莱菔硫烷在肝癌中的表达和意义
2021-06-09杨迎春马海波刘晶晶
杨迎春，马海波，刘晶晶
（1.北京丰台医院麻醉科，北京 100071；2.长江大学第一临床医学院麻醉科，湖北 荆州 434023；3.武警北京市总队医院麻醉科，北京 100027）
0 引言
原发性肝细胞癌(hepatocellular carcinoma，HCC)，是消化道常见的肿瘤，它无论是死亡率还是发病率都非常高，严重影响病人的生存。据统计，HCC是位居全球发病率前5位的恶性肿瘤之一[1]。HCC细胞有一些生物行为，比如：高增殖和高侵袭，这些生物行为特点决定了HCC发病非常隐匿、发展迅速、预后差。据统计，原发性肝细胞癌的死亡率居全球第3位[2]。目前来说，缺乏早期有效的预测生物标记物以及治疗手段是原发性HCC预后较差的主要原因。迄今为止，临床上只有甲胎蛋白和凝血酶原前体蛋白是HCC临床筛选、诊断和监测中最常用的两种生物标志物[3-8]。虽然，甲胎蛋白和凝血酶原前体蛋白的联合使用显著提高了HCC的敏感性检测[9-12]。但是这两种方法仍然不能满足于临床上对HCC的诊断和治疗，因此，我们有必要寻找新的基因用于HCC的筛选、诊断和监测。SFN是硫代葡萄糖苷的代谢产物，通常在于十字花科蔬菜中可以发现，SFN是在蔬菜中所发现的抗癌效果最好的活性物之一[13]。但是，目前关于SFN对于HCC的相关作用、抑瘤活性的研究报道几乎没有。能够查阅到的相关报道仅仅是近年来发现SFN有多种生物活性作用，例如保护心肌[14-15]、抑制肿瘤发生（肺癌、前列腺癌、乳腺癌）等[16-17]。早期研究中发现，食用十字花科植物可以降低乳腺癌的发生率，并且发现SFN是主要的抗肿瘤因子[18]。目前国外研究证实SFN可能通过诱导凋亡等途径抑制多种肿瘤细胞的生长[19-20]，并对多种肿瘤细胞增殖有明显的抑制作用[21]。但目前其对HCC的作用及其作用机制尚未报道。因此，为了发现对HCC诊断和治疗有作用的生物标记物，本研究通过对生物信息数据库中的HCC组织数据进行挖掘并发现SFN在HCC组织中的表达情况，再结合生物信息数据分析SFN和HCC患者临床病理指标的关系，进一步探讨调控HCC发生发展的潜在机制，为探寻新的HCC生物标记物和新的治疗靶点提供前期基础。
1 材料和方法
1.1 材料
从生物信息数据库中，主要是从TCGA数据库（the cancer genome atlas,TCGA）(http://ualcan.path.uab.edu/analysis.html)中搜集HCC研究数据，并筛选出在HCC组织中高表达、对HCC预后有影响的蛋白(SFN)。
1.2 方法
1.2.1 UALCAN分析
UALCAN数据库(http://ualcan.path.uab.edu/analysis.html)是一个分析肿瘤和非肿瘤组织间基因表达的网络工具[22-23]，提供交互式数据分析。在本研究中，笔者利用此在线工具来分析SFN在HCC组织和正常组织中的表达水平。
1.2.2 GEPIA数据库生存分析
GEPIA(http://gepia.pku.cn/)是一个用于分析癌症转录组和患者生存率的交互式web资源和数据库[24]。本研究中，利用GEPIA数据库分析SFN的高低表达对HCC患者的总体生存期和无病生存期的影响。
1.2.3 蛋白质互作网络分析
为分析SFN的相关基因与其他基因之间相互作用的情况，本文采用STRING(http://string-db.org/)蛋白质互作数据库中的蛋白质互作信息进行分析,并绘制了蛋白质互作用网络图。
1.2.4 KEGG
功能富集和GO功能注释 为了分析SFN相关基因涉及哪些生物学通路,从而能进一步分析SFN在HCC中可能通过哪些通路起作用。本文针对SFN相关基因进行KEGG功能富集和GO功能注释。
