1、2023 年10 月 第 44 卷 第 5 期 首 都 医 科 大 学 学 报Journal of Capital Medical University Oct.2023Vol.44 No.5基金项目:北京市百千万人才工程资助项目(2019A15),北京市属医学科研院所公益发展改革试点项目(京医研 2021-10)。This study was supported by Beijing Hundred Thousand Talents Project(2019A15),the Beijing Municipal Institute of Public Medical Research Deve
2、lopment and Reform Pilot Project(2021-10).Corresponding author,E-mail:wujiancupes 网络出版时间:2023-10-20 1010 网络出版地址:https:/ 妍1 刘 芳2 郭 闪2 吴 剑1(1.首都体育学院运动科学与健康学院,北京 100191;2.首都医科大学附属北京佑安医院北京肝病研究所,北京 100069)【摘要】目的 通过转录组测序以及生物信息学分析探讨非肝硬化乙型肝炎病毒(hepatitis B viral,HBV)相关肝细胞癌的转录特征及与患者生存的关系。方法 通过转录组测序获得非肝硬化 HBV
3、相关肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的差异表达基因;利用基因本体(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)数据库富集分析获得差异表达基因涉及的生物功能过程及信号通路;通过基因-基因功能相互作用网络分析获得关键基因;利用癌症基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库肝癌队列对关键基因进行生存预后分析。结果 共发现上调差异基因3 672 个,下调差异基因 2 715 个。GO 功能富集分析主要涉及细胞分化、DNA 复制、
4、DNA 修复、炎症反应免疫应答、细胞黏附等。KEGG 通路富集主要包括细胞周期、氧化磷酸化、p53 信号通路、肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)信号通路和核因子 B(nuclear factor kappa-B,NF-B)信号通路等。其中丝裂原活化蛋白激酶 3(mitogen-activated protein kinase 3,MAPK3)、Ras 相关 C3 肉毒毒素底物 1(ras-related C3 cotulinum toxin substrate 1,RAC1)、磷脂酶 C1(phospholipase C beta 1,PLC1)、连环蛋白 1(
5、catenin beta 1,CTNN1)、非转移性细胞 1(non-metastatic cells 1,NME1)基因和非转移性细胞 6(non-metastatic cells 6,NME6)基因高表达与肝癌患者预后不良相关(P0.05);FYN、细胞色素 P450(cytochrome P450,CYP)2C8 和 CYP2C9 低表达与肝癌患者预后不良有关(P0.05)。结论 非肝硬化 HBV 相关肝细胞癌发生涉及多个生物学过程和信号通路的改变,与肝癌患者的生存预后相关的关键基因为理解非肝硬化 HBV 相关 HCC 发生机制提供新线索。【关键词】非肝硬化肝细胞癌;差异表达基因;信号通
6、路【中图分类号】R73 【文献标识码】ATranscriptome sequencing and survival analysis of noncirrhotic hepatitis B viral(HBV)-related hepatocellular carcinomaWan Yan1,Liu Fang2,Guo Shan2,Wu Jian1(1.School of Kinesiology and Health,Capital University of Physical Education and Sports,Beijing 100191,China;2.Beijing Instit
7、ute of Hepatology,Beijing Youan Hospital,Capital Medical University,Beijing 100069,China)【Abstract】Objective Transcriptome sequencing and bioinformatics analysis were used to explore the transcriptional characteristics and survival analysis of non-cirrhotic hepatitis B viral(HBV)-related hepatocellu
8、lar carcinoma(HCC).Methods The differentially expressed genes in non-cirrhotic HBV-related HCC were obtained by transcriptome sequencing.The biological functional processes and signaling pathways involved in the differentially expressed genes were obtained by gene ontology(GO)and Kyoto Encyclopedia
