miR let-7家族在胰腺导管腺癌发生发展中的作用

miR let-7家族在胰腺导管腺癌发生发展中的作用
曾玮;刘孟刚;刘宏鸣;谢斌;袁涛;杨俊涛;蓝翔;陈平
【摘要】目的：在大规模表达谱芯片中寻找与胰腺导管腺癌（ PDAC）相关的RNA分子，并探讨其分子机制。

方法基于RNA的表达谱数据，构建“转录因子-miRNA-mRNA”调控关系网络，挖掘与PDAC相关的mRNA及miRNA。

结果6个miR let-7家族miRNA成员（ hsa-let-7i、hsa-let-7d、hsa-let-7b、hsa-let-7g、hsa-let-7c、hsa-let-7e）参与一个核心调控网络，其网络中涉及的基因和其他miRNA均为与PDAC发生发展相关的分子。

其中处于网络核心位置的基因ALDH1A1、ZEB1、HMGA2、EGR1和TGFB1，与PDAC的发展及预后直接相关。

网络中的hsa-mir-200b、hsa-mir-200a可与ZEB1基因相互调控，通过Notch信号通路影响PDAC的发展及转移。

结论 miR let-7家族miRNA分子可能与ALDH1A1、ZEB1与HMGA2等分子相互调控，并与PDAC的发生发展密切相关。

%Objective To identify candidate molecules related to pancreatic ductal adenocarcinoma ( PDAC) and investi-gate the molecular mechanism of the candidate molecule by large-scale expression profiles .Methods miRNA and mRNA expres-sion of PDAC was used to construct the molecular regulatory network by the interaction of ‘transcription factor target miRNA ’ and‘mRNA target gene ’ ,and identify some candidate genes and miRNAs related to PDAC .Results There were 6 kinds of miR let-7(hsa-let-7i、hsa-let-7d、hsa-let-7b、hsa-let-7g、hsa-let-7c、hsa-let-
7e),all genes and miRNA were related to PDAC development . ALDH1A1、ZEB1、HMGA2、EGR1 and TGFB1 were directly related to PDAC development and prognosis .has-mir-200b and has-mir-200a interacted
with ZEB1,and influenced the prognosis of PDAC through Notch signaling pathway .Conclusion miR let-7 family may interact with ALDH1A1、ZEB1、HMGA2,and are related the PDAC development .
【期刊名称】《实用癌症杂志》
【年(卷),期】2014(000)005
【总页数】4页(P491-494)
【关键词】胰腺导管腺癌( PDAC);miRNA/mRNA调控网络;miR let-7家族
【作者】曾玮;刘孟刚;刘宏鸣;谢斌;袁涛;杨俊涛;蓝翔;陈平
【作者单位】400041 第三军医大学大坪医院肝胆外科;400041 第三军医大学大坪医院肝胆外科;400041 第三军医大学大坪医院肝胆外科;400041 第三军医大学大坪医院肝胆外科;400041 第三军医大学大坪医院肝胆外科;400041 第三军医大学大坪医院肝胆外科;400041 第三军医大学大坪医院肝胆外科;400041 第三军医大学大坪医院肝胆外科
【正文语种】中文
【中图分类】R735.9
胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)是临床上常见的消化系统恶性肿瘤,其发病隐匿,预后差,死亡率高,治疗手段有限[1]。

而PDAC的发生发展过程中，相关mRNA与ncRNA应该是一个相互调控的动态网络过程[2-3]。

据此，本文尝试分析胰腺癌RNA表达数据库内多套mRNA与miRNA的表达谱数据，定义差异表达的分子，并利用已知的“转录因子-miRNA-mRNA”构建调控
网络。

定义新的PDAC基因与miRNA。

分析结果发现一组miR let-7家族miRNA分子可能在调控网络中其到重要作用，可能参与调控ALDH1A1、ZEB1与HMGA等基因，影响PDAC的发生与发展。

1 材料与方法
1.1 神经胶质瘤mRNA与miRNA表达谱数据
PDAC相关差异表达mRNA与miRNA数据来自于Pancreatic Expression Database(PED)数据库[4]。

在数据库内筛选出比较PDAC组织样本与正常组织样本(包括配对样本和非配对样本)的mRNA表达谱数据集共12组，得到差异表达基因(t test P<0.05，|Fold Change|>2)。

