肝細胞癌轉移預測模型的建立及其轉移相關基因的篩選——cDNA微陣列技術分析.pdf

1、復旦大學博士學位論文肝細胞癌轉移預測模型的建立及其轉移相關基因的篩選——cDNA微陣列技術分析姓名：葉青海申請學位級別：博士專業(yè)：外科學指導教師：湯釗猷20020920復旦大學博士學位論文移相關的基因改變大部分在原發(fā)瘤階段就已經(jīng)發(fā)生。然后，采用BRB一陣列分析軟件中另一種先導的分析方法“混合共變預測法”(CompoundCovariatePredictorTool，CCP)，利用伴和不伴肝內(nèi)轉移的肝癌之間153個有顯著性差異的基因，我們

2、在國際上首次利用腫瘤的基因表型建立了一個肝癌轉移的預測模型，能在原發(fā)瘤階段就預測肝癌是否具有轉移傾向。這一預測模型除將建立模型的20例標本完全正確(100％)歸類外，還準確預測了20例待測標本中的至少18例，預測準確率達90％以上。為減少因顯著水平太高(p0001)而引起的假陰性結果，我們再次采用BRB一陣列分析軟件中的分類比較法，在pO002水平尋找伴與不伴肝內(nèi)轉移的肝癌之間表達有差異的基因，結果發(fā)現(xiàn)了224個基因表達有顯著性差異，從

3、中篩選出36個在兩組間表達差異更加明顯的基因。發(fā)現(xiàn)其中一個基因骨橋蛋白(Osteopontin，OPN)在伴肝內(nèi)轉移的肝癌中高表達(超過無瘤肝組織3倍)，而在無轉移肝癌中變化不明顯。然后，進一步利用幾個具有不同轉移潛能的肝癌細胞系對其進行了功能鑒定，體外細胞侵襲實驗發(fā)現(xiàn)抗骨橋蛋白中和抗體能顯著抑制肝癌高轉移細胞如SKHep1及MHCC97等的侵襲能力，證實骨橋蛋白為一與肝癌轉移密切相關的基因。半定量RT。PCR和免疫組織化學實驗也進一步