基于多组学筛选宫颈癌与卵巢癌肿瘤相关分子标志物的研究

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国家癌症中心于2022年2月正式发布的最新研究报告显示,我国平均每天有超过1.11万人被诊断为新发癌症。宫颈癌是由高危人乳头瘤病毒(High-risk human papillomavirus,HPV)感染引起的,是全球女性最常见的恶性肿瘤之一,宫颈癌的发病率和死亡率在2000-2016年间逐年上涨。而卵巢癌(Ovarian cancer,OC)也是全球女性常见的妇科癌症,但是大多数OC患者在非常晚期被诊断出来,此时肿瘤已经转移,5年生存率为30%,并且其的发病率也是逐年上涨。随着转录组学,特别是二代测序技术,单细胞测序技术和空间转录组学的逐渐普及,科研工作者对于细胞间相互作用的研究也越发深入。多组学分析则在单细胞和空间水平上对细胞的遗传和表型多样性提供了一种可行的策略,这也有助于了解肿瘤中复杂的生态系统。RNA表达数据,包括来自TCGA(The Cancer Genome Atlas)、GEO(Gene Expression Omnibus)和GTEx(Genotype-Tissue Expression)等数据库的数据,用于鉴定正常和肿瘤组织中RNA的表达。本研究将通过生物信息学方法与工具,通过计算公共数据库中的bulk-RNA数据,单细胞测序,空间转录组数据以及相关组学数据,编写代码筛选基因,通过单细胞测序数据,来描绘肿瘤微环境以及定位基因的表达情况,并且构建关键基因的肿瘤微环境间的细胞互作网络,最终筛选出影响宫颈癌和卵巢癌的微环境的关键标志物。在本研究的第一部分,我们对宫颈癌的GEO和TCGA-GTEx的数据进行分析,利用机器学习(Machine learning,ML)方法,共筛选出6个免疫相关基因(Immune-related gene,IRG)、4个IRL(Immune-related lnc RNA,IRL)和5个IRH(Immune-related hypoxia gene,IRH)标志物,这些标志物可以显著影响肿瘤免疫微环境(Tumor immune microenvironment,TME)。免疫相关RNA(Immune-related RNA,IRR)的预后模型被用于构建免疫系统的共表达网络。免疫检查基因(ICG,Immune Checkpoint Gene)的表达水平在肿瘤组织中GZMB+CD8+T-细胞和肿瘤相关巨噬细胞(Tumor-associated-macrophages,TAMs)中明显上调。我们确定了TGFBI、IFI30和SPP1三个定位肿瘤相关巨噬细胞的预后相关基因。IFI30+TAMs参与了免疫共表达网络以调节免疫微环境,并显示出成为新型免疫治疗靶点的潜力。在具有IRH特征的高风险评分组中,M0-TAMs的富集与预后的恶化有关。值得注意的是,肿瘤组织中的M0-TAMs高表达TGFBI,并与几个著名的肿瘤增殖途径有关。在本研究的第二部分,我们通过转移性卵巢癌的单细胞测序数据,确定了三种癌症相关成纤维细胞(Cancer-associated fibroblasts,CAFs)传统亚群:即炎症性CAFs(Inflammatory CAFs,i CAFs)、抗原呈递性CAFs(Antigen-presenting CAFs,ap CAFs)和肌纤维母细胞CAFs(Myofibroblastic CAFs,my CAFs)亚组。通过比对转移和原发卵巢癌数据,我们推测出my CAFs的比例在转移中下调,并且在腹水中近乎消失。在转移性肿瘤组织和恶性腹水中,来自间充质干细胞(Mesenchymal stem cells,MSCs)的S3-like CAFs的标志基因CCDC80的表达增加,并在i CAFs和ap CAFs中普遍高表达。CCDC80+CAFs在转移性OC中表现出明显的肿瘤异质性,并在细胞间交流中发挥重要作用,这与多种肿瘤相关途径有关。特别是,高水平的CCDC80+CAFs、i CAFs和ap CAFs可能导致OC预后不良。CCDC80+CAFs基因特征可能是转移性OC的新药物靶点。文章中的第三部分,我们使用卵巢癌的外泌体来源的非编码RNA构建共表达网络,发现lnc RNA GAS5参与调控成纤维细胞和IFI30+巨噬细胞,通过血液活检,我们验证了IFI30、TGFBI和SPP1在肿瘤血清中的表达情况。结果表明,SPP1和TGFBI相对于正常人在肿瘤血清里明显上调。
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