基于多組學數(shù)據(jù)整合分析的癌癥修正基因及藥物挖掘.pdf

1、縱觀人類醫(yī)學史，人類與癌癥的斗爭歷史可以追溯到幾千年前。過去幾十年科學技術的飛速發(fā)展，推動了癌癥治療的不斷進步，催生了化療、放療、分子靶向治療、免疫治療等新的治療手段。在我國，癌癥發(fā)病率逐年增加，嚴重影響人民健康和生活質(zhì)量，消耗大量醫(yī)療資源，發(fā)展新的癌癥診療手段一直是國家生物醫(yī)藥領域科技創(chuàng)新和發(fā)展的重點。
　　通過對各類型癌癥發(fā)病機制的深入研究，特別是基因組測序技術在癌癥研究中的應用，癌癥被普遍認為是正常細胞經(jīng)歷一系列基因突變引起

2、的，而癌癥的異質(zhì)性是癌細胞產(chǎn)生耐藥性，癌癥患者難治愈、高復發(fā)的重要原因。繼美國之后，我國于2015年提出并開始實施“精準醫(yī)療計劃”，旨在根據(jù)病人的基因組特征，指導臨床用藥。
　　近些年來伴隨著功能基因組學的快速發(fā)展，與癌癥相關的各種組學數(shù)據(jù)（基因組拷貝數(shù)變化、突變、甲基化數(shù)據(jù)以及轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組數(shù)據(jù)）正在快速積累，為癌癥藥物研發(fā)和精準醫(yī)學發(fā)展提供大量契機。轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)是組學數(shù)據(jù)的重要組成部分，被廣泛應用于生物醫(yī)學基礎和臨床應

3、用研究，如構建基因調(diào)控網(wǎng)絡、尋找疾病標志物、藥靶發(fā)現(xiàn)和鑒定、藥物重定位研究等。而細胞擾動表達譜測量細胞在各種擾動條件下（基因沉默、基因過表達、小分子化合物作用、配體作用、基因敲除等）的轉(zhuǎn)錄組變化，通過與組織細胞在不同生理、病理、藥物作用等條件下的基因表達譜印記進行對比和關聯(lián)分析，可以建立基因-疾病-藥物之間的聯(lián)系。
　　大量實驗證據(jù)表明，通過逆轉(zhuǎn)癌癥中特定基因的表達，可使癌細胞恢復至正常形態(tài)。因此，癌癥治療的一個可行方向就是發(fā)現(xiàn)癌

4、癥特異性關鍵驅(qū)動突變基因和特征性表達譜印記，進而以此基因或靶基因集合為靶點，挖掘具有抑制其表達或逆轉(zhuǎn)靶基因集合表達從而使癌細胞向正常細胞轉(zhuǎn)化的基因/藥物，也就是具有癌癥修正潛能的基因/藥物。本研究擬基于大規(guī)模細胞擾動的表達譜數(shù)據(jù)，預測潛在的癌癥修正基因/藥物（組合）并系統(tǒng)分析其癌癥修正潛能。主要的研究內(nèi)容包括三部分：癌癥表達譜印記數(shù)據(jù)集構建和分析工具建立；癌癥修正基因預測與潛能分析；癌癥修正藥物預測與潛能分析。
　　第一部分，系統(tǒng)

5、構建特征性癌癥表達譜印記數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)分析工具，為癌癥修正基因/藥物預測奠定基礎。特征性癌癥表達譜印記是描述和區(qū)別不同癌癥類型的重要表型數(shù)據(jù)，反應了癌癥狀態(tài)與正常狀態(tài)細胞在轉(zhuǎn)錄組整體基因表達水平的差異。因此其可靠性將決定預測的癌癥修正基因/藥物的合理性與準確性。本研究系統(tǒng)評價了表達譜在不同類型組織和細胞系，基因芯片和測序來源轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)之間的差異，綜合確定6個篩選標準對公共來源的癌癥細胞系和對應的正常細胞/組織表達譜數(shù)據(jù)集進行篩選，進而構建

