前列腺癌中microRNA对Notch信号通路的调控功能分析开题报告

1. 研究目的与意义

背景

前列腺癌中microrna对notch信号通路的调控功能分析
1.1 前列腺癌的背景及现状
前列腺是存在于直肠前以及膀胱和阴茎之间的男性性腺。前列腺癌是男性高发的恶性癌症之一[1]，在男性癌症死亡中占6.6%[2]。它起源于前列腺组织中的异常细胞，并能通过淋巴或血液转移到其他部位。据世界卫生组织的数据，全球男性癌症死亡的第四大原因是前列腺癌。前列腺癌的发病率与年龄密切相关，老年患者居多，65岁及以上的男性占60%，在被诊断为癌症时的中值年龄约为66岁[3,4]。
前列腺癌的发展普遍缓慢，前期病症不明显，因此需要定期筛查。预防前列腺癌具有挑战性，戒烟、定期运动和保持健康体重是重要的减少患病风险的良好习惯[5]。前列腺癌易转移，与多种内分泌因子有关，术后易复发，病情难控制，这给临床医治带来了挑战。
1.2 前列腺癌的病因及现状
导致前列腺癌的原因尚不明确，但是有一些风险因素会增加患病几率，包括：年龄，患病风险和年龄呈正相关；家族史，10%的确诊男性前列腺癌家族史为阳性[4]；民族/人种，黑人的发病率列全球第一[6]；饮食，长期大量高脂肪、高胆固醇的饮食，及缺少水果蔬菜的摄入[7]；慢性前列腺炎，长期患有前列腺炎或增加患前列腺癌的几率；雄激素水平过高也可能与前列腺癌的发生有关[8]。除了这些因素外，环境污染、工作场所暴露、肥胖、缺乏运动和长期服用某些药物也可能增加患前列腺癌的风险。
前列腺癌前期通常没有明显病症，因此定期进行前列腺癌筛查很重要。前列腺癌进展到晚期，可能会出现尿频、尿急、排尿困难或疼痛、血尿、前列腺增大、骨疼痛的症状。
1.3 前列腺癌的诊断方法及治疗方法
前列腺癌的分级方法有病理学方法、gleason评分（根据组织的外观和排列方式，将癌细胞分为5个等级，评估前列腺癌的侵袭性和预后）[9]和tnm分级[1]（t代表原发肿瘤的大小和位置，n代表淋巴结的受累情况，m代表是否存在远处转移），治疗方法取决于癌症的类型、阶段和患者的健康状况。常见的治疗方法有以下几种[1,3,10]：
血清psa (前列腺特异抗原)检测：psa是前列腺细胞产生的一种蛋白质，可通过血液检测来检测前列腺癌的存在。高水平的psa可能意味着前列腺癌存在，也可能是其他前列腺问题所导致的；直肠指检( dre )、直肠超声( trus )：通过直肠检查前列腺的大小、形状和质地，来确定是否异常；活检确诊：如果psa水平较高或dre异常，可以进行前列腺组织活检，以进一步确定是否有癌细胞存在。
前列腺癌的治疗方法包括：根治性前列腺切除术、放射治疗、雄激素剥夺治疗和术后放射治疗[4,10]。目前有很多关于前列腺癌的治疗和预防方面的研究正在进行，一些研究探索了新的治疗方法，如免疫疗法、靶向治疗和基因治疗[4]。此外，还有研究探索如何更好地筛查高风险人群，以及预防前列腺癌的方法，如改变饮食和生活方式[7]。
1.4 基因芯片原理及类型
基因芯片也称为dna微阵列或生物芯片，是一种用于检测、分析和比较dna或rna序列的高通量技术，可以广泛应用于基因表达、基因型、基因突变等方面的研究，已经在医学诊断、药物研发、农业生产等领域得到了广泛应用。dna微阵列技术目前是一个有用的生物医学工具，已经被开发用于各种诊断应用[11]，原理是将成千上万的核酸探针固定在芯片表面，利用这些探针可以同时检测大量的dna或rna序列。通过测量探针和样品之间的杂交强度，可以快速、准确地分析样品中的基因表达或基因型信息。
基因芯片根据制造方法不同可分为三种类型：聚合物基片上的核酸探针或cdna片段、玻璃板上的dna探针阵列、在玻璃等硬质表面上直接合成的寡核苷酸探针阵列。
在医学领域，基因芯片技术可以用于诊断、预后和治疗疾病[12]。例如，在癌症诊断中，基因芯片技术可以通过检测基因表达谱或基因突变信息，确定肿瘤的类型、分级和预后等信息，从而指导治疗方案的选择。此外，基因芯片技术还可以用于发现新的药物靶点和开发新的药物，加速药物研发的进程。
1.5 rna-seq原理
