乳腺癌竞争内源性RNA网络构建与分析

目的:通过对癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中的乳腺癌数据进行综合分析,寻找在乳腺癌中差异表达的长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA）、微小RNA（microRNA,miRNA）和信使RNA（messenger RNA,mRNA）,构建乳腺癌竞争内源性RNA（competing endogenous RNA,ceRNA）网络,识别和预测ceRNA网络在乳腺癌中的作用。方法:下载TCGA数据库中乳腺癌组织样本基因表达谱数据,寻找差异表达的lncRNA、miRNA和mRNA,通过miRcode、miRTarBase、TargetScan和miRDB四个数据库对差异表达的RNA之间的关系进行分析,构建以上调和下调的miRNA为中心的ceRNA网络。采用Kaplan-Meier法分析乳腺癌ceRNA网络中的lncRNA、miRNA和mRNA表达量与患者生存预后的关系,采用基因富集分析法对乳腺癌ceRNA网络中mRNA基因功能和调控通路进行分析。结果:在乳腺癌中异常表达的350个lncRNA、185个miRNA和2 928个mRNA中,分别有23个lncRNA、27个miRNA、70个mRNA参与构建乳腺癌的ceRNA网络。Kaplan-Meier生存分析显示,lncRNA MAGI2-AS3（P=0.01）、GRIK1-AS1（P=0.03）以及miRNA hsa-miR-301b（P=0.01）、hsa-miR-503（P=0.04）和mRNA CCNE1（P=0.01）、KPNA2（P=0.02）、FLI1（P=0.02）、TGFBR2（P=0.02）这8个基因与乳腺癌患者的生存预后显著相关。70个mRNA主要被富集到20条通路上,其中有15条通路与肿瘤有关,最显著的通路为“Pathways in cancer”。结论:ceRNA网络在乳腺癌中发挥着重要的作用,多种差异表达基因与乳腺癌预后相关,可能成为潜在的肿瘤诊断标志物和治疗靶点。