miR-497通过抑制VEGF及FGF2信号通路对抗角膜新生血管形成的作用研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:81770899
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:56.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:H1301.角膜及眼表疾病
- 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
- 项目参与者:丁千山; 汪波; 王宇静; 柯兰; 李经纬; 黄林英; 黄偲璇; 朱研; 赵晓辉;
- 关键词:
项目摘要
Corneal neovascularization is one of the most common causes of blindness and its treatment remains unsatisfactory. Its main underlying mechanism is the activation of VEGF and FGF2 signaling. Most of the current potential drugs try to cure this disease via inhibiting VEGF signaling, however due to the activation of FGF2 signaling, these drugs can only relieve, but not eliminate CNV. Recent studies have indicated that microRNAs may be ideal tools to cure CNV. We have preliminarily found that miR-497 can inhibit the expression of both VEGFA and FGF2, implying that miR-497 may be a more promising target in CNV treatment. In this project, we plan to use alkali burn injury model in mouse (with transgenic and CRISPR/cas9 knockout mouse ), together with cellular models and clinical samples, to explore the function and mechanism of miR-497 in CNV. We hope to validate its effectiveness, and provide novel strategy and theoretical basis to CNV treatment.
角膜新生血管形成(Corneal neovascularization,CNV)是常见的致盲因素,治疗效果欠佳,其主要发病机制是VEGF和FGF2信号通路的激活。目前大多数处于研究阶段的药物的主要作用机制是抑制VEGF信号通路,但是由于忽视了FGF2信号通路,这些药物并不能完全阻遏新生血管的形成。新近的研究报道microRNA可能是治疗CNV的新手段,我们前期发现miR-497可以同时靶向抑制VEGFA和FGF2的表达,提示其可能是治疗CNV更有效的靶点。本项目拟采用小鼠角膜碱烧伤模型,利用转基因和基因敲除小鼠,结合细胞实验和临床样本,探索miR-497在CNV过程中的功能和机制,验证其治疗CNV的作用,为更高效安全的CNV治疗提供新的思路和临床前理论基础。
结项摘要
角膜新生血管形成(Corneal neovascularization,CNV)是常见的致盲因素,治疗效果欠佳,其主要发病机制是VEGF信号通路的激活,目前大多数处于研究阶段的药物的作用机制是抑制VEGF信号通路,但由于忽视了其他信号通路,故并不能完全阻遏新生血管的形成。新近的研究报道microRNA可能是治疗CNV的新手段,我们前期发现miR-497可以同时靶向抑制VEGFA和FGF2的表达,有望是治疗CNV更有效的靶点。本项目采用小鼠角膜碱烧伤模型,利用转基因和基因敲除小鼠,发现miR-497显著抑制新生血管的生长;在体外模型中,过表达miR-497抑制脐静脉内皮细胞的增殖及血管形成, 并进一步验证miR-497可通过VEGFA、FGF2和STAT3等途径促进角膜新生血管形成; 结合临床样本如角膜移植患者病变角膜组织切片,发现非CNV患者病变角膜组织中CD31、VEGFA、FGF2无表达,而CNV患者病变角膜组织中CD31、VEGFA、FGF2有表达;同时发现miR-497可显著减少角膜上F4/80+STAT3+细胞,提示miR-497通过影响巨噬细胞活化募集,进而抑制角膜新生血管形成;使用生物信息学软件发现miR-497靶基因中其他的促血管生成因子,并通过实时定量PCR、Westernblot、荧光素酶报告基因加以验证,证明miR-497与VEGF、FGF2和STAT3均存在靶向结合,且两者之间呈现负向调控关系。最终证明,miRNA-497作为新的治疗靶点的潜力,有效抑制碱烧伤诱导角膜新生血管的炎症反应与血管形成,阻遏新生血管的发生发展,在CNV形成过程起到至关重要的作用,为治疗角膜新生血管所致的致盲性眼病提供创新性的治疗思路。在未来,可将小分子microRNA497制成局部眼药并联合纳米技术靶向病灶,有效运用至临床上角膜新生血管的患者,挽救晚期CNV需要角膜移植的患者,有效减轻社会负担。
项目成果
期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A Gastrointestinal Endoscopy Quality Control System Incorporated With Deep Learning Improved Endoscopist Performance in a Pretest and Post-Test Trial.
与深度学习相结合的胃肠内窥镜质量控制系统提高了内窥镜医生在测试前和测试后试验中的表现
- DOI:10.14309/ctg.0000000000000366
- 发表时间:2021-06-15
- 期刊:Clinical and translational gastroenterology
- 影响因子:3.6
- 作者:Yao L;Liu J;Wu L;Zhang L;Hu X;Liu J;Lu Z;Gong D;An P;Zhang J;Hu G;Chen D;Luo R;Hu S;Yang Y;Yu H
- 通讯作者:Yu H
A deep learning method for delineating early gastric cancer resection margin under chromoendoscopy and white light endoscopy
色素内镜和白光内镜下勾画早期胃癌切除边缘的深度学习方法
- DOI:10.1007/s10120-020-01071-7
- 发表时间:2020-04-30
- 期刊:GASTRIC CANCER
- 影响因子:7.4
- 作者:An, Ping;Yang, Dongmei;Yu, Honggang
- 通讯作者:Yu, Honggang
Automated and real-time validation of gastroesophageal varices under esophagogastroduodenoscopy using a deep convolutional neural network: a multicenter retrospective study (with video)
使用深度卷积神经网络自动实时验证食管胃十二指肠镜下胃食管静脉曲张:多中心回顾性研究(附视频)
- DOI:10.1016/j.gie.2020.06.058
- 发表时间:2021-01-19
- 期刊:GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY
- 影响因子:7.7
- 作者:Chen, Mingkai;Wang, Jing;Yu, Honggang
- 通讯作者:Yu, Honggang
Inhibition of EZH2 alleviates angiogenesis in a model of corneal neovascularization by blocking FoxO3a-mediated oxidative stress
抑制 EZH2 通过阻断 FoxO3a 介导的氧化应激来减轻角膜新生血管模型中的血管生成
- DOI:10.1096/fj.201902814rrr
- 发表时间:2020
- 期刊:The FASEB Journal
- 影响因子:--
- 作者:Wan Shan-Shan;Pan Yu-Miao;Yang Wan-Ju;Rao Zhuo-Qun;Yang Yan-Ning
- 通讯作者:Yang Yan-Ning
A Deep Learning Model for Screening Multiple Abnormal Findings in Ophthalmic Ultrasonography (With Video).
用于筛查眼科超声检查中多种异常结果的深度学习模型(附视频)
- DOI:10.1167/tvst.10.4.22
- 发表时间:2021-04-01
- 期刊:Translational vision science & technology
- 影响因子:3
- 作者:Chen D;Yu Y;Zhou Y;Peng B;Wang Y;Hu S;Tian M;Wan S;Gao Y;Wang Y;Yan Y;Wu L;Yao L;Zheng B;Wang Y;Huang Y;Chen X;Yu H;Yang Y
- 通讯作者:Yang Y
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- 影响因子:--
- 作者:王宇静;杨燕宁
- 通讯作者:杨燕宁
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