表观遗传与转录关联的整合分析鉴定早期卵巢癌组织学类型特异性生物标志物

【字体: 时间:2025年05月20日 来源:Journal of Ovarian Research 3.8

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  上皮性卵巢癌(EOC)异质性强且缺乏可靠筛查手段,研究人员对 86 例早期 EOC 样本进行 DNA 甲基化和基因表达分析,发现 CTSE、VCAN 等组织学类型特异性生物标志物,为精准诊疗提供方向。

  卵巢癌是严重威胁女性健康的恶性肿瘤,尤其上皮性卵巢癌(EOC)包含五种主要组织学类型(透明细胞癌 CCC、子宫内膜样癌 EC、低 / 高级别浆液性癌 LGSC/HGSC、黏液性癌 MC),其异质性导致临床常将其作为单一疾病治疗,且缺乏有效的早期筛查和精准分层手段。目前,尽管已知 DNA 甲基化等表观遗传变化在肿瘤发生中起重要作用,且部分基因(如 BRCA1/2、HE4、CA125)作为标志物被研究,但针对各组织学类型的特异性生物标志物仍匮乏,难以满足临床对高灵敏度(>75%)和特异性(>99.6%)诊断模型的需求。因此,深入解析不同组织学类型的表观遗传与转录特征,挖掘特异性标志物,对优化患者分层、指导治疗及改善预后至关重要。
瑞典哥德堡大学的研究人员开展了相关研究,通过整合转录组和表观基因组分析,鉴定出 EOC 的组织学类型特异性生物标志物,并提示 EC 组织学类型可能需要进一步分层或重新分类。该研究成果发表在《Journal of Ovarian Research》。

研究主要采用以下关键技术方法:选取 86 例早期 EOC 样本(HGSC 45 例、MC 7 例、EC 21 例、CCC 13 例),经病理重新分类后,进行 RNA 测序和 DNA 甲基化芯片分析;利用 DESeq2、limma 等工具进行差异表达基因(DEG)和差异甲基化探针(DMP)分析;通过层次聚类、主成分分析(PCA)和 XGBoost 机器学习模型,在四个外部队列(GSE2109、GSE6008、GSE44104、E-MTAB-1814)中验证标志物性能;结合基因本体(GO)富集分析和 OncoScore 评估基因功能及致癌潜力。

患者和肿瘤特征


经病理重新分类,86 例样本中 HGSC、MC、EC、CCC 的诊断年龄无显著差异。HGSC 的 I/II 期分布接近均衡,而 CCC 和 MC 以 I 期为主。I 期患者 5 年生存率(68%)高于 II 期(53%),CCC 的 I/II 期 5 年生存率最高(82%),提示组织学类型与临床预后密切相关。

差异基因表达分析


DEG 分析显示,HGSC 与 CCC 的差异基因最多(1314 个),EC 与 HGSC 最少(119 个)。CCC 的组织学类型特异性基因(HSG)最多(167 个),EC 无 HSG。MC 和 CCC 的 HSG 主要上调,HGSC 的 HSG 表达模式混合。层次聚类和 PCA 显示,除 EC 外,其他组织学类型在转录和甲基化水平均表现出明显异质性,EC 与其他类型重叠较多,提示其可能存在亚型异质性。

功能注释与致癌潜力


GO 分析表明,CCC 的 DEG 富集于组织发育和代谢过程,HGSC 涉及葡萄糖醛酸化和激素调节,MC 与脂质代谢和微绒毛调控相关。OncoScore 分析显示,多个 HSG(如 CCC 的 RNASET2、HGSC 的 AKR1B10、MC 的 KRT20)与癌症密切相关,且属于 SLC、MUC 等已知癌相关基因家族,提示其潜在的生物标志物价值。

预测分类与外部验证


机器学习模型显示,多分类和二分类模型均能有效区分组织学类型,HSG 在外部队列中表达模式稳定,如 CCC 的 CTSE、HGSC 的 VCAN、MC 的 KLK10 等在多个数据集保持差异表达。层次聚类显示,HSG 比可变基因更能准确区分 MC 和 CCC,但 HGSC 和 EC 的聚类效果较差,与 EC 的异质性一致。

表观遗传分析


甲基化分析显示,HGSC 与 MC 的 DMP 和 DMR 最多,EC 与其他类型的甲基化差异最小。CCC 整体高甲基化,MC 低甲基化,甲基化差异主要位于基因体和非编码区。启动子区甲基化与基因表达呈负相关,如 CCC 的 CLDN18 和 MC 的 CTSE,提示表观遗传调控在基因表达中的作用。

拷贝数变异与整合分析


HGSC 的拷贝数变异(CNA)频率最高,涉及染色体 18、17 等区域。DEG 与 CNA 重叠分析显示,HGSC 和 CCC 的部分 HSG(如 VCAN、KRT20)受拷贝数丢失影响而下调,提示基因组改变与转录异常的关联。整合分析表明,HSG 的甲基化和拷贝数变异共同影响其表达,为标志物开发提供多维度依据。

讨论与结论


本研究通过整合转录组和表观基因组分析,系统揭示了 EOC 各组织学类型的分子特征,鉴定出 CTSE、VCAN 等跨队列稳定表达的 HSG,为组织学类型分型提供了新标志物。EC 的异质性提示需进一步细分其亚型,以提高分类准确性。尽管技术平台差异和样本量限制可能影响结果,但 HSG 在多队列中的可重复性及其与癌症相关基因家族的关联,凸显了其作为非侵入性诊断标志物的潜力(如通过血液中游离 DNA 甲基化检测)。此外,HGSC 中 UGT 基因家族的下调与药物代谢和耐药性相关,为靶向治疗提供了新方向。该研究为 EOC 的精准医学实践奠定了基础,未来需更大样本和多组学数据进一步验证。

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