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    多發(fā)性骨髓瘤患者中脂肪干細(xì)胞差異表達(dá)基因的生物信息學(xué)分析①

    2022-11-15 09:03:06張森鵬何子煜葉爾柏楊澤純周玉其杜以寬
    中國免疫學(xué)雜志 2022年17期
    關(guān)鍵詞:靶向調(diào)控通路

    張森鵬 何子煜 全 明 葉爾柏 楊澤純 李 淇 周玉其 杜以寬 楊 春

    (廣東醫(yī)科大學(xué)干細(xì)胞與再生組織工程重點實驗室,東莞 523808)

    多發(fā)性骨髓瘤(multiple myeloma,MM)是一種具有侵襲性的血液學(xué)惡性B細(xì)胞瘤,其特征是惡性漿細(xì)胞(plasma cell,PC)在骨髓內(nèi)聚集、分裂生長及骨髓源性干細(xì)胞(marrow-derived stem cells,MSC)的成骨細(xì)胞分化受損[1-4]。研究表明,多發(fā)性骨髓瘤患者中脂肪干細(xì)胞(adipose stem cells from patients with multiple myeloma,MM-ASC)的CD200過表達(dá)明顯,提示MM患者病理過程中全身性免疫處于抑制狀態(tài)[5]。與正常健康供體脂肪干細(xì)胞(adipose stem cells from healthy donors,HD-ASC)相比,MM-ASC不僅會產(chǎn)生過量的生長因子(如IL-6),也會過度分泌生長和分化因子15(GDF15)[6]。表明MM-ASC與HD-ASC在分子表達(dá)上存在差異,而探討二者間的差異可能發(fā)現(xiàn)MM發(fā)生、發(fā)展的潛在機(jī)制。因此,本研究通過GEO數(shù)據(jù)庫獲取MM患者和正常人脂肪干細(xì)胞基因芯片數(shù)據(jù),通過R語言篩選差異表達(dá)基因(differentially expressed genes,DEGs),隨后進(jìn)行基因本體論(GO)分析、構(gòu)建蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系網(wǎng)(PPI)等,從中挖掘出CDH2、CD44、CXCL12等DEGs,找到NF-κB信號通路、鈣信號通路等關(guān)鍵信號通路,分析預(yù)測關(guān)鍵miRNAs如miR-30a-3p、miR-30d、miR-34a,研究ASC調(diào)控MM的關(guān)鍵靶點,為MM的早期信號通路干預(yù)及其靶向治療提供方向。

    1 資料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源在美國國立生物技術(shù)信息中心(NCBI)的GEO DataSets數(shù)據(jù)庫(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed)中檢索MM和ASC的相關(guān)數(shù)據(jù)集,綜合考慮樣本數(shù)量、信息完整度和可靠性,最終篩選出GSE133346芯片數(shù)據(jù),其中包含12例MM-ASC與12例HD-ASC樣本。該數(shù)據(jù)集采用GPL570平臺(Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array)。

    1.2 DEGs的 篩 選R3.5.0中Bioconductor的“affy”包可對CEL原始文件進(jìn)行基因表達(dá)歸一化和相關(guān)背景校正的預(yù)處理。通過R語言軟件編程、分析,設(shè)定篩選表達(dá)差異值P<0.05、|log2FC|>1的基因作為DEGs。篩選出的DEGs利用R3.5.0中的plot包繪制火山圖,heatmap.2包繪制熱圖。

    1.3 DEGs進(jìn)行GO分析和京都基因與基因組百科全書(KEGG)通路分析GO分析是基因功能富集研究的常用方法,本研究以DAVID6.8在線數(shù)據(jù)庫(https://david.ncifcrf.gov/)對DEGs進(jìn)行GO分析;同時利用KEGG數(shù)據(jù)庫對DEGs進(jìn)行生物通路富集分析。所得結(jié)果運用R語言ggplot2包繪制氣泡圖。