rna-seq又称转录组高通量测序（transcriptome sequencing），其原理是将rna分子转化为cdna，然后进行测序，从而获得不同基因来源的mrna片段在指定样本中的含量[13]。由于rna-seq是定量的，因此可比微阵列更准确地来确定rna表达水平[14]，已成为研究基因表达和询问rna生物发生和代谢方面广泛使用且不可或缺的方法。
与其他高通量测序技术一样，rna-seq面临着一些信息学挑战，包括开发存储、检索和处理大量数据的有效方法，必须克服这些挑战以减少图像分析和碱基调用中的错误，并消除低质量的读取[14]。
1.6 前列腺癌相关信号分子及通路
信号分子和前列腺癌的发病机制之间的关系复杂，涉及到以下多个信号分子。
tmprss：erg基因重排是最常见的，据报道发生在大约40%的原发性前列腺肿瘤中，并导致erg的异常雄激素调节表达[15]。
dna甲基化[16]是pca中最常研究的表观遗传改变，dna甲基化标记物显示出非常有希望的pca预后潜力,并且已在多项研究中得到证实。在迄今为止研究的甲基化候选标记物中，pitx2、c1orf114、gabre~mir-452~mir-224和三基因组合aox1/c1orf114/hapln3目前对常规临床病理变量之外的独立预后生物标志物潜力具有最强的实验支持。
pten的缺失是pca中常见的分子畸变，转移性前列腺癌患者通常pten蛋白表达缺失，pten在调节ar信号输出方面至关重要[17]。pten丢失与前列腺癌预后不良有关。
前列腺特异性抗原（psa）[18]：psa是前列腺细胞产生的一种蛋白质，可通过血液检测来检测前列腺癌的存在。升高的psa可能意味着前列腺癌存在。psa被认为是肿瘤最有价值的标志物，尽管psa的预后价值有限。
ki-67[19]：ki-67是一种与核糖体rna合成有关的核蛋白，它可以用来评估前列腺癌细胞增殖的速度和程度。高ki-67可能意味着前列腺癌细胞增殖的速度更快，预后不良。
目前许多生物标志物已经获得鉴定，并在疾病状态下进行了评估。虽然其中一些已经显示出良好的预测价值，但大多数还没有在临床上得到成熟的验证[19]。
与前列腺癌相关的信号通路有：雄激素受体（androgen receptor, ar）信号通路、pi3k-akt-mtor信号通路（鉴于ar和pi3k通路的复杂性，它们可能会在许多层面上相互作用）[20,21]、雄激素/ar复合体也可触发第二信使通路，导致包括mapk/erk和akt在内的多种信号级联激活[20]。
notch信号通路：notch信号通路的异常激活可促进前列腺癌细胞的增殖和侵袭[22]。notch信号通路也与多种类型的癌症发生和发展密切相关，例如：乳腺癌[23]是第一个发现涉及notch的实体肿瘤，notch信号控制正常发育过程中乳腺上皮细胞的分化，notch通路主要通过过表达决定血管生成的notch受体和配体的基因类型表达异常参与乳腺癌进展。notch信号通路在肺癌的起始阶段中参与了肺部上皮细胞的分化，notch信号通路还参与了肺癌干细胞的维持、分化和增殖[24]。在胰腺癌细胞中，抑制notch信号通路可以减少癌细胞干细胞的百分比和肿瘤的形成[25]。
1.7 microrna与癌症
microrna是一类内源性的、长度为21~25个核苷酸的单链小rna，其在细胞内具有多种重要的调节作用，可与靶microrna的3-utr结合调节基因表达，导致靶基因表达异常。大量研究报告了microrna在涉及多种microrna的前列腺癌中表达异常[26]。
microrna在癌症中发挥作用，涉及肿瘤发生，细胞增殖，分化和凋亡的重要细胞过程和通路调控[27]。已经鉴定出许多与癌症发病机制相关的microrna序，例如在胶质母细胞瘤、乳腺癌、结直肠癌、肺癌、胰腺癌、皮肤癌、肝癌等癌症中发现了mir-21的表达水平升高；mir-29a可能在肺癌、肝细胞癌和白血病中作为肿瘤抑制因子；在晚期结直肠瘤变和卵巢癌，患者的血浆中mir-29a显著升高[28] 。
在前列腺癌（pca）中鉴定出60个mirna、1578个mrna和61个lncrna的差异表达[26]。microrna作为生物标志物发挥相关作用，显示出高度特异性，被认为参与调节前列腺癌对抑制雄性激素、化疗和放疗等治疗的反应 [29]，已有mirna被临床作为治疗靶点[30]。

