Clinicopathological and molecular characterisation of ‘multiple-classifier’ endometrial carcinomas

Endometrial carcinoma (EC) molecular classification based on four molecular subclasses identified in The Cancer Genome Atlas (TCGA) has gained relevance in recent years due to its prognostic utility and potential to predict benefit from adjuvant treatment. While most ECs can be classified based on a single classifier (POLE exonuclease domain mutations – POLEmut, MMR deficiency – MMRd, p53 abnormal – p53abn), a small but clinically relevant group of tumours harbour more than one molecular classifying feature and are referred to as ‘multiple-classifier’ ECs. We aimed to describe the clinicopathological and molecular features of multiple-classifier ECs with abnormal p53 (p53abn). Within a cohort of 3518 molecularly profiled ECs, 107 (3%) tumours displayed p53abn in addition to another classifier(s), including 64 with MMRd (MMRd–p53abn), 31 with POLEmut (POLEmut–p53abn), and 12 with all three aberrations (MMRd–POLEmut–p53abn). MMRd–p53abn ECs and POLEmut–p53abn ECs were mostly grade 3 endometrioid ECs, early stage, and frequently showed morphological features characteristic of MMRd or POLEmut ECs. 18/28 (60%) MMRd–p53abn ECs and 7/15 (46.7%) POLEmut–p53abn ECs showed subclonal p53 overexpression, suggesting that TP53 mutation was a secondary event acquired during tumour progression. Hierarchical clustering of TCGA ECs by single nucleotide variant (SNV) type and somatic copy number alterations (SCNAs) revealed that MMRd–p53abn tumours mostly clustered with single-classifier MMRd tumours (20/23) rather than single-classifier p53abn tumours (3/23), while POLEmut–p53abn tumours mostly clustered with single-classifier POLEmut tumours (12/13) and seldom with single-classifier p53abn tumours (1/13) (both p ≤ 0.001, chi-squared test). Finally, the clinical outcome of patients with MMRd–p53abn and POLEmut–p53abn ECs [stage I 5-year recurrence-free survival (RFS) of 92.2% and 94.1%, respectively] was significantly different from single-classifier p53abn EC (stage I RFS 70.8%, p = 0.024 and p = 0.050, respectively). Our results support the classification of MMRd–p53abn EC as MMRd and POLEmut–p53abn EC as POLEmut. © 2019 The Authors. The Journal of Pathology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Pathological Society of Great Britain and Ireland.     

苓桂术甘汤中多糖结构组成及其抗氧化活性考察

目的:研究苓桂术甘汤中多糖的结构,包括单糖组成以及官能团检测,并对其抗氧化能力进行评估,为体外生物测定法运用于苓桂术甘汤的质量评价提供基础。方法:利用高效凝胶色谱对全方多糖分子量进行研究;进一步采用气相色谱-质谱(GC-MS)柱前衍生化法及红外光谱扫描分析全方多糖结构组成;采用1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)及羟基自由基测定全方粗多糖及精多糖的抗氧化能力。结果:全方多糖由单一峰组成,且相对分子质量为3 689 Da,主要由阿拉伯糖、甘露糖、葡萄糖、半乳糖、果糖组成,摩尔比为6. 85∶1. 00∶109. 21∶1. 04∶21. 82,其中葡萄糖和果糖为主要组成成分;红外结果显示聚糖结构中存在吡喃糖及糖醛酸,并且糖苷键存在2种立体异构(α-糖苷键及β-糖苷键);抗氧化研究发现全方多糖有一定清除DPPH自由基及羟基自由基的能力,粗多糖的活性优于精多糖。进一步采用LC-Q-TOF-MS对粗多糖中的其他成分进行定性分析,提示这与甘草中五环三萜类成分的吸附有关。结论:苓桂术甘汤中多糖及五环三萜类物质均是苓桂术甘汤抗氧化作用的物质基础,利用体外生物测定法测定抗氧化活性可作为全面控制苓桂术甘汤质量的评价指标。     

