【摘 要】
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[目 的]通过TGF-β1诱导膀胱癌细胞上皮-间质转化同时获得肿瘤干细胞样特性。建立基于膀胱癌干细胞的转录组学、定量蛋白质组学和非靶向代谢组学,多组学分析以寻找膀胱癌干细胞代谢重编程过程中涉及的具体通路以及相关基因,为膀胱癌干细胞代谢重编程的机制研究提供线索。[方 法]通过TGF-β1诱导膀胱癌细胞使其获得肿瘤干细胞样特性,同时通过形态观察、RT-qPCR和流式细胞术验证TGF-β1作用不同时间的
【基金项目】
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国家自然科学基金（81860452）； 云南省科技厅-昆明医科大学联合专项（202001AY070001-148）；
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[目 的]通过TGF-β1诱导膀胱癌细胞上皮-间质转化同时获得肿瘤干细胞样特性。建立基于膀胱癌干细胞的转录组学、定量蛋白质组学和非靶向代谢组学,多组学分析以寻找膀胱癌干细胞代谢重编程过程中涉及的具体通路以及相关基因,为膀胱癌干细胞代谢重编程的机制研究提供线索。[方 法]通过TGF-β1诱导膀胱癌细胞使其获得肿瘤干细胞样特性,同时通过形态观察、RT-qPCR和流式细胞术验证TGF-β1作用不同时间的诱导效果。收集膀胱癌细胞和膀胱癌干细胞样细胞,进行cDNA文库构建及质检合格后,利用高通量测序平台对文库进行双端测序。以q小于0.05作为标准筛选显著性差异基因。将q小于0.05作为显著性富集标准,对差异基因采用软件clusterProfiler软件进行富集分析。收集膀胱癌细胞与膀胱癌干细胞样细胞蛋白质,通过TMT标记的方法进行蛋白质组学的测序,并利用生物信息学软件进行差异蛋白质筛选、亚细胞定位、GO富集分析和KEGG富集分析等。收集并提取膀胱癌细胞和膀胱癌干细胞样细胞代谢物,采用UHPLC-QTOFMS技术进行非靶向代谢组学分析。原始数据经预处理后,筛选出两组间差异化合物,经二级质谱匹配及正、负离子组合去重复处理后得到明确匹配的差异代谢物。对差异代谢物采用MetaboAnalyst4.0在线工具进行代谢通路分析。多组学分析筛选出与膀胱癌干细胞代谢重编程相关的通路与基因,并通过TCGA与GEO数据库进行生信验证。[结 果]TGF-β1诱导膀胱癌细胞6天后细胞形态发生显著改变,EMT和干性相关基因表达上调,CD44+细胞比例增加。转录组学分析发现1664个显著差异基因,其中851个基因明显上调,813个基因明显下调。GO富集分析发现epithelial to mesenchymal transition、regulation of wound healing、regulation of lipid storage 等通路富集,KEGG 富集分析发现 PI3K-Akt signaling pathway、Glycolysis/Gluconeogenesis、Hippo signaling pathway等通路富集。蛋白质组学分析发现867个显著差异蛋白,其中300个蛋白明显上升,567个蛋白显著下降。GO富集分析发现 Glucose metabolic process、Regulation of growth、Locomotion 等通路显著富集,KEGG 富集分析发现 PI3K-Akt signaling pathway、Cell adhesion molecules（CAMs）、Glycolysis/Gluconeogenesis等通路显著富集。代谢组学分析发现71个显著差异代谢产物,KEGG富集分析发现Steroid biosynthesis、Olfactory transduction、Purine metabolism等通路显著富集。转录组与蛋白组均发现Glycolysis/Gluconeogenesis 通路富集。该通路内 ALDH1A3、PKM2、BPGM、基因及其编码蛋白在转录组及其蛋白组有显著差异,且两组组学结果变化一致。TCGA和GEO数据库数据发现ALDH1A3在肿瘤中低表达,与预后呈正相关。同时BPGM在肿瘤中高表达,与预后呈反相关。[结 论]通多组学分析,我们发现了膀胱癌干细胞样细胞代谢重编程可能与糖酵解通路有关,同时发现了这条通路内的多个潜在候选基因,为膀胱癌干细胞样细胞代谢重编程的产生机制提供了线索,但尚需进一步的功能实验来探明其具体机制。
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