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正常核型急性髓系白血病预后标志物的生物信息学研究

2020-12-02阅读(226)

正常核型急性髓系白血病预后标志物的生物信息学研究

论文摘要

急性髓系白血病（acute myeloid leukemia,AML）是一类具有高度异质性的造血系统恶性肿瘤,约占成年人急性白血病的60%。目前,基于细胞遗传学差异对预后的影响,可将AML划分为低危组、中危组及高危组。其中,中危组中近一半AML患者是染色体核型正常的AML（cytogenetically normal AML,CN-AML）患者,具有极大的预后异质性。因此,对CN-AML进行分子筛查以鉴定出具有潜在预后价值的基因,从而促进CN-AML的细化分层和临床治疗方案的改进极为重要。随着全基因组测序用于AML发病机制研究,越来越多的数据可供研究,包括癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）和NCBI的高通量基因表达数据库（Gene Expression Omnibus,GEO）等。本研究基于已有CN-AML数据进行了预后标志物的生物信息学挖掘,取得了以下三个方面的研究成果:1.筛选CN-AML的预后基因STAB1并探讨其机制和药物敏感性为了筛查CN-AML中具有潜在预后价值的基因,本研究以2年总体生存时间为界,对TCGA的CN-AML数据集进行组间差异表达筛选以及多因素Cox回归分析,最终获得6个独立预后的差异表达基因。随后,在其他4个独立的CN-AML数据集中进行生存分析验证,发现仅有STAB1基因在其中3个数据集中表达量与生存相关。基于STAB1表达量中位数将TCGA数据集和GSE6891数据集分别划分为STAB1高低表达组,发现STAB1高表达(STAB1high)组具有更短的无病生存时间（event-free survival,EFS）。同时,STAB1high和STAB1low组间差异表达分析显示,STAB1high组中的上调基因主要富集于与细胞粘附和迁移以及免疫应答相关的途径中。进一步通过体外实验证实,干扰STAB1基因表达会抑制KG1a和NB4白血病细胞增殖。STAB1与癌症药物靶点之间的表达量相关性分析表明,STAB1的表达可能影响多种药物的敏感性,并在KG1a和NB4细胞系中证实了STAB1low组患者对BCL2抑制剂Venetoclax更敏感。总之,这部分工作将生物信息学和实验相结合,在多数据集中验证了STAB1可能做为CN-AML的预后因子,并探索了其潜在机制和治疗策略。2.基于6个膜蛋白基因建立了预测CN-AML预后的MPG6模型进一步为了筛选更稳定的CN-AML多基因预后预测模型,本研究首先对TCGA的CN-AML数据进行单因素分析和多因素Cox回归分析,筛选出23个独立预后的膜蛋白基因。随后经过相关性分析和线性回归分析后,构建了6个膜蛋白基因组成的CN-AML预后回归模型（6-Membrane Protein Genes,MPG6）打分模型:MPG6Score=（0.0492×CD52）–（0.0018×CD96）+（0.0131×EMP1）+（0.2058×TSPAN2）+（0.0234×STAB1）–（0.3658×MBTPS1）。经4个独立的CN-AML数据集测试,结果一致表明高MPG6打分的CN-AML患者相对于低MPG6打分的CN-AML患者总体生存率显著偏低。同时,在多因素逻辑回归模型中,融合了多个临床因素后,MPG6打分模型大大提高了预测预后的性能（TCGA CN-AML数据集:AUC=0.762 vs.0.624,GSE6891数据集:AUC=0.912 vs.0.614）,具有较好的临床应用潜力。3.不同核型AML的基因差异表达和调控网络分析为了研究CN-AML与其他预后核型AML的差异,本研究对三组预后核型（良好核型、CN-AML和不良核型）样本进行差异分析。结果发现11个基因和两个miRNA是三种预后核型两两比较中共有的差异表达基因。GO富集分析表明各组差异表达基因主要富集在膜相关的生物学通路。6个HOXA（HOXA3/5/6/7/9/10）和3个HOXB家族基因（HOXB2/3/4）在良好预后核型的AML中显著低表达和高甲基化（p<0.05）。同时,调控网络中HOXA5被预测可调控SPARC基因,并在预后良好核型和CN-AML的比较中能以HOXA5-miR-10a-5p-SPARC调控环的形式形成FFL。在预后良好核型和预后不良核型的比较中,HOXA5和miR-92a-3p亦可共同调节SPARC,表明HOXA5对SPARC基因的调控在白血病中的重要性。综上所述,本文基于已有的CN-AML数据,鉴定出STAB1为CN-AML的预后标志物,构建了6个膜蛋白的CN-AML预后模型,并在多个独立数据集中进行了验证。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  •   1.1 AML概述
  •   1.2 AML常规治疗及精准基因组学研究
  •     1.2.1 AML常规治疗方案
  •     1.2.2 TCGA在 AML精准基因组学的意义
  •   1.3 AML预后研究进展
