论文部分内容阅读
在女性中,乳腺癌是最常见的癌症类型,占癌症病例的近四分之一。放疗是乳腺癌患者的一项重要的治疗选择,但乳腺癌是一种异质性疾病,并非所有患者都能从放疗中受益。放疗的绝对益处与每位患者的个体特征相关。为了改善临床治疗结果,提供关于肿瘤放射敏感性或其治疗反应的预测性生物标志物在辅助个性化放疗方面具有重要意义,能够帮助选择最有可能从放疗中获益的患者,同时避免不太可能获益的患者诱发辐射毒性。本论文从人类最大转录因子调节家族ZNF基因与肿瘤微环境两个方面研究乳腺癌放射敏感性,并构建乳腺癌放射敏感性基因标签,帮助识别放射敏感患者,为乳腺癌患者的临床决策和个体化放疗提供参考。研究目的第一部分,锌指蛋白（Zinc finger protein,ZNF）基因家族是人类中最大的基因家族,主要参与细胞分化、转录激活、凋亡调控等,与癌症的发生发展相关。本部分旨在探讨ZNF家族的基因与乳腺癌患者放射敏感性的关系。第二部分,免疫和缺氧是影响癌症患者放疗效果的重要肿瘤微环境因素。同时,考虑到单一风险模型的预测价值有限以及在临界值附近对患者进行分组的不确定性,本部分开发并验证了基于免疫和缺氧相关基因表达谱的组合模型来预测乳腺患者的放射敏感性。研究方法第一部分,从癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库获取976个乳腺癌样本的临床和mRNA表达数据。根据ZNF基因表达量的中位数将患者分为高、低表达组。使用单因素和多因素Cox回归分析评估ZNF基因表达水平与乳腺癌患者放射敏感性之间的关系。利用多因素Cox模型构建放射敏感性基因标签。国际乳腺癌协会的分子分类数据库（Molecular Taxonomy of Breast Cancer International Consortium,METABRIC）用于重复验证。第二部分,本章研究基于TCGA中的乳腺癌数据。Spike-and-slab Lasso Cox和Lasso Cox回归分析分别用于构建免疫相关和缺氧相关的放射敏感性基因标签。三个独立的数据集（METABRIC、E-TABM-158、GSE103746）用于验证放射敏感性基因标签。此外,根据临床因素对每个数据集中的放疗和未放疗患者进行了 1:1精确匹配。研究结果第一部分,四个ZNF基因的表达水平可能与乳腺癌患者的放射敏感性相关。其中ZNF644的高表达水平以及另外三个基因（ZNF341、ZNF541、ZNF653）的低表达水平与乳腺癌放射敏感性相关。进一步构建4-ZNF基因标签,在TCGA数据集中,预测为放射敏感（Radiosensitive,RS）组的患者接受放疗后的生存率显著高于未放疗患者（HR=0.292,95%CI:0.160-0.534,P＜0.01）;而预测为放射抵抗（Radioresistant,RR）组的放疗患者与未放疗患者无显著的生存差异（HR=0.943,95%CI:0.565-1.575,P=0.823）。多因素 Cox 回归分析显示,该基因标签是影响乳腺癌患者放疗后生存的独立因素（HR=2.764,95%CI:1.47-5.196,P=0.002）。上述结果在独立的METABRIC数据集中得到验证。第二部分,本章构建了包含三个免疫相关基因和11个缺氧相关基因的基因标签,以预测乳腺癌患者的放射敏感性。在TCGA数据集中,免疫放射抵抗（Immune radioresistant,IRR）组和缺氧放射抵抗（Hypoxia radioresistant,HRR）组患者接受放疗后的10年累计生存概率分别为0.189（0.037-0.973）和0.477（0.293-0.776）。免疫放射敏感（Immune radiosensitive,IRS）组和缺氧放射敏感（Hypoxiaradiosensitive,HRS）组患者放疗后的10年累计生存概率分别为0.778（0.676-0.895）和0.824（0.723-0.939）。基于这两个基因标签,进一步构建了 一个组合模型,将所有患者分为三组（IRS/HRS、Mixed、IRR/HRR）。研究确定了最有可能从放疗中获益的IRS/HRS患者,其10年累计生存概率为0.886（0.806-0.976）;IRR/HRR组患者的10年累计生存概率为0。此外,研究发现IRR/HRR组的患者表现出更高的免疫浸润和缺氧水平。研究结论第一部分,共识别四个ZNF基因表达水平可能与乳腺癌患者放射敏感性相关,进一步构建的4-ZNF基因标签对于选择最有可能从放射治疗中受益的患者可能具有预测价值。第二部分,整合免疫和缺氧相关基因标签的组合模型可以有效预测乳腺癌的放射敏感性,并且比单一模型更有效地识别放射敏感和放射抵抗的患者。