基于生物信息学的高级别浆液性卵巢癌铂类耐药相关基因筛选及预后分析

发布时间：2020-06-28 08:11

【摘要】：目的:卵巢癌是女性生殖系统常见的三大恶性肿瘤之一,其中,90%的卵巢癌患者为上皮性卵巢癌(Epithelial Ovarian Cancer,EOC)。高级别浆液性卵巢癌(High Grade Serous Ovarian Cancer,HGSOC)占所有上皮性卵巢癌病例数的60-80%,也是引起卵巢癌患者死亡的主要组织学类型。目前,卵巢癌患者的标准治疗疗法是手术治疗后进行铂类-紫杉烷联合化疗,其有效性虽然已得到普遍认可,但许多患者都会发生铂类耐药,严重影响了临床疗效及患者预后,也是卵巢癌复发和治疗失败的主要原因之一。因此,如何预测卵巢癌患者的复发,如何有针对性地研究患者铂类耐药的关键因子与作用靶点、有效提高患者对铂类化疗药物的敏感性,是当前卵巢癌治疗研究中亟待解决的问题。本研究通过采用生物信息学分析方法对铂类耐药和敏感的HGSOC样本之间的差异表达基因进行分析,研究这些耐药相关基因对患者无复发生存期(Relapse Free Survival,RFS)的影响,进而构建出可以预测患者预后的耐药基因模型,为预测卵巢癌患者的复发,寻找新的干预靶点,提高HGSOC患者对铂类化疗药物的敏感性,改善患者的生存状态提供研究基础。方法:本研究从GEO数据库中检索获得HGSOC化疗耐药与敏感芯片的表达谱数据。采用RMA进行背景校正及数据的归一化处理,采用sva程序包去除基因芯片间的批间差,将数据转化为标准化数据后,载入limma程序包对数据进行差异表达的分析。我们利用DAVID在线分析工具对获得的差异表达基因进行了基因功能注释分析和通路富集分析。我们使用survival程序包中的coxph函数进行差异表达基因对高级别浆液性卵巢癌患者复发时间的Cox单因素回归分析,使用cox.zph函数进行等比性检验。我们利用survival程序包,使用step函数进行Cox多因素回归分析。根据公式:风险评分(Risk Score)=h0(t)(ExpmRNA1*βmRNA1+ExpmRNA2*βmRNA2+……+ExpmRNAn*βmRNAn)计算每位患者的风险评分,以中位数为限分为高风险组和低风险组。我们利用survival ROC程序包分析风险评分对HGSOC患者RFS的预测能力。我们使用survival程序包分析风险评分对HGSOC患者RFS的影响以及风险评分对不同年龄、分期、分级、淋巴结转移情况、残留病灶、治疗效果以及病变范围的卵巢癌患者RFS的影响。结果:1、本研究从GEO数据库中筛选得到66例铂类敏感的HGSOC患者和25例铂类耐药的患者纳入研究作为分析差异表达基因的研究对象。将两组样本进行基因的差异表达分析,获得了在对铂类耐药和敏感的卵巢癌中差异表达的基因346个,其中包括147个下调(耐药组/敏感组)的基因和199个上调(耐药组/敏感组)的基因(P0.05,Fc1.5)。2、我们将上一步筛选得到差异表达基因的进行功能注释和通路富集分析发现,这些差异表达基因不仅参与细胞信号转导、细胞粘附等多个与耐药相关的生物学进程,还参与PI3K-Akt信号通路、Focal adhesion等多个与卵巢癌耐药相关的信号通路。3、我们根据TCGA数据库提供的卵巢癌表达谱芯片数据和临床资料,将上一步获得的差异表达基因与卵巢癌患者的RFS进行Cox回归分析,构建了由LAMP3(β=-0.091,HR=0.913,95%CI:0.815-1.022,P=0.116)、SLAMF7(β=-0.117,HR=0.889,95%CI:0.808 0.979,P=0.017)、DEPDC7(β=0.261,HR=1.298,95%CI:1.101-1.531,P=0.002)和AKAP12(β=0.165,HR=1.180,95%CI:1.025-1.358,P=0.021)组成的Cox多因素回归模型。其中,SLAMF7高表达可以作为HGSOC患者预后的独立保护因素(P0.05)。DEPDC7高表达及AKAP12高表达均可作为其独立危险因素(P0.05),上述mRNAs预测患者RFS的曲线下面积(Area Under Curve)分别为0.632,0.666,0.663,0.649。4、根据四个mRNAs的偏回归系数及表达值得出每一位患者的风险评分,发现风险评分预测患者无复发生存期的AUC为0.779,预测具有一定准确性。进行生存分析后发现,与高风险组相比,低风险组的癌患者RFS时间更长(P0.001)。将风险评分以及可能影响卵巢癌患者预后的临床特征与卵巢癌患者的RFS进行Cox回归分析发现,风险评分(β=0.775,HR=2.170,95%CI:1.450 3.246,P0.001)可以作为患者RFS的独立危险因素。5、分层分析发现与年龄≤58岁的癌患者相比(P=0.108),上述风险评分对年龄58岁的HGSOC患者预后价值更大(P0.001);与Grade 2的患者相比(P=0.930),风险评分对Grade 3-4的患者预后价值更大(P0.001);与未发生淋巴结转移的患者相比(P=0.131),风险评分对已发生淋巴结转移的患者的预后价值更大(P=0.028)。风险评分对Stage II(P=0.041)及Stage III-IV(P0.001)的卵巢癌患者均有较大的预后价值;风险评分对无残留(P=0.002)及有残留病灶(P=0.001)的患者均有较大的预后价值;风险评分对完全缓解(P0.001)及未完全缓解(P=0.008)的患者均有较大的预后价值;风险评分对单侧病变(P=0.001)及双侧病变(P=0.007)的患者均有较大的预后价值。结论:1、获得了在对铂类耐药和敏感的HGSOC中差异表达的基因346个,包括147个下调(耐药组/敏感组)基因和199个上调(耐药组/敏感组)基因(P0.05,Fc1.5)。上述差异表达基因参与细胞信号转导、细胞粘附等多个与耐药相关的生物学进程,可能通过PI3K-Akt信号通路、Focal adhesion等信号通路参与卵巢癌耐药。2、获得了基于LAMP3、DEPDC7、SLAMF7和AKAP12的风险评分,可作为影响HGSOC患者生存的独立危险因素,该风险评分用于预测患者的RFS时间具有一定准确性。3、与年龄≤58岁的患者相比,上述风险评分对年龄58岁的患者预后价值更大;与Grade 2的患者相比,上述风险评分对Grade 3-4的患者预后价值更大;与未发生淋巴结转移的患者相比,上述风险评分对已发生淋巴结转移的患者的预后价值更大。
【学位授予单位】：中国医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R737.31
【图文】：