目的及意义：
本研究基于geo数据库的前列腺癌mirna芯片表达数据分析在前列腺癌中差异表达的mirna，预测其中参与调控notch相关基因的mirna，并进一步对notch相关差异表达mirna进行诊断、生存和预后功能分析，并用tcga数据库的mirna测序（mirna-seq）数据进行验证。此外，还将构建notch相关mirna-基因互作用网络。通过本课题，力争发现前列腺癌notch相关mirna及其调控的信号通路，为前列腺癌的精确诊断和预后提供新颖非编码rna标记物，并为进一步了解结前列腺癌发生发展的分子机制提供信息。

2. 研究内容和预期目标

本课题将从公共数据库TCGA和GEO进行数据挖掘，检索前列腺癌-正常样本对照的miRNA表达数据并进行差异表达分析，从中筛选获得表达水平和前列腺癌患者生存及预后显著相关miRNA，对其中参与调控NOTCH相关基因的miRNA进行分析，构建ROC诊断模型。此外，还将对NOTCH相关前列腺癌差异表达miRNA进行功能、通路分析和互作用网络构建，系统揭示其在前列腺癌调控中的分子机制。

3. 研究的方法与步骤

1、 从msigdb数据库v7.1（msigdb）下载并通过pubmed文献检索获取notch相关基因。

2、 从geo数据库下载前列腺癌及正常样本microrna芯片数据与相关临床数据，使用geo2r按照log2fc绝对值大于2与fdr小于0.05的标准筛选出差异mirna，并用tcga中的mirna-seq数据验证差异表达，绘制mirna表达热图和火山图。

3、预测靶基因：利用在线数据库mirwalk分析mirna和notch相关基因的互作用，找出调控notch的差异表达mirna。

4. 参考文献

[1] daniyal m,siddiqui za, akram m, asif hm, sultana s, khan a. epidemiology, etiology,diagnosis and treatment of prostate cancer. asian pac j cancer prev.2014;15(22):9575-8. doi: 10.7314/apjcp.2014.15.22.9575.

[2] taitt he.global trends and prostate cancer: a review of incidence, detection, andmortality as influenced by race, ethnicity, and geographic location. am j menshealth. 2018 nov;12(6):1807-1823. doi: 10.1177/1557988318798279. epub 2018 sep11.

[3] schatten h.brief overview of prostate cancer statistics, grading, diagnosis and treatmentstrategies. adv exp med biol. 2018;1095:1-14. doi: 10.1007/978-3-319-95693-0_1.

5. 计划与进度安排

1、第1周～第2周 接受任务，按照指导教师要求查阅资料，撰写开题报告。

2、第3周～第4周 进行数据收集，熟悉相关程序软件，数据的预处理等。

3、第5周～第8周 标准筛选出notch相关差异mirna，并用tcga中的rna-seq数据验证差异表达，绘制mirna表达热图和火山图。