基于KEGG通路和基因網絡對慢性萎縮性胃炎靶點基因的篩選

王佳慧 鄭洋 王嘉孺 李衛民

[摘要] 目的 運用DAVID數據庫得到通路和基因的相關信息，分析出重要基因的功能和分布，篩選出與慢性萎縮性胃炎（CAG）相關的靶點基因，促進對CAG發病機制的研究以及新藥的開發。 方法 2018年6月以“chronic atrophic gastritis”為關鍵詞在NCBI數據庫中檢索CAG的相關基因，將得到的基因數據導入DAVID數據庫，得到基因富集的通路數據。15個非冗余基因富集在20條KEGG通路上進行了分析，將15個基因輸入String數據庫做相互作用的網絡圖，將富集在通路上的關鍵基因也做網絡圖，并且將這兩個網絡圖進行比較。 結果 在兩張網絡圖中，FASLG、FAS、ICAM1、IL1B、AKT1、STAT3、TGFβ1、IL4R、IL11、IL23A是位于關系度排名靠前的基因。 結論 STAT3、ICAM1、IL1B、TGFβ1和AKT1五個基因與CAG相關，需要進一步深入研究，通過分析與疾病相關基因的所在通路和基因之間互作的網絡圖，有利于了解疾病的發病機制，并為新藥研發提供可靠的靶點。

[關鍵詞] 慢性萎縮性胃炎;基因互作網絡;KEGG通路;富集分析

[中圖分類號] R573.32? ? ? ? ? [文獻標識碼] A? ? ? ? ? [文章編號] 1673-7210（2019）01（b）-0159-06

[Abstract] Objective By means of DAVID database， the information related to pathway and gene was obtained， the function and distribution of important gene was analyzed， the target gene related to chronic atrophic gastritis （CAG） was screened， so as to promote the research on CAG pathogenesis and the development of new drug. Methods By taking “chronic atrophic gastritis” as key words， the gene related to CAG was retrieved in NCBI database in June 2018 and the obtained gene data was imported into DAVID database， then the pathway of gene enrichment was figured out. Next， 15 pieces of non-redundant gene enrichment were analyzed on 20 KEGG pathways. Besides， 15 genes were input into String database to draw interaction network diagram， another network diagram for the key genes of enrichment on pathway was also made， the two network diagrams were compared. Results In the two network diagrams， the top-ranked genes in terms of relational hierarchy turned out to be FASLG， FAS， ICAM1， IL1B， AKT1， STAT3， TGFβ1， IL4R， IL11 and IL23A， etc. Conclusion The five genes of STAT3， ICAM1， IL1B， TGFβ1 and AKT1 have something to do with CAG and an in-depth research should be conducted. Moreover， the diagram which shows the interaction between the pathway and the genes related to CAG should be analyzed， which can do good to the understanding on the pathogenesis of CAG and can provide reliable target for the development of new drug.

[Key words] Chronic atrophic gastritis; Gene interaction network; KEGG pathway; Enrichment analysis

慢性萎縮性胃炎（chronic atrophic gastritis，CAG）是發生在中老年人群中的常見消化系統疾病，是胃癌早期病變的必經過程[1]。中國CAG患者發病率居亞洲首位。該病發病緩慢，治療周期長，西醫治療不能根除病因易反復，嚴重影響我國居民的生活質量，如何防治CAG是目前社會關注的熱點問題[2-3]。CAG和胃癌密切相關，臨床上把CAG稱為胃癌前病變，是我國慢性消化道疾病需要突破的重要難點[4-5]。CAG的發病機制尚未明確，目前尚無特效治療藥物。本研究結合KEGG通路和基因互作網絡進行整體分析，尋找CAG的藥物靶點。

