基于TCGA数据肺腺癌内源竞争性RNA网络构建与分析

目的 肺癌发生和发展是一个多基因参与、长时间演变的复杂过程.因此有必要对肺癌分子机制进行系统研究.本研究采用癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库分析肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)中差异表达的长链非编码RNA (long non-coding RNA,LncRNA)、信使RNA (messenger RNA,mRNA)和微小RNA (microRNA,miRNA),构建基因间调控网络,并进一步筛选和分析与患者生存预后相关的RNA分子,为肺腺癌分子标志物及治疗靶点的发掘提供依据.方法 TCGA数据库获得535例肺腺癌样本和59例正常肺组织样本的RNA测序(RNAsequencing,RNA-Seq)数据,521例肺腺癌样本和46例正常肺组织样本的miRNA-seq数据以及522例肺腺癌患者临床信息进行分析.使用R语言中的“DESeq”鉴定差异表达RNA.通过miRcode数据库预测差异表达的lncRNA和miR-NA之间的相互作用,并根据TargetScan、miRTarBase和miRDB数据库进一步检索miRNA靶向的mRNA.基于RNA间的相互作用构建lncRNA-miRNA-mRNA ceRNA网络.使用DAVID 6.8和R语言中的“clusterprofiler”对网络中mRNA基因功能和信号通路进行富集分析.采用Kaplan-Meier生存分析差异表达的RNA与肺腺癌患者生存预后的关联性.采用多因素Cox风险回归筛选出影响肺腺癌患者总体生存率的独立RNA分子.结果 数据分析结果表明共有lncRNA 1 647个、miRNA 120个和mRNA 2 503个在肺腺癌中差异表达,差异倍数＞2,P＜0.01.经RNA间相互作用分析结果表明这些差异表达的RNA中有lncRNA 138个,miRNA 22个和mRNA 36个参与了ceRNA网络构建.36个mRNA主要富集于11个生物学进程和5个细胞信号通路中,P＜0.05.Kaplan-Meier生存分析表明,LINC00518 (P＜0.001)、AP002478.1(P=0.011)等31个LncRNA;CCNB1 (P＜0.001)、CHEK1 (P=0.005)等16个mRNA以及1个miRNA hsa-mir-31 (P=0.021)与肺腺癌患者总体生存率有关联.多因素Cox回归分析结果表明,患者TNM分期,LINC00221、UCA1、STEAP2-AS1、LINC00518、E2F7、DLC1、CCNE2和SALL1可作为肺腺癌患者预后的独立危险因素(HR＞1,P＜0.05),而MED4-AS1和CLSPN可作为肺腺癌患者预后保护因素(HR＜1,P＜0.05).结论 根据肺腺癌中差异表达的RNA成功构建了ceRNA调控网络,有助于进一步探索肺腺癌发生发展分子机制.同时,对网络中RNA的生物学功能进行了初步分析并筛选出影响肺腺癌患者生存预后的风险因子,有望为肺腺癌患者诊断和预后提供新的生物标志物.