耐药,差异表达基因,基因,表达水平

12图 1.1 对铂类耐药和敏感的 HGSOC 之间的差异表达基因(A. 铂类耐药和敏感的 HGSOC 差异表达基因火山图，其中红色的点代表 P < 0.05 且Fc > 1.5 的基因(耐药组/敏感组)，绿色代表 P < 0.05 且 Fc > 1.5 的基因(敏感组/耐药组)的基因，黑色代表 P ≥ 0.05 或 Fc≤1.5 的基因；B. 铂类耐药和敏感的 HGSOC 差异表达基因热图，其中红色表示，与该基因在整体样本中的表达水平相比，该基因在该例样本中表达水平较高；绿色表示，该基因在该例样本中表达水平较低；黑色表示该基因在该例样本中表达水平与该基因的整体表达水平一致。)

功能注释,耐药,浆液性,卵巢癌

14铂类耐药和敏感的高级别浆液性卵巢癌样本间差异表达基因的功能注释及富类耐药和非耐药的 HGSOC 样本间差异表达 mRNAs 参与的 KEGG 通路富类耐药和非耐药的 HGSOC 样本间差异表达 mRNAs 参与的生物进程分析；和非耐药的 HGSOC 样本间差异表达 mRNAs 参与形成的细胞组分分析；D耐药的 HGSOC 样本间差异表达 mRNAs 的分子功能注释）

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