非小細胞肺癌鐵死亡相關基因篩選及其與患者預后關系生物信息分析

莊文珺

天津市職業病防治院(工人醫院)綜合內科 300011

新進的癌癥統計學數據(2020年)顯示，肺癌占所有惡性腫瘤死亡人數的近1/4[1]，由于其高發病和高死亡率，NSCLC已成為全球范圍內的重大公共衛生問題。盡管隨著NSCLC治療包括靶向治療、放療等技術的不斷進展，NSCLC的預后仍然不樂觀，晚期患者遠期生存率仍很低[2]。因此，仍需要對NSCLC有更好的認識，并識別新的生物標志物對患者的預后及相關因素進行分析。鐵死亡是一種由鐵依賴引起的非限制性脂質過氧化導致的細胞死亡[3]。鐵死亡與惡性腫瘤的發生及預后存在明顯的相關性。鐵誘導的非限制性脂質過氧化在癌細胞中會釋放代謝產物，調節免疫反應。已有文獻報道，鐵死亡相關基因的差異表達在多種腫瘤包括NSCLC中普遍存在，并可能與腫瘤的生物學行為及預后有關[4-5]。因此，篩選肺癌預后相關的鐵死亡基因有望為NSCLC的靶向治療提供新的思路。

1 數據與方法

1.1 數據來源及數據庫分析 選取基因表達譜公共數據庫GEO，中收錄的關于NSCLC基因表達與患者生存期關系的數據集和鐵死亡相關基因集合(Luo & Ma 2021，https://www.mdpi.com/2075-4418/11/2/219)為研究對象。選擇蛋白—蛋白相互作用數據庫STRING(http://string-db.org/cgi/input.pl)，進行篩選出的基因蛋白網絡構建。采用TCGA數據庫對NSCLC患者生存期與篩選出基因表達關系進行分析。

1.2 NSCLC生存差異表達基因篩選 GEO中檢索NSCLC基因表達數據集，檢索詞為“LUNG CANER/NSLCLC”，種屬為“humo”。進一步對檢索結果進行篩選，選取 GSE37745數據集分析[6]。根據數據集中NSCLC患者3年內是否生存分為生存組和死亡組，采用R軟件lima包進行分析，生存組VS死亡組差異基因鑒別。分別對GSE37745數據集和鐵死亡基因集中共有的基因進行鑒定，并繪制venn圖，進一步篩選出NSCLC預后有關的鐵死亡基因。

1.3 功能富集及信號通路分析 在STRING數據庫中對鑒定的非小細胞肺癌(NSCLC)預后有關的鐵死亡基因進行PPI網絡建設，數據來源Textmining,co-expression,gene function和co-occurrence。

1.4 預后分析 TCGA數據庫中，將NSCLC預后有關的鐵死亡基因根據表達水平分為高表達組和低表達組，比較兩組患者生OS和DFS，計算HR。

2 結果

2.1 NSCLC與預后有關的鐵死亡基因篩選 GSE37745數據集中，下調表達的基因18個，上調表達的基因為92個(圖1a)，上調或下調表達的鐵死亡相關基因為SLC7A11(圖1b)。差異表達的110個基因聚類明顯(圖1c)。

a b

圖1 NSCLC與預后有關的鐵死亡基因篩選a.GSE37734數據集差異表達基因火山圖 b.肺癌預后差異表達基因與鐵死亡基因的韋恩圖 c.基因聚類圖

2.2 SLC7A11基因表達 SLC7A11在不同實體腫瘤中表達存在差異(圖2a)，SLC7A11在NSCLC癌中表達顯著高于癌旁(P<0.05)，見圖2b。Oncomine數據庫中，SLC7A11在肺癌中高表達(圖2c)。

b

c圖2 SLC7A11在腫瘤的表達情況a.SLC7A11在多種實體腫瘤中的表達水平 b.SLC7A11在肺癌腺癌和鱗癌中的表達比較，*P<0.05 c.Oncomine數據庫SLC7A11表達比較