1 研究方法

1.1 檢索CAG相關基因

以“chronic atrophic gastritis”為關鍵詞檢索NCBI數據庫，選擇物種為Homo sapiens，得到36個與CAG相關的基因。

1.2 運用DAVID數據庫對CAG通路進行分析

KEGG數據庫可以分析基因功能、基因組信息，將基因及表達信息作為一個整體網絡進行研究。DAVID是一個在線的基因和通路功能注釋的數據庫[6]。本研究用的DAVID v6.8數據庫（https：//david.ncifcrf.gov/）。該數據庫可以查找基因富集通路的數據，如果要研究與疾病發生關系密切的通路，可以根據P值（P < 0.01）篩選出重要的通路進行重點分析，這樣有利于對疾病發病機制的了解，也可以為新藥的研究提供可靠的靶點。

1.3 DAVID數據庫的操作

將得到的36個基因輸入DAVID數據庫進行分析，具體步驟如下：①進入DAVID數據庫的首頁，點擊Start Analysis;②在Paste a list里面輸入要分析的36個基因;③選擇基因ID的類型為“ENTREZ_GENE_ID”;④選擇“Gene List”;⑤提交“submit list”;⑥在list中選擇物種為“Homo sapiens”;⑦在Background中選擇“Homo sapiens”為基因背景。

1.4 顯著富集在通路上的基因互做網絡分析與文本挖掘

根據DAVID數據庫分析的結果，將富集在通路上的基因以及在通路上出現頻次達到5次以上的基因輸入STRING數據庫，做出這些基因之間的網絡關系。網絡圖中的度反映了節點的重要性，度大的節點是與疾病有密切聯系的重要節點基因。將富集在通路上的總基因網絡和出現頻次達到5次以上的基因網絡圖進行對比匹配，找出共有的基因交集，而這些共有的基因交集可能就是疾病發生和藥物治療重要的靶點基因。用COREMINE[7-8]進行文本的挖掘。

2 結果及分析

2.1 DAVID通路分析

在DAVID數據庫中，將36個相關基因輸入，對其KEGG的路徑進行分析，154個基因富集在37條通路上，根據P < 0.01篩選出20條通路，見表1。共有15個非冗余基因被注釋到這些通路上。在20條通路上出現5次及以上的共有7個基因，即AKT1、FAS、FASLG、IL1B、TGFβ1、STAT3、ICAM1。富集在20條通路頻次在10次以上的基因有AKT1、FAS、FASLG、IL1B、TGFβ1。

2.1.1 細胞因子-受體相互作用通路（cytokine-cytokine receptor interaction）? 細胞因子-受體相互作用通路包含了15個基因中的7個，包括FAS、FASLG、IL1B、IL11、IL23A、IL4R、TGFβ1。TGF-β是參與胃癌浸潤、轉移的重要刺激因子，其功能表現為抑制免疫系統殺傷腫瘤細胞，并在CAG、腸化生、胃癌中表達上調[9]。TGF-β與Ⅱ型受體結合，同時磷酸化Ⅰ型受體，激活R-SMAD，并與coSMAD、Smad4結合。同時有研究表明Smad4的表達異常與胃癌病理學特征相關，可作為臨床診斷胃癌的生物學標志物[10]。

2.1.2 TNF信號通路（TNF signaling pathway）? CAG為胃癌最主要的癌前病變，其演變規律為正常胃黏膜-炎癥-萎縮-腸上皮化生-不典型增生-胃癌[11]，由此可大膽推測，在CAG向胃癌演變發展過程中之中的炎癥刺激因子和癌癥啟動因子有可能是相互重合甚至是相同的。TNF家族是炎癥發生和腫瘤啟動的重要因子，同時也是CAG治療藥物的重要靶點群，其在CAG Hp感染、胃癌、消化道潰瘍等疾病過程中持續高表達[12]。TNF-α與受體相結合后，激活下游NF-κB、JNK和Caspase蛋白酶等，促進了一系列的炎性細胞因子，如IL-1、IL-6、IFN-γ等的分泌[13-14]，介導炎性反應，同時IL-1和IL-6在傳遞信息激活與調節免疫細胞，介導T、B細胞活化增殖與分化及在炎性反應中起重要作用[15]。

