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综述 | 肝细胞癌的发生发展及其生物标志物

先来点鸡汤吧~\(≧▽≦)/~啦啦啦

    这次要写的是2015年发的一篇关于肝细胞癌的综述:肝细胞癌的发生发展及其基因变异相关生物标志物(也可以用一个类似“一文了解肝细胞癌的前世今生”的题目)

    概述肝细胞癌发生和发展过程中涉及的主要基因变异,并讨论分子标记物在不同预后和治疗反应患者的分层中发挥的作用。比较综合,大部分内容放在现在也是可行的。

Zucman-Rossi, J., et al. (2015).'Genetic Landscape and Biomarkers of Hepatocellular Carcinoma.' Gastroenterology149(5): 1226-1239 e1224.

Keywords:

Liver Cancer;

Genomics;

Signaling Pathways;

Molecular Therapies.


PART1 背景介绍

1.肝细胞癌(HepatocellularCarcinoma, HCC)

2.了解和掌握HCC发展和进展中的关键事件,并将这些知识转化为新的靶点和生物标志物,能够影响HCC的临床决策,最终改善患者的预后等。

3.目前存在一些挑战:暂无针对高频HCC致癌突变的药物;疾病亚型病例的医学转化部分仍有很多需要做的工作;肿瘤异质性、活检方式等与合适治疗方式的选择;免疫相关治疗方式前景广阔,但仍有待评估。


PART2 各种

1.肝细胞癌的遗传易感性、环境因素及其恶性转化机制

1)基因和环境在肝细胞癌易感性中的相互作用

①孟德尔遗传易感性与肝细胞癌

  • rare; APC germline mutations;

  • 经常由肝硬化进展来的一些遗传性代谢疾病:iron (hemochromatosis, HFE1 gene) or copper (Wilson disease, ATP7B gene) overload, tyrosinemia type 1(FAH gene),  porphyria acute intermittent (HMBS gene) or cutanea tarda (UROD gene), the α1 antitrypsindeficiency (SERPINA1 gene).

  • 葡萄糖代谢相关的变异导致的糖原存储疾病(比如type Ia or von Gierke disease, G6PC gene)或maturity onset diabetes of the young type 3 (MODY3, HNF1A gene),可能进展为肝腺瘤,比较少部分可能进展为HCC

②多因素遗传易感性与肝细胞癌

  • 已有单核苷酸多态性(SNP)被确认与肝癌风险相关。

  • 多态性可能与HCC不同阶段的风险相关,阶段主要包括易感因素(如病毒性肝炎、饮酒或肥胖)、慢性肝病的严重程度及其演变为肝硬化、或恶性转化和肿瘤进展。

  • 慢性肝病进展来的HCC中的多态性大多与危险因素(比如风险因素暴露、遗传背景、肝细胞转化/增殖机制等)相关,比如黄曲霉毒素B1 (AFB1)、乙型肝炎病毒(HBV)GTSM1GSTT1SNP之间的关联,比如PNPLA3多态性与肥胖和酒精性慢性肝病密切相关,而相比之下,PNPLA3多态性在HCV-HCC中的风险比较小。

  • 相关全基因组关联研究发现,HCV-HCC人群中存在MICA(日本)和DEPDC5基因变异;中国HBV-HCC人群中存在STAT4TPTE2 DCL1UBEB4KIF1BPGD等基因变异。

2.与肝细胞癌发生有关的癌前早期基因变异

1)肝硬化

  • 恶化过程:cirrhosis -> low-grade dysplastic nodules (LGDN) -> high-grade dysplastic nodules(HGDN) -> early HCC -> progressed HCC and advanced HCC

  • 肝硬化组织经常伴有TERT胚系突变和端粒酶活化。大约>90%HCC中存在端粒酶活化的现象,主要包括somatic TERT promoter mutations (54%~60%), TERT amplification (5%~6%), or HBV insertion in the TERT promoter (10%~15%) (Figure 2).

  • 携带TERT启动子突变的LGDNHGDNearly HCC具有向恶性HCC转化/进展的高风险,这个转化过程中也需要其他癌症基因突变。

2)肝细胞腺瘤的恶化

  • 部分HCC由肝细胞腺瘤恶化而来。肝细胞腺瘤是一种单克隆良性肿瘤,常见于经常口服避孕药的年轻女性。

  • 基于基因变异情况通常有以下分型:HNF1A, CTNNB1 coding for β-catenin, or in the genes activating the inflammatory pathway as IL6ST, FRK, STAT3, JAK1, and GNAS.

