非小细胞肺癌不同KRAS突变型的治疗异质性及精准联合用药研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31771469
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0608.生物数据资源与分析方法
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Lung cancer is a type of malignant tumor with the highest mortality and morbidity in China, with KRAS mutations frequently occurring (a remarkable 30% in lung adenocarcinoma). KRAS mutant lung cancer associates with worse relapse, metastasis and survival compared to those lung cancer driven by other gene mutation. Direct pharmacological inhibition of KRAS has been a major challenge mainly due to that RAS has the much stronger affinity for GTP. An alternative strategy that has been applied in clinic is to target the key effectors of KRAS signaling downstream. However, many patients treated by such targeted therapy finally seriously suffer primary resistance or secondary resistance. Oncogenic mutations are most common at three loci: Gly12, Gly13, and Gln61, with the most frequently found G12C and G12V mutations in lung cancer. The diversity of KRAS mutation and molecular heterogeneity of tumorigenesis and activation of compensatory or parallel pathways are major sources of thwarting the current therapeutic strategy. However precision combination therapy of lung cancer driven by different KRAS mutation isoforms is in lack of exploration. Here, we will integrate omics data to systematically analyze treatment heterogeneity of KRAS mutation isoforms, identifying key genes associated with drug resistance, elucidating the molecular mechanism of treatment heterogeneity. Our predicted combination therapies of KRAS mutation isoforms will be experimentally validated and the mechanism of synergy effects for the effective combinations will be further unraveled. This study will provide novel insights on the promise of combination therapies in precision cancer medicine, showing important theoretical significance and practical value in KRAS mutant lung cancer.
肺癌是我国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,其中约30%肺腺癌是KRAS突变型,KRAS突变型具有较高复发和转移率。目前无直接作用于KRAS的药物,而抑制KRAS下游通路效应基因是现行的治疗策略,但该策略对部分病人存在原发或继发性耐药。98%的KRAS突变发生在第12位(G12)、13位(G13)和61位(Q61),肺癌以G12C和G12V突变频率最高,不同KRAS突变型构象多样化及所驱动的肿瘤形成和内部代偿或并行通路应激异质性正是治疗失败的关键。开展针对不同KRAS突变型的多靶点用药是解决该问题的有效途径,但目前尚缺乏相关研究。因此,本研究旨在锚定KRAS突变的非小细胞肺癌精准医疗这一重要科学问题,通过组学数据的整合分析揭示不同KRAS突变型的治疗异质性,逐步筛选其特异的耐药基因并制定精准联合用药方案进行验证,最终揭示联合用药发挥作用的分子机制。我们的研究成果将推动肺癌治疗向精准模式转化。

