郭艾敏, 朱 爽, 張 軍

(廣東藥科大學(xué)生命科學(xué)與生物制藥學(xué)院, 廣州 510006)

非編碼RNA(non-coding RNA, ncRNA)不編碼正常蛋白質(zhì)(長(zhǎng)度一般大于80個(gè)氨基酸),但具有一定調(diào)控功能。人類基因組約80%DNA序列可轉(zhuǎn)錄成ncRNA[1]。其中,長(zhǎng)非編碼RNA(long non-coding RNA, lncRNA)長(zhǎng)度超過200 個(gè)核苷酸(nucleotide, nt),選擇性通過轉(zhuǎn)錄、翻譯等途徑參與正常的細(xì)胞功能或疾病的發(fā)生發(fā)展[2-5]。近年來,一些ncRNAs被發(fā)現(xiàn)能編碼多肽,長(zhǎng)度一般小于或等于50個(gè)氨基酸(amino acid, aa)[6]。已知部分lncRNAs編碼多肽(long non-coding RNAs encoded peptide,以下簡(jiǎn)稱lncRNA多肽),參與細(xì)胞增殖、肌肉生長(zhǎng)[7]、肌肉性能調(diào)節(jié)[8]等細(xì)胞活動(dòng)。2017年,首次在人源腫瘤細(xì)胞中發(fā)現(xiàn)有明確功能的lncRNA編碼多肽[9]。

長(zhǎng)期過量接觸輻射和激素等致癌因子,易引起機(jī)體乳腺上皮細(xì)胞增殖失控,形成乳腺癌。2020年,世界衛(wèi)生組織國(guó)際癌癥研究機(jī)構(gòu)發(fā)布數(shù)據(jù),表明乳腺癌已取代肺癌成為全球發(fā)病率最高的惡性腫瘤[10]。關(guān)于乳腺癌的記錄可追溯到公元前3 000-前2 500年[11],乳腺癌治療記錄可追溯到公元前1 600年[12]。18世紀(jì)到19世紀(jì),通過乳房切除等外科手術(shù)治療乳腺癌[12]。19世紀(jì)30年代到19世紀(jì)60年代,針刺活檢技術(shù)、冷凍切片技術(shù)和乳房X光檢查等技術(shù)用于乳腺癌檢查[13-16]。1977年,開始使用他莫昔芬治療乳腺癌,改變了以往的乳腺癌治療方式[17]。2022年,3D打印模型的出現(xiàn)[18]及乳腺癌組織中胞內(nèi)菌在促進(jìn)癌癥轉(zhuǎn)移方面的重要作用的發(fā)現(xiàn)[19],拓展了乳腺癌病理和治療領(lǐng)域的研究體系。

Fig.1 Timeline of major studies and milestones of breast cancer and breast cancer lncRNA from 3000 BC to the present

