基于中国前列腺癌协作组（ChinaPca）全基因组数据探究前列腺癌相关易感基因及机制

发布时间：2020-10-29 10:41

　　 背景:据全球癌症数据库(GLOBOCAN)统计,前列腺癌是全球男性最常见的恶性肿瘤之一,仅在2012年,确诊前列腺癌的患者数目就超过110万例,约占男性新发肿瘤病例的15%,其中死亡例数约307,000,占总男性癌症死亡数的6.6%,给男性健康带来了巨大损害。近年来,中国前列腺癌的发病率和死亡率也呈现逐年增长的趋势。然而,前列腺癌的确切发病机制尚不清楚。作为一个复杂的多因素疾病,前列腺癌的发病与环境和遗传等因素紧密相关,其中遗传因素占据有重要地位。目前全基因组关联分析(GWAS)作为最高效的手段,在探索复杂性疾病易感基因位点中,有重要作用。利用这一技术,已经找到大量的前列腺癌相关的风险基因位点,我们也在亚洲人群中首次发现两个新的前列腺癌易感位点。然而,GWAS只是关注单个单核苷酸多态性(SNP)与疾病的相关性,但未充分考虑多个SNPs的联合效应,以及整个基因在疾病发生发展中的作用。其次,GWAS设置的严格的阈值标准(P10~(-8))也容易导致许多与前列腺癌相关的遗传信息被忽略。另外,由于大部分GWAS发现的位点都处在内含子区域,长期以来,科学界认为这些位点并不具有实际意义。为了解决这些问题,迫切需要从基因、信号通路和功能实验层面进行全面研究。我们前期基于GEO数据库的分析中发现与前列腺癌显著相关的多个基因位点主要是位于RTK/ERK信号通路上,为进一步研究这一信号通路与前列腺癌的相关性,我们开展此次研究。目的:本研究拟基于中国前列腺癌协作组(ChinaPCa)全基因组数据,通过探讨RTK/ERK信号通路与前列腺癌发生、进展和转移的关联性,初步从SNP、基因、信号通路、人群自然选择、遗传分子实验等多个方面阐明前列腺癌的发病机制,为信号通路与疾病的研究,以及前列腺癌的预测、诊断和治疗提供一定的理论依据。第一部分RTK/ERK信号通路与前列腺癌发生的相关性研究方法:本研究部分在ChinaPCa的1417例前列腺癌和1008例正常对照样本全基因组数据基础上,分别采用PLINK和adaptive rank-truncated product(ARTP)软件从SNP、基因和通路水平探讨RTK/ERK信号通路与前列腺癌的关联。同时,结合多个国际公认的数据库(如HapMap与Genevar等)的数据,采用数量性状基因座(eQTL)分析、物种进化的自然选择分析等,进一步挖掘RTK/ERK信号通路中与前列腺癌发生相关的潜在关键基因位点。结果:在SNP水平分析上,共计发现317个与前列腺癌显著相关的位点。同时,在基因和通路层面上,我们分析发现erb-b2受体酪氨酸激酶2(ERBB2)、蛋白质酪氨酸激酶2(PTK2)、fms相关的酪氨酸激酶1(FLT1)、Raf-1原癌基因,丝氨酸/苏氨酸激酶(RAF1)、杆状病毒IAP重复包含2(BIRC2)、激酶插入嵌合受体(KDR)和细胞周期素(CCND1)与前列腺癌显著相关。为了进一步证实所发现的关键位点和基因的真实性,我们开展了自然选择和eQTL分析,结果证明,4个基因(EGFR,ERBB2,PTK2和RAF1)与5个单核苷酸多态性位点(SNPs)(rs11238349,rs17172438,rs984654,rs11773818和rs17172432),尤其是rs17172432可能在前列腺癌的发生发展中有着重要作用。以上结果表明在自然选择下的RTK/ERK信号通路与前列腺癌密切相关,其中处于正选择的基因和位点可能是前列腺癌发生发展中的重要因素,这些结果将为前列腺癌的防治提供了一定的理论基础。第二部分RTK/ERK信号通路与前列腺癌进展和转移的相关性研究方法:本部分在第一部分发现RTK/ERK信号通路与前列腺癌发生有关的基础上,进一步探讨信号通路在前列腺癌进展和转移中的作用。基于第一部分ChinaPCa的1417例前列腺癌数据,获得956例进展性和347例非进展性前列腺癌。同时使用SNPinfo工具(http://manticore.niehs.nih.gov/snpinfo/snptag.htm),挑选出RTK/ERK信号通路中的760个标签位点(r~2≥0.8;最小等位基因频率,MAF≥0.05;HapMap数据库的CHB+JPT人群),在显性模型、隐性模型和附加模型下进行SNP层面的关联分析,并采用Cochran-Armitage趋势分析和条件分析对关联结果进行验证。在前列腺癌细胞系LNCaP、PC3和DU145中,我们对分析发现的关键基因位点功能,进行深入研究,在基因过表达和抑制后,观察癌细胞增殖生长情况。此外,结合前列腺癌组织免疫组化,以及患者临床信息,如患者总生存时间、生化复发时间、前列腺特异性抗原(PSA)水平、Gleason score(GS)和癌症分期等,分别从蛋白和临床水平上探讨所发现的关键基因位点在患者预后预测中的作用。结果:在SNP层面上,我们发现附加模型分析中32个位点,显性模型分析中31个位点以及隐性模型分析中21个位点与进展性前列腺癌显著相关(P0.05)。其中rs603781/PDGF-D在附加模型和显性模型分析中P值最显著(附加模型:P=1.132×10~(-3);显性模型:P=9.800×10~(-4)),而隐性模型中,rs11247380/IGF1R的P值最有统计学差异(P=2.269×10~(-3))。然而,在结合Cochran-Armitage趋势分析和条件分析的结果后,我们发现仅有RTK/ERK信号通路上的rs3217869/CCND2是在多个模型(附加模型:P=4.653×10~(-3),OR=1.511,95%CI=1.135-2.010;显性模型:P=5.341×10~(-3),OR=6.907,95%CI=1.773-26.900;隐性模型:P=2.156×10~(-2),OR=1.435,95%CI=1.055-1.954)和统计分析(Cochran-Armitage趋势检验:P=5.188×10~(-3)。条件分析:附加模型P=7.263×10~(-3);显性模型P=8.938×10~(-3);隐性模型P=2.629×10~(-2))中仍与进展性前列腺癌显著相关。这一结果也在1729例进展性前列腺癌和693例非进展性前列腺癌的芬兰队列中得到了验证。此外,在mRNA层面上,我们发现rs3217869的A等位基因型与CCND2基因表达量下降显著相关。同时,在18套临床数据共计1095例前列腺癌组织样本中,CCND2基因表达都明显下调。这些结果提示CCND2可能是一个重要的抑癌基因。为了进一步验证其功能,我们分别在LNCaP、PC3和DU145细胞系中进行了CCND2基因过表达和抑制实验,与之前结果一致,我们发现CCND2基因低表达能够促进前列腺癌细胞增殖,而其高表达则抑制癌细胞生长。同样,在蛋白水平上,我们发现,相较于非进展性前列腺癌而言,在部分进展性前列腺癌组织中CCND2蛋白的表达缺失。此外,我们对临床数据分析也发现,CCND2基因的低表达与较高的GS和PSA水平显著相关,并且能有效预测患者生化复发和总生存时间。本部分结果表明,RTK/ERK信号通路与进展性前列腺癌相关,同时CCND2基因能有效预测前列腺癌的易感性和肿瘤转移。结论:本研究基于大型的前列腺癌GWAS队列数据,论证了基于SNP、基因、信号通路和人群进化等分析的可行性,并发现RTK/ERK信号通路及其相关基因位点与前列腺癌的发生、进展和转移都显著相关,其中CCND2基因在预测前列腺癌易感性和转移中有着重要作用。
【学位单位】：广西医科大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R737.25
【部分图文】：

