การศึกษายีนที่เกี่ยวข้องของมะเร็งตับ

ติดต่อ: Audrey Hu (Whatsapp:008613880143964) อีเมล:audrey.hu@wecistanche.com

มะเร็งตับ (hepatocellular carcinoma, HCC) ปัจจุบันเป็นเนื้องอกมะเร็งชนิดที่สามของโลกในแง่ของการตาย [1] ตามรายงานมะเร็งล่าสุด ในประเทศจีน อุบัติการณ์ของมะเร็งตับเกิดขึ้นหลังจากมะเร็งปอดและมะเร็งกระเพาะอาหารเท่านั้น [2] กุญแจสำคัญในการปรับปรุงการพยากรณ์โรคของผู้ป่วยมะเร็งตับคือการวินิจฉัยและการตรวจคัดกรองตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อหลีกเลี่ยงความล่าช้าในการวินิจฉัยและการรักษา ในทางกลับกัน โรคเบาหวานเป็นโรคที่เกิดจากการเผาผลาญและต่อมไร้ท่อ และยังเป็นภัยคุกคามที่สำคัญต่อสุขภาพของมนุษย์อีกด้วย [3]

โรคเบาหวานสามารถก่อให้เกิดความเสียหายต่ออวัยวะต่างๆ ในร่างกาย นำไปสู่โรคแทรกซ้อนต่างๆ เช่น โรคไตจากเบาหวาน โรคตาจากเบาหวาน เท้าเบาหวาน และโรคหลอดเลือดหัวใจอุดตัน ในขณะเดียวกัน จำนวนผู้ป่วยโรคเบาหวานในจีนก็เพิ่มขึ้นทุกปี ในปี 2013 ความชุกของโรคเบาหวานในผู้ใหญ่ชาวจีนอยู่ที่ประมาณ 10.9% [4]

การวิเคราะห์เมตาและการศึกษาทางคลินิกจำนวนหนึ่งได้สังเกตผลของโรคเบาหวานต่อการอยู่รอดของผู้ป่วยมะเร็งตับ ผลการวิเคราะห์ชี้ว่าโรคเบาหวานเป็นปัจจัยเสี่ยงอิสระในการพยากรณ์โรคมะเร็งตับ [5,6] แต่กลไกเฉพาะของโรคเบาหวานยังไม่ชัดเจน ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีชิปที่มีปริมาณงานสูง จึงเป็นไปได้ที่จะใช้โปรไฟล์การแสดงออกของยีนเพื่อศึกษายีนหลักของมะเร็งตับและโรคเบาหวาน [7] ในการศึกษานี้ เราดาวน์โหลดเมทริกซ์การแสดงออกของยีนของมะเร็งตับและเบาหวานชนิดที่ 2 จากฐานข้อมูลสาธารณะ คัดกรองยีนที่แตกต่างกันที่ทับซ้อนกันโดยการเปรียบเทียบกลุ่มโรคกับกลุ่มควบคุมที่มีสุขภาพดี จากนั้นจึงขุดยีนและสิ่งมีชีวิตทั่วไปที่นำไปสู่ประเภทที่ 2 เบาหวานและมะเร็งตับ เพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับการศึกษามะเร็งตับที่เกี่ยวข้องกับโรคเบาหวาน กลไกทางสรีรวิทยาและพยาธิวิทยาจำเพาะจำเป็นต้องมีการตรวจสอบการทดลองเพิ่มเติม