结项摘要

肺癌是我国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,其中约30%肺腺癌是KRAS突变型。相比其它类型肿瘤,KRAS突变型具有更高复发和转移率。目前没有直接作用于KRAS突变的药物,而抑制KRAS下游信号通路效应基因成为现行的治疗策略,但该策略对一部分病人存在原发或继发性耐药。因此,本研究旨在锚定KRAS突变的非小细胞肺癌精准医疗这一重要科学问题,通过整合高通量的药物基因组学数据,系统揭示了不同KRAS突变型肿瘤对MEK/ERK抑制剂的治疗异质性。并发展整合的药物基因组学分析流程逐步识别KRAS(G12C)突变肺癌中潜在的可克服MEK/ERK抑制剂耐药性的药物新靶点。我们进一步通过生物学的基因敲除、药理学和报告基因检测实验验证了分析预测的靶点。我们的研究揭示CK2可介导KRAS(G12C)突变肺癌对MEK抑制剂的耐药,但在非KRAS(G12C)突变或其它致癌基因(EGFR、BRAF或NRAS)突变肺癌中却无此作用。CK2可通过提高KRAS(G12C)突变肺癌中Wnt/β-catenin信号通路的活性导致对MEK抑制剂耐药,因此CK2可作为KRAS(G12C)突变肺癌的全新治疗靶点,联合CK2抑制剂可明显提高MEK抑制剂的治疗效果。另外,通过对KRAS下游效应子包括MAPK通路和CDK蛋白的遗传干扰,我们确定CDK4和RAF1是KRAS突变肺腺癌的唯一靶标,其遗传失活可引起治疗应答而不会引起不可接受的毒性。CDK4和RAF1的失活可导致25%KRAS/p53驱动的晚期肺癌完全消退,但在部分消退的肿瘤中发现存在CDK4/RAF1耐药细胞群。通过对这些耐药细胞的转录组特征解析,我们揭示了两种独立的耐药细胞克隆,即“超甲基化”表型和“PI3K 激活”表型的耐药细胞。运用DNMT1抑制剂和CNIO-PI3K抑制剂可分别获得明显的治疗效果。最后,我们分析了KRAS突变肺腺癌的免疫异质性,识别两类明显的免疫亚型(冷肿瘤和热肿瘤),并从生物信息学分析层面揭示了潜在的关键免疫调控因子做后期的实验验证。综上,我们的研究成果揭示了非小细胞肺癌治疗耐药的分子基础并提供了全新的治疗方案,将推动肺癌治疗向精准模式转化。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Hunt for the tipping point during endocrine resistance process in breast cancer by dynamic network biomarkers.
通过动态网络生物标志物寻找乳腺癌内分泌抵抗过程的临界点
  • DOI:
    10.1093/jmcb/mjy059
  • 发表时间:
    2019-08-19
  • 期刊:
    Journal of molecular cell biology
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Liu R;Wang J;Ukai M;Sewon K;Chen P;Suzuki Y;Wang H;Aihara K;Okada-Hatakeyama M;Chen L
  • 通讯作者:
    Chen L
Fcirc: A comprehensive pipeline for the exploration of fusion linear and circular RNAs
Fcirc:探索融合线性和环状 RNA 的综合管道
  • DOI:
    10.1093/gigascience/giaa054
  • 发表时间:
    2020-06-01
  • 期刊:
    GIGASCIENCE
  • 影响因子:
    9.2
  • 作者:
    Cai, Zhaoqing;Xue, Hongzhang;Wang, Haiyun
  • 通讯作者:
    Wang, Haiyun
Tumor regression and resistance mechanisms upon CDK4 and RAF1 inactivation in KRAS/P53 mutant lung adenocarcinomas
KRAS/P53突变型肺腺癌中CDK4和RAF1失活后的肿瘤消退和耐药机制
  • DOI:
    10.1073/pnas.2002520117
  • 发表时间:
    2020-09-29
  • 期刊:
    PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Esteban-Burgos, Laura;Wang, Haiyun;Barbacid, Mariano
  • 通讯作者:
    Barbacid, Mariano
Cancer stem cell property and gene signature in bone-metastatic Breast Cancer cells
骨转移乳腺癌细胞中的癌症干细胞特性和基因特征
  • DOI:
    10.7150/ijbs.45693
  • 发表时间:
    2020-01-01
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF BIOLOGICAL SCIENCES
  • 影响因子:
    9.2
  • 作者:
    Luo,An;Xu,Yue;Yu,Zuoren
  • 通讯作者:
    Yu,Zuoren
Unbiased RNA-Seq-driven identification and validation of reference genes for quantitative RT-PCR analyses of pooled cancer exosomes.
无偏 RNA-Seq 驱动的参考基因鉴定和验证,用于合并癌症外泌体的定量 RT-PCR 分析。
  • DOI:
    10.1186/s12864-020-07318-y
  • 发表时间:
    2021-01-06
  • 期刊:
    BMC genomics
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Dai Y;Cao Y;Köhler J;Lu A;Xu S;Wang H
  • 通讯作者:
    Wang H

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王海芸的其他基金

药效关联的癌症单细胞亚群识别与精准联合医疗研究
  • 批准号:
    32370702
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于高通量药物基因组学数据的肺癌个性化联合用药方案筛选和评估
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运用比较基因组学基于基因关系传递模式研究基因表达调控的进化机制
  • 批准号:
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    青年科学基金项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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