图 1. 第一部分分析流程图Figure 1. The analysis flow of the part I2.2 SNP 关联分析和基因层面上的 ARTP 分析RTK/ERK 信号通路作为癌症发生发展中的一个重要通路，它的基因突变很容易诱导肿瘤的发生。在本次研究中，我们纳入了在这条信号通路中所有的基因，共计 40 个：EGF, EGFR, PDGF, VEGF, MAP2K1, CCND1 等，几乎落在每条染色体上。并从 ChinaPCa 的基因型数据中提取了这些基因的SNPs，约为 50,000 个。利用这些 SNPs，我们进行了系统性的相关分析，其中包括 SNP 层面和基于基因层面的通路相关分析。分析主要运用的是

图 1. 第二部分分析流程图Figure 1. The analysis flow of the part II2.2 位点选择基于 ChinaPCa，RTK/ERK 信号通路上 40 个基因包括 EGFR, PDGF,GRB2, MET 和 cyclin D 基因(CCND1, CCND2 和 CCND3)等。在进行关联分析 之 前 ， 我 们 利 用 网 站 工 具 SNPinfo（http://manticore.niehs.nih.gov/snpinfo/snptag.htm）选出了 RTK/ERK 信号通路上每个基因的标签位点（tag SNP）[9]。SNPinfo 是一个基于网页的 SNP选择工具，其中包括许多功能模块，比如连锁基因座中 GWAS 的 SNP 选择、候选基因位点选择、标签位点选择、SNP 功能预测等等 [9]。基于这个强大

s3217869 的基因型和前列腺癌组织样本中 CCND2 表达的关联性。值得注意的是，位基因与 CCND2 的 mRNA 表达下降有明显关联。CCND2 的表达是在 119 例前ina Expression BeadChip 所获得的转录组数据 [4, 12]。根据 rs3217869 的基因型， 表达数据被分为 5 组（最小值，第一个四分位数，中位数，第三个中位数和最大性回归模型和 Kruskal-Wallis H 检验计算 P 值。2. The association between rs3217869 genotype and CCND2 expression in prostate tisat the risk A allele of rs3217869 for aggressive prostate cancer was signifcantly assed mRNA expression of CCND2. The CCND2 mRNA levels were assessed by Illuminhipbased transcriptional profling in a collection of 119 human prostate tissue samples 2 mRNA expression data in prostate tumor tissues are displayed as the fve numberum, frst quartile, median, third quartile, and maximum) according to rs3217869 genwere examined by linear regression model and Kruskal-Wallis H test, respectively.
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1 陈阳;基于中国前列腺癌协作组（ChinaPca）全基因组数据探究前列腺癌相关易感基因及机制[D];广西医科大学;2018年

本文编号：2860793