    1.4 構(gòu)建PPI網(wǎng)絡(luò)和拓?fù)浜Y選Hubgene String(https://string-db.org/)是利用已知或預(yù)測的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)庫。利用String構(gòu)建DEGs的PPI網(wǎng)絡(luò),篩選條件設(shè)為interaction score>0.4。將PPI網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)入Cytoscape 3.7.2進(jìn)行可視化,并進(jìn)一步采用Cytoscape3.7.2中的Cyto-hubba插件計算網(wǎng)絡(luò)自由度(degree),degree≥1的節(jié)點即為關(guān)鍵DEGs,并根據(jù)自由度大小調(diào)整圖像。

    1.5 靶基因的預(yù)測與調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建分別利用TargetScan(http://www.targetscan.org/vert_71/)和miRDB(http://www.mirdb.org)數(shù)據(jù)庫對GSE133346數(shù)據(jù)集中差異表達(dá)的miRNAs進(jìn)行靶基因預(yù)測。利用Venny生成交集基因,將其作為靶基因。再將預(yù)測的靶基因與GSE133346差異表達(dá)的mRNAs取交集,整理出miRNA-mRNA關(guān)系對,最后用Cytoscape3.7.2構(gòu)建miRNA-mRNA調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。

    2 結(jié)果

    2.1 DEGs的篩選結(jié)果GSE133346數(shù)據(jù)集中MMASC和HD-ASC存在123個DEGs,其中有上調(diào)基因36個,下調(diào)基因87個。結(jié)果采用R語言“gplot”包繪制DEGs的火山圖,見圖1;采用heatmap.2包繪制DEGs的熱圖,見圖2。

    圖1 DEGs的火山圖Fig.1 Volcano plot of DEGs

    圖2 DEGs的熱圖Fig.2 Heat map of DEGs

    2.2 DEGs的富集分析和功能注釋通過DAVID數(shù)據(jù)庫對DEGs進(jìn)行GO功能和KEGG通路富集分析。GO分析包括對DEGs的生物過程(BP)、分子功能(MF)、細(xì)胞組分(CC)三方面進(jìn)行富集分析。GO分析顯示,BP變化主要包括生物體發(fā)育、經(jīng)典Wnt信號通路、鈣化過程、激素的生物合成過程等,見圖3A;MF變化主要包括血小板衍生生長因子受體結(jié)合、3'5'環(huán)腺苷酸磷酸二酯酶的活動、金屬內(nèi)肽酶、鈣調(diào)素結(jié)合、血液循環(huán)等6種功能,見圖3B;CC變化主要包括膠原蛋白三聚體、膜的錨定組分、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)腔、板狀偽足、細(xì)胞外基質(zhì)等12種細(xì)胞組分,見圖3C。根據(jù)P值大小,在GO詞條中,BP、MF、CC富集最豐富的分別是生物體發(fā)育、肌動蛋白結(jié)合、質(zhì)膜。此外,信號通路分析結(jié)果顯示這些DEGs共參與6條信號通路(P<0.05),包括胃酸分泌、NF-κB信號通路、胰高血糖素信號通路、血管平滑肌收縮、鈣信號通路、細(xì)胞因子-細(xì)胞因子受體相互作用,見圖4。

    圖3 DEGs的GO富集分析Fig.3 GO enrichment analysis of DEGs

    圖4 DEGs的KEGG富集分析Fig.4 KEGG enrichment analysis of DEGs

    2.3 PPI網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建利用String數(shù)據(jù)庫預(yù)測123個DEGs間的相互關(guān)系,以interaction score>0.4為有效篩選條件,將結(jié)果導(dǎo)入Cytoscape 3.7.2軟件進(jìn)行可視化,從而構(gòu)建出由56條邊和50個節(jié)點組成的PPI網(wǎng)絡(luò),結(jié)果表明,最具代表性的基因為CDH2,連通度為9,見圖5。此外,通過Cyto-hubba插件對靶基因自由度計算得到Degree排在前10位關(guān)鍵差異基因,依次為CDH2、CD44、CXCL12、ACTA2、MYLK、S100A4、PLAU、NT5E、AXIN2、MYH10,見圖6。

    圖5 關(guān)鍵基因PPI網(wǎng)絡(luò)Fig.5 PPI network of hubgenes

    圖6 Degree排在前10位的關(guān)鍵差異基因相互作用網(wǎng)絡(luò)Fig.6 Degree ranked among top 10 hubgenes interaction networks