9、of Genes and Genomes(KEGG)enrichment analysis.The key genes were obtained by gene-gene function interaction network analysis,and the key genes were analyzed for survival prognosis using the cancer genome atlas(TCGA)databases HCC cohort.ResultsA total of 3 672 up-regulated differential genes and 2 71
10、5 down-regulated differential genes were identified.The GO functional enrichment analysis mainly involved cell differentiation,DNA replication,DNA repair,inflammation response,immune response,cell adhesion,etc,while the KEGG pathway enrichment mainly included cell cycle,oxidative phosphorylation,p53
11、 signaling pathway,tumor necrosis factor(TNF)signaling pathway,and nuclear factor kappa-B(NF-B)signaling pathway.Among them,high expression of mitogen-activated protein kinase 3(MAPK3),ras-related C3 cotulinum toxin substrate 1(RAC1),phospholipase C beta 1(PLC1),catenin beta 1(CTNN1),non-metastatic
12、cells 1(NME1),and non-metastatic cells 6(NME6)was associated with poor prognosis in HCC patients(P0.05),while low expression of FYN,首 都 医 科 大 学 学 报第 44 卷cytochrome P450 2C8(CYP2C8),and cytochrome P450 2C9(CYP2C9)was associated with poor prognosis in HCC patients(P0.05).Conclusions Non-cirrhotic HBV-
13、related HCC involves multiple biological processes and alterations in signaling pathways,and the key genes related to the survival and prognosis of HCC patients provide new clues for understanding the mechanism of HBV-related HCC in non-cirrhosis patients.【Key words】non-cirrhotic hepatocellular carc
14、inoma;differentially expressed genes;signalling pathways 肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是成人中最常见的原发性肝癌。HCC 通常发生在肝硬化基础之上,常见的促进肝硬化形成的炎症诱导危险因素包括:慢性肝炎感染,如乙型肝炎病毒(hepatitis B vi-ral,HBV)、丙型肝炎病毒(hepatitis C viral,HCV)、酗酒和非酒精性脂肪性肝病1。然而,约 20%的 HCC发生在非肝硬化的肝脏上,非肝硬化肝癌指不是在肝硬化基础上发生的肝癌2。与肝硬化来源 HCC 相比,如果尽早诊断,非肝硬化
15、 HCC 患者可有效地进行肿瘤切除,保持足够的肝功能,预后良好;然而非肝硬化HCC 的晚期诊断通常表现为更大、更具侵袭性的肿瘤,容易发生转移3。非肝硬化 HCC 在基因组上与肝硬化 HCC 相似,然而发生机制仍不明确4。HBV 感染引起的肝硬化是我国 HCC 最为重要的危险因素,因此本研究通过转录组测序方法分析非肝硬化 HBV 相关 HCC 的转录特征及关键基因与信号通路变化,为理解非肝硬化 HBV 相关 HCC 发生机制提供新线索,为探索新的治疗靶点提供数据支持。1 材料与方法1.1 组织来源 本实验所用的癌及癌旁(距离肿瘤边界 2 cm 以外)组织来自 7 例临床非肝硬化 HBV 相关 H
16、CC 患者,患者均为男性,平均年龄(61.49.8)岁。标本获取后立即分装,液氮速冻后,保存于-80 。患者均知情同意。该研究方案已获得首都医科大学附属北京佑安医院个人伦理审查委员会的批准,批号:京佑科伦字2021086 号。1.2 实验室检测方法 高通量测序:由北京贝瑞和康生物技术有限公司完成。简述如下:利用 zymoBIOMICS RNA Miniprep Kit(R2001,Zymo 公司,美国)从 20 mg 组织样品中提取总 RNA,质检合格后,通过 VAHTS Universal V6 RNA-seq Library Prep Kit for Illumina(NR604-01,诺
