国家自然科学基金(81001020)
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
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- 凋亡调节因子c-FLIP （L）与浸润性乳腺癌分子分型及预后的相关性被引量：2
- 2014年
- 目的 探讨凋亡调节因子c-FLIP（L）在浸润性乳腺癌中的表达及与乳腺癌分子分型和预后的相关性.方法 采用免疫组织化学EnVision法比较1996年1月至1999年12月264例浸润性乳腺癌和癌旁组织中c-FLIP（L）蛋白的表达差异.在癌组织中检测雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）、HER2、Ki-67、CK5/6、表皮生长因子受体（EGFR）的表达,依此进行分子分型,分析c-FLIP （L）与分子分型的相关性.结合随访资料评价c-FLIP（L）对乳腺癌预后的影响.结果 在264例浸润性乳腺癌组织中,c-FLIP （L）高表达率为84.5％（223/264）,明显高于癌旁乳腺组织中的表达水平45.1％ （119/264）,差异有统计学意义（x2=89.78,P=0.000）.c-FLIP（L）蛋白在不同的乳腺癌分子分型中存在表达差异,其中在腔面B型（HER2阳性）中表达水平最高,强阳性表达率为78.1％（25/32）,在基底细胞样型中表达水平最低,强阳性表达率仅占46.2％ （18/39）,差异有统计学意义（P＜0.05）.c-FLIP（L）在腔面B型（HER2阳性）中的强阳性表达率高于腔面A型（70/123,56.9％）,P＜0.05;在HER2过表达型中的强阳性表达率高于基底细胞样型,P＜0.01.c-FLIP （L）在淋巴结阳性的乳腺癌组织中呈强阳性,在淋巴结阴性的组织中呈弱阳性[高表达者的比率分别为93.1％ （134/144）和72.5％ （87/120）,P＜0.01].c-FLIP（L）蛋白表达对无病生存曲线分布有明显影响,高表达者预后较差（P＜0.01）.c-FLIP（L）蛋白表达水平、淋巴结转移状态和分子分型是影响预后的独立因素（P＜0.05）.结论 c-FLIP（L）在浸润性乳腺癌中高表达,其表达水平在不同的分子分型中存在差异.c-FLIP（L）蛋白高表达是乳腺癌预后不良的因素,可作为指导患者个体化治疗和预测预后的一个重要指标.
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- 关键词：乳腺肿瘤凋亡抑制蛋白质类分子分型预后
- TFPI-2对恶性肿瘤细胞增殖凋亡 侵袭转移调控作用的研究进展被引量：3
- 2014年
- 组织因子途径抑制物-2(tissue factor pathway inhibitor-2,TFPI-2)是具有库尼(Kunitz)结构域的丝氨酸蛋白酶抑制剂。新近发现,TFPI-2在恶性肿瘤中表达降低,并与肿瘤转移、侵袭等恶性生物学行为密切相关。该分子表达的分子调控机制包括启动子Cp G岛超甲基化、ERK1/2信号途径、JNK信号途径等。TFPI-2的主要功能体现在维持肿瘤微环境的稳定性,抑制肿瘤细胞的生长、侵袭和转移。目前认为,TFPI-2在调节细胞增殖、凋亡以及血管生成拟态方面也发挥重要作用。本文就TFPI-2在肿瘤中的表达及调控机制、细胞凋亡、血管生成中作用进行综述,为其在肿瘤的预防、诊断及基因治疗中开展深入研究提供理论基础。
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- 关键词：TFPI-2恶性肿瘤凋亡血管生成
- c-FLIP在凋亡增殖中的双向调节作用及与肿瘤预后和治疗关系的研究被引量：2
- 2013年
- 细胞型Fas相关死亡域样白介素-1β转换酶抑制蛋白(c-FLIP)在细胞凋亡和增殖信号通路中具有重要的调节作用。一方面通过与Caspase-8竞争性结合上游信号阻断凋亡通路,另一方面经酶切释放出p43-FLIP和p22-FLIP片段促进NF-κΒ、Erk等增殖信号通路,最终引发肿瘤发生发展、浸润转移。c-FLIP的双向调节作用与蛋白表达量、底物的亲和力和亚细胞定位密切相关。恶性肿瘤中c-FLIP高表达使细胞逃逸机体免疫监视、耐受化疗药物杀伤以及抵抗TRAIL、FasL诱导的凋亡。本文初步阐释c-FLIP在不同的细胞微环境中对凋亡-增殖通路的双向调节作用及其分子机制,并对c-FLIP与恶性肿瘤预后、化疗和TRAIL生物治疗相关性进行综述,为肿瘤化疗耐药和TRAIL抵抗提供理论基础。
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- 关键词：凋亡增殖肿瘤标志物
- 乳腺上皮差异表达基因生物信息学分析对乳腺癌的早期诊断价值被引量：1
- 2014年
- 目的探索组织学正常的乳腺上皮组织中的异常基因对于乳腺癌早期诊断的意义。方法应用基因芯片技术对乳腺癌患者组织学正常的上皮细胞和正常人的上皮细胞进行生物信息学分析,找寻异常表达的基因。并以差异表达基因建立乳腺癌早期诊断模型,用信号通路富集的方法筛选差异表达基因。用准确度(Ac)、敏感度(Sn)以及特异度(Sp)衡量不同方法的预测精度。结果差异表达基因主要富集在转录以及MAPK信号通路上。用KEGG信号通路中富集到的基因作为特征值建立模型的预测精度优于BioCarta信号通路。将KEGG和BioCarta中富集到的基因合并起来共同作为特征值,其预测精度与将所有差异表达基因作为特征值建立的模型精度一致(Ac:96.3%;Sn:92.3%;Sp:100%),但是特征值却分别从22个缩减到7个,14个缩减到3个,18个缩减到4个。KEGG和BioCarta中富集到的基因包括JUN、DUSP1、BTG2、FOSB、JUND、E1F1和FOS。结论用通路富集的方法过滤差异表达基因,可在保证预测精度的前提下简化预测模型;KEGG和BioCarta中富集到的基因表达水平可作为乳腺癌的早期诊断标准。
- 魏熙胤臧凤琳
- 关键词：基因表达芯片分析技术基因表达谱