    2.4 預(yù)測重要的miRNAs和mRNAs以TargetScan和miRDB靶基因數(shù)據(jù)庫生成預(yù)測結(jié)果。從結(jié)果中預(yù)測到10個重要的miRNAs,包括:hsa-miR-4282、hsa-miR-520d-5p、hsa-miR-524-5p、hsa-miR-5582-3p、hsa-miR-30a-3p、hsa-miR-30d-3p、hsa-miR-30e-3p、hsa-miR-34a-5p、hsa-miR-3613-3p、hsa-miR-449a。按MCC法排名,得出前10名靶基因mRNA分別為:ADAMTS5、ZIC1、HOXA5、MEOX2、LGR4、GAS1、TMEM35、STC2、TMEM30B、SLC9A9。miRNA-mRNA調(diào)控網(wǎng)絡(luò)見圖7。

    圖7 miRNA-mRNA調(diào)控網(wǎng)絡(luò)Fig.7 miRNA-mRNA regulatory net-work

    3 討論

    MM-ASC與HD-ASC在分子表達(dá)上存在差異,但現(xiàn)有的在基因水平上的研究還不夠深入,故難以進(jìn)行MM的早期預(yù)測和靶向治療,因此課題組使用生物信息學(xué)方法探索GSE133346芯片數(shù)據(jù)集中MM-ASC的基因表達(dá)譜。結(jié)果顯示,與HD-ASC相比,MM-ASC中存在123個DEGs,其中有上調(diào)基因36個,下調(diào)基因87個。GO和KEGG信號通路分析結(jié)果顯示,這些DEGs主要參與鈣化過程、鈣調(diào)素結(jié)合等生物學(xué)過程和NF-κB信號通路、鈣信號通路、細(xì)胞因子受體相互作用等信號通路。

    有文獻(xiàn)報道,與HD-ASC相比,MM-ASC向成骨細(xì)胞的分化存在缺陷,表現(xiàn)為鈣沉積減少、堿性磷酸酶活性降低、RUNX2和骨鈣素表達(dá)下調(diào)[3]。此外,細(xì)胞外高濃度的鈣離子刺激可激活Ca2+-鈣調(diào)神經(jīng)磷酸酶-NFATc3鈣信號通路,使MM患者過度分泌炎癥細(xì)胞因子和破骨細(xì)胞因子,進(jìn)而參與破骨細(xì)胞分化,加重MM[7]。這與本研究發(fā)現(xiàn)的MM-ASC的DEGs參與鈣化過程、鈣調(diào)素結(jié)合等生物學(xué)過程和鈣信號通路的結(jié)果相一致。

    PPI網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果表明,CDH2、CD44、CXCL12是MM-ASC的關(guān)鍵差異基因。CDH2基因在MM中過度表達(dá),能編碼N-鈣黏蛋白[8]。研究表明,N-鈣黏蛋白在MM的生物學(xué)行為中發(fā)揮特定作用,如骨髓歸巢、成骨細(xì)胞相互作用。另外,N-鈣黏蛋白通過介導(dǎo)MM細(xì)胞與MSC間的黏附,從而阻止MM患者PC外滲及其在骨髓微環(huán)境中的定植,故MM-ASC中的CDH2基因可能是防止MM擴(kuò)散和延緩MM疾病惡化的一個可行的治療靶點[9-10]。

