《乳腺癌化療耐藥機(jī)制及新藥物篩選策略研究12000字》

乳腺癌化療耐藥機(jī)制及新藥物篩選策略研究目錄TOC\o"1-3"\h\u1緒論 11.1研究背景及意義 11.2國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展 12材料與方法 52.1GDSC數(shù)據(jù)庫(kù) 52.1.1細(xì)胞系表達(dá)譜數(shù)據(jù)集 52.1.2藥物反應(yīng)數(shù)據(jù)集 52.2SPEED2數(shù)據(jù)庫(kù)和富集分析 62.2.1Bates檢驗(yàn) 62.2.2Chi2檢驗(yàn) 62.3癌癥化療藥物 72.3.1ACS中癌癥化療藥物 72.3.2GDSC中抗癌化療藥物 72.3.3乳腺癌化療藥物篩選 82.4樣本篩選 92.4.1對(duì)于顯著藥物的處理方法 92.4.2對(duì)于相對(duì)顯著藥物的處理方法 102.5表達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)處理 102.6差異表達(dá)基因篩選 112.7生物通路富集分析 113實(shí)驗(yàn)結(jié)果 123.1基于SPEED2的生物通路富集分析 123.2抗癌藥物挖掘 194結(jié)論與討論 20參考文獻(xiàn) 211緒論1.1研究背景及意義腫瘤異質(zhì)性是指腫瘤在生長(zhǎng)過(guò)程中，經(jīng)過(guò)多次分裂增殖，其子細(xì)胞呈現(xiàn)出分子生物學(xué)或基因方面的改變，從而使腫瘤的生長(zhǎng)速度、侵襲能力、對(duì)藥物的敏感性、預(yù)后等各方面產(chǎn)生差異ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>卞修武</Author><Year>2018</Year><RecNum>1</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[1]</style></DisplayText><record><rec-number>1</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="efrrv9xs2xt02zevx0055pzleeerz2rvdw0e"timestamp="1652917898">1</key></foreign-keys><ref-typename="ConferenceProceedings">10</ref-type><contributors><authors><author>卞修武</author></authors></contributors><titles><title>腫瘤干細(xì)胞:腫瘤異質(zhì)性的來(lái)源與精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的挑戰(zhàn)</title><secondary-title>中國(guó)生物化學(xué)與分子生物學(xué)會(huì)全國(guó)會(huì)員代表大會(huì)暨全國(guó)學(xué)術(shù)會(huì)議</secondary-title></titles><dates><year>2018</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[1]，繼而對(duì)化療藥物產(chǎn)生耐藥和治療的失敗，是腫瘤治療的挑戰(zhàn)所在（李曉東，張文博，王俊宇,2022)。耐藥是異質(zhì)性的其中一種表型，異質(zhì)性耐藥是指細(xì)菌的不同亞群對(duì)某種抗菌藥物表現(xiàn)出不同的敏感性，這在一定程度上預(yù)示了但大部分亞群屬于敏感，只有一小部分亞群屬于耐藥(劉思韻，陳晨曦，周子和,2023)。細(xì)菌一旦出現(xiàn)異質(zhì)性耐藥，在抗菌藥物選擇性壓力下，即使是小部分的耐藥亞群也可表現(xiàn)出高水平的表型耐藥，而這部分耐藥亞群會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用抗菌藥物抗感染治療的失敗ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>侯琦</Author><Year>2003</Year><RecNum>2</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[2]</style></DisplayText><record><rec-number>2</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="efrrv9xs2xt02zevx0055pzleeerz2rvdw0e"timestamp="1652918084">2</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>侯琦</author><author>馬筱玲</author></authors></contributors><titles><title>細(xì)菌的異質(zhì)性耐藥</title><secondary-title>臨床輸血與檢驗(yàn)</secondary-title></titles><periodical><full-title>臨床輸血與檢驗(yàn)</full-title></periodical><pages>238-240</pages><volume>5</volume><number>003</number><dates><year>2003</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[2]。乳腺癌是一種復(fù)雜的異質(zhì)性疾病，是危害女性健康的最常見(jiàn)的惡性腫瘤ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>白鴿綜述</Author><Year>2011</Year><RecNum>3</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[3]</style></DisplayText><record><rec-number>3</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="efrrv9xs2xt02zevx0055pzleeerz2rvdw0e"timestamp="1652918159">3</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>白鴿綜述</author><author>張莉?qū)徯?lt;/author></authors></contributors><titles><title>基于乳腺癌分子分型的個(gè)體化治療進(jìn)展</title><secondary-title>實(shí)用癌癥雜志</secondary-title></titles><periodical><full-title>實(shí)用癌癥雜志</full-title></periodical><pages>3</pages><volume>26</volume><number>6</number><dates><year>2011</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[3]，在治療后期中會(huì)對(duì)某一些化療藥物產(chǎn)生耐藥性，還可能引起對(duì)其他化療藥物也產(chǎn)生耐藥，導(dǎo)致對(duì)常規(guī)抗癌劑相關(guān)藥物無(wú)反應(yīng)，從而使得化療耐藥成為了治療乳腺癌的主要障礙(張志華，李天佑，王怡萱,2021)。伴隨著越來(lái)越嚴(yán)重的耐藥的產(chǎn)生，即使是組織學(xué)類(lèi)型、分期都相同的乳腺癌，使用同一標(biāo)準(zhǔn)化治療方案，這在一定程度上昭示療效及預(yù)后都可能因?yàn)槎嘀啬退幎嬖诤艽蟛町怉DDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>白鴿綜述</Author><Year>2011</Year><RecNum>3</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[3]</style></DisplayText><record><rec-number>3</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="efrrv9xs2xt02zevx0055pzleeerz2rvdw0e"timestamp="1652918159">3</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>白鴿綜述</author><author>張莉?qū)徯?lt;/author></authors></contributors><titles><title>基于乳腺癌分子分型的個(gè)體化治療進(jìn)展</title><secondary-title>實(shí)用癌癥雜志</secondary-title></titles><periodical><full-title>實(shí)用癌癥雜志</full-title></periodical><pages>3</pages><volume>26</volume><number>6</number><dates><year>2011</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[3]，使腫瘤失去對(duì)化療藥物的敏感性(周逸和，劉思琪，張博文,2021)。