2.3 SLC7A11蛋白相互作用網絡(PPI) SLC7A11蛋白網絡中有節點數為20個，節點間相互作用72個，平均聚類指數為0.85，SLC7A11蛋白相互作用網絡蛋白富集明顯(P<0.05)，見圖3。

圖3 SLC7A11蛋白相互作用網絡

2.4 SLC7A11 KEGG信號通路 SLC7A11信號通路主要富集鐵死亡、突觸囊泡周期和蛋白質消化吸收等，見表1。

表1 SLC7A11 KEGG信號通路富集

2.5 SLC7A11表達與患者預后 SLC7A11高表達肺腺癌患者總生存(OS)低于低表達肺腺癌患者(HR=1.4,P<0.05)，見圖4a；而SLC7A11表達水平與肺腺癌無疾病進展生存(DFS)以及肺鱗癌OS和DFS無關(P>0.05)，見圖4b～d。

圖4 SLC7A11表達與肺腺癌、鱗癌患者預后關系a.肺腺癌OS b.肺腺癌DFS c.肺鱗癌OS d.肺鱗癌DFS

3 討論

據報道，2020年新診斷的肺癌病例高達210萬例，肺癌死亡病例180萬，占所有惡性腫瘤死亡病例的近1/5(18.4%)[7]。然而，NSCLC的分子致癌性尚不清楚。近年來，腫瘤新藥和癌癥數據庫的快速發展，使得肺癌的診斷、預后和靶向治療得到了提高，特別是中晚期肺癌患者，靶向藥物的應用顯著延長了晚期NSCLC患者的生存期和生活質量[8-9]。

鐵死亡被Dixon等[10]首次報道，其特征為鐵誘導的脂質過氧化反應。鐵死亡可以消除惡性細胞的適應性特征，去除因環境變化而無法獲得關鍵營養因子從而導致細胞破壞而死亡，對腫瘤抑制起關鍵作用。相關文獻報道，鐵死亡相關基因眾多，Luo等人[11]報道了103個與鐵死亡的相關基因，其中對大部分的基因功能及其在腫瘤細胞中的表達、生物學行為及與患者預后關系并不清。因此，篩選與NSCLC預后有關的鐵死亡基因并對其可能的分子功能進行分析有望成為NSCLC靶向治療的靶點。在本研究中，筆者對NSCLC預后相關的芯片數據集GSE37745進行了分析，該芯片數據建立在GLP570平臺，共有196例肺癌患者。根據患者預后分為3年內存活組和死亡組，并比較兩組直接的差異基因。共篩選出110個預后相關基因，并對110個預后相關基因進行了分析，發現SLC7A11基因為鐵死亡相關基因。進一步分析顯示，SLC7A11高表達肺腺癌患者OS低于低表達肺腺癌患者(HR=1.4,P<0.05)；而SLC7A11表達水平與肺腺癌DFS以及肺鱗癌OS和DFS無關(P>0.05)。

SLC7A11基因編碼蛋白為一個異聚的、鈉獨立的、陰離子氨基酸運輸系統的成員，對半胱氨酸和谷氨酸具有高度特異性。該蛋白已被確定為Kaposi肉瘤相關皰疹病毒融合和進入細胞的主要中介物[12]。此外，該基因在原發性膠質瘤中的表達增加(與正常腦組織相比)與谷氨酸通過XCT通道分泌增加有關，從而導致神經細胞死亡。同時，有報道稱，SLC7A11在多種癌癥中表達上調，可通過抑制鐵細胞凋亡激活癌細胞生長[13-14]。

因此，SLC7A11為NSCLC中與患者預后有關的鐵死亡基因，在NSCLC中高表達，其高表達與肺腺癌的預后不良有關，并有望成為NSCLC預后標志物和靶向治療的新靶點。