circRNA/lncRNA-miRNA-转录因子-mRNA网络在乳腺癌新辅助治疗应答中潜在生物标志物的鉴定

《Breast Cancer: Targets and Therapy》:Identification of circRNA/lncRNA-miRNA-Transcription Factor-mRNA Networks to Identify Potential Biomarkers in Response to Neoadjuvant Therapy for Breast Cancer

【字体: 时间:2026年01月20日 来源:Breast Cancer: Targets and Therapy 3.3

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  本研究通过核糖体RNA去除的RNA测序技术,鉴定出乳腺癌新辅助治疗(NAT)应答相关的差异表达非编码RNA与mRNA,并构建了以HOXC11、NKX2-2和PRAME为核心的ceRNA调控网络。研究发现circRNA_31003/MIAT-miR-143-5p-PRAME-RAD54L等轴路可能成为NAT疗效预测的新型生物标志物,为乳腺癌个体化治疗提供了新视角。

  
引言
乳腺癌(BC)是全球女性最常见的恶性肿瘤,根据雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)和人表皮生长因子受体2(HER2)表达可分为不同亚型。新辅助治疗(NAT)作为局部晚期乳腺癌的标准治疗方案,能够实现肿瘤降期并提高保乳手术机会。非编码RNA(ncRNA)包括长链非编码RNA(lncRNA)、环状RNA(circRNA)和微RNA(miRNA)在癌症进展中起关键作用,但其通过竞争性内源RNA(ceRNA)网络调控NAT应答的机制尚不明确。
材料与方法
研究收集18对乳腺癌患者的癌组织与癌旁正常组织,以及3例接受NAT治疗患者的术后肿瘤样本。通过rRNA去除的RNA测序(RNA-seq)技术筛选差异表达的lncRNA(DElncRNA)、circRNA(DEcircRNA)、mRNA(DEmRNA)和转录因子(DE-TF)。利用miRanda数据库预测RNA间相互作用,通过Cistrome数据库分析转录因子结合位点,并采用RT-qPCR验证关键分子表达。
结果
  1. 1.
    非编码RNA差异表达谱
    在癌组织与正常组织比较中,发现262个DElncRNA(134下调/128上调)和5166个DEcircRNA(1384上调/3782下调)。经维恩图分析,最终鉴定出25个DElncRNA和2693个DEcircRNA在NAT治疗后表达发生逆转。其中6个lncRNA(ADAMTS9-AS2、MIAT等)和8个circRNA(circRNA_31003、circRNA_42276等)与39个miRNA形成交互网络。
  2. 2.
    转录因子调控网络分析
    从936个DEmRNA中筛选出58个DE-TF,其中HOXC11、NKX2-2和PRAME表达在癌组织中显著上调且与不良预后相关。ChIP-seq数据显示HOXC11可结合CCL5、HBA2等基因启动子区;NKX2-2靶向NEK2、KIF20A等细胞周期相关基因;PRAME则调控RAD54L、PGM2L1等DNA修复基因。
  3. 3.
    ceRNA网络构建
    通过整合分析构建了三个核心调控网络:
    • circRNA_42276/MIAT-miR-1225-3p-HOXC11-CCL5轴
    • circRNA_31003-miR-661-NKX2-2-NEK2轴
    • circRNA_31003/MIAT-miR-143-5p-PRAME-RAD54L轴
      RT-qPCR验证显示这些轴路关键分子在NAT治疗后表达发生显著逆转,如miR-143-5p在治疗后表达上升4.3倍(p<0.001),而PRAME下降至治疗前水平的32%。
讨论
本研究首次系统揭示了circRNA/lncRNA通过ceRNA机制调控转录因子网络影响NAT应答的分子途径。其中MIAT和circRNA_31003作为核心节点,可能通过吸附miR-143-5p等miRNA解除对PRAME等致癌因子的抑制,进而激活下游RAD54L介导的DNA修复通路。值得注意的是,NKX2-2靶向的NEK2作为有丝分裂调控因子,其表达下调可能与NAT诱导的细胞周期阻滞密切相关。
结论
研究构建的ceRNA网络为乳腺癌NAT疗效预测提供了新型生物标志物体系,circRNA_31003/MIAT-PRAME轴等关键通路可能成为联合治疗的潜在靶点。后续需通过大样本队列验证这些分子的临床价值,并利用基因编辑技术深入解析其功能机制。
局限性与展望
当前研究的样本量较小,且ceRNA相互作用尚未经实验完全证实。未来需通过荧光素酶报告基因等技术验证miRNA与靶基因结合关系,并在多中心队列中评估这些生物标志物的预测效能。
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