目前臨床上用于治療乳腺癌的化療藥物很多，如阿霉素類(lèi)藥物，紫杉醇類(lèi)藥物，環(huán)磷酰胺、氟脲嘧啶等，但都具有選擇性差，易產(chǎn)生耐藥等缺點(diǎn)ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>陳景華</Author><Year>2013</Year><RecNum>4</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[4]</style></DisplayText><record><rec-number>4</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="efrrv9xs2xt02zevx0055pzleeerz2rvdw0e"timestamp="1652918246">4</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>陳景華</author></authors></contributors><titles><title>乳腺癌靶向治療新進(jìn)展</title><secondary-title>腫瘤基礎(chǔ)與臨床</secondary-title></titles><periodical><full-title>腫瘤基礎(chǔ)與臨床</full-title></periodical><pages>86-89</pages><volume>26</volume><number>001</number><dates><year>2013</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[4]，對(duì)于耐藥性個(gè)體而言，治療效果不佳(王紫萱，陳雪婷，李俊杰,2022)。因此尋找新藥物對(duì)乳腺癌患者進(jìn)行個(gè)體化治療顯得尤為重要。而新藥挖掘的最大特點(diǎn)是從耐藥性個(gè)體層面出發(fā)，通過(guò)生物通路找尋相關(guān)藥物，針對(duì)臨床上化療效果不佳的個(gè)體作用治療(李博然，趙思源，王瑾萱,2020)。本課題針對(duì)某些個(gè)體因耐藥性導(dǎo)致的化療效果不佳而尋找藥物提供新思路，一定意義上展現(xiàn)了改善乳腺癌異質(zhì)性耐藥的治療現(xiàn)狀，為后期的相關(guān)臨床研究提供重要信息和參考方向。1.2國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展乳腺癌的發(fā)病率和死亡率居?jì)D女各類(lèi)惡性腫瘤之首，嚴(yán)重威脅著女性的身體健康。近年來(lái)乳腺癌的治療手段不斷發(fā)展，手術(shù)治療、化學(xué)治療、靶向治療等多種臨床治療手段已經(jīng)日趨成熟，但由于乳腺癌本身具有高度異質(zhì)性的特點(diǎn)，乳腺癌患者的死亡率仍然得不到有效的控制(劉凱琳，張宇航，周文博,2019)。因而，越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)外學(xué)者和科研人員從不同角度不同層面對(duì)其研究調(diào)查。在藥物靶向治療領(lǐng)域，乳腺癌的治療取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，王天澤，趙子萱，陳宇和ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>廖思帆</Author><Year>2019</Year><RecNum>5</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[5]</style></DisplayText><record><rec-number>5</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="efrrv9xs2xt02zevx0055pzleeerz2rvdw0e"timestamp="1652918369">5</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>廖思帆</author><author>吳麗媛</author><author>梁碧怡</author><author>李煥丹</author><author>周漩</author></authors></contributors><titles><title>基于生物信息學(xué)的乳腺癌治療藥物的篩選及其分子機(jī)制研究</title><secondary-title>廣東藥學(xué)院學(xué)報(bào)</secondary-title></titles><periodical><full-title>廣東藥學(xué)院學(xué)報(bào)</full-title></periodical><pages>238-241,245</pages><volume>035</volume><number>002</number><dates><year>2019</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[5]等人在2019年提出篩選乳腺癌的候選治療藥物，通過(guò)癌變樣本與正常組織對(duì)比，分析后得到差異表達(dá)基因，采用生物信息學(xué)方法分析乳腺癌候選治療藥物的靶基因，最終篩選得到了以白藜蘆醇、芹黃素、棉酚為代表的抗腫瘤類(lèi)藥物，這在某種程度上驗(yàn)證了以及激素類(lèi)、抗菌類(lèi)等候選治療藥物(李星宇，周佳怡，張曉馮,2022)。KaklamaniVGADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[6]等人在2019年針對(duì)內(nèi)分泌治療(ET)耐藥的問(wèn)題提出新的靶向治療方案，經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的生物標(biāo)志物來(lái)為治療決策提供信息。最終得出PI3K(抑制劑)的開(kāi)發(fā)，尤其是那些選擇性靶向同種型的抑制劑，可能是克服HR+、HER2-晚期乳腺癌內(nèi)分泌治療耐藥性的有效策略(劉思遠(yuǎn)，王文靜，陳嘉瑞,2022)。對(duì)于這一結(jié)果與葛飛合教授的研究結(jié)果一致，無(wú)論是在設(shè)計(jì)過(guò)程還是最終的分析結(jié)果上面，首先在設(shè)計(jì)過(guò)程中，采用了系統(tǒng)化的研究方法，確保了從概念形成到方案實(shí)施的每一步驟都能有據(jù)可依。本研究同樣重視理論框架的構(gòu)建，這不僅為具體的設(shè)計(jì)決策提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，還促進(jìn)了對(duì)相關(guān)變量之間復(fù)雜關(guān)系的理解。此外，在設(shè)計(jì)階段本文強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科的合作，通過(guò)整合不同領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)提高了設(shè)計(jì)方案的全面性和創(chuàng)新性，這種做法使得研究團(tuán)隊(duì)能夠及時(shí)響應(yīng)新出現(xiàn)的問(wèn)題，并根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整研究路徑。LevADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Lev</Author><Year>2020</Year><RecNum>6</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[7]</style></DisplayText><record><rec-number>6</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="ep5e9ta9rfwzd5evpvmxv20gzdw92x5ww5pd"timestamp="1652918760">6</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Lev,S.</author></authors></contributors><auth-address>MolecularCellBiologyDepartment,WeizmannInstituteofScience,Rehovot,Israel.