2 结果
2.1 SFN在HCC组织中表达的差异性
UALCAN数据库发现：HCC样本组SFN的表达明显高于正常肝脏组织(P＜0.05)。SFN高表达、低表达与HCC患者的肿瘤分级显著相关。
2.2 生存分析
如图1、2所示，在HCC组织中SFN低表达组的无病生存期、总生存期明显优于SFN高表达组(P＜0.001)。生存曲线分析显示，SFN可用于预测HCC患者的预后。
图1 SFN高、低表达与肝癌患者无病生存期的相关性（在线数据库生成）
图2 SFN高、低表达与肝癌患者总生存期的相关性
2.3 PPI分析
为分析SFN的相关基因，本文采用STEING蛋白质互作数据库中的蛋白质互作信息进行分析,PPI网络显示SFN与FOXO1、CDC25C、YWHAQ、CDC25B、YWHAZ、YWHAB、TP53、YWHAG这9个蛋白相互作用。如 (图3)。
图3 SFN相关基因的PPI图
2.4 SFN的GO分析与KEGG通路分析
为了预测SFN参与HCC的过程的生物学功能和信号通路，我们进一步进行了GO分析和KEGG通路分析（表1）。在线数据库PW信号通路结果表明这些蛋白与“细胞周期通路”、“凋亡”在生物学上密切相关（在线数据库生成）。
表1 SFN的GO分析和KEGG通路分析结果(根据P值取最小2个)
3 讨论
大量的临床资料表明，降低HCC死亡率的最佳方法是准确诊断和成功治疗[25]。因此识别与HCC发生发展相关的关键基因对于HCC的诊断和治疗至关重要。在本研究中数据显示，HCC组织中SFN的表达高于正常组织。SFN表达与HCC患者分级显著相关。在HCC组织中SFN低表达组的总体生存期和无病生存期明显高于SFN高表达组(P＜0.001)。因此可以推断SFN的高表达直接影响HCC患者的生存率，这一发现提示SFN可能在HCC患者的预后中发挥重要作用。PPI分析结果提示，SFN与FOXO1、CDC25C、YWHAQ、CDC25B、YWHAZ、YWHAB、TP53、YWHAG这9个蛋白相互作用。分析中，通过对与SFN相关的基因进行GO分析提示这些基因与细胞周期、细胞凋亡等生物学途径密切相关。根据查阅文献发现SFN参与的凋亡途径主要包括下面几种：首先，细胞凋亡可能与线粒体途径有关，兔抗人血克隆抗体可以与白血病基因2 结合，从而形成异二聚体，这样就大大降低了 白血病基因2 蛋白对线粒体膜电位的调节作用，研究显示白血病基因2 可抑制细胞凋亡，然而兔抗人血克隆抗体却促进细胞凋亡。当细胞收到凋亡信号时，兔抗人当克隆抗体可促使线粒体膜发生变化并激活下游的半胱天冬酶3联级反应进而引起细胞凋亡。而且有研究发现，miR-34a高表达后，提示细胞凋亡能力明显降低,而SFN处理后细胞凋亡能力明显升高。这些结果进一步证实了 SFN可能通过上调miR-34a的表达进而促进细胞的凋亡。有作者[26]认为，SFN能明显抑制磷酸肌醇3激酶和蛋白激酶磷酸化，抑制磷酸肌醇3激酶/蛋白激酶（PI3K/Akt）信号通路的表达。通过对PI3K/Akt信号通路的活化，可促进血管内皮细胞和血管生成因子的分泌，增加肿瘤血管的形成。另外，在子宫内膜癌模型中，当异位内膜的PI3K/Akt信号通路激活以后，血管内皮生长因子（vascular endothelial growth factor，VEGF）的表达增高，这样会促进异位内膜的浸润和种植，子宫内膜癌的发生和发展会加速。
综上所述，本研究新颖地发现，与正常组织相比，HCC患者SFN表达升高，且与患者生存时间呈负相关。本研究的结果可能推动SFN进展的机制，并提供HCC的高预后价值。然而，我们使用的数据主要来自TCGA数据库，而TCGA数据库并不是来自我们自己的样本，这就造成了我们研究的局限性。进一步的研究需要深入揭示SFN在HCC肿瘤发生和治疗中的分子机制和意义。这需要我们进行基础实验来验证。
