張觀蘭，李建棣，楊藝洲，許靜婕，陳思智，楊小萱，陳 罡，李生華

腎細(xì)胞癌是泌尿系統(tǒng)常見的惡性腫瘤，主要有透明細(xì)胞腎細(xì)胞癌（clear cell renal cell carcinoma，ccRCC）、乳頭狀腎細(xì)胞癌（papillary renal cell carcinoma，PRCC）和嫌色細(xì)胞腎細(xì)胞癌3 個亞型；其中PRCC 是第二常見的亞型，約占所有腎細(xì)胞癌的10%～15%[1，2]，好發(fā)于60 ～80 歲老年人群，男性患者多見。 有研究表明局限性的PRCC 預(yù)后比ccRCC 的好，但轉(zhuǎn)移的2型PRCC 預(yù)后較轉(zhuǎn)移的ccRCC 差。 由于臨床上以ccRCC 較為常見， 腎癌的臨床研究以ccRCC 為主，PRCC 多數(shù)的診斷與治療模式都來自于ccRCC 相關(guān)的研究，但PRCC 的獨特特征可能對原發(fā)性和轉(zhuǎn)移性PRCC 的診斷和治療有一定影響[3，4]。因此，探索PRCC的相關(guān)特征有一定意義。

Claudin-8（CLDN8）是一種參與構(gòu)成緊密連接的跨膜蛋白， 通過形成膜內(nèi)原纖維構(gòu)成緊密連接的骨架，其羧基末端的PDZ（postsynaptic density-95/discslarge/zona occludens 1，PSD95-Discs large-ZO1） 結(jié)構(gòu)能與其他緊密連接蛋白分子相互作用，從而固定在緊密連接復(fù)合體上[5]，在維持緊密連接的結(jié)構(gòu)和功能中發(fā)揮重要作用。 目前，CLDN8 的異常表達(dá)已被證實與多種腫瘤有關(guān)，如ccRCC、視網(wǎng)膜母細(xì)胞瘤、乳腺癌等。 研究表明CLDN8 在ccRCC 中為低表達(dá)， 認(rèn)為CLDN8 可通過上皮-間質(zhì)轉(zhuǎn)化（epithelial-mesenchymal transition，EMT）和蛋白激酶B（protein kinase B，Akt/PKB）通路抑制ccRCC 細(xì)胞進行增殖、遷移和侵襲[6]。 CLDN8 在視網(wǎng)膜母細(xì)胞瘤中低表達(dá)，miR-361-5p 通過miR-361-5p/CLDN8 軸負(fù)調(diào)控CLDN8 的轉(zhuǎn)錄和翻譯水平，從而抑制視網(wǎng)膜母細(xì)胞瘤細(xì)胞增殖并誘導(dǎo)視網(wǎng)膜母細(xì)胞瘤細(xì)胞死亡[7]。 另外，CLDN8 在乳腺癌中低表達(dá)且與雄激素受體表達(dá)呈正相關(guān)關(guān)系，但其在乳腺癌中明確調(diào)控機制仍有待完善闡明[8]。

目前尚無相關(guān)研究報道CLDN8 在PRCC 中的作用。 筆者擬通過實施免疫組織化學(xué)染色檢測CLDN8蛋白表達(dá)強度， 并收集全球范圍內(nèi)公共數(shù)據(jù)庫中PRCC 的mRNA 表達(dá)數(shù)據(jù)集， 計算CLDN8 mRNA 表達(dá)水平，結(jié)合癌癥基因組圖譜（The Cancer Genome Atlas,TCGA）數(shù)據(jù)庫中患者的臨床病理參數(shù)進一步分析CLDN8 表達(dá)在PRCC 中的臨床價值。

