BIRC5在三阴乳腺癌中的表达及其临床意义

王一晴，曾冬阳，龚智逊，王雅阁，杨作磊

(1.海南医学院 研究生院，海南 海口 571199； 2.海南医学院第二附属医院 放疗科，海南 海口 570311；3.海南医学院第二附属医院 甲乳外科，海南 海口 570311)

三阴乳腺癌(TNBC)是指不表达雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)和人表皮生长因子受体2(Her2/neu)基因的乳腺癌[1]。它占美国所有乳腺癌的15%～20%，且预后不良[2]。缺乏这些受体的表达使得治疗变得更加困难，因为它通常需要联合治疗[3]。由于缺乏新靶点，常规化疗是临床上使用的主要治疗方法，但结果并不理想[4]。

目前的研究普遍认为，TNBCs异质群体在临床[5- 6]、组织学[7- 8]分子水平[9- 12]有着异质性。近期有研究利用基因组DNA拷贝数阵列、信使RNA阵列、外显子测序、DNA甲基化、微小RNA(miRNA)测序、蛋白质阵列等技术阐明TNBC的亚型和分子机制，并将数据存入GENE EXPRESSION OMNIBUS等公共数据库，Atlas(TCGA)认为这些数据证实了临床行为的异质性[13]。此外，这些公共数据集为从不同角度调查TNBC的分子机制提供了可能性。因此深入了解TNBC 的分子模式有助于制定治疗癌症的新策略。

本研究通过比较来自TNBC和非TNBC患者样本的基因表达谱来鉴定差异表达基因(DEG)，随后将这些基因进行基因本体论(GO)、京都基因与基因组学百科全书途径(KEGG)分析，同时进行蛋白质- 蛋白质相互作用(PPI)网络和中枢基因的筛选，最后分析基因表达与生存之间的相关性。这些数据可能有助于进一步了解TNBC，并探索其诊断、预后和发现药物治疗的潜在靶点。

1 资料与方法

1.1 微阵列数据

GSE76275基于GPL570平台，由265个样本包括67个非TNBC和198个TNBC的基因表达数据组成。

1.2 DEG的鉴定

R的“limma”包用于鉴定TNBC与非TNBC样本之间的DEG(丨logFC丨≥1，P≤0.05)；R的“heatmap”包用于绘制所有基因表达的火山图，及前100个DEG的表达热图。

1.3 基因富集分析

通过GO术语富集分析、生物学过程、细胞成分和分子功能探索生物学意义；通过输入DEG的基因名称并导出结果(P<0.05)；David(V.6.8版)用于分析KEGG途径。

1.4 PPI网络构建

STRING(V.11.0)用于评估PPI信息。通过Cytoscape 3.8.0版本的cytohubba进行中枢基因的鉴定。

1.5 生存分析

生存分析使用总体生存的Kaplan- Meier计算。使用来自GEPIA数据库的数据集进行生存分析。所有设置均为默认值。10个中枢基因都进行了生存分析，最终呈现其中P<0.05的基因。

2 结 果

2.1 DEG的鉴定

总共鉴定出138个上调基因和210个下调基因(共348个),见图1。

图1 所有基因的火山图 横轴为变化倍数，纵轴为P值得变化倍数；横轴零点右侧的点代表上调基因，虚线右侧代表变化倍数大于Log2(FC)>1.3，横轴零点左侧的点代表下调基因，虚线左侧代表变化倍数大于Log2(FC)<-1.3

2.2 基因富集分析

所有显著改变的基因都被提交到David(V.6.8版)。对于生物过程(BP)，DEGs在细胞增殖的正调控、蛋白水解和细胞增殖显著富集。对于细胞定位(CC)，DEGs多定位于细胞外外泌体、细胞外空间和胞外区。而对于分子功能(MF)，DEGs显著富集蛋白质同源二聚化活性、钙离子结合和序列特异性 DNA结合。KEGG分析显示，这些基因主要参与细胞周期和PPAR信号通路。见表1。

表1 GO和KEGG富集通路

2.3 PPI网络的构建

将DEGs都提交给STRING，生成PPI网络。基于PPI网络，通过cytoscape软件的插件cytohubba计算出排名前10的差异基因，见图2。

图2 cytohubba插件计算出排名前10的中枢基因 CDC20排序第一，逆时针降序排列

2.4 生存分析

使用乳腺癌GEPIA数据库中的乳腺癌数据集对前10个中枢基因进行生存分析，结果显示只有BIRC5具有预后判断意义，见图3。

图3 BIRC5在GEPIA中的生存预测表现

3 讨 论

肿瘤研究是疾病研究中表达谱基因芯片应用最多的领域[14- 15]。基因表达谱芯片为分析肿瘤和正常组织之间的基因差异和寻找新的肿瘤标志物提供了强大的工具[16]；它对筛选用于肿瘤分类和分型的遗传标记以及药物治疗的潜在目标至关重要[7,17- 19]。本研究确定了TNBC与非TNBC样本/患者之间的DEG，并进行了GO、PPI网络、通路之间的相互关系和生存分析。总共列出138个上调基因和210个下调基因，P<0.05且倍数变化≥1或≤-1。基于这些DEG，进行了生物信息学分析。

首先，细胞成分富集分析表明这些DEGs主要位于细胞外的外泌体和细胞外区域。“细胞外囊泡”(EV)包括几种类型的囊泡，这些囊泡与耐药性、增殖增加、侵袭性和癌症诱导的免疫抑制有关[20]。其次，分子功能富集分析表明，DEGs主要促进序列特异性DNA结合和蛋白质同源二聚化活性。特异性DNA结合是后续转录的起始和延伸所必需的；然而在TNBC的临床前模型中，该过程的抑制会导致细胞死亡[21]。最后，生物过程富集分析表明，DEGs主要参与细胞增殖和蛋白水解。接下来在研究中分析了DEG的网络和核心基因，排名前10的基因又进行生存分析，最终筛选出BIRC5为唯一的预后判断核心基因。

BIRC5是许多癌症信号通路的交叉点，其功能由构成BIRC5上游信号通路的许多上游细胞信号分子[22]控制和调节。上游分子包括结合蛋白、蛋白调节剂、各种酶(蛋白酶、激酶、磷酸酶)、转录因子、miRNA、转运和通道蛋白以及受体，具有或不具有激酶活性[23- 24]。使用BIRC5作为靶点，未来与药物发现及癌症治疗相关的转化研究正在蓬勃展开[25- 26]。

本研究对TNBC与非TNBC的基因表达谱进行了综合分析，并确定了一些参与TNBC发病机制的关键基因。这些发现可能会在系统水平上提供对TNBC 发病机制的见解，并为TNBC患者确定一些替代生物标志物和潜在的治疗靶点。应该对这些关键基因进行持续研究，以阐明它们在TNBC中的详细作用。