常见的ceRNA网络,不常见的多种类药物分析!

Comprehensive characterization of a drug-resistance-related ceRNA network across 15 anti-cancer drug categories

15类抗癌药物耐药相关ceRNA网络的综合表征

发表期刊:Mol Ther Nucleic Acids

发表日期:2021 Feb 15

影响因子:7.032

DOI:  10.1016/j.omtn.2021.02.011


一、研究背景

癌症是全球第二大死亡原因,据估计,2018年全球癌症新发病例1810万,癌症死亡人数960万。耐药性是指某些类型的癌症对某种或多种药物不敏感,是癌症治疗的关键问题。对现有药物的耐药性的出现是治疗癌症的一大挑战。大多数晚期癌症对传统疗法不敏感。为了确定耐药性的分子机制,已经进行了大量的研究,编码基因和非编码基因在耐药性中的影响已被广泛研究。

近年来,Salmena等人提出了一种新的方法来揭示非编码和编码RNA之间的相互作用,即竞争性内源RNA(ceRNA)理论。ceRNA三者包括lncRNAs、miRNAs和蛋白编码基因(PCGs)。此外,ceRNA机制在耐药中也发挥着重要作用。然而,目前还缺乏关于不同药物类别的全球药物敏感性相关ceRNA网络的了解。


二、材料与方法 

 1 数据来源

1)miRanda、RNAhybrid、TargetScan和PITA预测miRNA-lncRNA的相互作用

2)数据库TarBase和miRTarBase中获得miRNA-PCG相互作用

3)从CellMiner数据库收集了药物和药物敏感性相关的PCG和miRNAs(抗癌药物根据其作用方式被分为15种药物类别)

4)GSE80332:NCI60癌细胞系面板中的lncRNA表达谱

5)从LncRNADisease下载癌症相关的lncRNAs;癌症相关的PCG是从COSMIC和之前的一项研究中提取的;与癌症相关的miRNAs是从miR2Disease和HMDD收集的。

6)PPI数据来自HPRD和BioGRID,转录因子数据来自TRANSFAC

7)肿瘤和正常组织之间的差异miRNAs是从miRNACancerMap中获得的;从OncoLnc和UALCAN下载了TCGA生存数据和癌症的分子亚型

 2 分析流程

流程图

三、结果展示

01 - 15种抗癌药物的ceRNA网络的全球格局和比较

为了研究ceRNA三联体(lncRNAs-miRNAs-PCGs)的作用和药物敏感性相关的ceRNAs的竞争模式,作者构建了跨越15个抗癌药物类别的15个ceRNA网络(图1)。共鉴定出105255个ceRNA相互作用,涉及217个lncRNAs、158个miRNAs和1,389个PCGs。最大的ceRNA网络属于YK,而最小的ceRNA网络属于Df。

图1 15种抗癌药物的ceRNA网络

对15个ceRNA网络进行了KEGG通路分析(图S1)。有些信号通路是所有药物类别共有的,而有些信号通路是药物类型特有的。

图S1 15个ceRNA网络的KEGG富集分析

通过计算Jaccard系数,比较了它们的lncRNAs、miRNAs和PCGs等成分。结果显示,包括lncRNAs和miRNAs在内的ceRNA分子在15个ceRNA网络中较为保守,而miRNAs则倾向于在不同的ceRNA网络中共享(图2A-2C)。相反,PCGs在这些药物类别中显示出最低的相似性(图2C和2D)。lncRNAs、miRNAs和PCGs的Jaccard系数的平均值如图2D所示。然后,比较了lncRNAs、miRNAs和PCGs在所有ceRNA网络中的分布情况(图2E)。结果表明,不同药物类别共享的lncRNAs和miRNAs比PCGs多。

枢纽节点被确定为高度连接的节点,被认为在维护网络稳定性方面起着至关重要的作用。在本研究中,将度数最高的前5%且度数>10的lncRNA和PCG节点定义为枢纽节点。在15个ceRNA网络中共定义了98个枢纽。其中,56个枢纽节点被所有网络共享。这些共享的枢纽节点属于lncRNAs(图2F),此外,还有一些特定的枢纽节点(图2F)。

图2 15个ceRNA网络和中心节点的相似性分析

此外,还研究了这些ceRNA网络中lncRNAs的特性。根据lncRNA注释,确定了15个ceRNA网络中lncRNAs的类别。这些竞争性的lncRNAs大部分被分类为长基因间非编码RNA(lincRNA)、反义和加工转录物(图S4)。