1 材料與方法

1.1 實驗材料

Gene Expression Omnibus （https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/） 數(shù)據(jù)庫、Sequence Read Archive（https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/） 數(shù)據(jù)庫和ArrayExpress 數(shù)據(jù)庫（https://www.ebi.ac.uk/arrayexpress/）集合了全球范圍內(nèi)各研究的基因芯片和高通量測序數(shù)據(jù)集，是公認(rèn)的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫。 實驗擬通過以上數(shù)據(jù)庫篩選PRCC 的mRNA 數(shù)據(jù)集， 檢索時間是建庫至2021年6月1日。

1.2 方法

1.2.1 獲取基因芯片及RNA 測序數(shù)據(jù)

檢索Gene Expression Omnibus 數(shù)據(jù)庫、Sequence Read Archive 數(shù)據(jù)庫和ArrayExpress 數(shù)據(jù)庫， 獲取RPCC mRNA 表達(dá)數(shù)據(jù)集。 檢索式為：“papillary renal cell carcinoma”or“PRCC”。

選擇標(biāo)準(zhǔn)：①數(shù)據(jù)集來源物種是智人；②mRNA測序； ③同時具有癌樣本和對照樣本， 癌樣本為PRCC 組織， 對照樣本為癌旁組織或正常腎組織，癌樣本、對照樣本數(shù)目均≥3。

排除標(biāo)準(zhǔn)：①數(shù)據(jù)集來源是細(xì)胞系；②經(jīng)過基因敲除或藥物處理的樣本。

此外，通過R 包TCGAbiolinks 獲取TCGA（https://portal.gdc.cancer.gov/）數(shù)據(jù)庫中PRCC 經(jīng)RNA 測序的計數(shù)數(shù)據(jù)集（時間截至2021年7月12日）。 最后，對沒有標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)集進行l(wèi)og2（x+1）歸一化處理，得到6 個數(shù)據(jù)集用于后續(xù)分析。

1.2.2 組織芯片

通過免疫組織化學(xué)染色（immunohistochemical staining，IHC）來檢測CLDN8 蛋白在PRCC 的表達(dá)情況，實驗使用的組織芯片購買自桂林泛譜生物技術(shù)有限公司（中國），包括15 例PRCC 樣本和16 例非腫瘤樣本。IHC 實驗結(jié)果根據(jù)染色強度和陽性細(xì)胞所占比例進行綜合評定[9]。 每個樣本取5 個高倍鏡視野。

判斷標(biāo)準(zhǔn)如下： ①染色強度記為0、1、2、3 分，分別表示陰性、弱、中、強；②陽性細(xì)胞比例為0 記0 分，1%～25%記1 分，26%～50%記2 分，51%～75%記3 分，76%～100%記4 分； ③染色強度與陽性細(xì)胞比例評分?jǐn)?shù)值的乘積即為對應(yīng)視野的最終得分，最后平均5 個視野的評分作為該樣本的最終得分。匯總31 個樣本的最終得分作為第7 個數(shù)據(jù)集用于下一步的統(tǒng)計學(xué)分析。

1.2.3 分析方法

通過GraphPad Prism v8.0.2 軟件（GraphPad Prism version 8.0.2 for Windows，GraphPad Software，San Diego，California USA。www.graphpad.com）進行非配對兩獨立樣本t 檢驗， 分析CLDN8 在PRCC 組織與非PRCC 組織的表達(dá)差異，繪制散點圖和受試者工作特性（receiver operating characteristic curve，ROC）曲線獲得真陽性數(shù)（true positive，TP）、真陰性數(shù)（true negative，TN）、 假陽性數(shù) （false positive，F(xiàn)P）、 假陰性數(shù)（false negative，F(xiàn)N）。

Q 檢驗和I2可分別定性、定量進行異質(zhì)性檢驗，若Q 檢驗有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.10），表明研究存在統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性；I2≤40%時異質(zhì)性可忽略不計；30%≤I2≤60%表明存在一定程度的異質(zhì)性；I2≥50%異質(zhì)性較明顯。 當(dāng)Q 檢驗P＜0.10 且I2＞50%時，合并效應(yīng)量SMD 選用隨機效應(yīng)模型， 否則采用固定效應(yīng)模型。

