【摘要】：目的:卵巢癌是女性生殖系統常見的三大惡性腫瘤之一,其中,90%的卵巢癌患者為上皮性卵巢癌(Epithelial Ovarian Cancer,EOC)。高級別漿液性卵巢癌(High Grade Serous Ovarian Cancer,HGSOC)占所有上皮性卵巢癌病例數的60-80%,也是引起卵巢癌患者死亡的主要組織學類型。目前,卵巢癌患者的標準治療療法是手術治療后進行鉑類-紫杉烷聯合化療,其有效性雖然已得到普遍認可,但許多患者都會發(fā)生鉑類耐藥,嚴重影響了臨床療效及患者預后,也是卵巢癌復發(fā)和治療失敗的主要原因之一。因此,如何預測卵巢癌患者的復發(fā),如何有針對性地研究患者鉑類耐藥的關鍵因子與作用靶點、有效提高患者對鉑類化療藥物的敏感性,是當前卵巢癌治療研究中亟待解決的問題。本研究通過采用生物信息學分析方法對鉑類耐藥和敏感的HGSOC樣本之間的差異表達基因進行分析,研究這些耐藥相關基因對患者無復發(fā)生存期(Relapse Free Survival,RFS)的影響,進而構建出可以預測患者預后的耐藥基因模型,為預測卵巢癌患者的復發(fā),尋找新的干預靶點,提高HGSOC患者對鉑類化療藥物的敏感性,改善患者的生存狀態(tài)提供研究基礎。方法:本研究從GEO數據庫中檢索獲得HGSOC化療耐藥與敏感芯片的表達譜數據。采用RMA進行背景校正及數據的歸一化處理,采用sva程序包去除基因芯片間的批間差,將數據轉化為標準化數據后,載入limma程序包對數據進行差異表達的分析。我們利用DAVID在線分析工具對獲得的差異表達基因進行了基因功能注釋分析和通路富集分析。我們使用survival程序包中的coxph函數進行差異表達基因對高級別漿液性卵巢癌患者復發(fā)時間的Cox單因素回歸分析,使用cox.zph函數進行等比性檢驗。我們利用survival程序包,使用step函數進行Cox多因素回歸分析。根據公式:風險評分(Risk Score)=h0(t)(ExpmRNA1*βmRNA1+ExpmRNA2*βmRNA2+……+ExpmRNAn*βmRNAn)計算每位患者的風險評分,以中位數為限分為高風險組和低風險組。我們利用survival ROC程序包分析風險評分對HGSOC患者RFS的預測能力。我們使用survival程序包分析風險評分對HGSOC患者RFS的影響以及風險評分對不同年齡、分期、分級、淋巴結轉移情況、殘留病灶、治療效果以及病變范圍的卵巢癌患者RFS的影響。結果:1、本研究從GEO數據庫中篩選得到66例鉑類敏感的HGSOC患者和25例鉑類耐藥的患者納入研究作為分析差異表達基因的研究對象。將兩組樣本進行基因的差異表達分析,獲得了在對鉑類耐藥和敏感的卵巢癌中差異表達的基因346個,其中包括147個下調(耐藥組/敏感組)的基因和199個上調(耐藥組/敏感組)的基因(P0.05,Fc1.5)。2、我們將上一步篩選得到差異表達基因的進行功能注釋和通路富集分析發(fā)現,這些差異表達基因不僅參與細胞信號轉導、細胞粘附等多個與耐藥相關的生物學進程,還參與PI3K-Akt信號通路、Focal adhesion等多個與卵巢癌耐藥相關的信號通路。3、我們根據TCGA數據庫提供的卵巢癌表達譜芯片數據和臨床資料,將上一步獲得的差異表達基因與卵巢癌患者的RFS進行Cox回歸分析,構建了由LAMP3(β=-0.091,HR=0.913,95%CI:0.815-1.022,P=0.116)、SLAMF7(β=-0.117,HR=0.889,95%CI:0.808 0.979,P=0.017)、DEPDC7(β=0.261,HR=1.298,95%CI:1.101-1.531,P=0.002)和AKAP12(β=0.165,HR=1.180,95%CI:1.025-1.358,P=0.021)組成的Cox多因素回歸模型。其中,SLAMF7高表達可以作為HGSOC患者預后的獨立保護因素(P0.05)。DEPDC7高表達及AKAP12高表達均可作為其獨立危險因素(P0.05),上述mRNAs預測患者RFS的曲線下面積(Area Under Curve)分別為0.632,0.666,0.663,0.649。4、根據四個mRNAs的偏回歸系數及表達值得出每一位患者的風險評分,發(fā)現風險評分預測患者無復發(fā)生存期的AUC為0.779,預測具有一定準確性。進行生存分析后發(fā)現,與高風險組相比,低風險組的癌患者RFS時間更長(P0.001)。將風險評分以及可能影響卵巢癌患者預后的臨床特征與卵巢癌患者的RFS進行Cox回歸分析發(fā)現,風險評分(β=0.775,HR=2.170,95%CI:1.450 3.246,P0.001)可以作為患者RFS的獨立危險因素。5、分層分析發(fā)現與年齡≤58歲的癌患者相比(P=0.108),上述風險評分對年齡58歲的HGSOC患者預后價值更大(P0.001);與Grade 2的患者相比(P=0.930),風險評分對Grade 3-4的患者預后價值更大(P0.001);與未發(fā)生淋巴結轉移的患者相比(P=0.131),風險評分對已發(fā)生淋巴結轉移的患者的預后價值更大(P=0.028)。風險評分對Stage II(P=0.041)及Stage III-IV(P0.001)的卵巢癌患者均有較大的預后價值;風險評分對無殘留(P=0.002)及有殘留病灶(P=0.001)的患者均有較大的預后價值;風險評分對完全緩解(P0.001)及未完全緩解(P=0.008)的患者均有較大的預后價值;風險評分對單側病變(P=0.001)及雙側病變(P=0.007)的患者均有較大的預后價值。結論:1、獲得了在對鉑類耐藥和敏感的HGSOC中差異表達的基因346個,包括147個下調(耐藥組/敏感組)基因和199個上調(耐藥組/敏感組)基因(P0.05,Fc1.5)。上述差異表達基因參與細胞信號轉導、細胞粘附等多個與耐藥相關的生物學進程,可能通過PI3K-Akt信號通路、Focal adhesion等信號通路參與卵巢癌耐藥。2、獲得了基于LAMP3、DEPDC7、SLAMF7和AKAP12的風險評分,可作為影響HGSOC患者生存的獨立危險因素,該風險評分用于預測患者的RFS時間具有一定準確性。3、與年齡≤58歲的患者相比,上述風險評分對年齡58歲的患者預后價值更大;與Grade 2的患者相比,上述風險評分對Grade 3-4的患者預后價值更大;與未發(fā)生淋巴結轉移的患者相比,上述風險評分對已發(fā)生淋巴結轉移的患者的預后價值更大。
【學位授予單位】：中國醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R737.31
【圖文】：