  • 这部分HCC中,CTNNB1的激活突变是较早发生的。

3)基因毒性

  • 病毒蛋白(比如HBx)或病毒基因组插入到人体基因组等可能会导致HBV-HCC

  • 黄曲霉毒素B1(AFB1)是一种肝癌致癌物,AFB1-related HCC比较多发生C>A变异和TP53R249S热点突变。

  • 携带GTSM1GSTT1基因变异的AFB1暴露且长期HBV感染的东亚人群患HCC风险增高。

  • 部分中国HCC人群携带马兜铃酸相关mutational signature(A:T to T:A signature),提示马兜铃酸是一种HCC发病机制。

  • 法国的一项研究结果显示具有吸烟史和酗酒史的非肝硬化HCC有比较多的T>C at ApTpX with transcription strand bias

4)肝细胞癌相关通路

每个HCC基因组都是体细胞遗传变异的独特组合,每个肿瘤编码区域的平均突变数量从3580不等。其中,少量的突变发生在癌症驱动基因中,这些基因位于与肝癌发生相关的关键信号通路上。

  • Telomere maintenance. 90% HCC中端粒酶表达增强。TERT启动子突变常与CTNNB1突变相关,提示端粒酶维持与β-catenin通路在肝脏肿瘤发生中的协同作用。

  • WNT/β-catenin pathway. WNT/β-catenin pathwayHCC中最常被激活的致癌通路,经常通过CTNNB1突变(11%~37%)AXIN1突变(5%~15%)/APC突变(1%~2%)发挥作用。含有CTNNB1突变的HCC转录组谱表现为GLULLGR5等基因的过表达,且其组织学特征表现为瘤内胆汁阻塞。

  • P53 cell cycle pathway.至少一半HCC患者发生P53通路基因变异。

  • Epigenetic modifiers.染色质重塑和组蛋白甲基化等相关基因变异。

  • Oxidative stress pathway.NRF2(NFE2L2编码)活化在HCC进展中发挥一定的驱动作用。

  • PI3K/AKT/MTOR and RAS/RAF/mitogen-activated protein kinase pathways.5%~10%HCC中该通路基因发生变异。该通路上的部分变异与HCC药物治疗耐药等相关。

以上提及的通路基因变异是HCC治疗中的潜在靶点,见下表Table 1.

3.HCC的分子分类

作为预后或预测性生物标志物的作用;增强对该疾病分子发病机制认识的能力。

目前已有相关研究,见Table 2。这些研究大多是针对不同病因的肝癌患者的切除标本进行的。

Figure 4展示了基于以上基因表达的HCC分子分类情况,HCC大致可以分为两大类:一种是proliferation class,其主要特征是细胞周期中与细胞增殖和进展相关的信号富集,且通常与侵袭性更强的表型相关;另一种是non-proliferation class,通常保留与正常肝生理学相似的分子特征。

4.HCC基因变异相关生物标志物

1)预后

目前临床上主要采用巴塞罗那分期进行HCC的预后预测评估。利用分子分型进行预后预测方面的临床转化方面的工作任重道远。

  • Table 2中利用分子分型进行预后预测的研究大都基于转录组数据、表观数据,且大部分适用于proliferation class类型的HCC5-gene score那个研究的结果同时适用于non-proliferation class类型的HCC)。

  • 还有利用来自邻近肝硬化组织的数据对HCC预后进行分型的方法。

  • 使用不同的炎症类型预测HBV-HCC患者肝内转移情况。

  • 预测resected HCC肝脏移植后新肿瘤形成的风险。

  • 整合多方数据预测个体风险。

  • 使用机器学习发掘DNA甲基化signatures

  • 使用tumor byproducts in the blood解决分子分型的样本需求。

2)治疗(仅参考)

  • Oncogenic loops. VEGFA gains in6p21; FGF19/ CCND1 gains in 11q13; FAK/ MYC gains in 8q24等。

  • Gene mutations. CTNNB1; TSC1/TSC2; NRAS/KRAS/HRAS等。

  • Signaling Pathways or ImmuneCheckpoints. MET; IGF2; PD1/PD-L1.


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