同时，筛选出比较PDAC组织样本与正常组织样本(包括配对样本和非配对样本)的miRNA表达谱数据集共6组，得到差异表达基因(t test P<0.05，|Fold Change|>2)。

1.2 miRNA与mRNA调控关系数据及miRNA疾病相关数据库
miRNA与mRNA调控关系数据均为文献报道证实数据。

其中，转录因子调控miRNA数据来源于transmir数据库[5]。

miRNA靶向调控mRNA数据来自miRNAwalk数据库[6]。

miRNA与疾病关系数据来源于人类miRNA疾病数据库(HMDD)[7]及人类miRNA疾病与生物学过程数据库(PhenomiR)[8]。

已知癌基因数据来自CGC(Cancer Gene Census)数据库[9]，共收集488个已知癌基因。

1.3 构建miRNA-mRNA调控网络与核心调控子网络
寻找所有差异RNA分子间存在的调控关系，包括“转录因子-miRNA”以及“miRNA-mRNA”2种调控关系，最后将所有得到的不同分子间的调控关系进行整合，形成miRNA-RNA调控关系网络。

核心调控子网络定义：①所有子网络中节点均为差异表达mRNA或者miRNA;②子网络中转录因子、miRNA及靶基因至少各存在一个；③子网络节点数不得少于5个。

2 结果
2.1 差异表达基因与差异表达miRNA
分析整理PED数据库中的mRNA表达谱数据，共得到465个差异表达的基因。

包括392个上调基因，73个下调基因。

差异基因中有82个为已知癌基因[9]。

所有差异表达基因用biNGO软件[10]进行GOslim富集分析，结果发现差异表达基因大多富集到“细胞增殖”、“细胞分化”、“细胞骨架”及“细胞死亡”等功能(表1)。

相关功能都与PDAC发生发展有密切关系[3]。

表1 差异表达基因GOslim功能富集结果GO功能 P值FDR差异基因数目structural molecule activity(结构分子活性)2.01E-093.76E-
0832response to endogenous stimulus(内源刺激反应)2.80E-073.18E-
0625receptor binding(受体绑定)3.38E-062.71E-0534cell differentiation(细胞分化)5.85E-064.37E-0550calcium ion binding(钙离子绑定)6.40E-064.48E-0526endoplasmic reticulum(内质网)1.47E-048.23E-0432cell proliferation(细胞增殖)5.43E-042.90E-0317response to biotic stimulus(抗生素刺激反
应)7.36E-043.70E-0317cell communication(细胞通讯)1.07E-034.81E-
0325response to external stimulus(外源刺激反应)1.17E-035.06E-0319cell death(细胞死亡)1.57E-036.50E-0322death(死亡)1.71E-036.85E-
0322embryonic development(胚胎发育)3.12E-031.20E-0219cytoskeleton(细胞骨架)4.25E-031.49E-0235electron carrier activity(电子载体活性)4.27E-031.49E-028actin binding(肌动蛋白绑定)5.19E-031.66E-0212endosome(核内体)7.57E-032.29E-0213cell-cell signaling(细胞间信号)1.18E-023.47E-
0217cytoskeletal protein binding(细胞骨架蛋白绑定)1.44E-024.04E-
0215transferase activity(转移酶活性)1.53E-024.19E-0237signal transduction(信号转导)1.83E-024.89E-0241
分析miRNA表达谱数据，得到97个差异表达的miRNA。

包括87个上调的miRNA,10个下调的miRNA。

97个miRNA其中有32个文献报道与PDAC疾病相关[7-8]。

另外部分miRNA有研究表明与其他肿瘤发生发展密切相关。

例如，hsa-mir-125a可以促进非小细胞肺癌细胞的侵袭功能[11]，hsa-miR-222可以影响子宫内膜癌的细胞分化[12]。

2.2 构建miRNA-mRNA调控网络
通过transmir数据库[5]，发现其中有33个差异表达的miRNA可被11个差异表达的转录因子调控，形成48个“转录因子-miRNA”的调控关系。

同时通过miRNAwalk数据库[6]，发现其中7个差异miRNA可能调控了47个靶基因，形成了126个“miRNA靶向mRNA”的关系。

将以上2种调控关系整合成一个包含转录因子、miRNA及靶基因的整合网络。

该网络包含88个节点，涉及174个调控关系。

其中差异表达基因52个，差异表达miRNA 36个。

在整合网络中，通过遍历搜索发现6个miR-let-7家族(hsa-let-
7i、hsa-let-7d、hsa-let-7b、hsa-let-7g、hsa-let-7c、hsa-let-7e)与周围的分子形成一个涉及到13个节点的子网络(表2)。

