萊菔硫烷在肝癌中的表達和意義

楊迎春，馬海波，劉晶晶

（1.北京豐臺醫院麻醉科，北京 100071；2.長江大學第一臨床醫學院麻醉科，湖北 荊州 434023；3.武警北京市總隊醫院麻醉科，北京 100027）

0 引言

原發性肝細胞癌(hepatocellular carcinoma，HCC)，是消化道常見的腫瘤，它無論是死亡率還是發病率都非常高，嚴重影響病人的生存。據統計，HCC是位居全球發病率前5位的惡性腫瘤之一[1]。HCC細胞有一些生物行為，比如：高增殖和高侵襲，這些生物行為特點決定了HCC發病非常隱匿、發展迅速、預后差。據統計，原發性肝細胞癌的死亡率居全球第3位[2]。目前來說，缺乏早期有效的預測生物標記物以及治療手段是原發性HCC預后較差的主要原因。迄今為止，臨床上只有甲胎蛋白和凝血酶原前體蛋白是HCC臨床篩選、診斷和監測中最常用的兩種生物標志物[3-8]。雖然，甲胎蛋白和凝血酶原前體蛋白的聯合使用顯著提高了HCC的敏感性檢測[9-12]。但是這兩種方法仍然不能滿足于臨床上對HCC的診斷和治療，因此，我們有必要尋找新的基因用于HCC的篩選、診斷和監測。SFN是硫代葡萄糖苷的代謝產物，通常在于十字花科蔬菜中可以發現，SFN是在蔬菜中所發現的抗癌效果最好的活性物之一[13]。但是，目前關于SFN對于HCC的相關作用、抑瘤活性的研究報道幾乎沒有。能夠查閱到的相關報道僅僅是近年來發現SFN有多種生物活性作用，例如保護心肌[14-15]、抑制腫瘤發生（肺癌、前列腺癌、乳腺癌）等[16-17]。早期研究中發現，食用十字花科植物可以降低乳腺癌的發生率，并且發現SFN是主要的抗腫瘤因子[18]。目前國外研究證實SFN可能通過誘導凋亡等途徑抑制多種腫瘤細胞的生長[19-20]，并對多種腫瘤細胞增殖有明顯的抑制作用[21]。但目前其對HCC的作用及其作用機制尚未報道。因此，為了發現對HCC診斷和治療有作用的生物標記物，本研究通過對生物信息數據庫中的HCC組織數據進行挖掘并發現SFN在HCC組織中的表達情況，再結合生物信息數據分析SFN和HCC患者臨床病理指標的關系，進一步探討調控HCC發生發展的潛在機制，為探尋新的HCC生物標記物和新的治療靶點提供前期基礎。

1 材料和方法

1.1 材料

從生物信息數據庫中，主要是從TCGA數據庫（the cancer genome atlas,TCGA）(http://ualcan.path.uab.edu/analysis.html)中搜集HCC研究數據，并篩選出在HCC組織中高表達、對HCC預后有影響的蛋白(SFN)。

1.2 方法

1.2.1 UALCAN分析

UALCAN數據庫(http://ualcan.path.uab.edu/analysis.html)是一個分析腫瘤和非腫瘤組織間基因表達的網絡工具[22-23]，提供交互式數據分析。在本研究中，筆者利用此在線工具來分析SFN在HCC組織和正常組織中的表達水平。

1.2.2 GEPIA數據庫生存分析

GEPIA(http://gepia.pku.cn/)是一個用于分析癌癥轉錄組和患者生存率的交互式web資源和數據庫[24]。本研究中，利用GEPIA數據庫分析SFN的高低表達對HCC患者的總體生存期和無病生存期的影響。

1.2.3 蛋白質互作網絡分析

為分析SFN的相關基因與其他基因之間相互作用的情況，本文采用STRING(http://string-db.org/)蛋白質互作數據庫中的蛋白質互作信息進行分析,并繪制了蛋白質互作用網絡圖。

1.2.4 KEGG

功能富集和GO功能注釋 為了分析SFN相關基因涉及哪些生物學通路,從而能進一步分析SFN在HCC中可能通過哪些通路起作用。本文針對SFN相關基因進行KEGG功能富集和GO功能注釋。