江西省锐尖山香圆亲缘关系与群体结构的ISSR分析

目的:利用简单序列重复区间扩增多态性(ISSR)分子标记技术对江西省锐尖山香圆进行亲缘关系和遗传结构分析,为该药材资源的保护和利用提供理论依据。方法:采集江西省4个县6个采样地的22份锐尖山香圆叶片样本,利用试剂盒法提取基因组DNA。利用64条通用ISSR分子标记引物进行聚合酶链式反应(PCR)扩增,运用聚丙烯酰胺凝胶电泳(PAGE)方法检测条带。选择NTsys 2. 10e软件,采用非加权配对算术平均法(UPGMA)计算遗传相似系数并聚类分析。利用Structure 2. 1软件分析群体遗传结构。结果:有48条ISSR引物扩增后获得了产物,多态性条带百分率处于45. 45%～100%。UPGMA聚类分析表明4个县的锐尖山香圆资源不能按照行政区域划分分别聚为一类,群体遗传结构分析表明22份锐尖山香圆群体可以划分为3个类群。结论:江西省锐尖山香圆群体间存在着基因交流,会影响该药材不同地理来源种质资源的遗传结构组成。     

基于网络药理学探讨大承气汤治疗急性胰腺炎的物质基础和分子机制

采用网络药理学方法预测大承气汤治疗急性胰腺炎的物质基础和分子机制。通过数据库检索并预测大承气汤化合物的作用靶点及急性胰腺炎的疾病基因;并对关键靶点和相关活性化学成分进行分子对接验证;利用DAVID"富集分析"得到大承气汤的活性成分在治疗急性胰腺炎过程中所涉及的功能及通路,最终构建"中药材-活性化学成分-靶点-通路"综合网络。在大承气汤中发现了108种活性化学成分可与28个疾病靶点相关联,分子对接结果显示关键靶点与其对应化合物均有较强的结合能力。经DAVID富集分析得到,生物学过程438条,分子功能31条,细胞组成17条,KEGG通路富集96条。大承气汤可能通过药物反应、脂多糖反应和反向调节凋亡等生物过程,抗炎、抗氧化活性、反向调节细胞凋亡以及调节胰腺分泌等方式来实现其药效作用,涉及IL-17,TNF,NF-κB等多条信号通路。该研究运用网络药理学的方法,揭示了大承气汤以多种成分协同作用于多靶点、多信号通路治疗急性胰腺炎的分子机制,为生物实验提供理论基础。     

胰腺癌免疫治疗的现状及前景CSCD

胰腺癌(胰腺导管腺癌)是一种恶性程度较高,诊断和治疗都较困难的消化系统恶性肿瘤。近年来,肿瘤免疫治疗在多种肿瘤中如黑色素瘤、膀胱癌、乳腺癌、非小细胞肺癌和肾癌等均取得了令人振奋的治疗效果,但是胰腺癌的免疫治疗策略尚在不断探索中。目前针对胰腺癌独特的肿瘤微环境设计了多种免疫治疗策略,包括强化/提高自身免疫反应(免疫调节剂、单克隆抗体、肿瘤疫苗和细胞治疗)以及抑制肿瘤免疫逃逸(免疫检查点抑制剂和肿瘤微环境)等。本文就胰腺癌免疫治疗的研究进展进行综述,着重探讨PD-1/PD-L1抑制剂在胰腺癌中的应用,并分析免疫治疗联合其他方式治疗胰腺癌的前景。     

基于网络药理学的黄芪抗心力衰竭作用机制

目的 基于网络药理学研究黄芪抗心力衰竭的作用机制。方法 采用活性成分筛选与靶点预测技术,结合生物信息学手段,预测黄芪抗心力衰竭的潜在作用靶点,并进行信号通路分析,从而探讨其治疗心力衰竭的分子机制。结果 在TCMSP数据中搜索筛选得到20个相应黄芪化学成分,同时利用靶点预测技术共筛选出相关靶点121个。同时在疾病基因数据库检索得到10 962个与心力衰竭发生、发展有关的已知靶点基因,利用string数据库和Cytoscape软件中的网络拓扑分析共筛选获取关键靶点8个。GO富集分析显示,黄芪可通过参与细胞能量代谢、血管内环境变化、神经活性配受体作用、激素活性等10个生物功能的PI3K/AKT、p38丝裂原活化蛋白激酶(p38MAPK)和MAPK/NF-κB等10条关键信号通路发挥抗心力衰竭的作用。结论 中药黄芪抗心力衰竭的作用具有多成分、多靶点、协同作用的特点。     

布鲁氏菌分子诊断与分型技术研究进展

布鲁氏菌病是全球最常见的人畜共患病之一。布鲁氏菌病大多是由羊种布鲁菌感染所致,其次是牛种和猪种。在过去的20年里,人类和动物布病的防控已经取得了较大进展。然而,由于其非特异性的临床表现,控制和根除布病仍然面临巨大的挑战。随着20世纪90年代以来分子生物学技术的快速发展,分子生物学检测方法已被国内外用来迅速检测研究布鲁氏菌,同时由于全球数据共享的数据库的建立,使得全球对于布病的研究越来越深入。     

