LncRNAs通过调控ER转录程序介导芳香化酶抑制剂耐药的分子机制研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81672628
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    57.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H1821.肿瘤治疗抵抗
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Inhibition of estrogenic signaling by using anti-estrogens (e.g. tamoxifen), or using aromatase inhibitors (AIs), has been the main form of hormonal therapy for patients with estrogen receptor (ER)-positive breast cancer. Multiple clinical trials have been shown that AIs are more effective and better tolerated than tamoxifen as the first-line therapy for postmenopausal, ER-positive breast cancer. Unfortunately, resistance to AIs ultimately occurs. Potential mechanisms of resistance to AIs have been identified, often involving enhanced growth factor signaling and changes in the expression or action of the estrogen receptor, but few studies have addressed the role of long noncoding RNA (lncRNA). The goal of this study is to identify and characterize lncRNAs which function by binding with ER, and guide it throughout the genome to activate genes necessary for AIs resistance. We will determine how lncRNAs guide ER throughout the genome to activate specific gene targets necessary to promote resistance. We will also define key lncRNA-ER target genes which promote treatment resistance. We will finally assess the correlation between the expression of key lncRNAs and lncRNA-ER regulated target genes with response to AIs therapy in breast cancer patients. Successful completion of this project will significantly advance our understanding of the molecular mechanisms of AIs resistance. This research will also lay a foundation for putative biomarkers and new therapeutic strategies for breast cancer.
他莫昔芬和芳香化酶抑制剂(Aromatase Inhibitors,AIs)是雌激素受体(ER)阳性乳腺癌病人临床常用药物。作为绝经后 ER 阳性乳腺癌患者的一线治疗方案,AIs 在疗效和耐受性方面优于他莫昔芬。然而,AIs 抵抗亦是治疗中的一个障碍。已有研究表明生长因子信号通路异常激活和ER表达和功能改变是 AIs 耐药的重要机制。但关于长链非编码 RNA(lncRNA)在 AIs 耐药中的角色鲜有报道。本研究旨在鉴定与 ER 结合、通过改变 ER 在基因组上的结合位点进而激活耐药相关基因表达的 lncRNAs,阐明 lncRNAs 对 ER 的调节机制,鉴定 lncRNAs-ER 调控的功能性靶基因,分析 lncRNAs 和候选基因与乳腺癌 AIs 治疗反应性的关系。此研究对于阐明 AIs 耐药的分子机制具有重要意义,为寻找有效的生物分子标志物及治疗靶点奠定重要基础。

结项摘要

乳腺癌(BCa)的发病率和死亡率位居女性恶性肿瘤的第一位,因此寻求一些更有效的治疗方案已成为当务之急。雌激素受体α(ERα)在大约70%的乳腺癌中呈阳性表达。雌激素与受体结合并激活雌激素受体(ER)信号,并在乳腺癌的发生和发展中起重要作用。在临床上,ERα表达与乳腺癌患者的预后相关,因此被认为是内分泌治疗的重要靶标。针对ERα的抑制剂,例如,他莫昔芬、氟维司群和芳香化酶抑制剂已被用于ERα阳性乳腺癌患者的抗雌激素治疗,显著改善了患者预后。然而,随着疾病的进展,许多接受内分泌治疗的患者产生了获得性耐药。因此,阐释乳腺癌内分泌耐药机制,对鉴定内分泌治疗新靶点、开发新的治疗策略具有重要的意义。为了深入阐释以转录因子ER为核心的基因表达调控异常介导芳香化酶抑制剂耐药的分子机制,我们建立了乳腺癌内分泌治疗敏感和耐药的体外细胞模型MCF-7和LETD细胞对,以此细胞对为研究材料,进行了RNA-Seq、ER ChIP-Seq、ATAC-Seq、WGBS、H3K27Ac 和H3K4me1 ChIP-Seq等多维组学分析,系统整合多维度多层次表观遗传调控组学数据发现LINC00865和XIST通过结合ER/AR调控ER/AR表达,FOXA1/ER转录调控轴是敏感细胞中重要的功能通路,而AP-1是耐药细胞中显著富集的转录因子。ER/AP-1靶基因S100A14通过调控CCL2/CXCL5通路促进乳腺癌细胞上皮间质转化、肿瘤干性和转移。未来研究中,拟继续从DNA甲基化、组蛋白修饰和转录因子结合交互调控的角度鉴定乳腺癌内分泌治疗耐药的增强子和超级增强子调控的关键靶基因,深入阐释其表观遗传调控机制,鉴定新型靶点和治疗策略。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A S100A14-CCL2/CXCL5 signaling axis drives breast cancer metastasis
S100A14-CCL2/CXCL5信号轴驱动乳腺癌转移
  • DOI:
    10.7150/thno.42087
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Theranostics
  • 影响因子:
    12.4
  • 作者:
    Xukun Li;Minjie Wang;Tongyang gonh;Xuemeng Lei;Ting Hu;Maoqing Tian;Fang Ding;Fei Ma;Hongyan Chen;Zhihua Liu
  • 通讯作者:
    Zhihua Liu

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    刘运忠
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  • 通讯作者:
    陈洪岩

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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

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          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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