17、唯赞,中国)进行建库,带有 Oligo(dT)的磁珠与 ployA 进行 A-T 碱基配对,可以从总 RNA 中分离出 mRNA,用于分析转录组信息。最后基于 Illumina No-vaseq 6000(Illumina 公司,美国)测序平台进行测序,每个样品数据量为 10 G。生物信息分析:首先对原始下机数据进行质控,质控后合格的数据即 Clean data(reads),应用软件TopHat2 与参考基因组进行比对,获得有效 reads 用于后续分析。通过对测序基因进行定量分析,获得基因的 Read Counts 后,利用 DESeq2 软件对 2 组样本进行样本间基因的表达差异分析,鉴
18、定出样本间差异表达的基因。对获得的差异表达基因,进行基因本体(gene ontology,GO)、京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)功能注释及功能富集研究,通过功能富集分析,获得该基因集中的基因主要功能或主要参与的代谢通路。通过 STRING 互作数据库中的互作关系进行基因-基因功能相互作用网络分析,使用 Cytoscape 构建目标基因群中基因与基因产物间的信号传递网络,获得基因间的相互作用关系及网络的核心调节基因,反映全局层面的基因调节机制。1.3 生存预后分析 通过 UALCAN 在线数据库(https:/
19、ualcan.path.uab.edu/index.html)选择基于癌症基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中的肝细胞癌队列(liver hepatocellular carcinoma,LIHC),对筛选出来的差异基因进行生存分析,获得基因表达水平与肝细胞癌患者预后的关系。2 结果2.1 研究人群的基线特征7 例 HCC 患者中 6 例乙型肝炎病毒表面抗原、e抗体、核心抗体均为阳性,1 例经治疗后抗原、抗体均转阴。丙氨酸氨基转移酶(alanine aminotransferase,ALT)中位数 60.00(26.0088.50)U/L,门冬氨酸氨基转
20、移酶(aspartate aminotransferase,AST)中位数41.00(22.50 62.00)U/L。总蛋白均值(69.57 11.11)g/L,白蛋白均值(41.065.38)g/L。甲胎蛋白(alpha fetoprotein,AFP)中 位 数 5.63(2.16 13.23)ng/mL。肿瘤直径 30 97 mm,平均 49.33 218第 5 期万 妍等:非肝硬化乙型肝炎病毒相关肝细胞癌的转录组测序及其对患者生存的影响mm,随 访 存 活 率 28.57%,详 见 表 1。随 访 存 活率 28.57%。2.2 差异表达基因筛选将非肝硬化 HBV 相关 HCC 癌组织
21、和对应癌旁组织进行转录组测序,对差异表达基因的 mRNA 表达水平进行聚类分析(图 1),肿瘤组织与癌旁组织被较好地聚集为两簇。筛选 P adjust2 的基因为差异基因,共获得 6 387 个差异基因:其中上调基因 3 672 个,下调基因 2 715 个。2.3 差异基因的 GO 功能富集分析将上下调基因分别进行 GO 功能富集分析,研究其所参与的生物功能过程。与癌旁组织相比,非肝硬化 HBV 相关 HCC 肿瘤组织 GO 富集程度主要包括:上调基因涉及细胞分化、有丝核分裂、DNA 复制、DNA 修复等(图 2A),下调基因涉及炎症反应、细胞表面受体信号通路、免疫应答、细胞黏附等(图2B)
22、。2.4 差异基因的 KEGG 通路富集分析将上下调基因分别进行 KEGG 通路富集分析。上调基因代表性富集途径包括 DNA 复制、细胞周期、氧化磷酸化、p53 信号通路、半胱氨酸和甲硫氨酸代谢等(图 3A);下调基因主要富集途径包括 T 细胞受体信号通路、细胞因子-细胞因子受体相互作用、B 细胞受体信号通路、自然杀伤细胞调控的细胞毒性、肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)信号通路和核因子 B(nuclear factor kappa-B,NF-B)信号通路等(图 3B)。2.5 差异表达基因互作网络分析将非肝硬化 HBV 相关肝癌患者差异表达 mRNA进行基因-
23、基因功能相互作用网络分析(图 4)。互作网络图中节点(Node)代表基因,Node 的大小与此节点的度(Degree)成正比,即与此节点相连的边越多,它的度越大,节点也就越大,这些节点在网络中可能处于较为核心的位置。红色代表上调基因,蓝色代表下调基因。Line 代表两基因之间存在关系。根据相互作用得分获得相互作用网络的中心节点关键基因,根据 Degree20,共筛选出 19 个上调关键差异基因(表 2),和 21 个下调关键差异基因(表 3)。表 1 研究人群的基线特征Tab.1 Baseline characteristics of the study population Gender A
24、ge/a HBsAganti-HBs/(IU L-1)HBeAg Anti-HBe Anti-HBcALT/(U L-1)AST/(U L-1)TP/(g L-1)ALB/(g L-1)AFP/(ng mL-1)Tumor size/mmSurgical approachFollow-upMale612 728(+)2(-)0.1(-)0.005(+)0.009(+)372868.443.92.7554Hemihepatectomy under general an-esthesiaDeathMale6448.54(+)268.5(+)0.179(-)0.111(+)0.007(+)15177
25、4.145.67.2835Laparoscopic hep-atectomy for liver cancer under gen-eral anesthesiaSurvivalMale647 397(+)6.88(-)0.115(-)0.003(+)0.009(+)152574.246.31.65-Liver transplanta-tionDeathMale497 421(+)2(-)0.088(-)0.003(+)0.007(+)604768.437.55.6397Liver tumor resec-tion surgery under general anesthesiaDeathMa