1 長(zhǎng)非編碼RNA與lncRNA編碼多肽的研究方法

1.1 生物信息學(xué)工具與數(shù)據(jù)庫

國(guó)內(nèi)外預(yù)測(cè)lncRNA編碼多肽的生物信息方法主要有2種:分析lncRNA中的開放式閱讀框(open reading frame, ORF)以及基于已有l(wèi)ncRNA及其編碼序列的機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)。目前,已開發(fā)了大量基于不同特征和機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning, ML)的生物信息學(xué)工具,用于系統(tǒng)地預(yù)測(cè)和分類lncRNA多肽(Table1)。lncRNA編碼多肽的ORF預(yù)測(cè),翻譯起始元素:內(nèi)部核糖體進(jìn)入位點(diǎn)(internal ribosome entry site, IRES)預(yù)測(cè)[20]等技術(shù)日益成熟。軟件MiPepid可預(yù)測(cè)lncRNA中的潛在的小ORFs,準(zhǔn)確率可達(dá)96%,且能在基因組水平分析lncRNA多肽[21]。ORFFinder可分析查找lncRNA中潛在的ORF區(qū),應(yīng)用ORFfinder從NONCODE數(shù)據(jù)庫收錄的人源和小鼠細(xì)胞系及組織lncRNA序列中,鑒定出數(shù)百個(gè)小ORF區(qū)[22]。編碼電位計(jì)算器(coding potential calculator, CPC)是一種基于支持向量機(jī)的分類器,可用于評(píng)估轉(zhuǎn)錄本的蛋白質(zhì)編碼潛力,CPC2運(yùn)行速度比 CPC快,準(zhǔn)確性更高[23]。CPC可預(yù)測(cè)具有編碼功能的lncRNAs,但其預(yù)測(cè)的lncRNA約有20%～43%不能與編碼蛋白質(zhì)的mRNA區(qū)分[24]。在眾多生物信息學(xué)工具中,lncRNA提取工具FEELnc(flexible extraction of lncRNAs, FEELnc),CPC和編碼潛力評(píng)估工具(coding potential assessment tool, CPAT)在大多數(shù)物種中效果良好,而基于多種方法的編碼電位計(jì)算工具(a coding potential calculation tool based on multiple features, COME),編碼非編碼索引工具(coding-non-coding index, CNCI)和lncRNAs風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分工具(risk score of lncRNAs, lncScore)在分析模式生物時(shí)效果更好[25]。分析人類數(shù)據(jù)時(shí),CPC預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性不如CNCI_ve,且準(zhǔn)確性最優(yōu)的是COME_all與基于改進(jìn)k-mer(指包含在一段序列中的長(zhǎng)度為k個(gè)堿基的子字符串)方案的長(zhǎng)非編碼RNA和信使RNA預(yù)測(cè)工具(predictor of long non-coding RNAs and messenger RNAs based on an improved k-mer scheme, PLEK);分析人和小鼠數(shù)據(jù)時(shí),FEELncffcl與FEELncallcl的精確度和陰性預(yù)測(cè)值較好,而CPC的特異性和陽性預(yù)測(cè)值更好[25]。

許多數(shù)據(jù)庫被開發(fā)用于收集、獲取lncRNA及l(fā)ncRNA多肽信息(Table1),例如TCGA、NONCODE、FuncPEP等。癌癥基因組圖譜(the cancer genome atlas program,TCGA)是研究lncRNA及l(fā)ncRNA多肽的常用數(shù)據(jù)庫,可獲取乳腺癌lncRNA[26-28]相關(guān)數(shù)據(jù)。NONCODE數(shù)據(jù)庫已收錄272個(gè)乳腺癌lncRNA相關(guān)信息。數(shù)據(jù)庫FuncPEP已收錄112個(gè)經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與功能表征的ncRNA多肽與ncRNA轉(zhuǎn)錄本的信息[29]。數(shù)據(jù)庫SPENCER可深入研究癌癥患者ncRNA編碼的小肽(ncRNA-encoded small peptides, ncPEP),在 29 種不同癌癥類型中鑒定出由lncRNA,misc-RNA,sRNA,snRNA和rRNA 5種ncRNA翻譯的小肽,其中,19 831 個(gè)由lncRNA 翻譯,9 688 個(gè)由misc-RNAs翻譯,3個(gè)由sRNA 翻譯,2個(gè)由snRNA 翻譯,2 個(gè)由 rRNA 翻譯[30]。

1.2 驗(yàn)證LncRNA編碼多肽的研究方法

目前,lncRNA多肽的研究仍處于初級(jí)階段,其研究方法主要基于生物信息學(xué)技術(shù)和高通量測(cè)序技術(shù)。但不同生物信息學(xué)技術(shù)預(yù)測(cè)小開放閱讀框的準(zhǔn)確度差異較大[21,24],因此需要質(zhì)譜分析、高通量測(cè)序等技術(shù)進(jìn)一步驗(yàn)證。

1.2.1 基于質(zhì)譜的多肽組學(xué)技術(shù) lncRNA多肽組是分子量介于蛋白質(zhì)和代謝物二者之間、有重要生物學(xué)功能的一類化合物。多肽組學(xué)(peptidome)主要涵蓋多肽組分分離技術(shù)、分子量質(zhì)譜鑒定與序列生物信息分析技術(shù),例如基于液相二級(jí)質(zhì)譜技術(shù)能定性定量分析目標(biāo)生物、器官、組織或細(xì)胞樣品中的多肽和多肽類化合物。在多肽組研究的生物信息分析過程中,常需要結(jié)合轉(zhuǎn)錄物組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)進(jìn)行檢庫比對(duì)分析。利用液相二級(jí)質(zhì)譜、免疫親和純化- 質(zhì)譜分析等基于質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組學(xué)分析,鑒定出了lncRNA LINC00961編碼多肽SPAR,并分析了其作用機(jī)制[32]。質(zhì)譜法靈敏度不如RNA測(cè)序,但能直接定量檢測(cè)肽的產(chǎn)生[33]。