12圖 1.1 對鉑類耐藥和敏感的 HGSOC 之間的差異表達基因(A. 鉑類耐藥和敏感的 HGSOC 差異表達基因火山圖，其中紅色的點代表 P < 0.05 且Fc > 1.5 的基因(耐藥組/敏感組)，綠色代表 P < 0.05 且 Fc > 1.5 的基因(敏感組/耐藥組)的基因，黑色代表 P ≥ 0.05 或 Fc≤1.5 的基因；B. 鉑類耐藥和敏感的 HGSOC 差異表達基因熱圖，其中紅色表示，與該基因在整體樣本中的表達水平相比，該基因在該例樣本中表達水平較高；綠色表示，該基因在該例樣本中表達水平較低；黑色表示該基因在該例樣本中表達水平與該基因的整體表達水平一致。)

14鉑類耐藥和敏感的高級別漿液性卵巢癌樣本間差異表達基因的功能注釋及富類耐藥和非耐藥的 HGSOC 樣本間差異表達 mRNAs 參與的 KEGG 通路富類耐藥和非耐藥的 HGSOC 樣本間差異表達 mRNAs 參與的生物進程分析；和非耐藥的 HGSOC 樣本間差異表達 mRNAs 參與形成的細胞組分分析；D耐藥的 HGSOC 樣本間差異表達 mRNAs 的分子功能注釋）

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本文編號：2732787