26、le412 160(+)2(-)0.105(-)0.006(+)0.009(+)1097754.933.91.5745Laparoscopic hep-atectomy for liver cancer under gen-eral anesthesiaSurvivalMale613 313(+)2(-)0.1(-)0.002(+)0.006(+)11414358.5352.6235Laparoscopic hep-atectomy for liver cancer under gen-eral anesthesiaDeathMale552 289(+)2(-)0.048(-)0.003(+)
27、0.007(+)684188.545.219.1830Liver tumor resec-tion surgery under general anesthesiaDeathALT:alanine transaminase;AST:aspartate transaminase;TP:total protein;ALB:albumin;AFP:alpha fetoprotein.318首 都 医 科 大 学 学 报第 44 卷图 1 非肝硬化 HBV 相关 HCC 癌组织及癌旁组织差异基因 mRNA 表达水平的聚类分析Fig.1 Cluster analysis of mRNA expressi
28、on levels for differentially expressed genes of non-cirrhotic HBV-associated HCC carcinoma tissues and para-carcinoma tissueHBV:hepatitis B viral;HCC:hepatocellular carcinoma;T1-T6:carcinoma tissue;P1-P6:para-carcinoma tissue;color:level of expression.图 2 差异表达基因的 GO 富集分析Fig.2 GO enrichment analysis
29、of differentially expressed genesA:up regulated;B:down regulated;LgP:log P value;GO:gene ontology.418第 5 期万 妍等:非肝硬化乙型肝炎病毒相关肝细胞癌的转录组测序及其对患者生存的影响图 3 差异表达基因的 KEGG 信号通路分析Fig.3 KEGG signaling pathway analysis of differentially expressed genesA:up regulated;B:down regulated;LgP:log P value;KEGG:Kyoto Ency
30、clopedia of Genes and Genomes;TNF:tumor necrosis factor;NF-B:nuclear factor kappa-B.图 4 非肝硬化 HBV 相关性肝癌患者差异表达 mRNA 的基因-基因功能相互作用网络分析Fig.4 Gene-gene functional interaction network analysis of differentially expressed mRNA in patients with non-cirrhotic HBV-related hepatocellular carcinomaHBV:hepatitis
31、B viral.518首 都 医 科 大 学 学 报第 44 卷表 2 基因-基因功能相互作用网络选择的核心上调 mRNATab.2 Gene-gene functional interaction network selected for core up-regulation mRNA Gene symbolDescriptionStyleDegreeOut degreeIndegreeBetweenness centralityK-coresMAPK3Mitogen-activated protein kinase 3Up4729180.047 271 0757MAPK9Mitogen-a
32、ctivated protein kinase 9Up4418260.031 460 5417PLC1Phospholipase C beta 1Up3615210.019 660 3407AK9Adenylate kinase 9Up3523120.007 429 60210NME1-NME2NME1-NME2 readthroughUp2713140.002 590 01210NME2non-metastatic cells 2Up2713140.002 590 01210NME1non-metastatic cells 1Up2713140.002 590 01210NME6non-me
33、tastatic cells 6Up2713140.002 590 01210CTNN1Catenin beta 1Up265210.013 374 7315ADCY6Adenylate cyclase 6Up259160.013 449 11710RAC1Ras-related C3 botulinum toxin substrate 1(rho family,small GTP binding protein Rac1)Up2512130.015 978 8057CAMK2GCalcium/calmodulin dependent protein kinase gammaUp231850.