  •     1.3.1 CN-AML单基因预后标志物概述
  •     1.3.2 AML多基因预后模型概述
  •   1.4 高通量测序技术及其应用
  •     1.4.1 RNA-seq测序
  •     1.4.2 小RNA测序
  •     1.4.3 测序技术最新研究进展
  •   1.5 转录因子-miRNA共调控网络
  •     1.5.1 转录因子概述
  •     1.5.2 转录因子-miRNA共调控网络研究概况
  •     1.5.3 转录因子-miRNA共调控网络分类
  •   1.6 本课题主要研究内容及意义
  • 2 CN-AML的预后基因STAB1 的挖掘及其机制研究
  •   2.1 引言
  •   2.2 材料与方法
  •     2.2.1 细胞
  •     2.2.2 主要试剂
  •     2.2.3 主要仪器
  •     2.2.4 主要试剂配制
  •     2.2.5 研究对象
  •   2.3 实验方法
  •     2.3.1 细胞培养
  •     2.3.2 实时荧光定量PCR
  •     2.3.3 CCK-8细胞活力检测
  •     2.3.4 Annexin V/PI凋亡检测
  •     2.3.5 Western Blot
  •     2.3.6 siRNA转染
  •     2.3.7 实验数据的统计分析
  •   2.4 生物信息学研究方法
  •     2.4.1 整体研究策略
  •     2.4.2 差异表达分析
  •     2.4.3 CN-AML调控网络构建
  •     2.4.4 相关性分析
  •     2.4.5 生存分析
  •   2.5 结果
  •     2.5.1 STAB1是CN-AML潜在预后因子
  •     2.5.2 STAB1 高低表达组的CN-AML患者临床特征分析
  •     2.5.3 基于STAB1 高低表达分层的CN-AML患者潜在机制研究
  •     2.5.4 基于STAB1 表达分层的CN-AML患者潜在药物指示
  •     2.5.5 抑制STAB1的表达可能抑制白血病生长并诱导细胞凋亡
  •     2.5.6 KG1a和 NB4 细胞系的STAB1 低表达对Venetoclax更敏感
  •   2.6 讨论
  • 3 基于膜蛋白的CN-AML预后模型MPG6 的建立
  •   3.1 引言
  •   3.2 方法
  •     3.2.1 AML患者临床信息和研究数据描述
  •     3.2.2 生存分析和膜蛋白基因鉴定
  •     3.2.3 CN-AML预后特征基因训练
  •     3.2.4 CN-AML预后特征基因测试
  •     3.2.5 MPG6模型的性能评估和预后表现分析
  •     3.2.6 MPG6的性能基准测试
  •   3.3 结果
  •     3.3.1 MPG6 模型在CN-AML中作为独立预后的鉴定
  •     3.3.2 高MPG6打分与多个独立数据集中的不良生存相关
  •     3.3.3 MPG6 打分与CN-AML患者临床特征显著相关
  •     3.3.4 MPG6打分可以提高预测患者生存时间的性能
  •     3.3.5 MPG6打分可以作为良好的独立预后因素
  •   3.4 讨论
  • 4 不同核型AML的基因差异表达和调控网络分析
  •   4.1 引言
  •   4.2 方法
  •     4.2.1 AML患者临床信息和研究数据描述
  •     4.2.2 AML不同预后核型的差异基因和差异miRNA分析
  •     4.2.3 AML不同预后核型的特异TF-miRNA共调控网络构建
  •     4.2.4 统计学相关分析
  •   4.3 结果
  •     4.3.1 不同预后核型AML差异表达基因和miRNA概览
  •     4.3.2 AML不同预后核型的HOX基因概况及其共调控网络
  •     4.3.3 良好核型vs.CN-AML组的膜基因和预后基因概览
  •   4.4 讨论
  • 5 全文总结及展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录 攻读博士期间发表的论文目录

    • 文章来源

    类型: 博士论文

    作者: 林生彦

    导师: 郭安源

    关键词: 正常核型急性髓白血病,预后分层,调控网络分析,治疗策略

    来源: 华中科技大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,医药卫生科技

    专业: 生物学,肿瘤学

    单位: 华中科技大学

    分类号: R733.71;Q811.4

    DOI: 10.27157/d.cnki.ghzku.2019.004734

    总页数: 133

    文件大小: 5554k

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