通過Stata v12.0 軟件（StataCorp. 2011. Stata Statistical Software:Release 12）合并標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差（standardized mean difference，SMD）效應(yīng)量，計算靈敏度、特異度、似然比，繪制匯總受試者工作特性（summary receiver operating characteristic，SROC）曲線及發(fā)表偏倚檢驗漏斗圖。 SMD 用于反映CLDN8 在各數(shù)據(jù)集的總體表達(dá)水平。

2 結(jié)果

2.1 基因芯片和RNA-seq 數(shù)據(jù)集

最終從公共數(shù)據(jù)庫篩選出6 個數(shù)據(jù)集，包括5 個基因測序數(shù)據(jù)集（E-MTAB-1805、GSE7023、GSE11151、GSE15641、GSE26574）和1 個RNA 測序數(shù)據(jù)集（TCGA-KIRP）。 流程見圖1。

圖1 mRNA 數(shù)據(jù)集篩選流程圖Fig.1 Flow chart of mRNA dataset screening

2.2 CLDN8 在乳頭狀腎細(xì)胞癌表達(dá)

根據(jù)非配對兩獨立樣本t 檢驗結(jié)果，CLDN8 mRNA 表達(dá)水平在PRCC 組織較非PRCC 組織低（表1）。免疫組織化學(xué)染色后， 在光學(xué)顯微鏡下觀察可見，CLDN8 蛋白定位于細(xì)胞漿， 在PRCC 呈弱陽性表達(dá)（圖2）。 CLDN8 蛋白表達(dá)差異有極顯著統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.000 1）。

表1 各數(shù)據(jù)集的病例數(shù)、TP、FP、FN、TNTab.1 Number of cases,TP,FP,FN and TN of each data set

2.3 數(shù)據(jù)異質(zhì)性檢驗

Q 檢驗結(jié)果顯示P＜0.01，I2為95.4%， 統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性顯著，森林圖采用隨機效應(yīng)模型。

2.4 CLDN8 表達(dá)水平合并效應(yīng)量SMD

7 個數(shù)據(jù)集中CLDN8 表達(dá)水平合并效應(yīng)量SMD為－ 6.80，95 % CI － 8.97 ～－ 4.63。 說明CLDN8 在PRCC 有顯著低表達(dá)趨勢（圖3）。

圖3 CLDN8 在PRCC 低表達(dá)的合并標(biāo)SMDFig.3 Pooled SMD of CLDN8 low expression in PRCC

2.5 數(shù)據(jù)偏倚分析和效能分析

Deeks’漏斗圖（P = 0.15，圖4A）和Egger’s 漏斗圖（P=0.231，圖4B）提示發(fā)表偏倚不顯著。 SROC 曲線下面積（area unde curve，AUC）趨近于1.00（95%CI 0.99 ～1.00）， 表明CLDN8 對于PRCC 具有較高的判斷效能，靈敏度為0.99（95%CI 0.93 ～1.00），特異度為0.99（95%CI 0.83 ～1.00），陽性似然比為103.39（95 % CI 5.16 ～2 069.90），陰性似然比為0.01（95%CI 0.00 ～0.08）（圖5、6）。 CLDN8 的表達(dá)量與患者的臨床病理特征無明顯關(guān)聯(lián)（表2）。

表2 CLDN8 mRNA 表達(dá)水平與PRCC 臨床病理特征的關(guān)系Tab.2 Relationship between CLDN8 mRNA status and PRCC clinical pathologic features

圖4 CLDN8 數(shù)據(jù)集Deeks’ 漏斗圖（A）和Egger’s 漏斗圖（B）發(fā)表偏倚檢驗Fig.4 Funnel plots of Deeks’(A)and Egger’s(B)publication bias tests for CLDN8 dataset

