竞争性内源RNA网络识别喉癌复发中的特征性微小RNA和长链非编码RNA

摘要

喉癌是耳鼻咽喉科最多见的癌症之一，声门型最为多见，鳞状细胞癌是其主要病理类型。世界卫生组织(world health organization，WHO)官方的数据表明，虽然喉癌发病率和死亡率略有下降，但其发病人数在全球范围内却不断上升。随着对生活质量要求的提高、研究的不断深入和科技的发展，我们对于喉的功能保留和重建有了更高的追求，治疗方案在不断改进。然而，这些努力并没有提高总体生存率，在美国，喉癌是为数不多的在过去40年内5年生存率下降的肿瘤。复发是喉癌治疗失败的主要表现，复发喉癌患者的预后非常差。了解喉癌发病、复发的分子机制，寻找分子的靶向位点，有助于制定新的、更有效的治疗策略。 目的： 鉴别喉癌复发中的特征性微小核糖核酸（microRNA，miRNA）和长链非编码核糖核酸(long non-coding RNA，lncRNA)，并研究其与喉癌复发相关的调控机制。 方法： 从TCGA数据库和GEO数据库下载复发和非复发的喉癌样本数据。检测差异表达的miRNA(differentially expressed microRNA，DE-miR)、差异表达的lncRNA(differentially expressed long noncoding RNA，DE-lncR)和口差异表达的mRNA（differentially expressed messenger RNA，DEG）。在多个数据库中研究这些差异表达的RNA之间的关联，并构建miRNA-mRNA和lncRNA-miRNA网络，然后，将其整合为lncRNA-miRNA-mRNA的ceRNA调控网络。通过拓扑分析和递归特征消除(Recursive feature elimination，RFE)算法识别miRNA-mRNA网络中的特征基因。用miRNA-mRNA网络中的介数中心性(betweenness centrality，BC)值，建立由32个最优特征编码基因组成的SVM分类器。用GEO数据库下载的GSE27020和GSE25727作为两个验证数据集对分类效果进行检验。此外，通过通路富集分析检测了ceRNA网络中的编码基因。 结果： 共筛选出21个DE-lncRs、507个DEGs和55个DE-miRs。在TCGA数据集中，SVM分类器对样本分类预测的准确率达94.05％(79/84)，在两个验证数据集中，预测准确率分别为和92.66％和91.07％。ceRNA调控网络包括了203个节点对应于mRNA、miRNA和lncRNA，346条连接边对应于RNA之间的相互作用。其中，分值最高的相互作用是人白细胞抗原复合物第4组(human leukocyte antigen complex group4，HCG4)-miR-33b、同源框转录本反义RNA（HOX transcript Antisense RNA，HOTAIR）-miR-1-黑色素瘤抗原A2(MAGE family member A2，MAGEA2)、空通气孔同源框2相反链反义RNA(empty spiracles homeobox2opposite strand/antisense RNA，EMX2OS)-miR-124-降钙素相关多肽α(calcitonin related polypeptideα，CALCA)和EMX2OS-miR-124-GABRG2。对ceRNA网络中基因的富集分析表明，11条通路项和16条分子功能项明显富集。基于32个特征编码基因的SVM分类器在喉癌分类中具有较高的准确性。 结论： 由32个特征编码基因组成的支持向量机分类器对复发和非复发喉鳞状细胞癌标本进行了分类，具有很高的分类准确率。miR-1、miR-33b、miR-124、HOTAIR、HCG4和EMX2OS可能是喉鳞状细胞癌复发的特征性非编码RNA。这四组相互作用关系：HCG4-miR-33b、HOTAIR-miR-1-MAGEA2和EMX2OS-miR-124-CALCA/GABRG2，可能在调控喉鳞状细胞癌复发的分子机制中起重要作用。