基于NGS的大规模挖掘早期卵巢癌预后的环状RNA分子标志物

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81772766
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    55.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H1813.肿瘤诊断
  • 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

Ovarian cancer is the leading cause of death from gynecological malignancy. Most deaths (~70%) are of patients presenting with advanced-stage, high-grade serous ovarian cancer. No reliable molecular predictors are currently available for identifying those at high risk for developing ovarian cancer.Except PARP inhibitors targeting BRCA1/2 mutations, targeted therapies are very limited in patients with ovarian cancer. .Circular RNA (or circRNA) is a type of noncoding RNA which, unlike the better known linear RNA, forms a covalently closed continuous loop, i.e., in circular RNA the 3' and 5' ends normally present in an RNA molecule have been joined together. Because circular RNAs do not have 5' or 3' ends, they are resistant to exonuclease-mediated degradation and are presumably more stable than most linear RNAs in cells. These circRNAs are enriched in different cell types and involved in gene regulation during development. Some circular RNAs have recently shown potential as prognostic markers and novel targets for cancer therapies. CircRNAs are widely involved in physiological and pathological processes, and studies have found that circRNAs can be involved in biological activities by acting as a miRNA sponge, binding RBPs, and translating peptides. So far, few studies have been performed in ovarian cancer..Our hypothesis is that CircRNAs play an important role in gene regulation during ovarian cancer progression and metastasis. To test this hypothesis, three specific aims will be implemented: 1) Large-scale discovery of circRNAs differentially expressed between ovarian tumor and normal tissues using circle-Seq; 2) Identifying a signature of circRNAs highly predictive of survival and recurrence of patients with ovarian cancer; 3) Demonstrating molecular mechanisms of circRNAs involved in ovarian cancer metastasis by functional assays of several key circRNAs. .At the completion of this project, we will identify a powerful circRNA-based expression signature that can accurately predict overall survival and recurrence of patients with ovarian cancer. Such results are highly significant and timely as the identified genomic signature will not only help clinicians in selecting the most effective treatment options for ovarian cancer, but also provide new targets for anti-cancer therapy in addition to fundamentally advancing the knowledge of circRNA in ovarian cancer progression and recurrence.
环状RNA是具有闭环结构的一类非编码RNA,表达稳定,具有组织特异性及发育阶段特异性,使它可能成为肿瘤治疗靶点和预后标志物,其独具的竞争性内源RNA特征可为药物开发提供新思路。卵巢癌是死亡率最高的妇科肿瘤,但还没有可靠的分子预测方法来鉴定病人临床结果,目前除BRCA1/2外也无特效的抗癌药物靶点。近年研究发现环状RNA参与多种生理和病理过程尤其是肿瘤的发生,但在卵巢癌发生复发的作用机制尚不清楚。基于我们的前期研究,本项目假设环状RNA参与了卵巢癌转移复发的基因调控,将通过大规模circle-Seq分析系统鉴定卵巢癌特异表达的环状RNA,获得能有效预测早期癌症病人生存期和复发的环状RNA表达谱,功能分析若干环状RNA,揭示其在癌症转移复发中的分子机制。本项目完成后,预期发展的分子预测方法能为卵巢癌病人治疗方案提供重要参考,延长病人生存期和提高生活质量,有望筛选出抗肿瘤转移复发的药物新靶点。