圖5 CLDN8 的診斷試驗評價Fig.5 Diagrams of diagnostic test evaluation of CLDN8

3 討論

PRCC 發(fā)病率僅次于ccRCC[2，10]。 隨著二代測序技術(shù)和分子醫(yī)學(xué)的發(fā)展， 越來越多的研究投入到生物學(xué)標(biāo)志物和分子靶向治療中， 以提高臨床診治疾病的效率。 特別地，腎癌是一組具有不同組織學(xué)類型、分子和基因突變的高異質(zhì)性腫瘤，因此為臨床個體化治療尋找有效的生物學(xué)標(biāo)志物是迫切需要的， 也符合精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的發(fā)展方向[1，11]。 Claudins 是一種參與構(gòu)成緊密連接的跨膜蛋白[5]，具有柵欄、分子信號傳導(dǎo)和屏障功能。 近年來，有研究報道Claudins 蛋白可通過信號傳導(dǎo)參與腫瘤發(fā)生過程，也與炎癥應(yīng)答、細(xì)胞惡性增生、上皮間質(zhì)轉(zhuǎn)化、腫瘤轉(zhuǎn)移相關(guān)[12]。CLDN8 作為Claudins 蛋白家族的一員，也以相似的途徑參與著惡性腫瘤的發(fā)生、發(fā)展過程，但其在PRCC 中的作用并未闡明。筆者通過收集大樣本測序數(shù)據(jù)集和開展免疫組織化學(xué)染色實驗，分別從轉(zhuǎn)錄組水平和蛋白質(zhì)水平分析了CLDN8 在PRCC 中的表達(dá)水平， 得出了CLDN8 在PRCC 顯著低表達(dá)的結(jié)論。

共485 例PRCC 樣本和95 例對照樣本的mRNA測序數(shù)據(jù)用于檢測CLDN8 在轉(zhuǎn)錄組水平的表達(dá)差異，15 例PRCC 樣本與16 例對照樣本用于CLDN8蛋白表達(dá)驗證。mRNA 測序數(shù)據(jù)集和組織芯片的結(jié)果均表明CLDN8 在PRCC 具有極顯著下調(diào)趨勢 （P＜0.000 1）。 SROC 曲線提示CLDN8 具有較高的判斷效能，發(fā)表偏倚不顯著。 在筆者研究中，CLDN8 低表達(dá)與患者性別、年齡、種族、腫瘤分期均無明顯關(guān)聯(lián)。 由此提出CLDN8 在PRCC 異常下調(diào)現(xiàn)象， 并有可能在PRCC 的發(fā)生及進展中發(fā)揮一定的促進作用。

已有研究證明CLDN8 異常表達(dá)與多種惡性腫瘤相關(guān)，CLDN8 在ccRCC 中為低表達(dá)， 可通過EMT 和PKB 通路抑制ccRCC 細(xì)胞進行增殖、 遷移和侵襲[6]。在視網(wǎng)膜母細(xì)胞瘤，miR-361-5p 通過靶向抑制CLDN8 的表達(dá)可起視網(wǎng)膜母細(xì)胞瘤抑制作用[7]，在乳腺癌中CLDN8 也為低表達(dá)且與雄激素受體表達(dá)呈正相關(guān)關(guān)系[8]。另外，CLDN8 很有可能是KMT2C 在前列腺癌發(fā)揮致癌作用的下游基因[13]。 筆者研究通過轉(zhuǎn)錄組水平和蛋白水平證實了CLDN8 在PRCC 也呈現(xiàn)異常低表達(dá)的趨勢，其具體機制未知。筆者提出，CLDN8下調(diào)可能與PRCC 的發(fā)生、發(fā)展有關(guān)。

當(dāng)然， 筆者研究也存在一定的局限性， 如納入mRNA 數(shù)據(jù)集和臨床病理樣本數(shù)不多、異質(zhì)性來源不清楚、 沒有明確揭示CLDN8 參與PRCC 的機制。 因此， 還有賴于更多的研究來揭示CLDN8 在PRCC 異常低表達(dá)的分子機制。

（致謝： 感謝廣西醫(yī)學(xué)病理學(xué)重點實驗室提供計算病理學(xué)及臨床病理學(xué)技術(shù)支持）