    CD44是一種Ⅰ型跨膜糖蛋白,也是ASC表面的陽性標(biāo)志物之一,其在相當(dāng)比例的MM患者樣本中高表達(dá)[11-12]。有研究表明CD44在癌細(xì)胞抗凋亡過程中發(fā)揮重要作用,這些作用涉及Fas、caspase3/9、Bcl-xl/Bak、AKT、pRb、Bcl-2等多個分子的改變[13]。CD44過表達(dá)抑制了膜相關(guān)的E-鈣黏蛋白β-連環(huán)蛋白復(fù)合物的形成,導(dǎo)致腫瘤細(xì)胞的侵襲和遷移能力增強(qiáng),而阻斷CD44信號通路可改善MM的預(yù)后[13-14]。另外,CD44v6作為一種CD44選擇性剪接變異體,在調(diào)節(jié)上皮向間充質(zhì)轉(zhuǎn)化和癌細(xì)胞的浸潤和轉(zhuǎn)移中發(fā)揮作用。在MM中,大部分由骨髓瘤細(xì)胞產(chǎn)生的骨橋蛋白(OPN)通過與CD44v6受體結(jié)合引起MM惡化[15]。有研究表明,CD44v6為MM細(xì)胞在體內(nèi)生長所必需,而沉默CD44v6可阻止MM,具有一定的抗腫瘤作用[16]。

    內(nèi)穩(wěn)態(tài)/炎癥趨化因子CXCL12也稱SDF-1α,其可通過與表達(dá)于MM細(xì)胞表面的特異性受體CXCR4結(jié)合,調(diào)節(jié)MM的發(fā)展過程[17-18]。SDF-1與CXCR4的結(jié)合可激活三種MAPK通路(JNK通路、ERK1/2通路和P38通路)、PI3K/AKT通路、NF-κB通路、JAK/STAT通路。NF-κB是炎癥反應(yīng)的主要調(diào)節(jié)因子,而長期或慢性炎癥促進(jìn)包括MM在內(nèi)的各種癌癥的發(fā)展[19]。與HD-ASC相比,MM-ASC成骨細(xì)胞分化存在缺陷,而研究表明TNF-α可通過激活NF-κB增強(qiáng)ASC的成骨分化作用[3,20]。此外,B淋巴細(xì)胞和漿細(xì)胞可通過激活NF-κB來表達(dá)E-選擇素[21]。而E-選擇素在炎癥和腫瘤轉(zhuǎn)移中發(fā)揮重要作用[22]。另有研究表明二甲雙胍可通過抑制NF-κB而抑制MM,為本課題組的研究提供了理論支持[23]。以上研究表明,NF-κB信號通路可通過促進(jìn)ASC的成骨分化作用及調(diào)控腫瘤生長速度、腫瘤炎癥反應(yīng),參與MM的發(fā)生發(fā)展。同時有研究報道CXCL12在MM等血液惡性腫瘤中顯示出促腫瘤和促轉(zhuǎn)移作用[24]。抑制CXCL12可降低骨髓微環(huán)境的骨髓瘤支持活性,減少MM細(xì)胞的歸巢和生長,從而抑制MM疾病的進(jìn)展[25]。以上結(jié)果提示,通過靶向MM-ASC的CXCL12從而抑制NF-κB信號通路可能是破壞骨髓瘤間質(zhì)相互作用和抑制骨髓瘤生長和存活的一種可行策略。

    除前述的CDH2、CD44、CXCL12外,差異基因ACTA2、NT5E、S100A4的Degree值亦較大。ACTA2基因編碼的α-平滑肌肌動蛋白(SMA),是血管平滑肌肌動蛋白的一種異構(gòu)體,參與血管的收縮和運動。研究表明SMA在MM患者的成纖維細(xì)胞中表達(dá)增加,可能有助于產(chǎn)生適合腫瘤生存的微環(huán)境[26]。NT5E(CD73)分子是一種表達(dá)于各種細(xì)胞表面的5'核苷酸酶,其產(chǎn)生的游離腺苷可抑制細(xì)胞免疫反應(yīng),從而促進(jìn)腫瘤細(xì)胞的免疫逃逸。既往研究證實MM患者骨髓中腺苷水平明顯升高[27-28]。而通過抗CD73拮抗劑等阻斷腺苷途徑可成功靶向治療MM,是治療MM和其他血液病腫瘤的有效方案[29]。NT5E已被確認(rèn)為腫瘤免疫治療的靶點,可通過激活和抑制轉(zhuǎn)錄因子與miRNA共同作用的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)來控制NT5E表達(dá)。但到目前為止,只發(fā)現(xiàn)較少的miRNAs如miR-422a可調(diào)控NT5E表達(dá)[30]。因此進(jìn)一步鑒定針對NT5E的miRNAs可能有助于研究MM中NT5E表達(dá)的復(fù)雜調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。S100A4是S100家族蛋白的重要成員,其表達(dá)與多種腫瘤的增殖、侵襲和轉(zhuǎn)移行為密切相關(guān)。已有研究證實S100A4是急性髓細(xì)胞性白血病等血液系統(tǒng)惡性腫瘤的新生物標(biāo)志物和重要的預(yù)后因素[31],但目前尚不明確S100A4如何參與MM的發(fā)生發(fā)展過程,其是否可能成為ASC中確定MM腫瘤轉(zhuǎn)移的生物標(biāo)志物和治療靶點仍需進(jìn)一步探究。

