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肿瘤发生是复杂交错的信号传导通路异常调控的结果。本研究以乳腺癌细胞信号网络调控为切入点,通过乳腺癌干细胞、非干细胞、肿瘤组织及与不同组织来源肿瘤细胞/组织的信号调控进行差异比较,构建乳腺癌细胞信号通路网络及与不同肿瘤蛋白质组特征比较。
一、乳腺癌干细胞信号蛋白差异表达和网络构建
目的:构建乳腺癌干细胞信号网络调控图谱,确定显著性变化位点。
方法：FCM从MCF7细胞中分选SP细胞,Pathway Array技术高通量检测SP细胞、non-SP细胞及MCF7全细胞信号通路蛋白表达,并差异比较。
结果：SP细胞中40个蛋白/磷酸化位点较non-SP细胞差异表达>1.5倍。其中10个表达上调(p-beta-catenin,P-eIF4B,P-mTor,p-Creb,p-PKCδ,SUMO-1,Creb,cdc42,Bad,Topo Iia),30个表达下调(p-p70 S6 Kinase,p-IKBα,P-cdc2,p-RB,P-SAPK/JNK,p-P38,cyclin B1,cyclin D1,Cdk4,Neu,ERK,CHK1,cdc2 p34,E2F-1,PCNA,TNF-α,Vimentin,E-cadherin,Bcl-6,α-tubulin,Ep-CAM,Syk,Stat1,CaMKKa,HCAM,patched,HIF-1α,N-Cadherin,MetRS,VEGF)。Pathway Analysis发现,SP细胞中多数信号传导通路活性受限、信号蛋白表达下调。
结论：SP与non-SP、全细胞信号通路蛋白表达具显著性差异。SP细胞中多数信号蛋白表达抑制,处于相对“静息”状态。
二、乳腺癌干细胞与全细胞、肿瘤组织信号调控及网络比较
目的:比较SP细胞、乳腺癌全细胞及肿瘤组织信号通路蛋白差异表达,并进行网络比较。
方法：检测SP细胞、乳腺癌良/恶性细胞、肿瘤组织/正常组织信号通路蛋白差异表达,软件分析比较信号通路调控的异同。
结果：P-PKC、P-β-catenin、P-creb、creb、P-eIF4B、cdc42和Twist在SP细胞和乳腺癌细胞中表达一致上调,E-cadherin表达下调,25个蛋白/磷酸化位点(cyclinB1,cyclinD1,cdk2,cdk4,p-p70S6Kinase,p-Rb,p-cdc2,p38,P-PDK1,CHK1,Neu,ERK,cdc2 p34,E2F1,Syk,PCNA,TNF,Ep-CAM,patched,Hsp90,HIF-1α,MetRS,stat1,Rap1和VEGF)在SP细胞中表达下调,而在乳腺癌全细胞(MCF7,MDA-MB-231,AU565,T47D)中表达上调。16个信号蛋白/磷酸化位点在SP细胞与肿瘤组织中显著性差异表达,分别为p-PKCa、p-CREB、p-cdc2、p-p38、cyclin D1、Cdk4、ERK、beta-catenin、HIF-1α、PCNA、E-cadherin、Bcl-6、MetRS、Stat1、CaMKKa及VEGF。
结论：大部分信号蛋白及磷酸化位点在乳腺癌细胞和肿瘤组织中表达增强,而在SP细胞中表达下调。提示MCF7细胞信号传导活跃,生物学行为表现为增殖旺盛及高侵袭力。
三、乳腺癌与其它肿瘤信号通路调控和网络比较
目的:比较乳腺癌与鳞癌、肺癌、肝癌及间皮瘤信号通路网络调控异同,对肿瘤分子调控的共性进行探讨。
方法：运用Pathway Array技术检测肺癌组织、肝癌组织、鳞癌细胞及恶性间皮瘤细胞信号通路蛋白表达改变,与乳腺癌组织/细胞进行差异比较,并构建信号通路网络。
结果：肿瘤组织中9个信号通路蛋白及磷酸化位点差异表达,分别为XIAP、CDK6、PCNA、HIF-3α、Notch4、CDK2、CDK4、b-catenin及p-Creb/ATF-1。13个蛋白/磷酸化位点在不同肿瘤细胞中表达上调,分别为cyclinB1、cyclinD1、cyclinE、cdk4、cdk2、p-cdc2、cdc25B、p-PKCa、p-PKCα/βⅡ、cPKCa、Neu、ITF1。
结论：差异表达信号通路蛋白/磷酸化位点作用于信号通路的多个环节,与肿瘤的发生、分化、增殖、黏附和迁徙转移密切相关。
四、诱癌剂及抑癌剂对肿瘤增殖及信号调控的影响
目的:诱癌剂及抑癌剂对肿瘤增殖及信号调控的影响。
方法：Pathway array检测石棉、黄连处理前后肿瘤细胞信号通路蛋白差异表达。Cell viability检测黄连对鳞癌细胞增殖抑制。动物荷瘤模型检测体外抑瘤率。
结果：一系列广泛的信号传导通路参与肿瘤细胞受到化学物质刺激后的反应性调节:MAPK信号通路、细胞凋亡、Wnt信号传导通路、细胞周期调节、P53信号途径及细胞黏附等。
结论：抑癌剂及诱癌剂对肿瘤信号通路调控的多个环节具有广泛影响,进而影响肿瘤增殖及生物学特性。