图S4 不同种类的lncRNAs的分布

02 - 15个药物类别的ceRNA与癌症标志过程之间的相关性

接下来,研究了这些ceRNAs在15种药物类别中在癌症中的作用。图3A中显示了富集每个药物类别的lncRNAs、miRNAs和PCGs的竞争三联体。结果表明,介导lncRNA-PCG竞争对的miRNA更可能与癌症有关。

然后,探讨了每个药物类别的这些PCG是否针对癌症标志过程。收集癌症标志过程后,使用Jaccard系数来测量每个ceRNA网络中癌症标志基因和PCG之间的交集。ceRNA网络中的PCGs在广泛的癌症标志中都有体现(图3B)。这些研究结果表明,这些癌症标志往往是不同药物之间共同的,也进一步证实了抗癌药物敏感性相关ceRNAs共同网络的存在,一些基因与多药耐药性相关。

图3 15个药物类别的ceRNA与癌症标志过程之间的相关性

03 - 在15个ceRNA网络中构建ICN并分析其治疗潜力

在15个ceRNA网络中,lncRNAs、miRNAs和PCG有许多交集(图2和3)。这就提出了一个问题,即在15个药物类别的ceRNA网络之间是否存在交集。如果存在,它们的功能是什么?

为了确定这一点,作者提取了15个ceRNA网络的交集边缘,并构建了一个ICN,该ICN由7个lncRNA、13个miRNA和32个PCG组成(图4)。H19是ICN中连接最多的lncRNA节点,可能调控了耐药性的关键信号通路(图4)。

图4 不同药物的交叉ceRNA网络(ICNs)

一些预测的关系已经用HT29和耐甲氨蝶呤的HT29(HT29-MTX)结肠癌细胞系进行了验证。与HT29细胞相比,HIF1A和H19的表达在HT29-MTX细胞中上调(图S6A和S6B)。此外,敲除H19后,HT29-MTX细胞中miR-20a-5p、miR-20b-5p和miR-17-5p上调(图S6C-S6F)。

图S6 交汇点ceRNA网络(ICN)中预测途径的验证

另外,为了验证lncRNA H19/miRNA/HIF1A的ceRNA网络,还进行了另外一个实验。结果显示,miR-17-5p可以直接与H19和HIF1A结合。此外,敲除H19可以上调miR-17-5p,下调HIF1A mRNA和蛋白(HIF-1α)的表达水平,而miR-17-5p的抑制作用可以减弱这一作用(图S7)。

图S7 H19和HIF1A是miR-17-5p的直接靶点

为了显示ICN对药物反应的影响,分析了对76种美国食品和药物管理局(FDA)批准的抗癌药物的药物敏感性与ICN中基因的转录表达之间的相关性(图5)。

图5 药物敏感度与ICN基因之间的关系

04 - CAGs和ICN中的基因之间的相互作用

为了进一步了解ICN的临床意义,将ICN中基因的表达谱与CAGs相关联。CAGs是FDA批准的药物靶点基因和相关的生物标志物基因,包括132个靶点治疗基因和19个免疫治疗基因。获得151个基因的表达谱,并计算出Pearson相关系数(PCC)值(图6)。观察到94.7%的CAGs与ICN中的基因相关,ICN中的基因也与CAGs相关。其中,观察到一些蛋白-蛋白相互作用(PPIs)和转录因子-基因相互作用。这些结果表明,CAGs可以被ceRNAs调控,包括通过靶向治疗和免疫治疗。

图6 ICN中的基因与临床可操作基因(CAGs)之间转录表达的相关性

05 - ICN的临床相关性

然后,作者探讨了ICN中的基因与患者生存时间和癌症阶段的关联。确定了1个lncRNA、13个miRNA和33个PCG与至少一种癌症类型的总生存期相关(图7A)。ICN中的大部分基因与脑低级胶质瘤(LGG)患者的生存率呈负相关,而只有少数基因与急性髓细胞白血病(LAML)患者的生存率有相关性。此外,ICN中的许多基因与肾脏肾脏透明细胞癌(KIRC)、胃腺癌(STAD)和乳腺癌(BRCA)的生存时间和癌症阶段相关。

有些基因作为癌症的促进者或抑制者,与患者的结果密切相关。例如,E2F2表达水平低的患者在头颈部鳞状细胞癌(HNSC)、STAD和直肠腺癌(READ)中的生存率显著降低(图7B)。相反,其他几个基因则促进了癌症的进展。

图7 ICN在21种癌症中的临床相关性

四、结论

综上所述,本研究描绘了15类抗癌药物的ceRNA串联景观。通过系统地分析ceRNA网络,揭示了ceRNA调节的一些重要特性。此外,最近的工作还对小分子药物及其受影响的lncRNA进行了表征,这些发现不仅为抗癌药物耐药性的研究提供了新的启示,也为临床合理用药提供了新的启示。

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