    miRNA是一種調(diào)控基因表達(dá)的非編碼小RNA分子,其通過靶向mRNAs并通過RNA干擾途徑觸發(fā)翻譯抑制或mRNA降解來調(diào)控基因表達(dá),在惡性轉(zhuǎn)化中發(fā)揮重要的調(diào)節(jié)作用,可作為癌癥診斷和預(yù)后的預(yù)測性生物標(biāo)志物[32-34]。一些針對MM的研究中已經(jīng)證實了miRNAs在腫瘤中的作用[35-36]。本研究的miRNA-mRNA網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果中得到了一些可能在MM發(fā)病過程中發(fā)揮重要作用的miRNAs,可能成為MM-ASC的候選腫瘤生物標(biāo)志物。其中miR-30a-3p已被證實是一種腫瘤抑制因子,參與調(diào)控MM細(xì)胞的耐藥性,通過靶向miR-30a-3p的治療可能為MM細(xì)胞的耐藥治療提供新的視角[37]。金屬黏附素(MTDH)是一種致癌基因,其通過PI3K/Akt信號通路在癌癥發(fā)生中發(fā)揮作用[38]。有研究發(fā)現(xiàn)原發(fā)性MM患者血清中miR-30d的表達(dá)明顯下調(diào),該研究同時證實了miR-30d通過負(fù)調(diào)控MTDH抑制PI3K/Akt信號通路的激活,從而發(fā)揮抗腫瘤作用,該結(jié)果顯示了miR-30d作為MM治療靶點的潛力。一些報道表明,差異表達(dá)的miR-34a參與MM的進(jìn)展[39-41]。進(jìn)一步研究表明miR-34a-5p可能通過轉(zhuǎn)錄后調(diào)控靶基因C-Myc發(fā)揮抗MM作用[42]。本研究結(jié)果顯示,miR-34a-5p可能是GAS1、TMEM35、LGR4、FAM162B等的共同調(diào)節(jié)因子,可以推測miR-34a-5p的差異表達(dá)可能通過靶向調(diào)節(jié)這些基因參與MM的發(fā)病過程,可能為MM的靶向治療及預(yù)測提供新的思路。此外,課題組還認(rèn)為SLC9A9、TMEM30B、ADAMTS5、ZIC1等可能是大多數(shù)miRNAs共同調(diào)控的關(guān)鍵靶基因。以上結(jié)果表明,通過測定MM-ASC中miRNAs的表達(dá)及調(diào)控miRNAs水平可能有助于MM的診斷、預(yù)后和治療。

    總的來說,本研究通過對MM-ASC與HD-ASC進(jìn)行生物信息學(xué)分析,發(fā)現(xiàn)CDH2、CD44、CXCL12等是與MM發(fā)病關(guān)系較為密切的關(guān)鍵靶基因,研發(fā)靶向調(diào)控CXCL12的藥物,從而抑制NF-κB信號通路可能是抑制MM進(jìn)展的重要方向。此外,課題組還發(fā)現(xiàn)miR-30a-3p、miR-34a-5p等miRNAs可能參與調(diào)控MM的發(fā)生發(fā)展過程。本研究結(jié)果為今后MMASC的基礎(chǔ)研究與臨床診治提供新的思路,結(jié)合進(jìn)一步的實驗驗證后,以上參與MM發(fā)病的關(guān)鍵分子有望成為具有臨床價值的MM-ASC生物標(biāo)志物和治療靶點。

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