王玉祥,袁冬冬,李 樂

癌癥作為全球第二大疾病,目前已成為發(fā)病率與病死率最高的疾病之一[1]。報告顯示,2018年全球癌癥新發(fā)病例1810萬例,死亡病例960萬例[2],即平均每天有接近5萬人確診癌癥,有2.6萬人死于癌癥。在中國,每年新發(fā)癌癥病例達429萬,死亡病例達281萬例[3]。因此,抗癌已成為全球性的目標,治療癌癥是維護人類生命健康的重要途徑,積極尋求有效的治療方法也是更多科研工作者義不容辭的責任。

多胺代謝是細胞內一種重要的生物化學過程,包括多種生物活性胺類分子的合成、分解和調控。多胺代謝的異常調節(jié)與腫瘤的發(fā)生和治療抵抗有關,一些研究發(fā)現抑制ODC1可以減緩腫瘤細胞的生長,這為多胺代謝酶成為潛在的抗癌藥物靶點提供了依據[4]。鳥氨酸脫羧酶1(ODC1)是多胺代謝途徑的關鍵酶。ODC1作為影響腫瘤細胞增殖的關鍵酶之一,其活性的增加和多胺平衡的失調均可能誘導癌癥的發(fā)生[5]。在腫瘤治療方面,ODC1被認為是腫瘤分期及療效的重要指標,通過使用酶抑制劑等方法降低ODC1的活性,從而降低體內多胺的水平[6],抑制腫瘤細胞的增殖,發(fā)揮抗癌效應。因此,ODC1也可作為一個潛在抗癌藥物的作用靶點。

1 資料與方法

1.1 ODC1蛋白定位數據的獲取:ODC1蛋白質定位數據的獲取:從The Human Protein Atlas(http:∥www.Proteinat las.org/)數據庫中獲取ODC1蛋白質定位數據,篩選條件為ODC1、Cells Atlas。

1.2 ODC1蛋白-蛋白互作網絡分析:在STRING數據庫(https://string-db.org/)中在線分析ODC1蛋白-蛋白互作網絡,篩選條件為Protein Name-ODC1、Organism-Homo.sapiens。

1.3 ODC1mRNA在多種癌癥中的差異表達:利用Oncomine數據庫獲取數據,篩選條件見表1。獲取數據后將各項數據匯總至GraphPad Prism 8軟件繪制圖表,正常細胞與腫瘤細胞之間的ODC1 mRNA表達的差異采用t檢驗,以P<0.05為差異具有統(tǒng)計學意義。

表1 ODC1mRNA在多種癌癥中差異表達的篩選條件

1.4 ODC1表達與多種癌癥患者的預后關系:利用Oncomine數據庫獲取數據,篩選條件見表2,獲取數據后將各項數據匯總至GraphPad Prism 8軟件繪制Kaplan-Meier生存曲線,ODC1的表達與癌癥患者的預后關系,采用Log-rank(Mantel-Cox)檢驗,以P<0.05為差異具有統(tǒng)計學意義。

表2 ODC1表達與多種癌癥患者的預后關系篩選條件

2 結果

2.1 ODC1蛋白質定位結果:利用The Human Protein Atlas數據庫獲取數據,發(fā)現ODC1蛋白主要定位于細胞質與細胞膜,在細胞其他位置未發(fā)現ODC1蛋白,因此可以推測ODC1在細胞質與細胞膜發(fā)揮其生物學功能。

2.2 ODC1蛋白-蛋白互作網絡分析結果:利用STRING數據庫在線分析ODC1蛋白-蛋白互作網絡,結果顯示在ODC1蛋白-蛋白互作網絡中,以ODC1蛋白質為核心,有著許多與ODC1蛋白質相互作用的蛋白質。這些蛋白質與ODC1蛋白質有著明顯的相互作用,構成了復雜的蛋白-蛋白互作網絡,見圖1(封三)和表3。