2 結果

2.1 SFN在HCC組織中表達的差異性

UALCAN數據庫發現：HCC樣本組SFN的表達明顯高于正常肝臟組織(P＜0.05)。SFN高表達、低表達與HCC患者的腫瘤分級顯著相關。

2.2 生存分析

如圖1、2所示，在HCC組織中SFN低表達組的無病生存期、總生存期明顯優于SFN高表達組(P＜0.001)。生存曲線分析顯示，SFN可用于預測HCC患者的預后。

圖1 SFN高、低表達與肝癌患者無病生存期的相關性（在線數據庫生成）

圖2 SFN高、低表達與肝癌患者總生存期的相關性

2.3 PPI分析

為分析SFN的相關基因，本文采用STEING蛋白質互作數據庫中的蛋白質互作信息進行分析,PPI網絡顯示SFN與FOXO1、CDC25C、YWHAQ、CDC25B、YWHAZ、YWHAB、TP53、YWHAG這9個蛋白相互作用。如 (圖3)。

圖3 SFN相關基因的PPI圖

2.4 SFN的GO分析與KEGG通路分析

為了預測SFN參與HCC的過程的生物學功能和信號通路，我們進一步進行了GO分析和KEGG通路分析（表1）。在線數據庫PW信號通路結果表明這些蛋白與“細胞周期通路”、“凋亡”在生物學上密切相關（在線數據庫生成）。

表1 SFN的GO分析和KEGG通路分析結果(根據P值取最小2個)

3 討論

大量的臨床資料表明，降低HCC死亡率的最佳方法是準確診斷和成功治療[25]。因此識別與HCC發生發展相關的關鍵基因對于HCC的診斷和治療至關重要。在本研究中數據顯示，HCC組織中SFN的表達高于正常組織。SFN表達與HCC患者分級顯著相關。在HCC組織中SFN低表達組的總體生存期和無病生存期明顯高于SFN高表達組(P＜0.001)。因此可以推斷SFN的高表達直接影響HCC患者的生存率，這一發現提示SFN可能在HCC患者的預后中發揮重要作用。PPI分析結果提示，SFN與FOXO1、CDC25C、YWHAQ、CDC25B、YWHAZ、YWHAB、TP53、YWHAG這9個蛋白相互作用。分析中，通過對與SFN相關的基因進行GO分析提示這些基因與細胞周期、細胞凋亡等生物學途徑密切相關。根據查閱文獻發現SFN參與的凋亡途徑主要包括下面幾種：首先，細胞凋亡可能與線粒體途徑有關，兔抗人血克隆抗體可以與白血病基因2 結合，從而形成異二聚體，這樣就大大降低了 白血病基因2 蛋白對線粒體膜電位的調節作用，研究顯示白血病基因2 可抑制細胞凋亡，然而兔抗人血克隆抗體卻促進細胞凋亡。當細胞收到凋亡信號時，兔抗人當克隆抗體可促使線粒體膜發生變化并激活下游的半胱天冬酶3聯級反應進而引起細胞凋亡。而且有研究發現，miR-34a高表達后，提示細胞凋亡能力明顯降低,而SFN處理后細胞凋亡能力明顯升高。這些結果進一步證實了 SFN可能通過上調miR-34a的表達進而促進細胞的凋亡。有作者[26]認為，SFN能明顯抑制磷酸肌醇3激酶和蛋白激酶磷酸化，抑制磷酸肌醇3激酶/蛋白激酶（PI3K/Akt）信號通路的表達。通過對PI3K/Akt信號通路的活化，可促進血管內皮細胞和血管生成因子的分泌，增加腫瘤血管的形成。另外，在子宮內膜癌模型中，當異位內膜的PI3K/Akt信號通路激活以后，血管內皮生長因子（vascular endothelial growth factor，VEGF）的表達增高，這樣會促進異位內膜的浸潤和種植，子宮內膜癌的發生和發展會加速。

綜上所述，本研究新穎地發現，與正常組織相比，HCC患者SFN表達升高，且與患者生存時間呈負相關。本研究的結果可能推動SFN進展的機制，并提供HCC的高預后價值。然而，我們使用的數據主要來自TCGA數據庫，而TCGA數據庫并不是來自我們自己的樣本，這就造成了我們研究的局限性。進一步的研究需要深入揭示SFN在HCC腫瘤發生和治療中的分子機制和意義。這需要我們進行基礎實驗來驗證。