</auth-address><titles><title>Targetedtherapyanddrugresistanceintriple-negativebreastcancer:theEGFRaxis</title><secondary-title>BiochemSocTrans</secondary-title></titles><periodical><full-title>BiochemSocTrans</full-title></periodical><pages>657-665</pages><volume>48</volume><number>2</number><edition>2020/04/21</edition><keywords><keyword>Animals</keyword><keyword>CellLine,Tumor</keyword><keyword>CellMembrane/metabolism</keyword><keyword>*DrugResistance,Neoplasm</keyword><keyword>ErbBReceptors/metabolism</keyword><keyword>Female</keyword><keyword>Humans</keyword><keyword>MolecularTargetedTherapy</keyword><keyword>Oncogenes</keyword><keyword>Transcriptome</keyword><keyword>TripleNegativeBreastNeoplasms/*drugtherapy/metabolism</keyword><keyword>*egfr</keyword><keyword>*drugresistance</keyword><keyword>*targettherapy</keyword></keywords><dates><year>2020</year><pub-dates><date>Apr29</date></pub-dates></dates><isbn>1470-8752(Electronic) 0300-5127(Linking)</isbn><accession-num>32311020</accession-num><urls><related-urls><url>/pubmed/32311020</url></related-urls></urls><electronic-resource-num>10.1042/BST20191055</electronic-resource-num></record></Cite></EndNote>[7]等人在2015年針對(duì)三陰性乳腺癌(TNBC)耐藥性頻繁且迅速發(fā)展，這在一定程度上預(yù)兆了預(yù)后較差，討論了(TNBC)靶向方法的當(dāng)前臨床進(jìn)展，得出PARP抑制劑和免疫療法的作用可能會(huì)導(dǎo)致未來(lái)的改進(jìn)，就像針對(duì)輔助化療(NACT)后耐藥殘留腫瘤的靶向治療一樣(張文杰，趙瑞婷，李宇翔,2020)。在生物標(biāo)志物、關(guān)鍵通路方面，王子凡，劉玉婷，張啟航ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>張晶晶</Author><Year>2018</Year><RecNum>7</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[8]</style></DisplayText><record><rec-number>7</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="ep5e9ta9rfwzd5evpvmxv20gzdw92x5ww5pd"timestamp="1652918803">7</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>張晶晶</author><author>趙拯</author><author>劉赟心</author><author>朱余兵</author><author>樊宏偉</author></authors></contributors><titles><title>基于基因表達(dá)譜篩選乳腺癌他莫昔芬耐藥的生物標(biāo)志物與治療藥物</title><secondary-title>臨床與病理雜志</secondary-title></titles><periodical><full-title>臨床與病理雜志</full-title></periodical><dates><year>2018</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[8]等人在2018年通過(guò)篩選出他莫昔芬耐藥的乳腺癌細(xì)胞基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)集，并將差異表達(dá)基因?qū)腙P(guān)聯(lián)性圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)篩選他莫昔芬耐藥的候選治療藥物并進(jìn)行細(xì)胞實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，最終篩選得到匹莫齊特、LY-294002等10種候選治療藥物，從中可以表明進(jìn)而得出ACLY可作為他莫昔芬耐藥的生物標(biāo)志物。李浩宇，陳嘉琪，周晨曦ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>韓明盛</Author><Year>2020</Year><RecNum>8</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[9]</style></DisplayText><record><rec-number>8</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="ep5e9ta9rfwzd5evpvmxv20gzdw92x5ww5pd"timestamp="1652918844">8</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>韓明盛</author><author>麻慧慈</author><author>胡鑫</author><author>李瑞華</author><author>李冬</author><author>馬艷琴</author></authors></contributors><titles><title>基于GEO數(shù)據(jù)庫(kù)篩選乳腺癌分子標(biāo)志物</title><secondary-title>中國(guó)腫瘤生物治療雜志</secondary-title></titles><periodical><full-title>中國(guó)腫瘤生物治療雜志</full-title></periodical><pages>7</pages><volume>27</volume><number>2</number><dates><year>2020</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[9]等人在2020年運(yùn)用生物信息學(xué)方法篩選與乳腺癌發(fā)生發(fā)展有關(guān)的差異表達(dá)基因，并對(duì)其進(jìn)行相關(guān)生物學(xué)分析以獲得乳腺癌相關(guān)分子標(biāo)志物(劉思涵，張?zhí)煊?，趙文博,2023)。最終篩選出3個(gè)數(shù)據(jù)集的差異共表達(dá)基因65個(gè)，通過(guò)分析獲得CTNNB1、CDKN1A等共8個(gè)Hub基因，并可作為乳腺癌分子標(biāo)志物。Hernandez李曉東，張文博，王俊宇LFADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[10]等人在2011年針對(duì)PI3K通路具有不同的下游效應(yīng)來(lái)確定該通路的關(guān)鍵效應(yīng)物及其在不同亞型乳腺腫瘤中的存在，得出P13K/AKT/mTOR通路的復(fù)雜性以及激活替代級(jí)聯(lián)合反饋回路的影響促進(jìn)了聯(lián)合療法的研究和預(yù)測(cè)因素的識(shí)別(王天瑞，李梓悅，陳浩然,2022)。在抗癌藥物及敏感性問(wèn)題上，唐益翔ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>唐益翔</Author><Year>2020</Year><RecNum>10</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[11]</style></DisplayText><record><rec-number>10</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="ep5e9ta9rfwzd5evpvmxv20gzdw92x5ww5pd"timestamp="1652919071">10</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>唐益翔</author></authors></contributors><titles><title>基于多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的藥物敏感性預(yù)測(cè)</title><secondary-title>軟件導(dǎo)刊</secondary-title></titles><periodical><full-title>軟件導(dǎo)刊</full-title></periodical><pages>4</pages><volume>19</volume><number>1</number><dates><year>2020</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[11]在2020年利用多任務(wù)學(xué)習(xí)模型方法共享信息，對(duì)抗癌藥物敏感性進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)合基因表達(dá)、基因突變、甲基化、拷貝數(shù)等4種數(shù)據(jù)，利用了這些數(shù)據(jù)之間的互補(bǔ)性進(jìn)行藥物敏感性預(yù)測(cè)，這無(wú)疑暴露出提高了預(yù)測(cè)精度。