2.1.3 Jak-STAT信號通路（Jak-STAT signaling pathway）? Jak-STAT信號通路在消化系統炎癥及腫瘤中的作用是目前的研究熱點。當細胞因子與相應的受體結合后，JAK磷酸化而活化，同時催化酪氨酸殘基磷酸化，從而使得與受體偶聯的STAT分子釋放進入細胞核與靶基因的特異序列結合而啟動轉錄[16]。研究指出STAT3在人低分化胃癌細胞株的表達明顯高于人中分化胃癌細胞株和人高分化胃癌細胞株，由此得出STAT3的過度表達可能在胃癌的惡性演變中發揮重要作用[17]。藺煥萍等[18]實驗研究表明，中藥參佛胃康逆轉CAG癌前病變的機制可能與下調STAT3信號轉導蛋白的表達有關。韋維等[19]指出安胃湯可能通過調節JAK1/STAT3信號傳導通路關鍵因子JAK1、STAT3、c-myc、SOCS-3的表達，緩解炎癥并防治CAG。

2.2 富集的基因以及出現的高頻次基因做網絡分析

有15個基因非冗余基因富集在20條通路上，有7個基因在20條通路上出現的頻次達到5次及以上。這7個基因可能與CAG的發病有十分密切的聯系，因為它們參與了多條通路的信號傳導。為了研究基因之間的相互作用，將15個基因與高頻次的7個基因輸入String數據庫做出相互作用的網絡圖，并將2個網絡圖進行對比，在圖中節點的度直接反映了與疾病的關聯程度，富集在20條通路上的15個基因，在20條通路上出現頻次達到5次及以上的7個基因，在2個圖中節點的度排名均靠前的基因可能會是我們尋找的靶點基因。有15個節點、96個相互作用的關系。有7個節點、42個相互作用的關系。用COREMINE進行文本的挖掘，更進一步說明15個富集基因與CAG疾病之間的相互關系。以CAG、各個基因名稱為關鍵詞進行檢索，發現除了IL23A之外，其他14個基因均與CAG疾病發生直接的聯系，這些基因也存在相互作用，例如FAS和FASLG之間相互作用顯著。

2.3 對度排名靠前的基因功能進行富集分析

將排名靠前的基因，輸入到DAVID數據庫，進行GO功能富集分析，這個過程包括分子功能、細胞組分、生物過程三個部分[20]。排名靠前的基因分子功能主要集中在與蛋白質結合、細胞因子活性。生物過程包括RNA聚合酶Ⅱ啟動子對轉錄的正調節作用、信號傳導、炎癥應答等。細胞組分主要集中在細胞外間隙、細胞質。

3 討論

CAG是臨床常見的一種消化系統疑難疾病，目前已經被公認為胃癌前狀態。目前臨床尚無特效藥可以治愈該病，中醫藥治療CAG能有效緩解患者癥狀，提高其生活質量。CAG病因病機復雜，尚待開發有效的藥物靶點及其相應的治療藥物。只有發現合適的藥物靶點并對相關藥靶基因參與的通路進行抑制才有可能治愈該疾病。

本研究從NCBI數據庫收集與CAG相關的基因，利用DAVID數據庫對36個CAG相關的KEGG通路進行分析，結果得到154個基因富集在37條通路上，根據P值篩選出20條通路進，共有15個非冗余基因富集在20條通路上。出現頻率達到5次以上的共有7個基因，出現頻率達到10次以上的有5個基因。將15個非冗余基因和7個高頻詞基因分別制作PPI網絡圖。其中含有15個CAG相關基因的子網絡具有15個節點、94對互做關系;含有7個CAG相關基因的子網絡具有7個節點、42對互做關系。富集在信號通路上的非冗余基因和高頻出現的基因，因此在2個網絡中都具有較高節點度的基因可能與CAG具有更緊密的關系。總結2張網絡圖度排名靠前的基因相同的有5個。綜上所述，基因STAT3、ICAM1、IL1B、TGFβ1、AKT1可能是CAG的治療靶點。

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（收稿日期：2018-07-20? 本文編輯：張瑜杰）