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第42卷第10期         马牧溪,张发财,王明生,等. 基于TCGA数据库的肾透明细胞癌miRNA预后模型的构建及
                 2022年10月           蛋白互作网络分析[J]. 南京医科大学学报(自然科学版),2022,42(10):1376-1386                  ·1383 ·


                2.4.4  蛋白互作网络的构建                                  络的构建,得PPI网络,进一步从该网络中筛选核心
                    为了探寻网络内的 mRNA 之间是否具有相互                        网络,通过邻接节点数目筛选出 EYA4、NTRK2、
                作用的关系,通过在线软件(string PPI)对 52 个蛋                   SIX4、DACH1关键基因(图9A、B)。
                白,按中等可信度(互作分数0.400)进行蛋白互作网

                         A         WNT9B         CLDN16            B
                                         CLDN8                                                FGF1
                                                                       WNT9B
                                                       FCGR1A                       ALX1
                                               FCGR1B
                                     SIX4                  TFAP2B
                                                                         SIX4
                                               CADM2                                         NTRK2
                                                           ST6GAL1                  DACH1
                                               GALNT3
                              DACH1                                      EYA4
                                                             FGF1
                                                  TCF21
                                        EYA4
                                                                                       GRM1
                                                                         TCF21
                                                 GRM1     NTRK2
                                                                          TFAP1B                  PLP1
                                         ALX1
                                                             PLP1
                                                                          CADM2
                                                    A:蛋白互作网络;B:PPI核心网络。
                                                      图9  PPI网络和核心网络
                                                Figure 9 PPI network and core network

                                                                  在验证模型的准确性方面,绘制多年份 ROC 曲线,
                3 讨    论
                                                                  虽然在Test组中3年ROC曲线的AUC值稍低,但在
                    ccRCC 是最常见肾实质恶性肿瘤,由于人类寿                       1、5 年以及其他年份的 AUC 值均具有可信度,并且
                命延长及医学技术的发展,肾癌的发病率较以往增                            在 Train 组和所有样品的预测能力方面都具有一定
                高 [21] 。患者早期常无明显不适或者症状多变,常                        的准确性,同样绘制生存状态图显示从左到右随着
                以无症状肾癌发病,早期诊断困难,发现时往往处                            患者风险的增大,患者的生存时间逐步下降,死亡
                于晚期,已经失去手术机会,因为对放化疗不敏                             人数逐渐增多,患者的生存率逐步下降,上述结果
                感,后期常因药物抵抗及缺乏预测指标,所以预后                            表明该模型预测患者的生存具有一定的准确性。
                较差  [22-23] 。因此需要探索寻找高特异性和敏感性的                    通过单、多因素独立预后分析显示,miRNA 预后模
                预后标志物,早期对这类患者行个体化治疗,以提                            型所计算的风险评分可以独立于其他临床因素,作
                高生存率。                                             为ccRCC患者的独立预后因子,通过对miRNA相关
                    本文通过生物信息学方法共筛选出3 613个差异                       文献的查阅发现,miR⁃21⁃5p 通过抑制神经黏附分
                表达的mRNA(2 603个表达上调的mRNA,1 010个表                   子 L1,而促进结肠癌细胞的增殖和侵袭                  [24] 。在前
                达下调的 mRNA)和 49 个差异表达的 miRNA(28 个                  列腺癌中,柯井卫等         [25] 研究发现,miR⁃21⁃5p下调靶
                表达上调的 miRNA,21 个表达下调的 miRNA),然                    基因同源血小板富亮氨酸复重蛋白磷酸酶2可以增
                后将差异表达的 miRNA 进行单、多因素 Cox 回归                      强癌细胞的侵蚀能力;miR⁃1251⁃5p 在体外和体外
                分析,筛选出 3 个与 ccRCC 预后更密切的 miRNA:                   均可以促进肝细胞癌的生长和转移                 [26] ;在ccRCC 的
                miR⁃21⁃5p、miR⁃885⁃5p、miR⁃1251⁃5p,将样品随机            靶向治疗研究中发现,舒尼替尼治疗后miR⁃885⁃5p
                按照1∶1比例分为Train组和Test组,根据Train组样                   明显降低,并且与 ccRCC 的进展有着密切的关系,
                品的多因素回归分析结果构建预后模型,分别对高                            miR⁃885⁃5p 可能会成为潜在的生物学标志物                 [27] 。
                低表达组和高低风险组进行生存分析,结果显示                             进一步构建miRNA的调控网络,并对其靶基因进行
                miR⁃21⁃5p 低表达有利于患者生存、miR⁃1251⁃5p 和                GO 功能注释和 KEGG 富集分析,结果表明,这些靶
                miR⁃885⁃5p 高表达有利于患者生存;在 Train 组、                  基因在生物过程主要富集在肾单位上皮和肾单位
                Test组和所有样品中低风险组患者的生存时间明显                          的发育、肾小管和肾脏上皮的发育等;在细胞组分
                优于高风险组,两组间差异有统计学意义(P < 0.001)。                    主要富集在突触后密度、不对称突触、突触后专业
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