張紫薇，趙俊豪，李詩(shī)雅ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>馬軍</Author><RecNum>11</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[12]</style></DisplayText><record><rec-number>11</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="ep5e9ta9rfwzd5evpvmxv20gzdw92x5ww5pd"timestamp="1652919108">11</key></foreign-keys><ref-typename="Thesis">32</ref-type><contributors><authors><author>馬軍</author></authors></contributors><titles><title>生物功能簇及其在藥物靶點(diǎn)和敏感性標(biāo)記物篩選的應(yīng)用研究</title></titles><dates></dates><publisher>西北大學(xué)</publisher><urls></urls></record></Cite></EndNote>[12]在2019年基于生物網(wǎng)絡(luò)的方法研究藥物靶點(diǎn)基因的預(yù)測(cè)以及藥物的利用研究，同時(shí)鑒定了主轉(zhuǎn)錄本以及在轉(zhuǎn)錄本水平的藥物主要靶點(diǎn)，最后利用腫瘤的轉(zhuǎn)錄本共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)對(duì)轉(zhuǎn)錄本水平的藥物敏感性標(biāo)記物并結(jié)合臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行了全面的生物學(xué)功能分析(劉子和，王紫涵，周彥宏,2022)。數(shù)據(jù)結(jié)果可用于腫瘤藥物篩選，以及輔助抗腫瘤活性的化合物的分子結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，為腫瘤治療提供了有利幫助。在聯(lián)合治療中，F(xiàn)uSADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[13]等人對(duì)于三陰性乳腺癌的治療選擇做了一項(xiàng)研究，他們研究了單獨(dú)使用巴多昔芬或與紫杉醇聯(lián)合使用對(duì)幾種雌激素受體陽(yáng)性和TNBC細(xì)胞的抑制作用(李文彬，張怡然，趙思源,2022)。從這些趨勢(shì)中看出巴多昔芬聯(lián)合紫杉醇對(duì)細(xì)胞活力、集落形成和細(xì)胞遷移具有更有效的抑制作用，并在體外誘導(dǎo)更多的細(xì)胞凋亡，并且在體內(nèi)比單獨(dú)使用任何一種藥物對(duì)TNBC的腫瘤生長(zhǎng)產(chǎn)生更強(qiáng)的抑制作用(王子航，李雪慧，劉浩宇,2023)。當(dāng)與紫杉醇聯(lián)合使用時(shí)，巴多昔芬可能成為治療雌激素受體陽(yáng)性和三陰性乳腺癌的潛在小分子。CaoLADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Cao</Author><Year>2021</Year><RecNum>13</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[14]</style></DisplayText><record><rec-number>13</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="ep5e9ta9rfwzd5evpvmxv20gzdw92x5ww5pd"timestamp="1652919418">13</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Cao,L.</author><author>Zhao,S.</author><author>Yang,Q.</author><author>Shi,Z.</author><author>Liu,J.</author><author>Pan,T.</author><author>Zhou,D.</author><author>Zhang,J.</author></authors></contributors><auth-address>ThirdDepartmentofBreastSurgery,TianjinMedicalUniversityCancerInstituteandHospital,NationalClinicalResearchCenterforCancer,KeyLaboratoryofCancerPreventionandTherapy,ClinicalResearchCenterforCancer,Tianjin,China.</auth-address><titles><title>ChidamideCombinedWithDoxorubicinInducedp53-DrivenCellCycleArrestandCellApoptosisReverseMultidrugResistanceofBreastCancer</title><secondary-title>FrontOncol</secondary-title></titles><periodical><full-title>FrontOncol</full-title></periodical><pages>614458</pages><volume>11</volume><edition>2021/03/20</edition><keywords><keyword>breastcancer</keyword><keyword>chidamide</keyword><keyword>doxorubicin</keyword><keyword>drugresistance</keyword><keyword>histonedeacetylase</keyword><keyword>commercialorfinancialrelationshipsthatcouldbeconstruedasapotential</keyword><keyword>conflictofinterest.</keyword></keywords><dates><year>2021</year></dates><isbn>2234-943X(Print) 2234-943X(Linking)</isbn><accession-num>33738256</accession-num><urls><related-urls><url>/pubmed/33738256</url></related-urls></urls><custom2>PMC7962870</custom2><electronic-resource-num>10.3389/fonc.2021.614458</electronic-resource-num></record></Cite></EndNote>[14]等人在2021年，研究西達(dá)本胺（CHI）聯(lián)合化療藥物阿霉素（DOX）在體外和體內(nèi)克服乳腺癌化療耐藥的潛力。為保障研究結(jié)果的可靠性和可信度，本文首先通過(guò)廣泛搜集和審閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)典與前沿文獻(xiàn)構(gòu)建了一個(gè)堅(jiān)實(shí)的研究背景框架。這不僅幫助本文明確了研究問(wèn)題的獨(dú)特貢獻(xiàn)點(diǎn)，也確保了本文的研究建立在充分理解現(xiàn)有知識(shí)的基礎(chǔ)上，本文精心挑選了多種來(lái)源的第一手和第二手資料包括但不限于類(lèi)似文獻(xiàn)、官方報(bào)告等。這些資料的選擇基于其權(quán)威性、時(shí)效性和代表性，以確保能夠從多個(gè)角度全面地反映研究主題發(fā)展的真實(shí)情況。結(jié)果表明，西達(dá)本胺（CHI）聯(lián)合阿霉素（DOX）在體外和體內(nèi)對(duì)多藥耐藥(MDR)乳腺癌細(xì)胞均表現(xiàn)出顯著的細(xì)胞毒性。Western印跡分析發(fā)現(xiàn)CHI處理組和聯(lián)合處理組p53被激活，從這些活動(dòng)中看出然后激活的p53上調(diào)p21、凋亡調(diào)節(jié)重組蛋白（Puma）和促凋亡蛋白Bax，下調(diào)凋亡蛋白Bcl-xL和Bcl-2，并激活半胱天冬酶級(jí)聯(lián)以誘導(dǎo)細(xì)胞凋亡(周俊杰，張子琪，李凱琳,2022)。由研究背景可見(jiàn)在世界范圍內(nèi)，乳腺癌耐藥所導(dǎo)致的發(fā)病率和死亡率幾率高，乳腺癌耐藥是導(dǎo)致死亡的重要誘因。雖然近年來(lái)針對(duì)乳腺癌耐藥性的藥物治療取得長(zhǎng)足的進(jìn)展，有靶向治療，分子標(biāo)記物，化療聯(lián)合藥物、藥物敏感性等治療方案等取得一定令人矚目的研究成績(jī)，但是針對(duì)耐藥性層面、針對(duì)臨床上化療效果不佳的個(gè)體而進(jìn)行藥物挖掘的研究占比少數(shù)(劉穎慧，王瑾瑤，陳宇翔,2022)。這在某種程度上象征國(guó)內(nèi)外研究中，主要以藥物靶基因、生物標(biāo)志物、藥敏數(shù)據(jù)的篩選、具體的某種藥物的特點(diǎn)和功能為研究重點(diǎn)等角度探究治療疾病的效果。但從實(shí)驗(yàn)對(duì)象上，關(guān)于乳腺癌耐藥性的個(gè)體化和化療異質(zhì)性的相關(guān)研究也不多(張晨曦，趙思源，李嘉瑞,2021)。