1.2.2 基于高通量測(cè)序和轉(zhuǎn)錄物組分析的方法 高通量測(cè)序與轉(zhuǎn)錄物組分析常用于檢測(cè)lncRNA[34,35]。對(duì)人體脂肪組織干細(xì)胞lncRNA的轉(zhuǎn)錄物組、翻譯組等數(shù)據(jù)進(jìn)行生物信息分析,發(fā)現(xiàn)35個(gè)有編碼功能的小ORF[36]。單細(xì)胞RNA測(cè)序(single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)、核糖體測(cè)序(ribosome sequencing ,Ribo-seq)、mRNA測(cè)序(mRNA sequencing ,mRNA-seq)等高通量測(cè)序方法,常用于鑒定乳腺癌中差異表達(dá)的mRNA和lncRNA[37]。Ribo-seq對(duì)蛋白質(zhì)水平的預(yù)測(cè)能力高于mRNA-seq[33],但經(jīng)典的Ribo-seq不能較好的區(qū)分產(chǎn)生肽的lncRNA與螯合核糖體(lncRNA結(jié)合到核糖體而不翻譯)并充當(dāng)核糖體海綿的lncRNA[38]?；赗ibo-seq分析,相繼開發(fā)出L-疊氮高丙氨酸介導(dǎo)的RIBOsome分離法(AHA-mediated RIBOsome isolation, AHARIBO)、核糖體分析與貝葉斯預(yù)測(cè)(ribosome analysis and bayesian prediction, RP-BP)、RiboCode和RiboWave等方法。AHARIBO能檢測(cè)出編碼小肽的lncRNA及與核糖體相關(guān)但未翻譯的lncRNA[38]。RP-BP能識(shí)別基于核糖體譜翻譯的ORF,多用于蛋白質(zhì)組學(xué)驗(yàn)證的ORF預(yù)測(cè)與肽的鑒定[39]。RiboCode能從核糖體分析數(shù)據(jù)中鑒定出有翻譯活性的RNA[40]。在發(fā)現(xiàn)具有可靠翻譯證據(jù)的非規(guī)范smORFs方面,RiboCode具有優(yōu)異的準(zhǔn)確性、敏感性和分析效率[40],而RiboWave能夠更加準(zhǔn)確的鑒定ORF翻譯活性、定位翻譯起始位點(diǎn)[41]。

Table 1 Bioinformatics tools and databases for lncRNA and lncRNA-encoded peptides

1.2.3 基于生物信息、分子和細(xì)胞研究的鑒定方法lncRNA多肽的鑒定常需要多種方法聯(lián)合分析。例如,通過CNCI、CPAT、CPC2、PhyloCSF等在線工具分析lncRNA HBVPTPAP的編碼潛力,實(shí)時(shí)熒光定量PCR法驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)HBVPTPAP編碼多肽[42]。用ORFFinder預(yù)測(cè)GENCODE數(shù)據(jù)庫中人類lncRNAs序列,將篩選結(jié)果與GWIPS-viz數(shù)據(jù)庫中核糖體分析數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)583個(gè)可能編碼多肽的lncRNA,最終用實(shí)時(shí)熒光定量PCR和蛋白質(zhì)印跡分析確定LINC00908編碼STAT3的一個(gè)小調(diào)節(jié)肽(a small regulatory peptide of STAT3, ASRPS)[43]。利用實(shí)時(shí)熒光定量PCR發(fā)現(xiàn)有編碼潛力的lncRNA 1810058I24Rik,通過體外翻譯測(cè)定證實(shí),其可編碼線粒體微肽-47(Mm47)[44]。利用免疫印跡和免疫組織化學(xué)染色發(fā)現(xiàn),Linc013026可編碼微肽Linc013026-68aa[45]。

