癌症疼痛基因的生物信息学分析及其临床意义

葛燕燕 陆 进 梁启胜*

（1 蚌埠医学院第一附属医院麻醉科，安徽 蚌埠 233000；2 蚌埠医学院癌症转化医学安徽省重点实验室，安徽 蚌埠 233000）

癌症是一种严重威胁人类健康的恶性肿瘤，并且随着人类居住环境的改变、食品安全问题的出现和现代化检测方法的进一步发展，其发病率和病死率呈逐年增长的趋势[1]。癌症不仅给患者家庭带来严重的经济负担，浪费社会医疗资源，同时也对患者个体带来机体上的痛苦。癌性疼痛是由于癌症的发生、发展和转移等因素所引起的机体疼痛感，简称癌痛。癌症的发生被证实与癌基因有关，并且伴随患者机体疼痛[2-3]，其中30%～50%患者的癌痛发生在早中期，而75%～90%晚期癌症患者经常受癌痛折磨[4]。虽然有研究者证实采用有效的治疗可使70%～90%的癌痛患者得到一定程度的缓解。然而，尚有约30%的癌症患者的严重疼痛得不到有效治疗[5]。其中癌症患者晚期发生的复杂性疼痛是导致疼痛得不到控制的重要因素。因此，研究癌症患者复杂性疼痛相关的基因，为靶向药物的研制提供依据，对减少癌症患者的疼痛和提高患者的生活质量具有重要意义。

1 材料与方法

1.1 材料 研究所用复杂性疼痛基因芯片数据GSE47603(复杂疼痛样本4例，健康样本5名)从高通量基因表达（Gene Expression Omnibus，GEO）数据库下载。样本详细信息见表1和图1。

表1 样本基本信息

图1 病例样本的整齐性和区分度

1.2 方法

1.2.1 利用BART（http://igc1.salk.edu:3838/bart/）数据库绘制GSE47603数据的火山图和热图。

1.2.2 利用GEO2R（可对GEO中数据进行差异分析）在线工具对GSE47603数据进行在线分析并下载整理数据，再按照P＜0.05且|logFC|≥1的标准进行差异表达基因筛选。

1.2.3 利用Metascape数据库对差异表达基因进行基因本体（gene ontology，GO）功能分析和京都基因与基因组百科全书（kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）通路富集分析。

1.2.4 利用基因、蛋白质相互作用关系检索工具（search tool for the retrival of interacting genes/proteins，String）(https://string-db.org/)在线分析差异表达基因的蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction，PPI)网络图。再利用Cytoscape软件CytoHubba插件的MCC（McCreight）算法，获取得分最高的前10个基因（关键基因）。

1.2.5 利用Oncomine（https://www.oncomine.org/resource/login.html）数据库对筛选出得分＞5的基因（关键基因）在人类常见肿瘤类型中的表达情况进行分析。检索条件为P＜0.05且|logFC|≥2。

2 结果

2.1 GSE47603数据分析 通过BART数据库分析GSE47603数据得到相应的火山图和热图，再通过GEO2R在线分析工具对GSE47603数据下载并处理，共得到37个差异基因，其中表达下调的基因4个，表达上调的基因33个。见图2。

2.2 差异表达基因的GO功能注释和KEGG通路富集分析 通过Metascape数据库对37个差异表达基因进行GO功能注释和KEGG通路富集分析，结果发现差异表达基因的GO功能主要富集在细胞因子介导、细胞对γ干扰素反应、对外部刺激反应的调节、整合素介导、神经递质的生物合成、蛋白质泛素化、调节性胞分泌等上。KEGG主要富集在细胞因子与细胞因子受体的相互作用通路、白细胞介素（interleukin，IL）-7信号通路和造血细胞调节等通路。见图3。