表3 與ODC1蛋白質相互作用的幾種蛋白質的主要功能

2.3 ODC1 mRNA在多種癌癥中差異表達結果:將從Oncomine數據庫提取的數據匯總至GraphPad Prism 8繪制散點圖發(fā)現,在膀胱癌、腦和中樞神經系統(tǒng)癌、結直腸癌、食管癌、頭頸癌、肝癌中,癌細胞與正常細胞相比較,癌細胞中ODC1 mRNA的表達量顯著高于正常細胞,這說明因腫瘤細胞快速增殖的特性,腫瘤細胞中ODC1基因表達處于高水平狀態(tài)。

2.4 ODC1表達與多種癌癥患者的預后關系:將從Oncomine數據庫提取的數據匯總至GraphPad Prism 8,繪制Kaplan-Meier生存曲線發(fā)現,ODC1的表達水平對患者的總生存時間有著顯著的影響。與低表達組相比,ODC1高表達組的肝癌、肉瘤和宮頸癌患者的總生存時間顯著降低,ODC1高表達組患者的預后較差。

3 討論

ODC1可通過對多胺水平的調控進而影響到細胞的生長與增殖,腫瘤細胞快速增殖的特性與侵襲性也依賴于ODC1的高表達,因此,ODC1已成為一個潛在的治療癌癥藥物的作用靶點。

分析The Human Protein Atlas數據庫中的相關數據發(fā)現,ODC1廣泛存在于生物體細胞中,主要定位于細胞質與細胞膜。已有研究表明,ODC1主要分布在細胞質內,約占細胞可溶性蛋白質的0.016%[7],這與本研究分析數據的結果一致。

蛋白-蛋白互作網絡的構成對細胞的生長、基因表達調節(jié)、能量和物質代謝等方面都有著顯著的影響。因此,在本研究中通過進一步對ODC1蛋白-蛋白互作網絡進行分析發(fā)現,有多個蛋白質與ODC1有明顯的相互作用,對ODC1有著多種生物學功能的影響。其中,OAZ家族蛋白可以調控ODC1的活性,從而調控多胺代謝;OAT可以催化鳥氨酸與α-酮戊二酸的轉氨基作用從而生成谷氨酸與半胱氨酸,ARG1與ARG2可以催化精氨酸生成鳥氨酸,與ODC1催化鳥氨酸生成精氨酸的作用相反;SRM、SAT1、AOC1、AGMAT在合成與降解腐胺、亞精胺和精胺中起著重要作用,從而可以影響細胞內多胺的含量,這些蛋白與ODC1構成了復雜的蛋白-蛋白互作網絡。有研究表明,ODC1的表達影響著腫瘤細胞的表型與侵襲性[8]。在腫瘤細胞中ODC1的表達處于高表達狀態(tài),這有益于腫瘤細胞的快速增殖與侵襲。Deng[9]等的研究表明,乳腺癌組織和細胞中的ODC1表達水平顯著高于正常組織和細胞,其mRNA水平也明顯高于正常組織及細胞。這與本實驗中從Oncomine數據庫獲取的數據進行分析的結果一致,本研究通過數據分析發(fā)現,ODC1 mRNA在膀胱癌、結直腸癌、肝癌等癌癥中的表達量顯著高于正常細胞,這表明在腫瘤細胞中ODC1基因的高表達對于腫瘤細胞的快速增殖與侵襲具有重要意義。

預后是指對疾病患者最后結果的預測,除了了解患者的臨床表現、病因、病情等方面外,還需要制定相關的近期及遠期治療方案,預后對于疾病治療有著關鍵性的作用。本研究從Oncomine數據庫中獲取多種癌癥患者的預后數據,并使用GraphPad Prism 8軟件繪制Kaplan-Meier生存曲線,結果顯示ODC1高表達組的患者總體生存率相較低表達組顯著降低,高表達組患者的預后更差。

綜上所述,通過生物信息學的方法,分析得到ODC1蛋白主要定位于細胞質與細胞膜,并且有著復雜的蛋白-蛋白互作網絡。在多種癌癥中,與正常細胞相比,腫瘤細胞中ODC1的表達更高,ODC1的高表達也導致了癌癥患者的預后更差。