论文题目：预测颅咽管瘤切除程度和复发模型的建立及转录因子 ——LncRNA调控网络介导肿瘤发生的机制研究
摘要：背景颅咽管瘤（CPs）是一种良性的鞍上肿瘤,约占颅内肿瘤的2-4%。根据组织学类型可以将其分为乳头型颅咽管瘤（Papillary craniopharyngioma,Pcp）及造釉型颅咽管瘤（Adamantinomatous craniopharyngioma,Acp）。尽管颅咽管瘤从组织学上分类为WHO Ⅰ级,但由于其与重要的大脑结构如下丘脑,视交叉和前交通动脉复合体等相邻,因此安全地全切除肿瘤和围术期处理仍是CPs面临的巨大挑战。根治性全切除术被认为是颅咽管瘤的首选治疗方案,因为其可获得最佳的总生存期（Overall survival,OS）和无进展生存期（Progression-free survival,PFS）。但是,激进地全切肿瘤可能会导致死亡率增加或垂体功能低下致使潜在的严重内分泌失调。在既往研究的次全切除组中,无论患者是否接受放疗,长期复发率可能达到惊人的58%,因此后续治疗通常成为此类患者无法避免的问题。对于复发的患者可以采取二次手术,挽救性放疗或者瘤腔内化疗等治疗措施,但其治疗效果并不理想。在术后的长期随访中,临床医生通常更加关注患者的内分泌情况而忽略了神经心理状态,只有很少的研究集中在这些问题。总体来说,我们仍缺乏在大型队列中对于颅咽管瘤详细的术前和术后神经心理系统评估的研究。近年来,很大一部分的研究集中在基线的临床特征上,例如利用影像学特征和实验室指标来预测预后和检测肿瘤复发。列线图作为一种更直观和可视的工具已在临床实践中越来越多地使用,例如,斯隆凯特琳癌症中心（MSKCC）开发了不同的肿瘤预测模型以更准确地指导临床治疗。尽管列线图被广泛用于临床工作,但由于与CPs的发病率较低,受限于临床样本量,世界范围内尚未有建立CPs预测模型的报道。长链非编码RNA（Long non-coding RNA,LncRNA）是一种长度超过200个核苷酸的RNA,研究表明LncRNA参与了细胞增殖、侵袭、分化、凋亡和转移等多种生物学过程。同样地,转录因子（Transcription Factors,TF）可以介导LncRNA以调节下游分子的表达促进癌症的发展。目前,颅咽管瘤的领域中对于转录水平的研究较少,而转录后调控尤其是LncRNA的研究未查见报道。目的1.本研究基于三个大型脑肿瘤治疗中心的回顾性队列研究,利用了患者的基线临床资料,建立并验证了CPs的预测模型以准确预测切除程度和肿瘤复发的概率,同时使用QLQ-BN20问卷评估术后患者的长期神经心理状态。2.基于高通量RNA测序的结果,对造釉细胞型颅咽管瘤转录组RNA进行生物信息学分析、实验验证及其表达与肿瘤发生的关系。方法1.在2009年10月至2019年10月期间,根据纳入与排除标准共收集545名诊断为颅咽管瘤的病患。其中郑州大学第一附属医院的381名患者被纳入开发队列,郑州大学附属河南省人民医院及郑州大学第三附属医院的164名患者（7:3）被纳入验证队列,收集患者临床资料进行研究分析,使用EORTCQLQ-BN20问卷评估患者的神经心理状态。2.采用 Least absolute shrinkage and selection operator（LASSO）和Cox回归分析筛选变量并建立了两个列线图。分别采用受试者工作特征曲线下面积（ROC）曲线、校准曲线、决策曲线分析（DCA）和Kaplan-Meier（KM）曲线对两个队列的预测校能进行评价。此后,根据患者的中位风险评分进一步将患者分为高危组和低危组,生成预测长期复发的危险因素分层网页计算器。3.收集12例新鲜的造釉细胞型颅咽管瘤样本和5例对照样本进行高通量RNA测序,利用生物信息学的特定算法分析ACP通路中的转录因子（Transcript facotrs,TFs）和LncRNA并建立其TF-LncRNA调控网络。