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，我們提出“面向乳腺癌化療耐藥性的藥物挖掘”課題，力圖通過(guò)樣本分組，從耐藥性個(gè)體層面出發(fā)，通過(guò)生物通路找尋相關(guān)藥物，針對(duì)臨床上化療效果不佳的個(gè)體作用治療。2材料與方法2.1GDSC數(shù)據(jù)庫(kù)抗癌藥物敏感性基因組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)(GenomicsofDrugSensitivityinCancer，GDSC)ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[15]由英國(guó)桑格研究院開(kāi)發(fā)，是目前關(guān)于癌癥細(xì)胞藥物敏感性和分子標(biāo)志物信息的最大的公共數(shù)據(jù)庫(kù)(王雅婷，劉思琦，張瑞宇,2022)。GDSC數(shù)據(jù)庫(kù)收集了不同腫瘤細(xì)胞對(duì)藥物的敏感度和反應(yīng)，其中有約75000個(gè)實(shí)驗(yàn)的藥敏數(shù)據(jù)，利用已獲成果可以推導(dǎo)出以下觀點(diǎn)描述了對(duì)近700種癌細(xì)胞系中138種抗癌藥物的反應(yīng)，結(jié)合了1001個(gè)來(lái)自COSMIC中的人體腫瘤細(xì)胞系基因組學(xué)數(shù)據(jù)。同時(shí)，該數(shù)據(jù)庫(kù)包括三種類(lèi)型的數(shù)據(jù)集(李志鵬，周嘉琳，趙紫涵,2021)：藥物敏感性基因特征分析；細(xì)胞系藥物敏感性數(shù)據(jù)；細(xì)胞系的基因組數(shù)據(jù)集。2.1.1細(xì)胞系表達(dá)譜數(shù)據(jù)集癌細(xì)胞系百科全書(shū)數(shù)據(jù)庫(kù)(CancerCellLineEn張志華，李天佑，王怡萱lopedia，CCLE)ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[16]，由美國(guó)Broad研究所、Dana-Farber癌癥研究所和Novartis生物醫(yī)學(xué)研究所之間合作的一項(xiàng)腫瘤基因組學(xué)研究項(xiàng)目，這在一定程度上昭示對(duì)覆蓋三十多種組織來(lái)源的1000多種人類(lèi)癌細(xì)胞系進(jìn)行大規(guī)模深度測(cè)序，整合了DNA突變、基因表達(dá)和染色體拷貝數(shù)等遺傳信息。在CCLE中，使用DepMap方便數(shù)據(jù)探索以及數(shù)據(jù)查看，如((陳曉婷,吳浩然,2021),2022)：可以查看目標(biāo)細(xì)胞系。本研究在CCLE的DepMap中下載乳癌細(xì)胞系表達(dá)數(shù)據(jù)。DepMap分析了數(shù)百個(gè)癌細(xì)胞系模型，一定意義上展現(xiàn)了以獲取各個(gè)細(xì)胞系基因組信息以及對(duì)遺傳和小分子擾動(dòng)的敏感性。通過(guò)對(duì)腫瘤細(xì)胞的多重分析和研究試圖來(lái)識(shí)別腫瘤的遺傳和藥理學(xué)依賴(lài)性以及預(yù)測(cè)它們的生物標(biāo)志物(張宇和，李雪珂，趙天宇,2022)。2.1.2藥物反應(yīng)數(shù)據(jù)集癌細(xì)胞系藥物敏感性數(shù)據(jù)，是WellcomeTrustSanger研究所的癌癥基因組計(jì)劃和麻省總醫(yī)院分子治療中心合作，使用1000多個(gè)細(xì)胞系進(jìn)行的持續(xù)高通量篩選產(chǎn)生的，在藥物作用于癌細(xì)胞系72小時(shí)后，使用熒光的細(xì)胞活力測(cè)定法測(cè)量細(xì)胞系藥物敏感性(王子翔，劉雪婷，張怡萱,2020)。在這過(guò)程中用于篩選的抗癌藥物都是由經(jīng)過(guò)批準(zhǔn)的臨床使用藥物、臨床開(kāi)發(fā)及試驗(yàn)、早期開(kāi)發(fā)中的工具化合物所組成。較早時(shí)期的GDSC(2012年7第2版)，包括了在每種藥物的329-668個(gè)細(xì)胞系中篩選的138種抗癌化合物的藥物敏感性數(shù)據(jù)，代表著73169個(gè)細(xì)胞系-藥物相互作用。因該庫(kù)的數(shù)據(jù)每4個(gè)月會(huì)發(fā)布一次，這在某種程度上驗(yàn)證了每次的結(jié)果都會(huì)更新關(guān)于現(xiàn)有藥物的新數(shù)據(jù)以及關(guān)于新篩選藥物的數(shù)據(jù)。截至目前，GDSC已經(jīng)更新到8.3版本(2020年6月第8.3版)，抗癌藥物總數(shù)達(dá)518種(李思遠(yuǎn)，趙麗萍，周昊宇,2020)。2.2SPEED2數(shù)據(jù)庫(kù)和富集分析SPEED2ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Rydenfelt</Author><Year>2020</Year><RecNum>20</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[17]</style></DisplayText><record><rec-number>20</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="ep5e9ta9rfwzd5evpvmxv20gzdw92x5ww5pd"timestamp="1652920192">20</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Rydenfelt,M.</author><author>Klinger,B.</author><author>Klunemann,M.</author><author>Bluthgen,N.</author></authors></contributors><auth-address>InstituteofPathology,Charite-UniversitatsmedizinBerlin,Berlin10117,Germany. IRILifeSciences,HumboldtUniversityofBerlin,Berlin10115,Germany.</auth-address><titles><title>SPEED2:inferringupstreampathwayactivityfromdifferentialgeneexpression</title><secondary-title>NucleicAcidsRes</secondary-title></titles><periodical><full-title>NucleicAcidsRes</full-title></periodical><pages>W307-W312</pages><volume>48</volume><number>W1</number><edition>2020/04/22</edition><keywords><keyword>Algorithms</keyword><keyword>Databases,Genetic</keyword><keyword>*GeneExpressionProfiling</keyword><keyword>*GeneExpressionRegulation</keyword><keyword>*SignalTransduction</keyword><keyword>*Software</keyword></keywords><dates><year>2020</year><pub-dates><date>Jul2</date></pub-dates></dates><isbn>1362-4962(Electronic) 0305-1048(Linking)</isbn><accession-num>32313938</accession-num><urls><related-urls><url>/pubmed/32313938</url></related-urls></urls><custom2>PMC7319438</custom2><electronic-resource-num>10.1093/nar/gkaa236</electronic-resource-num></record></Cite></EndNote>[17]是一個(gè)基于特征基因數(shù)據(jù)庫(kù)的在線(xiàn)信號(hào)通路富集分析工具，其基因集來(lái)源于人類(lèi)細(xì)胞中許多不同細(xì)胞類(lèi)型的大量手動(dòng)策劃的通路擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)，由Estrogen、H2O2、Hippo、Hypoxia、IL-1、Insulin、JAK-STAT、MAPK+P13K、TLR、Notch、P53、PPAR、TGFb、TNFa、VEGF、Wnt等16條不同的信號(hào)通路中每條通路的排序基因列表組成，主要用于在給定輸入人類(lèi)基因列表的情況下識(shí)別差異表達(dá)基因上游的信號(hào)通路。對(duì)于每個(gè)擾動(dòng)轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集，將其歸一化，然后計(jì)算倍數(shù)變化并轉(zhuǎn)化為Z值。為了標(biāo)準(zhǔn)化不同實(shí)驗(yàn)中不同大小的Z值，將排序Z值映射到均勻區(qū)間[–1,1]來(lái)計(jì)算每個(gè)實(shí)驗(yàn)的基因得分(張宸妍，劉建華，王子凡,2022)。