图2 火山图和热图

图3 差异表达基因的GO功能注释和KEGG通路富集分析

2.3 PPI网络图分析和关键基因筛选 利用String 在线分析工具对差异表达基因进行PPI网络图分析，得到PPI网络图(见图4)，再利用Cytoscape软件CytoHubba插件的MCC算法进行基因筛选，得到得分排名居前10位的关键基因分别是非肌性肌球蛋白重链9基因（non-musclemyosinheavychain9，MYH9）、CXC趋化因子配体（CXC chemokine ligand，CXCL）8（IL8）、辅肌动蛋白（Actinin，ACTN）1、斑联蛋白（Zyxin，ZYX）、踝蛋白（Talin，TLN）1、基质金属蛋白酶（matrix metalloproteinase，MMP）9、转录后基因沉默（post-transcriptional gene silencing，PTGS）2、肿瘤抑制因子M（OncostatinM，OSM）、IL17RA、人类白细胞抗原（human leukocyte antigen，HLA）-DQB（DQ beta）1。见图5和表2。

2.4 关键基因在各类型肿瘤中的表达情况 利用Oncomine数据库对得分＞5分的关键基因进行分析，结果显示关键基因在各类型肿瘤中均有所表达。见图6。

图4 PPI网络图分析

图5 关键基因筛选图

表2 关键基因得分排名情况

图6 关键基因在各类型肿瘤中的表达情况

3 讨论

随着人口老龄化的逐渐增长，癌症的发生率也在逐年增加，并且导致较高的病死率，严重威胁人类的生命安全。然而，随着现代科学技术的进步和医疗技术水平的发展，使癌症患者的生存时间得到大幅延长[6]。但是，癌症引起的复杂性疼痛也长期伴随患者，已成为一种严重的社会问题。国际疼痛研究学会已明确疼痛是继血压、脉搏、呼吸、体温之后的第五生命指征，癌痛作为癌症患者的长期症状，已经在生理、心理、精神和社会等方面影响患者及其家庭成员的生活质量[7]。因此，研究癌痛相关基因具有重要的临床意义。

本研究利用最新的生物信息学结合肿瘤大数据分析方法对从GEO数据库下载的GSE47603芯片数据进行GO功能注释、KEGG通路富集、PPI网络图、关键基因筛选、关键基因确定和Oncomine数据库分析。

通过对GSE47603芯片数据进行分析得到37个差异表达基因，进一步对差异表达基因进行GO功能注释发现其功能主要富集在细胞因子介导、细胞对γ干扰素反应、对外部刺激反应的调节、整合素介导、神经递质的生物合成、蛋白质泛素化、调节性胞分泌等上，这些GO功能与肿瘤的发生发展以及神经细胞功能密切相关。其中，细胞因子介导和干扰素功能已被证明与疼痛密切相关[8-11]。此外，有研究者经过试验证实神经递质的生物合成功能也与疼痛密切相关[12-13]。因此，这些差异表达基因的本体功能与患者的疼痛明显相关。KEGG通路富集分析结果显示差异表达基因主要富集在细胞因子与细胞因子受体的相互作用通路、IL-7信号通路和造血细胞调节等通路上。而细胞因子与细胞因子受体的相互作用通路也被证明与相关肿瘤的发生发展和转移有关[14-15]，而IL-7信号通路与机体对刺激的反应密切相关[16]。这些分析结果表明差异表达基因的通路与机体对癌症和疼痛的反应密切相关。

对37个疼痛差异表达基因进行PPI网络图分析和关键基因筛选得到得分＞5的6个基因，分别对这6个基因在Oncomine数据库进行分析，发现这6个基因在人类常见各类型肿瘤中均有一定程度的表达，并且以高表达居多，而研究者已证实有些基因与肿瘤疼痛明显相关，并且对肿瘤患者的生存预后有不良影响[17]。因此，这些疼痛基因可能与癌症的发生发展有关。

综上所述，通过一种新的大数据分析方法得到与癌痛相关的基因，为肿瘤患者疼痛治疗提供了重要的依据，具有重要的临床意义。但由于未进行相应的基础试验研究，缺乏相关试验验证。因此，下一步将以预测结果为依据，进行相应的试验研究和临床数据搜集。