1 วัสดุและวิธีการ

1.1 แหล่งข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า: ข้อมูลการแสดงออกของยีนถูกดาวน์โหลดจากฐานข้อมูล GEO (Gene Expression Omnibus) ของศูนย์ข้อมูลเทคโนโลยีชีวภาพแห่งชาติ (NCBI) ฐานข้อมูล GSE7014 รวมตัวอย่างเบาหวานชนิดที่ 2 20 ตัวอย่างและตัวอย่างกลุ่มควบคุมที่มีสุขภาพดี 6 ตัวอย่าง [8] และฐานข้อมูล GSE45267 ประกอบด้วยตัวอย่างมะเร็งตับ 48 ตัวอย่างในแหล่งกำเนิดและตัวอย่างเนื้อเยื่อปกติ 39 ตัวอย่าง ฐานข้อมูล GSE121248 ประกอบด้วยตัวอย่างมะเร็งตับ 69 ตัวอย่างและตัวอย่าง paracancerous 38 ตัวอย่าง ซึ่งทั้งหมดนั้นอิงตาม GPL570 (Affymetrix Human Genome U133 Plus 2. 0 Array) ข้อมูลได้รับการประมวลผลล่วงหน้าโดยใช้แพ็คเกจ "Affy" R

1.2 การคัดกรองยีนที่แตกต่าง: เราใช้แพ็คเกจ "ลิมมา" R เพื่อคัดกรองยีนที่แสดงออกถึงความแตกต่าง (DEG) ระหว่างกลุ่มโรคและกลุ่มควบคุมปกติ [9] เกณฑ์ถูกกำหนดเป็น FDR (อัตราการค้นพบที่ผิดพลาด)<0.05, |log2fc|="">1.5. แผนที่ความหนาแน่นของ DEG ถูกวาดโดยใช้แพ็คเกจ R "แผนที่ความร้อน"

1.3 อภิปรัชญาของยีน (GO), โปรตีน ⁃ ปฏิกิริยาระหว่างโปรตีน (PPI) และการระบุยีนหลัก การวิเคราะห์การเพิ่มสมรรถนะของคุณลักษณะ วางแผนโดยใช้แพ็คเกจ R "ggplot2" R เกณฑ์ถูกกำหนดเป็น FDR<0.05. then="" use="" the="" string="" database="" (https://string-db.org)="" to="" study="" the="" interaction="" between="" common="" differential="" genes="" and="" proteins.="" then="" import="" cytoscape="" software="" to="" construct="" the="" ppi="" network,="" the="" threshold="" score="" >="" 0.7="" is="" the="" critical="" value,="" and="" the="" core="" node="" protein="" is="" screened="" by="" the="" mcode="" plug-in.="" finally,="" the="" core="" genes="" were="" verified="" by="" the="" online="" database="" oncomine="">

1.4 การวิเคราะห์การอยู่รอด: การวิเคราะห์การอยู่รอดของยีนหลักดำเนินการโดยใช้ฐานข้อมูลออนไลน์ GEPIA (http://gepia.cancer-pku.cn/)

2 ผลลัพธ์

2.1 ผลการตรวจคัดกรองยีนที่แตกต่างกัน

ผลการตรวจคัดกรองฐานข้อมูลมะเร็งตับ GSE45267 พบว่า 1 694 DEG ได้รับ (ควบคุม 921 ขึ้นการควบคุม 773 ควบคุมลดลง) และฐานข้อมูลมะเร็งตับ GSE121248 ยังได้รับการตรวจคัดกรองเพื่อให้ได้ DEG 1 925 DEG ({ {8}} ควบคุมขึ้น, 914 ควบคุมลง, รูปที่ 1A) ในหมู่พวกเขามี 1235 แยก DEG (รูปที่ 1B) จากนั้นฐานข้อมูลเบาหวาน GSE7014 ถูกคัดกรอง และได้รับยีนที่แตกต่างกันทั้งหมด 2 508 ยีน (1 253 ที่มีการควบคุมที่เพิ่มขึ้น 1 254 แบบควบคุมดาวน์ รูปที่ 1C) ได้มาซึ่งจุดตัดกันของ DEG ของมะเร็งตับและ DEG ของเบาหวานเพื่อให้ได้ DEG ที่ทับซ้อนกัน 328 ตัว โดย 78 ตัวเป็น DEG ทั่วไป DEGs1 ที่ได้รับการควบคุมและ 98 DEGs3 ที่มีการควบคุมแบบดาวน์ นอกจากนี้ 82 ยีนที่ลดลงในโรคเบาหวานประเภท 2 (DEGs2) และ 70 ยีนที่ปรับลดในมะเร็งตับ (DEGs4) ได้รับการพิจารณาว่าเป็น DEG ที่ไม่ขึ้นกับมะเร็งตับหรือโรคเบาหวาน