其中EGR1、TGFB1及ZEB1为对miRNA有调控作用的转录因子,ALDH1A1和HMGA2为靶基因。

该5个基因全
部属于已知癌基因[9]；其中ALDH1A1基因目前已经被证实与PDAC的预后直接相关，可被作为PDAC预后分子标记[13]。

HMGA2也被证实与PDAC的恶性程
度呈显著正相关，是PDAC非常重要的标记分子[14]。

Simone Brabletz等[2]证
实ZEB1可与miR-200家族相互调控影响PDAC的发展。

这一现象在网络中已有所体现。

此外，EGR1与TGFB1很早已被证明与PDAC的发展及转移密切相关[3]。

虽然目前已有文献报道miR-let-7家族在胰腺癌组织中呈高表达[15],然而还未有
文献报道miR-let-7家族在PDAC发生发展过程中的分子机制，miR-let-7家族
与ALDH1A1、ZEB1、HMGA2、TGFB1及EGR1等基因间的调控关系及其与
PDAC的发生发展的关系，至今未见文献报道。

因此，通过miRNA/mRNA调控网络分析发现，miR let-7与上述分子很可能存在调控关系，进而影响PDAC。

表2 核心调控子网络中基因与miRNA的差异表达情况基因或miRNA 差异倍数表达上下调分子类型hsa-mir-200b94.82414982上调miRNAhsa-let-
7i52.62417634上调miRNAhsa-let-7d8.38上调miRNAhsa-let-
7b52.62417634上调miRNAhsa-let-7g52.62417634上调miRNAhsa-let-
7c52.62417634上调miRNAhsa-let-7e52.62417634上调miRNAhsa-mir-200c8.78126742上调miRNAZEB13.451750779上调基因ALDH1A1-7.35下调基因TGFB12.227135576上调转录因子EGR13.13上调转录因子HMGA23.71上调基因
3 讨论
miR let-7家族是生物体内一组进化来源相同的miRNA分子，由于其序列相似，所以在某些情况下，其在生物体内参与的功能有很多类似。

目前，已有研究讨论miR let-7家族与细胞分化以及肿瘤的关系[16-17]，曲杰等[16]通过合成hsa-let-7b转染乳腺癌细胞，发现其可以明显降低细胞的迁移。

Kong 等[17]发现hsa-let-7可以负向调控EZH2基因的表达，进而影响前列腺癌细胞的结构域增殖。

虽然，Kent等[15]已经发现let-7家族在胰腺癌中显著高表达，但未深入研究miR let-7家族在胰腺癌中具体分子机制。

本文利用PDAC的全基因组表达数据与miRNA表达数据，寻找定义神经胶质瘤发展过程中的核心mRNA-miRNA调控网络，并由此得到miR-let-7家族相关的“mRNA-miRNA”核心调控网络。

其网络中所有其他基因与miRNA目前都已被大量文献证实与PDAC的发生发展有重要关系。

此外，部分mRNA-miRNA调控关系也已被研究证实与PDAC相关。

所以可能提示，hsa-let-7家族可以与ALDH1A1、ZEB1、HMGA2、TGFB1与EGR1等基因相互调控并影响PDAC的发生发展。

因此，深入研究miR-let-7家
族与上述分子之间的具体调控机制，并如何影响PDAC的发生发展将是我们下一
步工作的重点。

由于肿瘤发病机制的高异质性与复杂性，目前研究积累的成果还远远不能解释PDAC发病的分子机制[18]。

定义PDAC相关癌基因与miRNA对研究其发病机理和治疗诊断具有非常重要意义。

我们利用大规模胶质瘤样本的RNA分子表达数据，代入“转录因子-miRNA-基因”数据，寻找PDAC发病的调控网络。

挖掘批量的PDAC相关分子调控机制与相关RNA分子。

此外，我们未使用算法预测的miRNA/mRNA调控关系，只使用目前文献报道过的mRNA/miRNA调控关系，提高了miRNA/mRNA调控网络的准确性与稳定性。

我们相信，随着癌症基因与ncRNA的表达数据的进一步积累，同时，伴随着miRNA与基因之间的调控关系
数据的进一步增加。

通过本文的mRNA/ncRNA调控网络分析方法，将可以挖掘
更多的潜在的肿瘤相关RNA分子。

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