2 長(zhǎng)非編碼RNA與lncRNA編碼多肽在乳腺癌中的作用

2.1 LncRNA在乳腺癌發(fā)生發(fā)展中的調(diào)控作用

乳腺癌的發(fā)展與lncRNAs的異常表達(dá)密切相關(guān)[46],不同乳腺癌亞型的lncRNAs有顯著的差異表達(dá)模式[47]。在乳腺癌lncRNA中,以高表達(dá)的癌基因lncRNA為主(Table2)。在三陰性乳腺癌(triple negative breast cancer ,TNBC)中,lncRNAs通過多種途徑影響腫瘤發(fā)展,例如LINC00096、MALAT1、KDM5B等lncRNA上調(diào)相關(guān)miRNA 的表達(dá)參與調(diào)控TNBC腫瘤發(fā)展;GAS5、NEF、MIR503HG等lncRNA在TNBC組織中下調(diào),抑制腫瘤細(xì)胞增殖、遷移和侵襲[48]。在雌激素受體陽性乳腺癌中,lncRNA RP11-53O19.2和RP11-473L15.3過表達(dá)[49],lncRNA HOXA-AS2和MEG3低表達(dá)[50]。lncRNA LOC55420280在非侵襲性的管腔型乳腺癌中大量表達(dá),但在TNBC中不表達(dá)[51]。

lncRNAs通過編碼多肽[43,52]、調(diào)控表觀遺傳[53,54]、調(diào)節(jié)免疫[55]、調(diào)節(jié)蛋白質(zhì)表達(dá)[48],等多種途徑影響乳腺癌發(fā)展。諸如lncRNA LINC02273與在乳腺癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移性病變中表達(dá)量增加的蛋白質(zhì)異質(zhì)核核糖核蛋白(heterogeneous nuclear ribonucleoprotein L, hnRNPL)相互作用,增加前梯度2基因(anterior gradient 2, AGR2)的轉(zhuǎn)錄,驅(qū)動(dòng)乳腺癌轉(zhuǎn)移[53];lncRNA H19通過H19 / let-7 / Lin28 ceRNA網(wǎng)絡(luò)抑制乳腺癌細(xì)胞中的上皮-間充質(zhì)轉(zhuǎn)化(epithelial mesenchymal transition, EMT),促進(jìn)腫瘤細(xì)胞自噬[54]。乳腺癌來源的外泌體通過lncRNA SNHG16誘導(dǎo)CD73+γδ1 Treg免疫細(xì)胞表達(dá),發(fā)揮免疫抑制功能,促進(jìn)癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移[55]。此外,lncRNA可作為生物標(biāo)志物,利用其表達(dá)與否及表達(dá)水平高低,診斷乳腺癌、預(yù)測(cè)患病可能性及預(yù)后情況。例如,lncRNA ATB可作為乳腺癌早期的無創(chuàng)性診斷標(biāo)志物[56],lncRNA PVT1能預(yù)測(cè)乳腺癌的生存和預(yù)后情況[57]。

2.2 LncRNA在乳腺癌治療中的作用

lncRNA通過影響耐藥性和內(nèi)分泌治療過程等機(jī)制影響乳腺癌的治療。同時(shí),lncRNA作為生物標(biāo)志物預(yù)測(cè)患病可能性及預(yù)后情況,已成為乳腺癌診斷、治療和預(yù)后評(píng)估中的一個(gè)熱門研究方向。

2.2.1 降低耐藥性 lncRNA表達(dá)下調(diào)有利于降低癌細(xì)胞對(duì)化療藥物的耐藥性,增加癌細(xì)胞對(duì)化療藥物的敏感性。例如lncRNA lncROPM表達(dá)下調(diào),增加乳腺癌干細(xì)胞對(duì)他莫昔芬、多柔比星、順鉑等化療藥物的敏感性[58]。敲低lncRNA DILA1表達(dá),可抑制乳腺癌細(xì)胞生長(zhǎng),增加乳腺癌細(xì)胞對(duì)他莫昔芬的敏感性[59]。抑制lncRNA LINP1表達(dá)可增加乳腺癌細(xì)胞對(duì)阿霉素和5-氟尿嘧啶的敏感性[60]。敲低lncRNA DDX11-AS1的表達(dá)可降低乳腺癌細(xì)胞對(duì)紫杉醇的耐藥性,抑制乳腺癌細(xì)胞的增殖和遷移[61]。