34、007 820 0797METMET proto-oncogene,receptor tyrosine kinaseUp2110110.006 946 8687IRS1Insulin receptor substrate 1Up212190.008 665 4347UGT1A6UDP glucuronosyltransferase family 1 member A6Up204160.002 098 5938UGT1A9UDP glucuronosyltransferase family 1 member A9Up204160.002 098 5938UGT2B11UDP glucuronos
35、yltransferase family 2 member B11Up204160.002 098 5938UGT2B4UDP glucuronosyltransferase family 2 member B4Up204160.002 098 5938NT5M5,3-nucleotidase,mitochondrialUp206140.002 633 34110表 3 基因-基因功能相互作用网络筛选的核心下调 mRNATab.3 Gene-gene functional interaction network selected for core down-regulation mRNA Ge
36、ne symbolDescriptionStyleDegreeOutdegreeIndegreeBetweenness centralityK-coresPIK3R5Phosphoinositide-3-kinase regulatory subunit 5Down5916430.029 1207PIK3CDPhosphatidylinositol-4,5-bisphosphate 3-kinase Catalytic subunit deltaDown5612440.030 4057RELARELA proto-oncogene,NF-kB subunitDown4129120.025 13
37、57ENTPD3Ectonucleoside triphosphate diphosphohydrolase 3Down3924150.007 38710PLC2Phospholipase C beta 2Down3614220.019 667AKT2AKTserine/threonine kinase 2Down322390.042 1847JUNJun proto-oncogene,AP-1 transcription factor subunitDown3220120.017 3417JAK3Janus kinase 3Down306240.013 9197ADCY7Adenylate
38、cyclase 7Down269170.013 58710PLA2G4APhospholipase A2 group IVADown269170.024 6469ADCY1Adenylate cyclase 1Down269170.017 73610FYNFYN proto-oncogene,Src family tyrosine kinaseDown251690.019 9307PLD1Phospholipase D1Down245190.005 4499CYP2C9Cytochrome P450 family 2 subfamily C member 9Down242130.008 040
39、9FOSFos proto-oncogene,AP-1 transcription factor subunitDown231490.013 5597STAT3Signal transducer and activator of transcription 3Down2212100.011 9177CYP2C8Cytochrome P450 family 2 subfamily C member 8Down221930.007 7999IL2Interleukin 2Down211650.010 6797IL10Interleukin 10Down211830.001 0257CXCR1C-X