代谢组学在高血压研究中的应用

高血压是一种最常见的慢性病,是多种心、脑血管疾病的重要危险因素。由于其多基因、多因素及异质性的特征,病理机制尚未完全阐明,也未收到令人完全满意的疗效。代谢组学以整体的视角对生物体的代谢网络变化进行研究,并将代谢物与生物过程关联起来,揭示机体变化。近年来,研究者们将代谢组学方法运用于高血压的研究,分别从发病机制、潜在生物标志物、生活方式干预的影响、降压药物起效机制等方面,以人或动物的血液、尿液或组织中代谢产物为研究对象,运用非靶向或靶向的思路开展研究。肠道菌群、氧化应激、脂肪酸、氨基酸等代谢通路成为新的关注点,由此发现的代谢物(组)有可能作为潜在的生物标志物,进一步成为高血压早期诊断的依据以及治疗的靶点。此外,中医药无论在辨证或者治疗上都是一个整体复杂系统,代谢组学与之十分契合,中医药工作者也将该方法运用于高血压中医辨证分型的生物学基础及降压中药作用机制的阐明。不同证型之间代谢物组有明显差异,中药治疗可以在很大程度上恢复高血压带来的代谢物扰动,这很可能是中药降压的药理途径之一。近年来高血压代谢组学研究已取得诸多进展,但在数据分析与整合(不同研究之间、不同组学之间)及因果关系的探讨等方面仍面临挑战。     

补肾阳中药治疗促性腺激素缺乏型男性不育的网络分子机制初探

目的初探补肾阳中药治疗促性腺激素缺乏型男性不育的潜在分子机制。方法结合生物信息学方法建立补肾阳中药的成分库、表征美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)批准用于治疗促性腺激素缺乏男性不育的药物靶标库;再应用通路分析软件(ingenuity pathway analysis,IPA)将成分库投影靶标库,筛选出可作用于靶标及通路的成分,预测分子成分功能,构建“成分-靶标”分子网络。结果分别建立了补肾阳中药成分库(242个化合物)与FDA批准药物靶标库(565个靶标),成分库与靶标库投影后发现补肾阳中药成分库中的30个化学成分可直接激活或抑制药物靶标库中的60个靶标,参与缺氧诱导因子1-α(hypoxia-inducible factor 1-alpha,HIF1α)信号途径,血小板反应蛋白1(thrombospondin 1,TSP1)抑制血管生成途径,芳基烃受体信号途径,孕烷X受体(pregnane X receptor,PXR)/类视黄醇X受体(retinoid X receptor,RXR)激活等18条通路的直接调控。结论本研究构建了补肾阳中药治疗促性腺激素缺乏型男性不育的“成分-靶标”分子网络,分析其治疗效应机制,为补肾阳中药治疗促性腺激素缺乏型男性不育奠定理论基础和实验依据,具有一定的科学意义。     

肺腺癌竞争内源性RNA网络的综合分析:基于肿瘤基因组图谱数据库

目的:基于肿瘤基因组图谱数据库（TCGA）架构肺腺癌（LUAD）竞争内源性RNA（ceRNA）网络，鉴定潜在的生存关联性生物标志物，并确定特异性治疗的小分子药物。方法:依据纳入研究标准，利用Edger软件筛选LUAD组织与正常组织(mRNA、lncRNA和miRNA)差异表达的基因。通过miRcode、miRDB、TargetScan和miRanda数据库对差异表达的RNA之间的关系进行分析，构建ceRNA网络。采用Kaplan-Meier方法分析ceRNA网络中的RNA表达量与生存预后的关系，通过富集分析对网络中的mRNA基因功能和调控通路进行分析。通过Cmap数据库筛选治疗LUAD的特异性小分子药物。利用D-lnc软件确定与关键的lncRNA相关的特异性小分子药物。结果:mRNAs(ELAVL2和PBK)、miRNAs(miR-13和miR-210)和lncRNAs(AP002478.1、DSCAM-AS1、LINC00269、LINC00470和LINC00483)与总生存期(OS)关系密切。喜树碱和甲萘醌有可能逆转LUAD的状态。卡铂、多西紫杉醇、帕比司他被确定为与关键lncRNA密切相关的药物。结论:ceRNA网络在LUAD中发挥重要作用，多种差异表达RNA与LUAD预后相关，可能成为潜在的肿瘤诊断标志物和治疗靶点。