胃癌阿霉素敏感性预测模型的建立与验证

摘要

化疗是治疗进展期胃癌的重要手段，阿霉素作为最常用的化疗药物之一，临床上常与其他化疗药物（如5-氟尿嘧啶、顺铂）配伍用于胃癌的化疗，但是临床上胃癌化疗的效果并不满意，有文章报道胃癌对阿霉素的敏感性仅为30％，其中最主要的原因是胃癌细胞具有天然耐药或者在化疗过程通过接触化疗药物中获得耐药性。因此，提前预测胃癌患者是否对阿霉素敏感对于化疗效果非常重要，然而目前临床并未常规开展药物敏感性检测的细胞学实验，主要原因在于其细胞培养周期长、易污染、难于标准化。利用基因芯片技术预测化疗药物敏感性已见诸报道，但此方法耗资巨大，对实验室硬件条件要求较高，同样也难以临床常规开展。为此我们在本研究中探讨是否可能利用基因芯片提供的信息，获得一些能够预测胃癌细胞阿霉素敏感性的关键分子，建立阿霉素耐药预测模型。
　　【目的】：利用基因芯片信息建立胃癌阿霉素敏感性多分子预测模型，用于辅助临床化疗决策。
　　【方法】：1.cDNA微阵列分析技术检测胃癌细胞及其阿霉素耐药细胞SGC7901与SGC-7901/ADR全基因表达谱间的差异基因；2.从斯坦福大学基因芯片数据库(http://genome-www5.stanford.edu)引入另外一株胃癌阿霉素耐药细胞EPG-257RDB及其亲本细胞EPG-257P的全基因表达谱并分析其差异性基因；3.比较两个细胞系间的共同差异性基因；4.利用cDNA微阵列分析软件PAM筛选后续实验的目的基因；5.采用RT-PCR技术检测人胃癌组织标本中目的基因的表达情况；6.采用胃癌原代细胞培养法测定人胃癌标本阿霉素敏感性；7.利用统计软件对人胃癌组织标本中目的基因的表达情况及阿霉素敏感性作多元回归分析，建立多分子预测模型；8.对验证组的胃癌标本作相同的处理并统计分析多元回归模型的可靠性。
　　【结果】：1.胃癌细胞及其耐药细胞SGC7901与SGC-7901/ADR对比共发现差异性基因471个；EPG-257RDB与其亲本细胞EPG-257P对比共发现差异性基因10,144个；2.通过对比两个细胞系的胃癌细胞及其阿霉素耐药细胞的全基因表达谱，得到90个在表达上具有相同趋势的差异性基因，其中仅PJA1在耐药细胞低表达，余基因均在耐药细胞中高表达；3.利用cDNA微阵列分析软件PAM筛选后得到7个与阿霉素化疗敏感性相关的候选基因，分别是ADAM22、CYR61、IFITM1、FN1、SPHK1、G1P2、GNAI1，均在耐药细胞中高表达；4.利用NLReg统计软件对20例人胃癌组织标本中候选基因的表达情况及阿霉素敏感性作多元回归分析，建立多分子阿霉素敏感性预测模型；此模型中IFITM1和G1P2这两个基因被排除，预测模型的相关系数达0.8838；5.19例人胃癌组织标本给予同上的处理，对目的基因的表达情况及阿霉素敏感性结果进行验证，证明建立的多分子阿霉素敏感性预测模型有效(r=0.7316)；6.对胃癌新鲜组织标本进行HDRA检测发现阿霉素的敏感性低于30％。
　　【结论】：1.建立了基于ADAM22、CYR61、FN1、SPHK1、GNAI1这5个基因的多分子阿霉素敏感性预测模型，并经验证可用于临床胃癌患者化疗前的阿霉素耐药的评估；2.胃癌对阿霉素耐药情况普遍，利用预告模型对阿霉素的耐药性进行预测有助于提高化疗疗效；3.在对耐药细胞的全基因组筛选中，预先进行脱药培养有助于减少细胞凋亡途径相关基因的干扰，获得影响其敏感性的关键基因。

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前言

文献回顾

1 胃癌多药耐药的分子机制

2 胃癌多药耐药性的检测

3．化疗耐药性的多分子预测

正文

第一部分 阿霉素耐药相关基因的筛选

第二部分 胃癌阿霉素化疗敏感性预测模型的建立与验证

小结

参考文献

致谢