此外,利用具有结合域信息的Chip-seq公共数据集进一步验证和筛选TF-LncRNA。最后,应用RT-PCR和免疫组织化学染色进行潜在靶点的标本验证。结果1.基于LASSO和Cox回归模型生成了两个包含预测因子的列线图。用于预测切除程度的列线图包括了肿瘤的大小、症状持续时间、下丘脑受累、钙化和肿瘤性质,其单独的AUC分别为0.587、0.502、0.489、0.244和0.422,但组合列线图可以达到 AUC 为 0.760（95%CI:0.73-0.78）,C 指数为 0.758（95%CI:0.721-0.793）。为了进一步验证列线图的有效性,本研究用验证队列对模型进行了分析。外部队列的AUC为0.704（95%CI:0.68-0.74）,AUC明显高于其他单个个体预测因子。校准曲线得到了满意的结果。DCA曲线在临床应用中表现出比个体预测指标更明显的优势,证明了其对预后判断的可行性。2.为了更好地预测随访期间的长期复发,我们还开发了包括年龄、肿瘤大小、下丘脑受累、钙化和次全切的列线图。在3年和5年PFS列线图中,AUC分别为0.78（95%CI:0.72-0.83）和 0.75（95%CI:0.69-0.80,C-指数:0.785,95%CI:0.757-0.809）;验证队列中的AUC分别为 0.72（95%CI:0.69-0.76）和 0.69（95%CI:0.65-0.72,C-指数:0.735,95%CI:0.703-0.75）。3.本课题首先通过广泛的文献检索确定和定义了 5条与ACP相关的通路。基于这些通路,采用生信信息学的整合算法计算出266个ACP相关的LncRNA和39个TFs。通过对CHIP-Seq公共数据集进一步分析表明29个TFs靶向了来自不同组织的总共12000个LncRNA,其中包括161个ACP相关的LncRNA。这29个TFs和161个LncRNA共组成1004个TF-LncRNA调控网络,在不同的ACP相关通路中发挥了潜在的调节作用。最后通过RT-PCR和免疫组织化学染色验证了E2F2和KLF5在ACP的表达均为阳性,同时LncRNARP11-360P21.2在肿瘤组织中表达升高。基于以上结果,我们最终构建出KLF5-RP11-360P21.2,E2F2-RP11-360P21.2的调控网络。结论1.颅咽管瘤的预测列线图可以更好地在手术前预测肿瘤切除的程度和长期复发的风险;并可能使神经外科医生和患者受益于临床护理和决策。风险评分将患者分为不同的风险组,可以更高效地进行随访监测和制定管理策略,并提供精准化的治疗方案和临床指导。2.本研究通过RNA测序确定了潜在的LncRNA和TF,并在ACP转录后水平建立了TF-RNA调控网络。KLF5-RP11-360P21.2、E2F2-RP11-360P21.2 网络可能在ACP的肿瘤发生中起着重要的调控作用,针对此调控网络可能是未来造釉细胞型颅咽管瘤的治疗策略之一。开发和鉴定ACP相关的TF-LncRNA调控网络可能在进一步研究ACP的精准治疗中具有重要的参考意义。
关键词：颅咽管瘤;预测模型;TF-LncRNA调控
学科专业：外科学（神经外科）（专业学位）
摘要
Abstract
中英文对照缩略词
前言
材料和方法
1 材料
2 实验方法
3 统计分析
结果
1 患者基线资料的对比
2 生活质量
3 列线图的建立与外部验证
4 建立在预测模型上的患者危险分级
5 ACP相关TFs/LncRNAs的鉴定
6 基因差异化表达和TF-LncRNA调控网络的构建
7 ACP相关表达基因的验证
讨论
结论
参考文献
综述 颅咽管瘤的生物学表现及靶向治疗的研究进展
参考文献
致谢