结项摘要

环状RNA是具有闭环结构的一类非编码RNA,表达稳定,具有组织特异性及发育阶段特异性,使它可能成为肿瘤治疗靶点和预后标志物,其独具的竞争性内源RNA特征可为药物开发提供新思路。卵巢癌是死亡率最高的妇科肿瘤,但还没有可靠的分子预测方法来鉴定病人临床结果,目前除BRCA1/2外也无特效的抗癌药物靶点。近年研究发现环状RNA参与多种生理和病理过程尤其是肿瘤的发生,但在卵巢癌发生复发的作用机制尚不清楚。本项目构建了一个与疾病相关的circRNA数据库(Circ2Disease),为同行进行环状RNA功能研究提供重要的生物信息资源。此外本项目通过大规模circle-Seq分析系统鉴定了卵巢癌特异表达的环状RNA,获得能有效预测早期癌症病人生存期和复发的环状RNA表达谱, 针对其中的3个环状RNA进行了深入的功能分析,揭示其在癌症发生发展及转移复发中的分子机制。其中circPLEKHM3在卵巢癌中是一个抑癌因子,通过吸附miR-9促进BRCA1、KLF4、DNAJB6的表达、同时抑制AKT1的表达,并且circPLEKHM3-miR-9-BRCA1/KLF4/ DNAJB6-AKT1轴在卵巢癌耐药中也发挥重要作用。circFBXO7也是一个抑癌分子,与miR-96-5p直接结合并抑制miR-96-5p的活性,通过miR-96-5p/MTSS1/Wnt/β-catenin信号通路调控卵巢癌的发展。另一个在卵巢癌中起抑癌作用的环状RNA分子circMETTL6与RNA Binding 蛋白NONO存在物理结合,通过RNA聚合酶II调节GDF15的转录水平,从而影响卵巢癌细胞的增殖、迁移和侵袭。本项目鉴定的这些circRNAs有望作为卵巢癌治疗和抗卵巢癌转移复发的药物新靶点和临床诊断标志物,为卵巢癌病人治疗方案提供重要参考,延长病人生存期和提高生活质量,为将来卵巢癌病人的个性化治疗打下基础。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(1)
专利数量(5)
Diagnostic and clinical utility of whole genome sequencing in a cohort of undiagnosed Chinese families with rare diseases
全基因组测序在中国未确诊罕见病家庭队列中的诊断和临床应用
  • DOI:
    10.1038/s41598-019-55832-1
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Scientific Reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Liu Hong-Yan;Thou Liyuan;Zheng Meng-Yue;Huang Jia;Wan Shu;Zhu Aiying;Zhang Mingjie;Dong Anliang;Hou Ling;Li Jia;Xu Haiming;Lu Bingjian;Lu Weiguo;Liu Pengyuan;Lu Yan
  • 通讯作者:
    Lu Yan
An integrated epigenomic–transcriptomic landscape of lung cancer reveals novel methylation driver genes of diagnostic and therapeutic relevance
肺癌的综合表观基因组转录组景观揭示了具有诊断和治疗相关性的新型甲基化驱动基因
  • DOI:
    10.7150/thno.58385.
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Theranostics
  • 影响因子:
    12.4
  • 作者:
    Xiwei Sun;Jiani Yi;Juze Yang;Yi Han;Xinyi Qian;Yi Liu;Jia Li;Bingjian Lu;Jisong Zhang;Xiaoqing Pan;Yong Liu;Mingyu Liang;Enguo Chen;Pengyuan Liu;Yan Lu
  • 通讯作者:
    Yan Lu
Single-cell Transcriptomic Analysis
单细胞转录组分析
  • DOI:
    10.1002/cphy.c190037
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Comprehensive Physiology
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Zheng Zhihong;Chen Enguo;Lu Weiguo;Mouradian Gary;Hodges Matthew;Liang Mingyu;Liu Pengyuan;Lu Yan
  • 通讯作者:
    Lu Yan
Long noncoding RNA LCAT1 functions as a ceRNA to regulate RAC1 function by sponging miR-4715-5p in lung cancer
长非编码 RNA LCAT1 作为 ceRNA 通过海绵 miR-4715-5p 在肺癌中调节 RAC1 功能
  • DOI:
    10.1186/s12943-019-1107-y
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Molecular Cancer
  • 影响因子:
    37.3
  • 作者:
    Yang J.;Qiu Q.;Qian X.;Yi J.;Jiao Y.;Yu M.;Li X.;Li J.;Mi C.;Zhang J.;Lu B.;Chen E.;Liu P.;Lu Y.
  • 通讯作者:
    Lu Y.
Exosomal let-7d-3p and miR-30d-5p as diagnostic biomarkers for non-invasive screening of cervical cancer and its precursors
外泌体let-7d-3p和miR-30d-5p作为宫颈癌及其癌前病变无创筛查的诊断生物标志物
  • DOI:
    10.1186/s12943-019-0999-x
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Molecular Cancer
  • 影响因子:
    37.3
  • 作者:
    Zheng Mengyue;Hou Ling;Ma Yu;Zhou Lanyun;Wang Fenfen;Cheng Bei;Wang Wei;Lu Bingjian;Liu Pengyuan;Lu Weiguo;Lu Yan
  • 通讯作者:
    Lu Yan

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其他文献

比阿培南与甲氨蝶呤、呋塞米在大鼠体内的药代动力学相互作用
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陆燕;张鹏;魏锐利;蔡季平;吴颖
  • 通讯作者:
    吴颖

其他文献

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AI技术路线图

陆燕的其他基金

转移抑制蛋⽩MTSS1调控肿瘤微环境来促进卵巢癌转移的作⽤及机制研究
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    82372870
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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

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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