2.2.2 潛在治療靶點(diǎn)和生物標(biāo)志物 lncRNA作為癌癥治療的靶點(diǎn),例如lncRNA TROLL-2和TROLL-3在乳腺癌中表達(dá)上調(diào),能作為靶點(diǎn)阻止乳腺癌等轉(zhuǎn)移性癌癥的發(fā)展[62]。lncRNA TMPO-AS1過表達(dá)會(huì)促進(jìn)TNBC癌細(xì)胞增殖及轉(zhuǎn)移,敲除TMPO-AS1可誘導(dǎo)癌細(xì)胞死亡,因此,TMPO-AS1可作為TNBC的潛在治療靶點(diǎn)[63]。lncRNA HOTAIR在乳腺癌中顯著上調(diào),抑制HOTAIR的表達(dá)能增加乳腺癌細(xì)胞對(duì)電離輻射的敏感性,因此,HOTAIR是乳腺癌放射治療的潛在靶點(diǎn)[64,65]。長(zhǎng)非編碼RNA SEMA3B-AS1 (long non-coding RNA SEMA3B-AS1, lncRNA SEAS1)通過miR-3940-3p促進(jìn)TNBC細(xì)胞中的p53調(diào)節(jié)DNA復(fù)制抑制蛋白(p53-regulated DNA replication inhibitor protein, KLLN)表達(dá),抑制TNBC細(xì)胞的增殖、遷移和侵襲,加速TNBC細(xì)胞凋亡,且lncRNA SEAS1的低表達(dá)與TNBC患者的預(yù)后不良相關(guān),因此lncRNA SEAS1被認(rèn)為是TNBC的潛在生物標(biāo)志物[66]。

2.2.3 影響內(nèi)分泌治療 乳腺癌內(nèi)分泌治療過程與lncRNA的表達(dá)和調(diào)控密切相關(guān)。諸如,lncRNA BDNF-AS過表達(dá)激活內(nèi)分泌抗性乳腺癌和TNBC中的mTOR信號(hào)傳導(dǎo)機(jī)制[67];lncRNA LINC00309與使用芳香化酶抑制劑內(nèi)分泌治療乳腺癌患者的無病生存率有關(guān)[68]。雌激素受體拮抗劑他莫昔芬抑制乳腺癌中l(wèi)ncRNA HOTAIR表達(dá)[69]。雌激素誘導(dǎo)型lncRNA BNAT1調(diào)節(jié)內(nèi)分泌抵抗性乳腺癌細(xì)胞中雌激素受體信號(hào)的傳導(dǎo),抑制內(nèi)分泌耐藥乳腺癌細(xì)胞的生長(zhǎng)[70]。

2.3 乳腺癌中l(wèi)ncRNA編碼的腫瘤特異性多肽功能分析

目前,已有百余個(gè)在線數(shù)據(jù)庫和軟件可預(yù)測(cè)lncRNA多肽的潛在活性與生物學(xué)功能,諸如AntiCP 2.0、NeuroPIpred和Meta-iAVP等[71]。迄今,數(shù)據(jù)庫SPENCER已收錄乳腺癌腫瘤特異性lncRNA多肽919個(gè),其中731個(gè)經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)。經(jīng)在線軟件AntiCP 2.0[72](https://webs.iiitd.edu.in/raghava/anticp2/ )、PeptideRanker[73](PeptideRanker (ucd.ie))、iACP-FSCM[74](http://camt.pythonanywhere.com/iACP-FSCM)和PreTP-Stack[75](http://bliulab.net/PreTP-Stack)分析,結(jié)果顯示,它們部分有抗癌、抗炎、細(xì)胞穿透等多種生物學(xué)活性(Fig.2)。其中,AntiCP 2.0與iACP-FSCM分析結(jié)果顯示,分別有450個(gè)和224個(gè)多肽具有抗癌活性(Fig.2A和Fig.2B);PeptideRanker分析結(jié)果表明,有179個(gè)多肽具有生物活性(Fig.2C);PreTP-Stack分析結(jié)果表明,有680個(gè)多肽具有抗癌活性,274個(gè)多肽有抗血管生成活性,74個(gè)多肽有抗菌活性,718個(gè)多肽有抗炎活性,13個(gè)多肽有抗病毒活性,446個(gè)多肽有細(xì)胞穿透活性,325個(gè)多肽有群體感應(yīng)活性,121個(gè)多肽有聚苯乙烯表面結(jié)合活性(Fig.2D)。

Fig.2 lncRNA peptide activity analysis

Fig.3 Schematic diagram of lncRNA-encoded peptides regulating breast cancer progression

