ST3GAL5通过激活PPAR和抑制PI3K/AKT途径抑制膀胱癌的恶性生物学行为

目的研究ST3β-半乳糖苷α-2,3-半乳糖基转移酶5(ST3GAL5)对膀胱尿路上皮癌(BLCA)生物学行为的影响和潜在机制。方法利用生物信息分析确定与膀胱癌相关的差异表达基因。然后筛选出合适的膀胱癌细胞系。体外实验通过细胞计数盒-8(CCK-8)、5-乙炔基-2′脱氧尿嘧啶核苷(EdU)、菌落形成实验、转孔迁移、流式细胞仪凋亡实验和划痕实验评估ST3GAL5对膀胱癌生物行为的影响。使用癌症基因组图谱(TCGA)数据库对ST3GAL5基因进行了京都基因和基因组百科全书(KEGG)、基因集富集分析(GSEA)。最后,使用Western-blot技术验证其增殖和转移的相关通路。结果生物信息学分析和实验测量的结合表明,ST3GAL5的表达在人类的BLCA细胞系中是异常下调的。通过癌症细胞系百科全书(CCLE)数据库,成功筛选出HT-1376细胞系进行体外实验。实验结果发现上调ST3GAL5后膀胱癌的恶性生物学行为被抑制。GSEA富集分析显示,ST3GAL5及其共表达的基因通过激活PPAR途径和抑制PI3K/AKT途径抑制了膀胱癌的细胞增殖、侵袭和转移。Western-blot实验结果验证了ST3GAL5在膀胱癌中过表达后,PPAR信号通路的关键蛋白出现了明显的增加,PI3K/AKT信号通路的关键蛋白出现了明显的减少(P<0.05)。结论ST3GAL5基因可能作为膀胱癌的致癌抑制基因,可能通过激活PPAR信号通路和抑制PI3K/AKT信号通路的相关分子来抑制膀胱癌细胞的增殖、侵袭和转移。

基于有监督的多视角图神经网络的药物组合协同预测算法

药物组合疗法在癌症治疗中具有重要应用价值。通过算法预测药物协同组合,可为生物学研究提供靶向指导,从而提高研究效率,降低实验成本。针对现有算法缺乏有效的药物互相作用建模方法、无法考虑细胞系之间的关系等问题,提出了一种基于多视角图神经网络的药物协同预测算法。首先,采用变分图自编码器来学习特定细胞系药物的向量表示;然后,通过多视角框架整合同一组织内其他细胞系的药物信息,提升药物表示向量的可靠性;最后通过引入已知的药物组合得分作为监督信号对模型进行监督训练,实现可靠的药物协同效果预测。在DrugComb数据集上的实验结果验证了本方法的有效性。

基于多种基因数据库分析乳清酸性蛋白4-二硫键核心结构域2(WFDC2)在卵巢癌中表达及意义

目的研究乳清酸性蛋白4-二硫键核心结构域2(WFDC2)在卵巢癌中的表达及临床意义。方法分别利用Bio GPS数据库、Oncomine数据库以及癌症细胞系百科全书(CCLE)和Kaplan-Meier Plotter数据库分析WFDC2基因在正常人体组织中的表达、卵巢癌组织中表达以及卵巢癌细胞系中的表达和卵巢癌患者预后生存分析。结果 Bio GPS数据库分析结果显示WFDC2在正常卵巢组织不表达; Oncomine数据库检索出417例样本,WFDC2表达水平有差异意义的结果 34项,其中WFDC2表达增高19项,WFDC2表达降低15项;对符合设定条件的7项研究进行Meta分析发现,WFDC2在卵巢癌组织中呈高表达状态; CCLE分析结果显示WFDC2在卵巢癌细胞系中也呈高表达状态; Kaplan-Meier Plotter数据库结果显示WFDC2高表达组的卵巢癌患者总生存时间较低表达组显著延长。结论 WFDC2在卵巢癌组织高表达,且与卵巢癌患者预后生存显著相关。

基于矩阵填充算法的抗癌药物敏感性预测

在已有矩阵填充模型的基础上,融入癌细胞系的相似性信息与抗癌药物的相似性信息,提出了一种低秩矩阵填充模型,用于预测因受试验条件等影响而缺失的抗癌药物敏感性数据。将模型应用在CGP数据库中有缺失值的抗癌药物敏感性数据中,利用已有数据训练新模型的参数,并利用训练得到的最优参数对CGP数据库中的数据进行预测,得到最优近似值。结果表明,相较于其他模型,该模型能有效提高对缺失数据的填充效果。

抗癌药物作用预测计算方法的研究现状与展望

对精准医疗即个体化医疗理念的探讨与实践是当下医学研究的热门课题,如果精准医疗的设想实现可为患者提供更加精确有效的治疗方案,而对癌症的研究是医学界尚未攻破且意义重大的研究课题,也是和精准医疗结合最密切的课题之一。应用生物信息学的计算方法可以通过分析患者的概况来为癌症患者的药物选择提供有效方案,从而提高癌症患者的生存率。通过参考多篇使用计算方法研究抗癌药物作用的研究成果,从数据源和网络分析、机器学习和深度学习等计算方法两个方面总结了当前的研究成果,并对该课题存在的问题与未来发展趋势做出了分析与展望。

基于ONCOMINE数据库荟萃分析BRCA1基因在肺癌中的表达及意义

为探讨BRCA1基因在肺癌中的表达及对肺癌患者预后生存意义,本研究利用(BioGPS,Oncomine,Kaplan-Meier Plotter)基因数据库和癌症细胞系百科全书(CCLE),分析BRCA1基因在正常人体组织中的表达以及差异表达情况,并对符合条件的研究进行Meta分析,同时分析BRCA1基因在肺癌组织细胞系中的表达和对肺癌患者预后生存意义。研究发现,BioGPS数据库显示BRCA1在正常肺癌组织中低表达(3.65±0.035);同时Oncomine数据库检索BRCA1基因有453项不同种类结果,35项结果表达有统计学差异意义,其中28项显示表达增高,7项显示表达降低,共有研究样本量229例;并对符合条件的5项研究进行Meta分析,发现BRCA1基因差异表达中位数值排名为34.0,p=2.51×10^-5;与CCLE检索BRCA1基因在肺癌组织细胞系中高表达的结果一致;Kaplan-Meier Plotter数据库检索结果表明BRCA1表达水平与患者的总生存预后周期相关(p=9.5×10^-6);并且BRCA1高表达组相对于低表达组的肺癌患者总体生存周期明显降低(p<0.05)。因此,通过深入挖掘Oncomine等数据库中BRCA1基因芯片信息,证实BRCA1基因在肺癌组织中呈现高表达状态,且与肺癌患者预后生存周期相关,为临床肺癌的治疗及基因靶向药物的研制提供重要依据。