40、-C motif chemokine receptor 1Down206140.010 4756NT5C3B5-nucleotidase,cytosolic BDown206140.002 633102.6 生存分析通过 TCGA 数据库中 LIHC 队列数据集对上述关键基因进行生存分析(图 5)。非肝硬化 HBV 相关HCC 上调关键基因中丝裂原活化蛋白激酶 3(mitogen-618第 5 期万 妍等:非肝硬化乙型肝炎病毒相关肝细胞癌的转录组测序及其对患者生存的影响718首 都 医 科 大 学 学 报第 44 卷图 5 非肝硬化 HBV 相关性肝癌患者关键基因的生存分析及表达水平分析Fig
41、.5 Survival analysis and expression level of key genes in patients with non-cirrhotic HBV-associated liver cancerP0.05;P0.01;HBV:hepatitis B viral;TCGA:the cancer genome atlas;LIHC:liver hepatocellular carcinoma;MAPK3:mitogen-activated protein ki-nase 3;RAC1:ras-related C3 cotulinum toxin substrate
42、1;PLC1:phospholipase C beta 1;NME:non-metastatic cells;CTNN1:catenin beta 1;CYP2C8:cyto-chrome P450 2C8;CYP2C9:cytochrome P450 2C9.activated protein kinase 3,MAPK3)、Ras 相关 C3 肉毒毒素底物 1(ras-related C3 cotulinum toxin substrate 1,RAC1)、磷脂酶 C1(phospholipase C beta 1,PLC1)、连环蛋白 1(catenin beta 1,CTNN1)、非转
43、移性细胞1(non-metastatic cells 1,NME1)基因和非转移性细胞 6(non-metastatic cells 6,NME6)基因高表达与肝癌患者预后差相关(P0.05);下调关键差异基因中 FYN、细胞色素 P450(cytochrome P450,CYP)2C8 和 CYP2C9低表达与肝癌患者预后差有关(P0.05)。进一步将上述基因的表达水平在 LIHC 队列数据集中进行了验证(图 5),MAPK3、RAC1、PLC1、CTNN1、NME1 和NME6 在肝癌组织中的表达水平高于癌旁组织(P0.05),FYN、CYP2C8 和 CYP2C9 的表达水平低于癌旁组织
44、(P0.05)。3 讨论肝细胞癌是肝脏原发性恶性肿瘤的最主要亚型,占原发性肝癌的 70%85%,是全球第六大最常见癌症,第三大最常见癌症死亡原因,目前尚无有效治疗手段5-6。中国 肝 癌 的 发 病 率 已 占 全 球 发 病 率 的45.3%,且肝癌死亡人数已达到全球的 47.1%,为我国的公共卫生事业带来了严重的负担5。HCC 通常建立在肝硬化基础上,但近几年研究2表明,有 1/3 的HCC 患者并没有肝硬化的发生,这部分患者在流行病学、临床特征、实验室诊断等方面与肝硬化相关 HCC存在显著差异。HBV 感染被证明是非肝硬化 HCC 发病的独立风险因素之一,占总病例数的 60%以上7。研究