2.2 การวิเคราะห์การเสริมสร้างยีน

We then performed GO analysis on the four types of DEGs. The results showed that among the common differential genes, the biological functions of DEGs1 were mainly enriched in regulating DNA damage and repair, and the functions of DEGs3 were mainly chemical stimulation, defense response, inflammatory response, and apoptosis. and programmed death. Among the independent differential genes, DEGs2 analysis results were not statistically different (FDR>0.05) ในขณะที่ DEGs4 อาจเกี่ยวข้องกับแคแทบอลิซึมของสารประกอบไนโตรเจนอินทรีย์

2.3 การตรวจสอบเครือข่ายปฏิสัมพันธ์ของโปรตีนและยีนหลัก

ต่อไป เราเลือกยีนเชิงอนุพันธ์ทั่วไป (DEGs1 และ DEGs3) สำหรับการวิเคราะห์ PPI โดยใช้ฐานข้อมูล STRING และคัดแยกโปรตีนโหนดหลัก 8 ตัว ซึ่งเป็นซีรีนโปรตีเอสแฟมิลี E สมาชิก 1 (เซอร์พินแฟมิลี E สมาชิก 1, SERPINE1), คลัสเตอร์อิน (คลัสเตอร์อิน) , CLU), ทรอมโบสปอนดิน 1 (ทรอมโบสปอน-)

2.4 การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ของยีนหลัก

เราทำการวิเคราะห์การอยู่รอดของยีนหลัก 8 ยีนตามข้อมูลการแสดงออกของยีนและข้อมูลทางคลินิกของผู้ป่วยมะเร็งตับในฐานข้อมูล GEPIA ในหมู่พวกเขา การแสดงออกที่สูงของ MSH2, OIP5, AURKA, SMC4 และ SERPINE1 ทำนายการพยากรณ์โรคที่ไม่ดี และการแสดงออกของ CLU ในระดับต่ำนั้นสัมพันธ์กับการพยากรณ์โรคที่ไม่ดี ความแตกต่างทางเพศ รวมกับพล็อตกล่องของการแสดงออกของยีนหลัก 8 ตัวในเนื้อเยื่อตับปกติและเนื้อเยื่อมะเร็งตับในฐานข้อมูล ONCOMINE เมื่อเปรียบเทียบกับเนื้อเยื่อปกติ MSH2, OIP5, AURKA, SMC4 จะแสดงออกอย่างมากในมะเร็งตับ และ CLU มีค่าต่ำในตับ มะเร็ง ซึ่งบ่งชี้ว่าพยากรณ์โรคได้ไม่ดี การแสดงออกที่ต่ำของ SERPINE1 ในมะเร็งตับบ่งชี้ว่าการพยากรณ์โรคดีขึ้น

Serglycin (SRGN), การบำรุงรักษาโครงสร้างของโครโมโซม (SMC4), aurora kinaseA (AURKA), โปรตีนโต้ตอบ OPA 5 (OIP5), MUTS homolog 2 (mutS homolog 2, MSH2) ยืนยันโดยฐานข้อมูล ONCOMINE การแสดงออกของยีนหลักที่กล่าวถึงข้างต้นในมะเร็งตับนั้นสอดคล้องกับผลการทำนายของเรา และมีความแตกต่างที่สำคัญ

ต่อต้านมะเร็ง: Cistanche

Cistanche เป็นสมุนไพรที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการรักษามะเร็ง จากการศึกษาทางเภสัชวิทยาสมัยใหม่ของ cistanche สมุนไพรนี้มีส่วนผสมที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถยับยั้งการพัฒนาของเซลล์มะเร็งได้อย่างมีประสิทธิภาพ cistanche ถือได้ว่าเป็นสมุนไพรอายุยืนตั้งแต่สมัยโบราณ การบริโภคผลิตภัณฑ์ซิสแทนช์ในระยะยาวยังสามารถปรับปรุงภูมิคุ้มกันของเราได้อีกด้วย