PI3K/AKT信号通路介导的甲状腺肿瘤的表观遗传改变

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    30973372
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    32.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H1815.肿瘤靶向治疗
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

滤泡状上皮细胞来源的甲状腺肿瘤是最为重要的内分泌肿瘤,主要包括甲状腺良性瘤(BTA)、乳头状甲状腺癌(PTC)、滤泡状甲状腺癌(FTC)及未分化甲状腺癌(ATC)。几个异常的信号通路与甲状腺肿瘤的发生发展密切相关,特别是PI3K/AKT信号通路。该通路是甲状腺肿瘤由低级到高级发展的主要动力,在肿瘤细胞增值与分化过程中发挥了重要的作用。DNA甲基化可沉默基因转录,组蛋白磷酸化的动态变化主要影响信号通路中相关基因的转录。DNA甲基化与组蛋白共价修饰都是表观遗传修饰的方式,可以调节PI3K/AKT信号通路中蛋白激酶的表达与活性。反之,抑制该通路也可以影响DNA甲基化和组蛋白的共价修饰(如甲基化修饰)。本项目主要利用高通量方法分析和鉴定由PI3K/AKT信号通路介导的甲状腺肿瘤的表观遗传改变,为治疗该肿瘤提供可靠的分子机制和治疗靶点。

结项摘要

甲状腺癌的发病率近年来急剧增加,如今已成为内分泌系统最常见的恶性肿瘤。几个异常的信号通路与甲状腺肿瘤的发生发展密切相关,如PI3K/AKT通路,该通路是甲状腺肿瘤由低级到高级发展的主要动力。一些遗传改变,如RAS基因突变、PIK3CA基因突变及扩增、PTEN基因的缺失等,都能激活该通路,进而参与甲状腺癌的发生。除了遗传变异,表观遗传学改变同样在甲状腺癌的发生中发挥关键的作用。有些表观遗传学改变可能通过影响一些重要的信号通路,导致肿瘤的发生和发展。然而,有关PI3K/AKT通路与表观遗传学改变相互作用及相互影响的研究却鲜有报道。在本项目中,我们利用shRNA技术分别沉默AKT1、AKT2或同时沉默AKT1和AKT2,然后观察它们对甲状腺癌细胞恶性行为的影响。结果发现,无论沉默AKT1还是AKT2都能明显抑制肿瘤细胞的增殖及克隆形成能力。同时,我们还发现沉默AKT1或AKT2都与BRAF特异的shRNA具有协同作用。另外,我们利用AKT激酶的抑制剂来阻断PI3K/AKT信号通路的活性,然后利用高通量的CpG岛芯片筛选PI3K/AKT通路介导的DNA甲基化分子标记。结果表明,AKT抑制剂能很好的抑制p-AKT的水平,表明这些小分子药物对肿瘤细胞中的PI3K/AKT信号通路有很强的抑制作用,同时也改变了细胞的DNA甲基化谱。通过该方法,我们鉴定了一些该通路所介导的过度甲基化与去甲基化基因。从中我们选取了MT1G基因,深入探讨其在甲状腺癌发生及发展中作用。我们的研究表明该基因在甲状腺癌组织中较正常甲状腺组织显著下调,且发生高频率的DNA甲基化。恢复该基因的表达能通过抑制Akt和Rb磷酸化来抑制肿瘤细胞生长、诱导细胞周期阻滞和细胞凋亡。这些结果表明,MT1G是一个甲状腺癌抑制因子,通过调控PI3K/Akt通路的活性来发挥其抑癌基因的功能。最后,我们利用Akt/mTOR抑制剂NVP-BEZ235和p53蛋白激动剂Prima-1靶向治疗甲状腺癌。结果表明,NVP-BEZ235和Prima-1具有良好的抑制甲状腺癌细胞增殖、侵袭、克隆形成以及促进凋亡的效果。同时,两种药物联合使用对于P35突变的肿瘤细胞具有一定的协同效应,说明这些药物具有一定的临床应用价值。近年来,在本项目的资助下,我们共发表SCI收录论文6篇,Medline收录论文2篇。并且,有多篇SCI论文在审稿中。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Methylation Analysis of Drug Metabolism and Transport Genes in Papillary Thyroid Cancer
甲状腺乳头状癌药物代谢和转运基因的甲基化分析
  • DOI:
    10.1166/asl.2012.4245
  • 发表时间:
    2012-10
  • 期刊:
    Adv Sci Lett
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lihong Zhang;侯鹏;Jing Shi;Meiju Ji;Wei Liu;Na Wang;Haixia Guan;Li Xu;Nongyue He;Bingyin Shi
  • 通讯作者:
    Bingyin Shi
Aberrant DNA methylation of drug metabolism and transport genes in nodular goiter.
结节性甲状腺肿药物代谢和转运基因的异常 DNA 甲基化
  • DOI:
    10.1186/1756-6614-4-15
  • 发表时间:
    2011-10-12
  • 期刊:
    Thyroid research
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Zhang L;Shi J;Xu L;Shi B;Hou P;Ji M
  • 通讯作者:
    Ji M
Highly frequent promoter methylation and PIK3CA amplification in non-small cell lung cancer (NSCLC).
非小细胞肺癌 (NSCLC) 中频繁出现的启动子甲基化和 PIK3CA 扩增
  • DOI:
    10.1186/1471-2407-11-147
  • 发表时间:
    2011-04-20
  • 期刊:
    BMC cancer
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Ji M;Guan H;Gao C;Shi B;Hou P
  • 通讯作者:
    Hou P
Association of promoter methylation with histologic type and pleural indentation in non-small cell lung cancer (NSCLC).
非小细胞肺癌 (NSCLC) 启动子甲基化与组织学类型和胸膜凹陷的关联
  • DOI:
    10.1186/1746-1596-6-48
  • 发表时间:
    2011-06-04
  • 期刊:
    Diagnostic pathology
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Ji M;Zhang Y;Shi B;Hou P
  • 通讯作者:
    Hou P
Highly frequent PIK3CA amplification is associated with poor prognosis in gastric cancer.
高频 PIK3CA 扩增与胃癌预后不良相关
  • DOI:
    10.1186/1471-2407-12-50
  • 发表时间:
    2012-02-01
  • 期刊:
    BMC cancer
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Shi J;Yao D;Liu W;Wang N;Lv H;Zhang G;Ji M;Xu L;He N;Shi B;Hou P
  • 通讯作者:
    Hou P

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  • 通讯作者:
    郭雅飞

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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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