识别膀胱癌中控制癌症干细胞的生物标记物

今天小编为大家带来的是研究膀胱癌癌症干细胞（CSCs）的文章

[Frontiers in Oncology；2019.7]膀胱癌是最常见的癌症之一，每年导致大约15万人死亡，并且预后也较差，而干细胞具有自我更新以及治疗耐药性的特征，在膀胱癌(BLCA)中发挥着重要作用。然而，调控BLCA干细胞维持和增殖的基因尚不清楚，在这项研究中，作者旨在刻画干细胞相关基因在BLCA中的表达。

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文献原文和技术实施方案

数据：

从TCGA得到相关RNA-seq数据，以及对应的临床信息。

主要的结果：

1. 在BLCA中mRNAsi的分子亚型以及临床特征

mRNAsi是一种描述肿瘤细胞与干细胞相似程度的指标，可以认为是CSCs的量化。在A中可以看出，正常样本和肿瘤组织的mRNAsi具有显著差异。在五种分子亚型中，mRNAsi在某些亚群中也存在显著差异（D）。在生存分析中，观察到mRNAsi评分高的患者比mRNAsi评分低的患者总体生存更好（E），令人惊讶的是，除T1期(1个样本)和T4b期(5个样本)样本相对较少外，其他肿瘤期总体呈下降趋势;采用Kruskal-Wallis检验证实各组间差异具有显著性（F）。最后作者使用校正的mRNAsi (mRNAsi/肿瘤纯度)来校正肿瘤纯度的影响，并重新比较了5种分子类型的CSC特征(G)，在临床资料初步治疗结果中，选取进展(178例)和完全缓解(39例)，比较相应的纠正性mRNAsi（C）。校正后的生存分析和肿瘤T分期在临床数据中反映了真实的CSC特征。

2. 筛选差异表达基因

由于正常mRNAsi与肿瘤有显著差异，作者进一步进行了差异表达分析。从分析中筛选出8,510个DEGs，其中5,422个上调，3,088个下调。（B）

3. WGCNA: 识别最显著的基因和模块

在这一部分，作者采用加权基因共表达网络分析（WGCNA）构建基因共表达网络，去识别具有生物学意义的基因模块，以及更好地了解与BLCA干性相关的基因。剔除离群值样本后，通过聚类分析，将方差最高的2510个DEGs放在一个模块中。在研究中，作者确定了一个无标度网络，得到11个模块进行后续分析（A）。接下来，为了分析各模块与样本干性指数之间的关系，作者将MS作为对应模块的整体基因表达水平，计算其与临床表型的相关性。蓝色模块与mRNAsi的相关性最显著，接近0.7。此外，棕色、红色和蓝绿色模块与mRNAsi呈较高的负相关（B）。最终筛选出了13个关键基因（C）。

4. 模块的功能富集分析

作者为了阐明模块基因的功能相似性，采用R包进行基因富集。GO和KEGG分析表明，蓝色模块的主要生物学功能是核分裂、染色体区域和atp酶活性，主要参与细胞周期等通路。棕色、红色和蓝绿色模块的主要功能与细胞外基质、内皮细胞分化和肌肉发育有关。关键基因为蓝色模块的代表性基因，具有丰富的功能并且也与细胞增殖有关。

5. 关键基因表达的分析与验证

为了进一步探索关键基因，作者绘制了它们的表达趋势图，发现这些基因在BLCA中表达上调;但各阶段间无显著性差异（A）。通过使用Oncomine对癌症和正常样本进行分析，可以发现这些基因不仅在BLCA中过表达，而且在许多其他癌症中也过表达。12个基因在GENE RANK前1%中，11个基因有两个或两个以上的数据支持结果（B）。在GEO数据中的分析结果表明，在basal亚型中，这13个关键基因均高表达（AB）。在GSE52219中，有化疗反应组和无化疗反应组的关键基因表达无显著差异（C）。

6. 因果关系以及蛋白质相互作用

在DisNor中分析这13个关键基因的因果关系（A）,PAK1和CDK1的功能相对复杂，这两种蛋白都可以上调或下调关键基因。PPP1CA在BLCA中也上调，抑制关键基因的表达。因此，AURKB和PLK1是理想的上游基因靶点。利用STRING验证了关键基因与上游基因之间的蛋白质相互作用关系，发现关键基因之间存在广泛而强烈的关系（B）。

7. 关键基因和上游基因存在共表达

在转录水平上，关键基因与上游基因AURKB和PLK1具有较强的相关性（），这种相关性具有统计学意义(p < 0.01)。相关性最低的是BUB1B和AURKB(0.53)，相关性最高的是BUB1B和NUSAP1。在这一部分重点研究了上游基因AURKB和PLK1。在实验验证的蛋白因果关系中，AURKB与KIF2C、PLK1、RACGAP1高度相关，分别排名和第二。另外，两者之间的相关性AURKB和RACGAP1相对较低，但>0.6。

注：mRNAsi：mRNAsi是一种描述肿瘤细胞与干细胞相似程度的指标，可以认为是CSCs的量化，具体计算方式参考往期解读文章[Machine learning identifies stemness features associated with oncogenic Dedifferentiation]。

这篇文章的主要内容就介绍到这里，可以看出作者通过干性指数，对膀胱癌中与干性密切相关的基因进行了详细的刻画，不论是研究的思路还是使用的方法都可以学习借鉴。

弱弱的说下貌似这个分析思路可以直接套用其他癌型数据哦，

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