45、8表明,高 HBV 病毒载量滴度可以导致肝脏内基因突变、表观遗传学改变和信号通路异常,从而促进了非肝硬化 HCC 的发生和发展。在非肝硬化 HCC 患者中,由于缺乏症状和监测成像,早期阶段的 HCC 在临床上表现为无症状,通常由于其潜在的进展所带来的巨大肿瘤症状而被发现,这也使得临床治疗面临着严峻的挑战。目前 HBV 如何促进非肝硬化 HCC 的发生发展还不清楚,而探索二者间的分子调控网络及其信号通路,研究 HBV 诱导非肝硬化 HCC 发生的特有分子机制,寻找特异性的新药物作用靶点,将为非肝硬化 HCC 的临床治疗提供新的思路,具有重要的研究意义。我国 HCC 大多来源于 HBV 感染的基础
46、之上的肝硬化肝癌,少部分未伴有肝硬化的慢性乙型肝炎患者可直接发展为 HCC。非肝硬化 HCC 和肝硬化 HCC 在疾病进展过程中可表现为相似的基因组景观,转录水平的调控仍待探索4。本研究通过转录组测序探讨了非肝硬化 HBV相关 HCC 发生的潜在机制。共发现上调差异基因3 672 个,下调差异基因 2 715 个。GO 功能富集分析主要涉及细胞分化、DNA 复制、DNA 修复、炎症反应免疫应答、细胞黏附等。KEGG 通路富集主要包括细胞周期、氧化磷酸化、p53 信号通路、TNF 信号通路和 NF-B 信号通路等。本研究通过构建基因-基因功能相互作用网络,筛选出中心节点关键基因,通过 TCGA
47、数据库肝癌队列进行生存分析,显示 MAPK3、RAC1、PLC1、CTNN1、NME1 和 NME6 高表达与肝癌患者预后不良相关,而FYN、CYP2C8 和 CYP2C9 低表达与肝癌患者预后差有818第 5 期万 妍等:非肝硬化乙型肝炎病毒相关肝细胞癌的转录组测序及其对患者生存的影响关。MAPK3,也称为细胞外信号调节激酶-1(ERK-1),是一种在 ERK 信号通路中起关键作用的蛋白质,可调节细胞增殖、周期和凋亡,其表达水平和功能活性可在HCC 中升高并与耐药相关9,可能在疾病的发生和发展中起着重要作用。RAC1 在 HCC 中经常过度表达和过度激活,有助于肿瘤的侵袭性,在癌细胞增殖、肿
48、瘤转移和治疗抵抗中起关键作用10。PLC1 在胆管癌的进展中可起到致癌驱动作用,通过激活 PI3K/AKT信号轴诱导胆管癌细胞发生上皮间质转换11。CTNN1 突变及转录失调和过度表达可被发现在肝硬化 HBV 相关HCC 中12,本研究发现非肝硬化HBV 相关 HCC 中也存在 CTNN1 异常表达。同以往研究13相似,NME1 在HCC 肿瘤组织中高表达,与疾病进展及较差的预后相关。NME6 是核苷二磷酸激酶(NDPK/NME/Nm23)家族的成员,在核苷酸稳态、信号转导、膜重塑和转移抑制中具有关键作用14,本研究通过 TC-GA 肝癌队列发现 NME6 与不良预后相关,其在肿瘤进展中发挥的
49、作用仍需要深入研究。FYN 在非肝硬化HBV 相关 HCC 中下调,异种移植模型结果提示 HCC中 FYN 的过度表达可以显著抑制恶性肿瘤行为并促进肿瘤细胞凋亡,FYN 可能作为临床诊断和治疗的新生物 标 志 物15。CYP2C 亚 家 族 成 员(CYP2C8、CYP2C9、CYP2C18 和 CYP2C19)参与临床药物代谢,本研究发现非肝硬化 HBV 相关 HCC 中 CYP2C8 和CYP2C9 低表达且与不良预后相关,可作为潜在的预后生物标志物16。目前非肝硬化肝癌主要集中在临床相关研究,通过组学研究探讨新机制的工作相对较少。但本研究仍存在不足,仅针对小量非肝硬化肝癌样本开展测序分析
50、工作,初步寻找与非肝硬化肝癌潜在发病机制相关的信号通路和早期标志物,经过外部数据库 TCGA 肝癌队列进行了外部队列验证,缺少内部队列验证和实验证实。随后,笔者还将进一步扩大临床样品数量,并利用临床样本对关键基因开展检测和鉴定,同时建立细胞和动物模型对关键基因在非肝硬化肝癌中的作用机制开展研究。本研究为非肝硬化肝癌后续研究延伸及临床诊治提供了一定的新思路。综上所述,本研究初步探讨了非肝硬化 HBV 相关HCC 发生在转录水平涉及的多个生物学过程及信号通路变化,发现了可能起关键作用的基因集,这些基因不仅调控肿瘤发生发展的生物学过程,且与患者的生存预后密切相关。鉴于目前 HCC 尚无有效治疗措施,