6、6種癌癥類型（包括乳腺癌 MCF7，結腸癌HT29，肝癌HEPG2，肺癌A549和HCC515，黑色素瘤A375，前列腺癌PC3和VCAP的8個癌癥細胞系）的特征性表達譜印記。富集分析結果顯示計算得到的特征性癌癥表達譜印記具有較好的代表性，確保了后續(xù)癌癥修正基因/藥物計算、預測的合理性。在數(shù)據(jù)分析工具建立過程中，需要考慮整合網(wǎng)絡細胞印記庫（Library of Integrated Network-Based Cellular Sign

7、atures，LINCS）數(shù)據(jù)本身存在的誤差以及大數(shù)據(jù)量的計算需求。我們基于基因集富集分析，構建關聯(lián)分析流程，并且采用并行計算技術加速分析流程，可以在一天內(nèi)完成計算分析，具有較好擴展性。
　　第二部分，癌癥修正基因預測與潛能分析。在 LINCS基因沉默/過表達表達譜數(shù)據(jù)預處理之后，我們結合第一部分構建的表達譜印記數(shù)據(jù)集與分析工具，預測得到8個癌癥細胞系的癌癥修正基因候選集合并系統(tǒng)評價其癌癥修正潛能。接著，我們采用多組學數(shù)據(jù)分析預測

8、得到的癌癥修正基因，包括轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析、癌癥相關基因分析、基因突變和拷貝數(shù)變異分析、核心基因分析、基因功能與通路分析、抗癌藥物藥靶分析、以癌癥修正基因為靶點的抗癌藥物敏感性分析，并且采用 LINCS其余細胞系表達譜數(shù)據(jù)進行交叉驗證。分析結果一方面驗證了我們預測結果的合理性和可靠性，同時也為我們進一步篩選藥物以及癌癥機制闡釋、致癌基因/抑癌基因預測、癌癥修正藥物候選靶標預測提供線索?？紤]到癌癥廣泛存在的耐藥性問題，我們進一步探討了聯(lián)合致死

9、效應，并且預測了癌癥修正基因之間的聯(lián)合致死性。最后，我們展示了癌癥修正基因在細胞外微環(huán)境擾動分析中的應用。
　　第三部分，癌癥修正藥物預測與實驗驗證?；诘谝徊糠謽嫿ǖ陌┌Y表達譜印記數(shù)據(jù)集與分析工具，我們關聯(lián) LINCS小分子化合物擾動表達譜數(shù)據(jù)與癌癥表達譜印記，預測小分子化合物的癌癥修正潛能，得到8個癌癥細胞系的癌癥修正藥物候選集。通過已知抗癌藥物關聯(lián)分析以及藥物敏感性數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)評價了這些小分子化合物的癌癥修正潛能?？紤]到細

10、胞系本身的差異，我們進一步采用LINCS其余細胞系小分子化合物擾動表達譜數(shù)據(jù)以及CMap表達譜數(shù)據(jù)對預測得到的候選癌癥修正藥物集合進行交叉驗證與補充。相關文獻證據(jù)證實了我們預測的藥物的合理性。最后，我們預測了癌癥修正藥物之間的藥物協(xié)同性，并計劃對優(yōu)選的癌癥修正藥物/藥物組合進行多細胞系體外實驗以及動物實驗驗證。
　　本研究展示了大規(guī)模細胞擾動表達譜數(shù)據(jù)在藥靶發(fā)現(xiàn)和藥物重定位中的應用，實現(xiàn)的方法也可以推廣到其他疾病研究中，如病原體感

11、染和阿爾茲海默癥等。本文主要的創(chuàng)新點包括：
　　首次提出癌癥修正潛能的概念，充分挖掘和利用細胞擾動反應表達譜數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡關聯(lián)潛能，并基于此大數(shù)據(jù)建立癌癥修正基因/藥物發(fā)現(xiàn)的計算方法，為發(fā)現(xiàn)新型抗癌藥物提供新的研究思路和策略。
　　采用多組學數(shù)據(jù)融合的方法綜合篩選最具癌癥修正潛能的基因和藥物，建立多角度評價藥物抗癌活性的系統(tǒng)分析方法，為癌癥藥物治療提供新的候選癌癥修正藥物，適應癌癥精準醫(yī)療的需求，為大幅度提高研發(fā)速度和成功率提供