這在一定程度上預(yù)示了對(duì)于每個(gè)基因，根據(jù)Z值計(jì)算其通路顯著性P值，同時(shí)計(jì)算一個(gè)根據(jù)基因的顯著性以及它們是平均上調(diào)或者平均下調(diào)來(lái)對(duì)基因進(jìn)行排序而得的[–1,1]的均勻分布值。16條通路的全基因組的排序分?jǐn)?shù)被用于對(duì)提供的基因列表進(jìn)行富集分析。從中可以表明根據(jù)每個(gè)基因和通路的顯著性用于評(píng)估用戶(hù)提供的兩個(gè)方面的基因列表，最后得出兩類(lèi)結(jié)果(李昊天，周紫薇，趙文華,2022)：第一個(gè)結(jié)果表明上游信號(hào)通路可能導(dǎo)致基因表達(dá)變化，第二個(gè)結(jié)果提供候選基因。為了測(cè)量富集度，SPEED2支持兩種類(lèi)型的統(tǒng)計(jì)測(cè)試：Bates檢驗(yàn)、X2方差檢驗(yàn)。如果輸入的基因列表僅僅包含上調(diào)或下調(diào)基因，則使用Bates檢驗(yàn)，如果基因列表同時(shí)包含上調(diào)和下調(diào)基因，則使用方差的卡方檢驗(yàn)。2.2.1Bates檢驗(yàn)Bates分布是單位區(qū)間上n個(gè)統(tǒng)計(jì)上獨(dú)立均勻分布隨機(jī)變量U1,U2...Un的均值X的連續(xù)概率分布。在Bates分布中，以[-1,1]上的Bates分布作為背景分布。對(duì)于給定基因集，根據(jù)內(nèi)置函數(shù)計(jì)算Bates檢驗(yàn)P值，這無(wú)疑暴露出從而計(jì)算均值，檢測(cè)均值偏離0的變化，即檢測(cè)均值偏向某一側(cè)的分布(李嘉和,王睿昊,2022)。若偏向左側(cè)或右側(cè)，表示存在有顯著基因。2.2.2Chi2檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)總體的方差是否等于指定值。在本研究中，以[-1,1]上的均勻分布作為背景分布，檢測(cè)給定總體的方差是否與均勻分布的方差一致，屬于方差的卡方檢驗(yàn)。對(duì)于這一部分的創(chuàng)作借鑒了章和寧教授的相關(guān)主題的研究，主要體現(xiàn)在思路和手法方面，在思路上遵循了其強(qiáng)調(diào)的系統(tǒng)性與邏輯性的原則。通過(guò)深入分析研究對(duì)象的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和運(yùn)作機(jī)制，本研究不僅吸收了章教授提出的多層次、多角度審視問(wèn)題的方法論，還進(jìn)一步將這些理念應(yīng)用于具體實(shí)踐中以確保研究結(jié)果的全面性和準(zhǔn)確性。在手法上本文采納了章教授所提倡的定量與定性相結(jié)合的研究方法為研究提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)。對(duì)于給定基因集，根據(jù)內(nèi)置函數(shù)計(jì)算卡方檢驗(yàn)的方差，從這些趨勢(shì)中看出檢測(cè)方差是否分布在兩端，如果提供的基因在分布的兩端積累，則說(shuō)明結(jié)果越顯著，該基因集的方差呈近似正態(tài)分布(張文博,陳思琪,2023)。2.3癌癥化療藥物2.3.1ACS中癌癥化療藥物美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)(AmericanCancerSociety,ACS)是美國(guó)的一個(gè)致力于消除癌癥的全國(guó)性的自愿健康組織(林澤,劉俊杰,2023)。而ACS的癌癥篩查指南從2000年開(kāi)始，經(jīng)過(guò)十余年的實(shí)踐不斷進(jìn)行更新和完善，受到全世界癌癥診療機(jī)構(gòu)及相關(guān)醫(yī)務(wù)工作人員的高度認(rèn)同。從這些活動(dòng)中看出該指南制定依據(jù)來(lái)源于世界不同地域、不同人群設(shè)計(jì)良好的大樣本癌癥篩查防治試驗(yàn)，可信度較高。在ACS中所列出的化療藥物共78種，涵蓋了烷化劑、抗代謝物、抗腫瘤抗生素、拓?fù)洚悩?gòu)酶抑制劑、有絲分裂抑制劑、皮質(zhì)類(lèi)固醇、其他化療藥物七種類(lèi)型(趙宇航,孫睿智,2022)。2.3.2GDSC中抗癌化療藥物將ACS中提供的78種抗癌藥物在GDSC中查找，最終得到了十九種抗癌藥物：順鉑(Cisplatin)、5-氟脲嘧啶(5-fluorouracil)、培美曲塞(Pemetrexed)、吉西他濱(Gemcitabine)、氟達(dá)拉濱(Fludarabine)、甲氨蝶呤(Methotrexate)、絲裂霉素C(Mitomycin-C)、博來(lái)霉素(Bleomycin)、多柔比星(Doxorubicin)、表柔比星(Epirubicin)、米托蒽醌(Mitoxantrone)、依托泊苷(Etoposide)、拓?fù)涮婵?Topotecan)、長(zhǎng)春堿(Vinblastine)、多西他賽(Docetaxel)、長(zhǎng)春瑞濱(Vinorelbine)、紫杉醇(Paclitaxel)、長(zhǎng)春新堿(Vincristine)、伏立諾他(Vorinostat)等。GDSC中篩選有效的作用于細(xì)胞系的藥敏反應(yīng)數(shù)據(jù)，常用的指標(biāo)之一是根據(jù)IC50的曲線(xiàn)圖進(jìn)行判斷(高思遠(yuǎn),陳子辰,2022)。IC50(半抑制濃度)，是指一定濃度的某種藥物誘導(dǎo)腫瘤細(xì)胞凋亡50%，GDSC中以“濃度-藥物反應(yīng)”曲線(xiàn)直觀反映癌癥細(xì)胞對(duì)藥物的耐受程度。IC50數(shù)值越低，誘導(dǎo)細(xì)胞凋亡的能力越強(qiáng)。IC50數(shù)值越大，即半抑制濃度越大，這在某種程度上象征則說(shuō)明癌細(xì)胞系對(duì)該藥不敏感，而是呈現(xiàn)出耐藥性征了。IC50中包含的信息有：曲線(xiàn)上的圓圈代表細(xì)胞系的數(shù)目，Minconc(Minscreeningconcentration)指的是最小的用藥濃度，Maxconc指的最大的用藥濃度。最小的IC50值、最大的IC50值等(王子豪,李凌霄,2022)。如圖1所示，紅色圓圈代表IC50數(shù)值過(guò)高，利用已獲成果可以推導(dǎo)出以下觀點(diǎn)癌細(xì)胞系對(duì)該藥呈現(xiàn)耐藥性。綠色圓圈中的IC50數(shù)值在Maxconc以下代表對(duì)該藥敏感的少量細(xì)胞系。從整個(gè)分布圖不難看出，乳癌細(xì)胞系對(duì)化療藥物Cisplatin大多呈現(xiàn)耐藥性征，只有少量敏感的細(xì)胞系，說(shuō)明該藥對(duì)于治療乳癌的效果不顯著(鄧浩然,魏晨曦,2019)。圖1乳腺癌不同細(xì)胞系對(duì)藥物Cisplatin的耐受程度(IC50)剔除IC50(半抑制濃度)中細(xì)胞系敏感性不高的藥物，有需要的選取藥物。對(duì)于以下6種藥物，IC50圖的曲線(xiàn)分布與圖1相似，90%及以上的細(xì)胞系都是耐藥狀態(tài)，剩下不到10%是對(duì)藥物敏感狀態(tài)，這在一定程度上預(yù)示了所以舍棄Cisplatin、Pemetrexed、Topotecan、Fludarabine、Mitoxantrone、Methotrexate這6種藥物，則剩余13種可供選擇的抗癌藥物(何旭東,劉涵煦,2020)。對(duì)此本文也進(jìn)行了結(jié)論的復(fù)核，首先在理論上確保了研究結(jié)論與現(xiàn)有學(xué)術(shù)框架的一致性。本文仔細(xì)比對(duì)了本研究得出的主要結(jié)論與相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)已被廣泛接受的理論以驗(yàn)證其合理性和邏輯嚴(yán)密性。通過(guò)這一過(guò)程，本文確認(rèn)了研究結(jié)果不僅能夠得到現(xiàn)有理論的支持，而且在某些方面提供了新的見(jiàn)解或補(bǔ)充，進(jìn)一步豐富和完善了相關(guān)理論體系。其次，在實(shí)證層面本文重新分析原始數(shù)據(jù)、使用不同的統(tǒng)計(jì)工具和技術(shù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證、以及引入外部數(shù)據(jù)集作為對(duì)照樣本等措施。通過(guò)這些手段本文力求排除任何可能影響結(jié)論準(zhǔn)確性的偏差因素，保證研究發(fā)現(xiàn)的真實(shí)性和普遍適用性。2.3.3乳腺癌化療藥物篩選情況一：即將要用來(lái)分析的13種藥物中，我們希望對(duì)于在IC50圖中的“濃度-藥物反應(yīng)”曲線(xiàn)，這在一定程度上昭示大部分的細(xì)胞系是在最大用藥濃度(Manconc)之下，并且IC50數(shù)值越小越好，這樣就能說(shuō)明該藥對(duì)大部分癌細(xì)胞系是起敏感作用的，那么該是有顯著效果的。情況二：如果IC50中的“濃度-藥物反應(yīng)”曲線(xiàn)，有半數(shù)的細(xì)胞系處于耐藥狀態(tài)(在Manconc之上)，另一半的細(xì)胞系是敏感狀態(tài)(在Manconc之下，且IC50數(shù)值越小越好)。最后得到的藥物將是最具顯著性的抗癌藥物了。根據(jù)要求，一定意義上展現(xiàn)了最終選取到吉西他濱(Gemcitabine)、絲裂霉素C(Mitomycin-C)、博來(lái)霉素(Bleomycin)、多柔比星(Doxorubicin)、依托泊苷(Etoposide)、長(zhǎng)春新堿(Vincristine)、伏立諾他(Vorinostat)共7種較顯著的藥物(蔣澤宇,李雅馨,2022)。