Estudo sobre genes relacionados ao câncer de fígado

Contato: Audrey Hu (Whatsapp:008613880143964) E-mail:audrey.hu@wecistanche.com

O carcinoma hepatocelular (carcinoma hepatocelular, CHC) é atualmente o terceiro tumor maligno do mundo em termos de mortalidade [1]. De acordo com o último relatório de câncer, na China, a incidência de câncer de fígado é apenas após o câncer de pulmão e câncer gástrico [2]. A chave para melhorar o prognóstico dos pacientes com câncer de fígado é o diagnóstico precoce e a triagem, de modo a evitar atrasos no diagnóstico e tratamento. Por outro lado, o diabetes é uma doença metabólica e endócrina comum, e também é outra grande ameaça à saúde humana [3].

O diabetes pode causar danos a vários órgãos do corpo, levando a várias complicações, como nefropatia diabética, doença ocular diabética, pé diabético e complicações cardiovasculares diabéticas. Ao mesmo tempo, o número de pacientes diabéticos na China está aumentando ano a ano. Em 2013, a prevalência de diabetes entre adultos chineses era de cerca de 10,9% [4].

Uma série de meta-análises e estudos clínicos observaram o efeito do diabetes na sobrevida de pacientes com câncer de fígado. Os resultados da análise sugerem que o diabetes é um fator de risco independente para o prognóstico do câncer de fígado [5,6], mas seu mecanismo específico ainda não está claro. Nos últimos anos, com o desenvolvimento da tecnologia de chip de alto rendimento, é possível usar o perfil de expressão gênica para estudar os genes centrais do câncer de fígado e diabetes [7]. Neste estudo, baixamos as matrizes de expressão gênica de câncer de fígado e diabetes tipo 2 de bancos de dados públicos, selecionamos genes diferenciais sobrepostos comparando o grupo de doença e o grupo de controle saudável e, em seguida, extraímos os genes e organismos diferenciais comuns que levam ao tipo 2 diabetes e câncer de fígado. Para fornecer uma referência para o estudo do câncer de fígado relacionado ao diabetes, os mecanismos fisiológicos e patológicos específicos precisam de verificação experimental adicional.

1 Materiais e métodos

1.1 Fonte de dados e pré-processamento: Os dados de expressão gênica foram baixados do banco de dados GEO (Gene Expression Omnibus) do National Center for Biotechnology Information (NCBI). O banco de dados GSE7014 inclui 20 amostras de diabetes tipo 2 e 6 amostras de controle saudável [8], e o banco de dados GSE45267 inclui 48 amostras de câncer de fígado in situ e 39 amostras de tecido normal. O banco de dados GSE121248 contém 69 amostras de câncer de fígado e 38 amostras paracancerosas, todas baseadas em GPL570 (Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array). Os dados foram pré-processados ​​usando o pacote "Affy" R.

1.2 Triagem de genes diferenciais: Usamos o pacote R "limma" para rastrear genes expressos diferencialmente (DEGs) entre o grupo de doença e o grupo de controle normal [9]. O limite é definido como FDR (taxa de descoberta falsa)<0.05, |log2fc|="">1.5. Heatmaps de DEGs foram desenhados usando o pacote R "heatmap".

1.3 Gene Ontology (GO), Interação Proteína ⁃ Proteína (PPI) e identificação do gene principal Análise de enriquecimento de características, plotada usando o pacote R "ggplot2". O limite foi definido para 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 Análise de sobrevivência: A análise de sobrevivência dos genes centrais foi realizada usando o banco de dados online GEPIA (http://gepia.cancer-pku.cn/).

2 resultados

2.1 Resultados de triagem genética diferencial

Os resultados da triagem do banco de dados de câncer de fígado GSE45267 mostraram que 1 694 DEGs foram obtidos (921 regulados positivamente, 773 regulados negativamente), e o banco de dados de câncer de fígado GSE121248 também foi rastreado para obter 1 925 DEGs ({ {8}} regulado para cima, 914 regulado para baixo, Figura 1A). Entre eles, há 1235 DEGs de interseção (Fig. 1B). O banco de dados de diabetes GSE7014 foi então rastreado e um total de 2 508 genes diferenciais (1 253 regulados para cima, 1 254 regulados para baixo, Figura 1C) foram obtidos. A interseção de DEGs de câncer de fígado e DEGs de diabetes foi obtida para obter 328 DEGs sobrepostos, dos quais 78 eram DEGs comuns. DEGs1 regulados para cima e 98 DEGs3 regulados para baixo. Além disso, 82 genes regulados negativamente no diabetes tipo 2 (DEGs2) e 70 genes regulados negativamente no câncer de fígado (DEGs4) foram considerados DEGs independentes de câncer de fígado ou diabetes.

2.2 Análise de enriquecimento gênico

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), enquanto DEGs4 pode estar relacionado ao catabolismo de compostos orgânicos de nitrogênio.

2.3 Validação da rede de interação proteica e genes centrais

Em seguida, escolhemos os genes diferenciais comuns (DEGs1 e DEGs3) para análise de PPI usando o banco de dados STRING e selecionamos 8 proteínas do nó central, que eram serina protease família E membro 1 (serpina família E membro 1, SERPINE1), clusterina ( clusterina , CLU), trombospondina 1 (trombospon-)

2.4 Análise prognóstica de genes centrais

Realizamos análise de sobrevivência em 8 genes principais com base nos dados de expressão gênica e informações clínicas de pacientes com câncer de fígado no banco de dados GEPIA. Entre eles, a alta expressão de MSH2, OIP5, AURKA, SMC4 e SERPINE1 prediz mau prognóstico, e a baixa expressão de CLU está associada a mau prognóstico. diferenças sexuais. Combinado com os gráficos de caixa da expressão de 8 genes principais em tecido de fígado normal e tecido de câncer de fígado no banco de dados ONCOMINE, em comparação com tecido normal, MSH2, OIP5, AURKA, SMC4 são altamente expressos em câncer de fígado e CLU é pouco expresso em fígado câncer, indicando mau prognóstico A baixa expressão de SERPINE1 no câncer de fígado indica um melhor prognóstico.

Serglicina (SRGN), manutenção estrutural de cromossomos (SMC4), aurora quinaseA (AURKA), proteína 5 de interação com OPA (OIP5), homólogo 2 de MUTS (homólogo 2 de mutS, MSH2). Verificado pelo banco de dados ONCOMINE, a expressão dos genes centrais acima mencionados no câncer de fígado é consistente com nossos resultados de previsão, e há diferenças significativas.

anticancerígeno: Cistanche

Cistanche é uma erva amplamente utilizada em tratamentos anticancerígenos. de acordo com o estudo farmacológico moderno de cistanche, esta erva contém ingredientes eficazes que podem suprimir efetivamente o desenvolvimento de células cancerígenas. Cistanche também é considerada a erva da longevidade desde os tempos antigos. Consumir produtos de cistanche a longo prazo também pode melhorar nossa imunidade.