張愛(ài)榮 梁麗梅 許 穎 胡海燕 (北華大學(xué)附屬醫(yī)院消化內(nèi)科,吉林 吉林 300)
胃癌發(fā)病與原癌基因的高表達(dá)有密切的相關(guān)性。多梳基因(PcG)家族由多種與細(xì)胞周期和增殖相關(guān)的轉(zhuǎn)錄抑制子組成,是一類重要的與發(fā)育相關(guān)的基因。Bmi-1基因是PcG基因家族的成員之一〔1〕,可協(xié)同c-myc基因共同促進(jìn)細(xì)胞轉(zhuǎn)化和腫瘤形成,使腫瘤細(xì)胞逃逸凋亡〔2〕。目前證實(shí)Bmi-1基因在多種腫瘤中均呈高表達(dá)〔3〕,且與患者預(yù)后有關(guān)。本文擬研究Bmi-1基因在胃癌組織中的表達(dá)及其與胃癌患者術(shù)后生存的相關(guān)性。
1.1 研究對(duì)象及標(biāo)本來(lái)源 我院2009年1~12月接受胃癌手術(shù)治療的患者90例,其中術(shù)后隨訪資料完整者62例。術(shù)前均未接受化療放療及免疫治療,其中男44例,女18例,年齡34~81歲,其中胃底-賁門癌32例,胃體癌10例,胃竇癌5例,全胃癌11例,殘胃癌4例;鱗癌14例,腺癌48例;高分化10例,中分化14例,低分化38例;有無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移者分別為25、37例;Borrmann分型:Ⅰ~Ⅱ型23例,Ⅲ~Ⅳ型39例。所有標(biāo)本分別在癌灶、癌旁3 cm以內(nèi)及手術(shù)遠(yuǎn)端正常黏膜組織3處取材,均經(jīng)病理證實(shí)。均隨訪3~5年。
1.2 免疫組化染色法檢測(cè)胃組織中Bmi-1表達(dá) 采用SP法檢測(cè)。每個(gè)蠟塊取3 μm連續(xù)切片,具體操作按試劑盒說(shuō)明。鼠抗人Bmi-1單克隆抗體購(gòu)自上海廣盛生物有限公司,SP免疫組化試劑盒和抗體稀釋液購(gòu)自福州邁新技術(shù)有限公司。免疫組化染色結(jié)果評(píng)價(jià)應(yīng)用普通光學(xué)顯微鏡,高倍鏡下隨機(jī)選取4個(gè)不同的視野,計(jì)算核陽(yáng)性細(xì)胞數(shù)占細(xì)胞總數(shù)的百分比,陽(yáng)性細(xì)胞率<10%為1分,陽(yáng)性細(xì)胞率>10%且≤50%為2分,陽(yáng)性細(xì)胞率>50%且≤75%為3分,陽(yáng)性細(xì)胞率>75%為4分。根據(jù)染色強(qiáng)弱程度計(jì)分:陰性為1分,弱染色2分,中等強(qiáng)度染色3分,強(qiáng)染色4分。通過(guò)二者的成績(jī)判斷結(jié)果:≤4分為(-);>4分且≤8分為(+);>8分且≤12分為();>12分且≤16分為();以上結(jié)果由至少兩位病理科醫(yī)師在雙盲情況下觀察所得。
1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用Kaplan-Meier法統(tǒng)計(jì)Bmi-1陽(yáng)性表達(dá)及胃癌患者各項(xiàng)臨床指標(biāo)對(duì)其存活時(shí)間的影響,Cox回歸多因素模型分析篩選影響胃癌患者生存期的獨(dú)立因素。
2.1 Bmi-1在胃癌組織中的表達(dá) 胃癌組織中Bmi-1的陽(yáng)性率高達(dá)75.8%(47/62),而癌旁組織的陽(yáng)性率為33.9%(21/62),兩者差異顯著(P<0.05),且兩者的陽(yáng)性率均明顯高于正常胃黏膜組織(1.3%,P<0.01)。見圖1。
2.2 Bmi-1蛋白與胃癌患者術(shù)后生存的關(guān)系 存活3年以上者39例(62.9%)。隨訪者中47例Bmi-1陽(yáng)性者,存活3年以上者20例(42.5%);15例Bmi-1陰性者,存活3年以上者12例(80%),兩者差異顯著(P<0.05)。
圖1 Bmi-1在胃癌組織中的表達(dá)(DAB,×200)
2.3 臨床病理特征與胃癌患者的生存分析 Kaplan-Meier單因素分析顯示:年齡、分化程度、Borrmann分型、有無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移及Bmi-1陽(yáng)性表達(dá)是影響胃癌患者生存的重要因素。而COX回歸分析顯示Borrmann分型,有無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移及Bmi-1陽(yáng)性表達(dá)是影響胃癌患者生存的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。見表1,表2。
表1 胃癌患者單因素生存分析(Kaplan-Meier法)
表2 Cox回歸多因素分析與預(yù)后相關(guān)的獨(dú)立危險(xiǎn)因素