2.4樣本篩選2.4.1對(duì)于顯著藥物的處理方法就目前所找到的7個(gè)顯著藥物中，其曲線(xiàn)圖的細(xì)胞系敏感和耐藥的數(shù)量分布沒(méi)有很接近第二種情況的，都是在第一種情況內(nèi)，其中，藥物Mitomycin-C、Bleomycin的敏感樣本的IC50值低于最小半抑制濃度并且從縱坐標(biāo)可看出已接近非常低的IC50值了(劉宇涵,何俊熙,2022)；Gemcitabine敏感區(qū)域中的半抑制濃度也低于Minconc，但是縱坐標(biāo)的IC50值還沒(méi)有接近到最小；這在某種程度上驗(yàn)證了其余三種藥物的敏感細(xì)胞系也將接近Minconc。具體如下圖所示。圖2乳腺癌不同細(xì)胞系對(duì)7種顯著藥物的耐受程度從IC50上看，對(duì)于這7個(gè)顯著的藥物，在使用藥敏數(shù)據(jù)和細(xì)胞系表達(dá)數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)處理時(shí)，將最敏感的12個(gè)乳腺癌樣本作為敏感組，最耐藥的12個(gè)乳腺癌樣本作為耐藥組。2.4.2對(duì)于相對(duì)顯著藥物的處理方法相比于前7種顯著藥物，對(duì)于剩余6種藥物，其IC50雖不及顯著藥物的耐藥和敏感組分區(qū)明顯，但是總體分布較為均勻。同時(shí)敏感細(xì)胞系所達(dá)到最低的濃度都在Minconc之上(鄒欣怡,王子昊,2021)。從中可以表明除了5-氟脲嘧啶(5-fluorouracil)、長(zhǎng)春堿(Vinblastine)可以看出最小的IC50值比其他四種要小，即這兩種藥的敏感細(xì)胞系更多一些。圖3乳腺癌不同細(xì)胞系對(duì)6種抗癌化療藥物的耐受程度對(duì)于這6種藥物，設(shè)為考慮藥物范圍內(nèi)，所以對(duì)這些藥物作用在癌細(xì)胞后所得到的乳癌樣本，對(duì)乳癌樣本做差異基因表達(dá)時(shí)，就要進(jìn)行認(rèn)為干預(yù)了。即對(duì)從原來(lái)的敏感組12個(gè)+耐藥組12個(gè)的差異基因抽取到現(xiàn)在的敏感組未知+耐藥組12，其中對(duì)于未知，數(shù)量至少不低于8個(gè)。這樣會(huì)更合適于方便找到這些藥物和生物通路的關(guān)系(陳思源,呂俊凱,2022)。對(duì)于以上這部分存在的創(chuàng)新主要在于視角的創(chuàng)新，首先體現(xiàn)在對(duì)研究問(wèn)題的獨(dú)特切入點(diǎn)選擇。本研究突破了傳統(tǒng)研究中較為局限的視角從更為宏觀和微觀的角度同時(shí)出發(fā)，既關(guān)注整體趨勢(shì)又注重個(gè)體差異，為理解復(fù)雜現(xiàn)象提供了新的思路。這種雙重視角不僅加深了對(duì)研究對(duì)象內(nèi)在機(jī)制的理解，也為解決實(shí)際問(wèn)題提出了更具針對(duì)性的建議。這無(wú)疑暴露出這樣的想法源于它們的IC50圖，從圖3中可以看出，對(duì)于紅色部分(相當(dāng)于耐藥組區(qū)間范圍)，只需要在耐藥組中選取最耐藥的前12個(gè)。而綠色部分(癌細(xì)胞系的敏感區(qū)間范圍)，在這個(gè)范圍中，雖然大部份呈現(xiàn)的是一片敏感區(qū)，從這些趨勢(shì)中看出但是大多都屬于相對(duì)敏感，沒(méi)有特別敏感的部分，從每幅圖最低點(diǎn)對(duì)應(yīng)的縱坐標(biāo)可看出，這6幅圖，半抑制濃度沒(méi)有特別低的區(qū)間，甚至都不低于Minconc。2.5表達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)處理(1)從GDSC數(shù)據(jù)庫(kù)中下載表達(dá)譜數(shù)據(jù)集，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行背景校正，選取乳腺癌經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)(RMA:全局歸一化校正)(李若萱,張晨陽(yáng),2021)。(2)從GDSC數(shù)據(jù)庫(kù)中下載藥物反應(yīng)數(shù)據(jù)，用AUC反映藥物在某個(gè)細(xì)胞系上的敏感程度。AUC越小，說(shuō)明藥物敏感性越高。。2.6差異表達(dá)基因篩選(1)通過(guò)癌細(xì)胞系表達(dá)譜數(shù)據(jù)集、藥物反應(yīng)數(shù)據(jù)結(jié)合，將得到的47個(gè)乳腺癌樣本(BRCA)根據(jù)AUC值的大小將細(xì)胞系分為兩組：敏感組、耐藥組，將最敏感的12個(gè)作為藥物敏感組，最耐藥的12個(gè)作為藥物耐藥組(劉寧宇,羅晨曦,2022)。(2)使用R軟件進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)計(jì)算敏感組和耐藥組的差異表達(dá)基因，以P<0.05作為篩選閾值，P<0.05的基因被認(rèn)為是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的差異表達(dá)基因。2.7生物通路富集分析為了進(jìn)一步揭示差異表達(dá)基因的潛在生物學(xué)功能，從生物學(xué)角度上發(fā)現(xiàn)與化療耐藥乳腺癌密切相關(guān)的信號(hào)通路。從這些趨勢(shì)中看出將篩選到的差異表達(dá)基因作為輸入，選擇卡方檢驗(yàn)，通過(guò)SPEED2進(jìn)行檢測(cè)，計(jì)算數(shù)據(jù)集中每個(gè)基因的差異表達(dá)的Z-cores以及相關(guān)的P值，從這些活動(dòng)中看出以識(shí)別差異基因集的上游信號(hào)通路。最終結(jié)果也是按其顯著性排序，顯示通路列表(趙雨桐,孫樂(lè)天,2020)。圖4信號(hào)通路富集分析3實(shí)驗(yàn)結(jié)果3.1基于SPEED2的生物通路富集分析從GDSC中下載乳癌細(xì)胞系基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)并標(biāo)準(zhǔn)化(RMA)后，得到968個(gè)癌細(xì)胞系，17737個(gè)基因。從GDSC中下載藥物反應(yīng)數(shù)據(jù)。根據(jù)ACS提供的化療藥物以及GDSC中的“濃度-藥物反應(yīng)”曲線(xiàn)，最終篩選得到13種有效藥物，其中有7種為顯著藥物，有6種為相對(duì)顯著藥物(王嘉熙,劉元熙,2022)。將13種藥物分成了兩組：7種顯著藥物、6種相對(duì)顯著藥物，在差異表達(dá)基因上以不同的方式分別進(jìn)行篩選并做SPEED2富集分析。對(duì)乳癌細(xì)胞系基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)和13種藥敏反應(yīng)數(shù)據(jù)所得到的差異表達(dá)基因，利用T檢驗(yàn)計(jì)算，這在某種程度上象征并以P<0.05作為差異表達(dá)基因的篩選閾值，以檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Statistic區(qū)分上、下調(diào)基因(陳曉婷,吳浩然,2021)。當(dāng)Statistic>0，則為上調(diào)基因，即該基因在耐藥細(xì)胞系中與藥物敏感細(xì)胞系相比表達(dá)下調(diào)；當(dāng)Statistic<0，則為下調(diào)基因。因SPEED2一次最多只能選取500個(gè)基因檢測(cè)，所以本實(shí)驗(yàn)選取的都是上調(diào)差異基因進(jìn)行測(cè)試(鄭宇晨,王悅婷,2022)。在這13種化療藥中，上調(diào)基因低于500個(gè)的有7種藥物，上調(diào)基因高于500個(gè)的有6種藥物。各個(gè)藥物的上、下調(diào)基因的數(shù)量詳見(jiàn)表1。這一結(jié)果也與本文之前的預(yù)想研究結(jié)果一致，這在一定程度上體現(xiàn)了本文研究方向的正確性。首先，這種一致性反映了本文在研究設(shè)計(jì)初期所設(shè)定的目標(biāo)和假設(shè)具有堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。通過(guò)對(duì)相關(guān)理論文獻(xiàn)的深入探討和對(duì)已有研究成果的綜合分析，本文的預(yù)想建立在一個(gè)合理且有據(jù)可依的基礎(chǔ)上，而最終獲得的結(jié)果與預(yù)期相符，進(jìn)一步驗(yàn)證了這些研究的有效性。這一結(jié)果的吻合證明了本文所采用的研究方法和工具是恰當(dāng)且有效的。研究過(guò)程中，本文嚴(yán)格遵循學(xué)術(shù)規(guī)范，采用了多種驗(yàn)證手段來(lái)保證結(jié)論的準(zhǔn)確性。