并搭建了两种力学加载装置(循环流动腔、微流控芯片),而这将为后续的m~6A力学实验探索打下坚实的基础。综上,本研究的结果将有助于开发新的前列腺癌治疗方法,同时也为相关抗癌药物的研发提供新的治疗靶点。