基于ceRNA网络鉴定FGF14-AS2/MPP2轴作为结直肠癌预后生物标志物的研究

《Hormones & Cancer》：Identification of FGF14-AS2/MPP2 axis as prognostic biomarkers in colorectal cancer based on CeRNA network

本研究针对结直肠癌高死亡率及缺乏可靠预后标志物的问题，通过生物信息学分析构建ceRNA调控网络，发现FGF14-AS2/MPP2轴与患者预后显著相关。研究人员利用TCGA和GEO数据库数据，结合生存分析和药物敏感性预测，证实FGF14-AS2低表达与不良预后相关，并建立包含T分期、N分期和FGF14-AS2的预后模型。该研究为结直肠癌个体化治疗提供了新的潜在靶点。

　　

在全球范围内，结直肠癌（Colorectal Cancer, CRC）始终是威胁人类健康的重大疾病。尽管近年来诊断技术和治疗手段不断进步，但结直肠癌的发病率和死亡率依然居高不下。据统计，结直肠癌是第三大常见癌症，也是癌症相关死亡的第二大原因。到2030年，全球结直肠癌负担预计将增加60%，新增病例超过220万例，死亡人数超过110万。尤其令人担忧的是，晚期结直肠癌患者的预后极差，5年生存率仅为13.1%。这种严峻形势主要源于缺乏可靠的生物标志物用于早期检测和预后预测，因此寻找新的预后标志物和治疗靶点成为当务之急。

在这一背景下，竞争性内源RNA（competing endogenous RNA, ceRNA）假说为癌症研究提供了新视角。该假说认为，长链非编码RNA（long non-coding RNAs, lncRNAs）、mRNA等含有microRNA反应元件（microRNA response elements, MREs）的RNA分子可以通过竞争性结合共享的microRNAs（miRNAs）来调节靶基因表达。在结直肠癌中，已有研究表明ceRNA网络在肿瘤生长、转移和预后中发挥重要作用，但其具体机制和临床应用价值仍需深入探索。

为了解决这一问题，周荣荣等人开展了一项基于ceRNA网络的结直肠癌预后生物标志物研究。研究人员通过整合TCGA和GEO数据库的基因表达谱和临床信息，系统分析了结直肠癌中的差异表达基因，构建了ceRNA调控网络，并鉴定出关键预后标志物FGF14-AS2和MPP2。该研究不仅建立了预后预测模型，还探索了这些标志物与化疗药物敏感性的关联，为结直肠癌的个体化治疗提供了新思路。

本研究主要采用生物信息学分析、ceRNA网络构建、生存分析、预后模型建立和实验验证等方法。研究人员从TCGA数据库获取638例结直肠癌样本和51例正常组织的RNAseq数据，使用Limma包进行差异表达分析。通过DIANA-LncBase v3、miRDB、mirDIP和TargetScan等数据库预测RNA相互作用，利用Cytoscape软件可视化ceRNA网络。功能富集分析采用GO和KEGG方法，蛋白互作网络通过STRING数据库构建。生存分析采用Kaplan-Meier法和Cox回归，预后模型通过Lasso回归建立，并使用ROC曲线评估模型性能。实验验证部分使用50例结直肠癌患者和40例健康对照的外周血样本进行qRT-PCR验证。

差异表达基因鉴定

研究人员在结直肠癌组织中共鉴定出166个差异表达lncRNAs（39个上调，127个下调）、361个差异表达miRNAs（172个上调，189个下调）和5954个差异表达mRNAs（777个上调，5177个下调）。这些差异表达基因的分布通过火山图和热图进行可视化展示。

ceRNA网络构建

通过数据库预测和交集分析，研究人员构建了一个包含75个DElncRNAs、60个DEmiRNAs和382个DEmRNAs的ceRNA网络。该网络共有657条边和518个节点，揭示了结直肠癌中复杂的RNA相互作用关系。

功能富集和PPI网络分析

GO分析显示DEmRNAs主要富集在DNA结合转录激活活性、RNA聚合酶II特异性和β-连环蛋白结合等功能。KEGG通路分析发现这些基因显著富集在结直肠癌相关通路、PI3K-Akt信号通路和MAPK信号通路。蛋白互作网络分析识别出330个DEmRNAs之间的相互作用关系。

关键基因筛选和子网络构建

通过CytoHubba插件的DMNC算法，研究人员筛选出20个枢纽基因，包括FGF7、FGF18、KL、RORA等。基于这些枢纽基因构建的子ceRNA网络包含51个DElncRNAs、21个DEmiRNAs和20个枢纽基因。

生存分析和预后模型

生存分析发现MPP2是唯一与结直肠癌预后显著相关的枢纽基因。进一步分析确定了FGF14-AS2/hsa-miR-34a-5p/MPP2这一关键ceRNA轴。多因素Cox回归显示T分期、N分期和FGF14-AS2表达是独立预后因素。研究人员建立了风险评分模型：风险评分=0.036×N分期+0.019×T分期+0.005×FGF14-AS2。该模型在TCGA和GSE39582数据集中均显示出中等预测准确性。

药物敏感性预测

药物敏感性分析发现FGF14-AS2与天冬酰胺酶、白屈菜红碱、羟基脲和多能蛋白呈正相关，MPP2与BMS-536924、BX-912、帕博西尼和哌立福辛呈负相关，提示这些标志物可能影响化疗药物疗效。

实验验证

通过GEO数据库和qRT-PCR实验验证了FGF14-AS2和MPP2在结直肠癌中的低表达状态。实验结果显示，与健康对照相比，结直肠癌患者外周血中这两个基因的表达水平显著降低。

本研究首次系统鉴定了FGF14-AS2/MPP2轴在结直肠癌预后中的重要作用。研究发现FGF14-AS2和MPP2在结直肠癌中低表达，且与患者预后显著相关。通过整合临床病理因素和分子标志物建立的预后模型具有良好的预测性能。机制上，FGF14-AS2可能通过海绵吸附hsa-miR-34a-5p来调节MPP2表达，进而影响PI3K-Akt和MAPK信号通路。药物敏感性分析为进一步的个体化治疗提供了线索。

该研究的创新点在于首次将FGF14-AS2/MPP2轴确定为结直肠癌的预后生物标志物，并建立了实用的预后预测模型。然而，研究也存在一些局限性，如回顾性设计、样本来源单一以及缺乏直接的功能验证实验。未来研究需要通过更大规模的前瞻性临床试验、组织样本验证和机制探索来进一步完善这一发现。

总体而言，这项研究深化了我们对ceRNA网络在结直肠癌中作用的理解，为开发新的预后标志物和治疗靶点提供了重要依据。特别是在精准医疗背景下，FGF14-AS2和MPP2有望成为结直肠癌个体化治疗的新靶点，为提高患者生存率和生活质量带来新的希望。