表113種抗癌藥物作用的細(xì)胞系表達(dá)譜數(shù)據(jù)的上、下調(diào)差異基因數(shù)量化療藥上調(diào)基因下調(diào)基因吉西他濱(Gemcitabine)414445絲裂霉素C(Mitomycin-C)388449博來(lái)霉素(Bleomycin)612387多柔比星(Doxorubicin)295335依托泊苷(Etoposide)983537伏立諾他(Vorinostat)447702長(zhǎng)春新堿(Vincristine)255291表柔比星(Epirubicin)5203345-氟脲嘧啶(5-fluorouracil)296546長(zhǎng)春瑞濱(Vinorelbine)329349多西他賽(Docetaxel)1010514長(zhǎng)春堿(Vinblastine)738475紫杉醇(Paclitaxel)1017656在每一個(gè)藥物中，都做了組內(nèi)間的對(duì)比，即a~e分別表示500、400、300、200、100的差異表達(dá)基因的數(shù)量，利用已獲成果可以推導(dǎo)出以下觀點(diǎn)對(duì)于下面兩組富集分析結(jié)果選取最顯著通路，一個(gè)選取的標(biāo)準(zhǔn)是：一條通路在5組中作為最顯著通路的出現(xiàn)次數(shù)至少2次及以上，并且要求|P值|>0.05。如果同時(shí)有兩條通路正好同時(shí)滿(mǎn)足這個(gè)條件，則通路作為最顯著通路在5組中出現(xiàn)次數(shù)越多，使用其作為顯著通路的可能性越大(韓一鳴,王瑾瑜,2022)。第一組：7種顯著藥物（選取最敏感的12個(gè)作為敏感組，最耐藥的12個(gè)作為耐藥組。）圖5Gemcitabine上調(diào)差異表達(dá)基因與TLR通路圖6Mitomycin-C上調(diào)差異表達(dá)基因與H2O2通路圖7Doxorubicin上調(diào)差異表達(dá)基因與TNFa通路圖8Bleomycin上調(diào)差異表達(dá)基因與PPAR通路圖9Vorinostat上調(diào)差異表達(dá)基因與Hippo通路表26種顯著藥物中差異表達(dá)基因的生物通路富集分析結(jié)果化療藥生物通路吉西他濱(Gemcitabine)TLR絲裂霉素C(Mitomycin-C)H2O2博來(lái)霉素(Bleomycin)PPAR多柔比星(Doxorubicin)TNFa伏立諾他(Vorinostat)Hippo通過(guò)富集結(jié)果分析，7種顯著藥物中，過(guò)濾依托泊苷(Etoposide)藥物，因其結(jié)果非常不穩(wěn)定，對(duì)于5組中，這在一定程度上預(yù)示了每一組的顯著通路都不符合選定標(biāo)準(zhǔn)，所以舍棄。所得到的比較穩(wěn)定的通路有(張語(yǔ)涵,李睿澤,2023)：TLR、H2O2、PPAR、TNFa、Hippo、Estrogen等通路。第二組：6種相對(duì)顯著藥物（選取最敏感的8個(gè)作為敏感組，最耐藥的12個(gè)作為耐藥組。）圖10Epirubicin上調(diào)差異表達(dá)基因與Estrogen通路圖115-fluorouracil上調(diào)差異表達(dá)基因與Estrogen通路圖12Docetaxel上調(diào)差異表達(dá)基因與Hypoxia通路圖13Paclitaxel上調(diào)差異表達(dá)基因與TLR通路表36種相對(duì)顯著藥物中差異表達(dá)基因的生物通路富集分析結(jié)果化療藥生物通路表柔比星(Epirubicin)IL-15-氟脲嘧啶(5-fluorouracil)Estrogen多西他賽(Docetaxel)Hypoxia紫杉醇(Paclitaxel)TLR通過(guò)富集結(jié)果分析，6種相對(duì)顯著藥物中，過(guò)濾長(zhǎng)春瑞濱(Vinorelbine)藥物、長(zhǎng)春堿(Vinblastine)，因其結(jié)果非常不穩(wěn)定，對(duì)于5組中，每一組的顯著通路都不符合選定標(biāo)準(zhǔn)，所以舍棄(黃瑞萱,趙澤宇,2022)。所得到的比較穩(wěn)定的通路有：IL-1、Estrogen、Hypoxia、TLR等通路。綜上所述，7種顯著藥物、6種相對(duì)顯著藥物之間，用不同的處理方法，最后也找到了有關(guān)聯(lián)的生物通路。兩組之間共同的通路有：Estrogen、TLR。3.2抗癌藥物挖掘以化療藥作用的乳癌細(xì)胞系篩選的差異表達(dá)基因，通過(guò)SPEED2富集分析，所得到的顯著通路是一個(gè)差異通路。這在一定程度上昭示因此考慮希望用另外一種藥物再作用到這個(gè)通路上，使耐藥細(xì)胞變得敏感。本文在行為思路上也有所創(chuàng)新，作者創(chuàng)新性地融入了前人關(guān)于此主題已有的研究成果，在研究深度上有所加強(qiáng)，首先通過(guò)綜合分析現(xiàn)有文獻(xiàn)中的關(guān)鍵理論和實(shí)證發(fā)現(xiàn)，本文構(gòu)建了一個(gè)更為系統(tǒng)且全面的框架，旨在為該領(lǐng)域的研究提供新的視角和方法論指導(dǎo)。其次，為了確保研究的有效性和可靠性不僅驗(yàn)證了前期理論假設(shè)，還進(jìn)一步探索了未被充分關(guān)注的研究空白。通過(guò)檢索得到以下文獻(xiàn)信息，與本研究所得到的化療藥物中，發(fā)現(xiàn)最終查找到了3篇相關(guān)文獻(xiàn)，涉及2種化療藥物：多西他賽(Docetaxel)、紫杉醇(Paclitaxel)。在DeyG等人的研究中，這在一定程度上預(yù)兆了揭示了Akt及其下游信號(hào)通路的過(guò)表達(dá)與多西他賽耐藥有關(guān)，IturinA通過(guò)抑制Akt活性使耐藥乳腺癌細(xì)胞對(duì)多西他賽治療重新敏感。在SunT等人研究中，也說(shuō)明了金絲桃苷給藥通過(guò)阻斷TLR4信號(hào)傳導(dǎo)使乳腺癌細(xì)胞對(duì)紫杉醇敏感（李曉東，張文博，王俊宇,2022)。在CipollettiM等人研究中，白藜蘆醇通過(guò)抵抗17β-雌二醇/雌激素受體α/神經(jīng)紅蛋白通路增強(qiáng)紫杉醇對(duì)人乳腺癌細(xì)胞的作用。表4針對(duì)乳腺癌個(gè)體化的化療耐藥治療的文獻(xiàn)研究化療耐藥生物通路新藥物文獻(xiàn)研究Paclitaxel(紫杉醇)Estrogenpathwayresveratrol(白藜蘆醇)《Potentiationofpaclitaxeleffectbyresveratrolinhumanbreastcancercellsbycounteractingthe17β-estradiol/estrogenreceptorα/neuroglobinpathway》ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[18]Paclitaxel(紫杉醇)TLRpathwayhyperoside(金絲桃苷)《AdministrationwithhyperosidesensitizesbreastcancercellstopaclitaxelbyblockingtheTLR4signaling》ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[19]Docetaxel(多西他賽)AktpathwayIturinA《ResensitizationofAktInducedDocetaxelResistanceinBreastCancerby'IturinA'aLipopeptideMoleculefromMarineBacteriaBacillusmegaterium》ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[20]4結(jié)論與討論本課題的目的是基于乳腺癌化療耐藥的個(gè)體，篩選乳腺癌化療耐藥的差異表達(dá)基因，通過(guò)生物通路尋找另一藥物以調(diào)節(jié)該通路，逆轉(zhuǎn)乳癌細(xì)胞中的化療藥物耐藥性，使其敏感性增強(qiáng)(劉思韻，陳晨曦，周子和,2023)。這無(wú)疑暴露出而這區(qū)別于藥物組合協(xié)同作用，在已有的研究中，可以看到有許多研究者們對(duì)于乳腺癌治療而篩選的協(xié)同藥物共同治療，可能是化療藥聯(lián)合、內(nèi)分泌藥與化療藥聯(lián)合、靶向藥和化療藥聯(lián)合作用，以及抑制劑與化療藥的聯(lián)合治療等等。但是針對(duì)耐藥性個(gè)體化治療找新藥物的研究，就顯得少了。在使用化療藥物治療腫瘤時(shí)極易產(chǎn)生耐藥性，主要是因?yàn)槟硞€(gè)通路在耐藥株中過(guò)度表達(dá)所致，各種凋亡信號(hào)通過(guò)信號(hào)傳導(dǎo)通路傳至細(xì)胞內(nèi)，激活靶分子而產(chǎn)生細(xì)胞效應(yīng)，從而引發(fā)細(xì)胞凋亡(張志華，李天佑，王怡萱,2021)。從這些活動(dòng)中看出當(dāng)藥物作用到通路上時(shí)，可能抑制或激活了該通路，使得原本敏感的細(xì)胞變得耐藥了。半抑制濃度，即凋亡細(xì)胞與全部細(xì)胞數(shù)之比等于50%時(shí)所對(duì)應(yīng)的藥物濃度。整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，半抑制濃度(IC50)起著非常重要的篩選作用。因此，使用半抑制濃度(IC50)嚴(yán)格篩選化療藥物，最后篩到得到7種藥物。而后逐一將每種藥物對(duì)應(yīng)的敏感性數(shù)據(jù)與細(xì)胞系表達(dá)譜數(shù)據(jù)結(jié)合，分成敏感組、耐藥組，篩選差異表達(dá)基因，進(jìn)行富集分析，通過(guò)生物通路挖掘新藥(周逸和，劉思琪，張博文,2021)。最終查找到了3篇與本文研究目的一致的相關(guān)文獻(xiàn)。由此，進(jìn)而引發(fā)更多思考，對(duì)于化療耐藥的癌細(xì)胞系，我們可以嘗試使用其他藥物來(lái)阻斷腫瘤形成的特殊耐藥機(jī)制(生物通路的過(guò)表達(dá))，使癌細(xì)胞系逆轉(zhuǎn)由耐藥狀態(tài)變成敏感狀態(tài)。本課題所研究的“新藥物”，就是與最開(kāi)始所使用的化療藥物但在通路上作用相反的其他藥物，通過(guò)激活或抑制該信號(hào)通路