人類Bmi-1基因定位于10p11.23,由10個(gè)外顯子組成,cDNA全長(zhǎng)3 251 bp,位于506~1 486 bp之間的開放閱讀框編碼一個(gè)含326個(gè)氨基酸,相對(duì)分子量為45 kD的核蛋白質(zhì)。Bmi-1基因通過(guò)負(fù)性調(diào)控下游INK4a/ARF調(diào)控位點(diǎn)而影響細(xì)胞增殖和衰老〔4〕。在不同啟動(dòng)子的作用下,INK4a編碼p16 INK4a與 p19ARF兩種蛋白,在細(xì)胞周期中,由于 cyclinD/CDK4/6復(fù)合物的作用,pRB是高度磷酸化的,故不能結(jié)合并抑制E2F轉(zhuǎn)錄因子,而允許E2F靶基因轉(zhuǎn)錄,使細(xì)胞由G1期進(jìn)入S期,促進(jìn)細(xì)胞生長(zhǎng)和增殖〔5〕。當(dāng) Bmi-1過(guò)度表達(dá)時(shí),p16INK4a蛋白則表達(dá)下調(diào),cyclin D與CDK4/6復(fù)合物則形成增多,最終通過(guò)p16INK4a/cyclin D/Rb通路,促進(jìn)細(xì)胞生長(zhǎng)和增殖〔6〕。另外,Bmi-1高表達(dá)還可以抑制p19ARF蛋白表達(dá),通過(guò)p19ARF/MDM2/p53通路而阻止細(xì)胞周期停滯和細(xì)胞凋亡〔7〕。腫瘤細(xì)胞中Bmi-1基因表達(dá)失調(diào)而導(dǎo)致的pRb和p53異常調(diào)控可能是pRb和p53腫瘤抑制途徑頻繁受阻的重要原因。近年發(fā)現(xiàn),Bmi-1基因在多種惡性腫瘤如白血病、結(jié)腸癌、乳腺癌、肺癌、前列腺癌等高表達(dá),并且與這些腫瘤的侵襲、轉(zhuǎn)移、預(yù)后等一系列病理過(guò)程有關(guān)〔8〕。本研究結(jié)果提示Bmi-1蛋白在胃癌的發(fā)生發(fā)展中也有著不可忽視的作用。另外,本文在對(duì)胃癌患者生存期隨訪的研究結(jié)果表明,影響胃癌患者術(shù)后生存的因素眾多,包括年齡,分化程度、Borrmann分型、有無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移及Bmi-1陽(yáng)性表達(dá),而其中的后三者則是影響胃癌患者術(shù)后生存的獨(dú)立因素。由此可見,Bmi-1高表達(dá)增強(qiáng)了胃癌細(xì)胞增殖及侵襲能力,與胃癌浸潤(rùn)、轉(zhuǎn)移及預(yù)后方面有重要影響。這為胃癌的基因治療提供了新的靶點(diǎn)。
1 Dimri GP,Martinez JL,Jacobs JJ,et al.The Bmi-1 oncogene induces telomerase activity and immortalizes human mammary epithelial cells〔J〕.Cancer Res,2002;62(16):4736-45.
2 Molofsky AV,Pardal R,Iwashita T,et al.Bmi-1 dependence distinguishes neural stem cell self-renewal from progenitor proliferation〔J〕.Nature,2003;425:962-7.
3 劉丹丹,張艷麗,孟秀香.Bmi-1基因與腫瘤關(guān)系研究進(jìn)展〔J〕.大連醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào),2009;31(3):355-8.
4 Jacobs JJ,Kieboom K,Marino S,et al.The oncogene and polycomb-group gene Bmi-1 regulates cell proliferation and senescence through the ink4a locus〔J〕.Nature,1999;397(6715):164-8.
5 高鳳蘭,劉春靈,李維山.沉默Bmi-1基因表達(dá)對(duì)胃癌細(xì)胞BGC823衰老和轉(zhuǎn)移的作用〔J〕.世界華人消化雜志,2010;18(4):335-9.
6 肖 軍,鄧長(zhǎng)生,湯小燕,等.RNAi技術(shù)沉默Bmi-1基因?qū)θ宋赴〢GS細(xì)胞株的作用〔J〕.武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版),2009;30(6):732-6.
7 Park IK,Morrison SJ,Clarke MF.Bmi1,stem cells,and senescence regulation〔J〕.J Clin Invest,2004;113(1):175-9.
8 Glinsky GV,Berezovska O,Glinskii AB.Microarray analysis identifies a death from cancer signature predicting therapy failure in patients with multiple types of cancer〔J〕.J Clin Invest,2005;115(6):1503-21.