2.4 LncRNA編碼肽在乳腺癌治療中的作用

近年來的研究工作顯示,lncRNA多肽有望作為乳腺癌治療的靶點(diǎn)[43,52]。例如,內(nèi)源性LINC00665編碼微肽CIP2A‐BP抑制TNBC細(xì)胞的遷移和侵襲,有效改善患者總生存期[52];LINC00908編碼內(nèi)源性多肽ASRPS抑制TNBC血管生成,遏制乳腺癌的發(fā)展[43];lncRNA LINC00511編碼肽LINC00511-130aa,通過調(diào)節(jié)wnt/β-catenin通路相關(guān)蛋白質(zhì),促進(jìn)乳腺癌細(xì)胞增殖和維持其細(xì)胞干性(自我更新和分化為成熟細(xì)胞的能力稱為干性 )[76]。因此,微肽CIP2A-BP 、多肽ASRPS、多肽LINC00511-130aa有望作為治療乳腺癌的潛在靶點(diǎn)。

Table 2 Human breast cancer lncRNA and its coding peptides in this review

lncRNA多肽可獨(dú)立于lncRNA在生理病理調(diào)控過程中發(fā)揮重要作用,與mRNA編碼蛋白質(zhì)相比有以下幾個(gè)特點(diǎn)。特點(diǎn)一是功能多樣性。lncRNA多肽具有表觀遺傳調(diào)控、細(xì)胞信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)調(diào)控等多種生物學(xué)功能[43,52]。特點(diǎn)二是表達(dá)特異性。lncRNA多肽在腫瘤和正常組織中存在明顯的差異表達(dá),能作為生物標(biāo)志物或治療靶點(diǎn)[52]。特點(diǎn)三是分子量小。多數(shù)lncRNA多肽都為小于100 aa的短肽[77]。在乳腺癌中,lncRNA多肽通過抑制癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移[52]、抑制血管生成[43]等多種機(jī)制調(diào)控乳腺癌發(fā)展。lncRNA多肽在腫瘤和正常組織中存在明顯的差異表達(dá),使其有望開發(fā)為新的治療靶點(diǎn)或癌癥診斷標(biāo)志物。此外,其分子量小和表達(dá)特異性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),有望用作潛在的治療分子。

3 問題與展望

lncRNA在不同的細(xì)胞和發(fā)育階段中表達(dá)數(shù)量和豐度受到嚴(yán)格調(diào)控[86],它們?cè)谌橄侔┌l(fā)生發(fā)展的基礎(chǔ)研究與診斷干預(yù)研究中具有獨(dú)特價(jià)值。公共數(shù)據(jù)庫已積累數(shù)千個(gè)乳腺癌lncRNA編碼多肽,也有多種干、濕實(shí)驗(yàn)分析技術(shù)可供選擇。然而,現(xiàn)有研究多局限于少數(shù)人源乳腺癌病理組織與幾種常用乳腺癌細(xì)胞株及其荷瘤小鼠中。目前,相關(guān)研究工作仍欠缺普及使用多肽組、單細(xì)胞組、基因編輯和異源表達(dá)、體外重組等多種技術(shù)在乳腺癌的多種細(xì)胞或病源組織中,鑒定和驗(yàn)證一種或多種lncRNA編碼多肽的表達(dá)模式、分子功能及生理特性。

在宏觀層面,仍有必要高通量分析更多乳腺癌病例中的lncRNA編碼多肽,以明確它們表達(dá)模式的典型共性特征,以及在乳腺癌不同亞型、不同發(fā)病階段、不同治療手段等病例中的選擇性與個(gè)體差異特征。在微觀層面,也有必要通過更多此類多肽的lncRNA編碼區(qū)的融合重組表達(dá)、細(xì)胞轉(zhuǎn)染和功能表征,分析它們?cè)谀[瘤發(fā)生發(fā)展中的正向或反向作用,促進(jìn)基于lncRNA編碼多肽靶向調(diào)控的精準(zhǔn)治療手段或相關(guān)預(yù)后診斷技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用。此外,鑒于已知lncRNA編碼多肽通常具有多種生物學(xué)活性,它們異源重組制備或化學(xué)合成,以及與納米材料結(jié)合改性后,對(duì)腫瘤細(xì)胞和荷瘤實(shí)驗(yàn)動(dòng)物的干預(yù)效應(yīng)也有一定的理論研究探索價(jià)值,在應(yīng)用層面也有助于理解這些多肽的藥理活性和藥用價(jià)值,促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)與實(shí)踐。