Non-invasive markers of diagnosis and recurrence in patients with hepatocellular carcinoma
- 주제(키워드) hepatocellular carcinoma , biomarkers , recurrence , liquid biopsy
- 주제(DDC) 570
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 정재연
- 발행년도 2023
- 학위수여년월 2023. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 의생명과학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000032422
- 본문언어 영어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
Chapter 1 in silico HCC 에서 우리는 유전자 발현 분석을 사용하여 의 재발을 예측할 수 있는 유전자 시그니처를 조사하였다 재발 관련 유전자 후보들은 간절제술을 시행한 . - HCC 환자로부터 두가지의 독립적인 전사체분석 데이터세트를 통해 유전자 발현 프로파 일의 상호분석하여 선정되었다 다섯개의 후보 유전자 . , CENT2, HMGA1, MPZL1, RACGAP1 SNRPB qRT-PCR 과 가 확인되었고 이들 유전자의 발현은 을 통해 검증코호트 (n=57) . MPZL1 CENT2, HMGA1, RACGAP1 SNRPB 에서 평가되었다 을 제외한 과 는 재 발이 일어난 환자에서 더욱 과발현 되는 것을 확인할 수 있었다 게다가 과 . HMGA1 MPZL1 AUC (0.807, 95% CI = 0.681-0.899) HCC 의 조합이 가장 좋은 값 로 의 재발을 예측할 수 있는 것으로 나타났다 임상병리학적 상관관계에서 미세혈관 침범 환자에서는 . CENT2, MPZL1, RACGAP1, SNRPB , Edmonson 가 과발현되었고 종양 분화등급에 비례 하여 과 의 발현이 증가하는 것을 확인하였다 또한 및 MPZL1 SNRPB . , CENT2, HMGA1 RACGAP1 (OS) (DFS) 의 과발현은 검증 세트에서 좋지 않은 전체 생존 및 무병 생존 과 관련이 있었다 마지막으로 회귀분석은 혈청 알파 태아단백 및 의 발현이 . Cox - RACGAP1 전체 생존에 유의한 영향을 미치는 반면 혈소판 수 미세혈관 침범 및 의 발현 , , HMGA1 은 무병 생존에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다 결록적으로 과 . HMGA1 MPZL1 의 조합은 수술적 간 절제 후 재발을 예측할 수 있는 바이오마커가 될 수 있다. Chapter 2 Splicing 에서 우리는 간세포 암종에 대한 새로운 비침습적 바이오마커로써 Factor 3b Subnint 4 (SF3B4) HCC SF3B4 의 진단적 가치와 에서 발현과 면역 세포 침 윤 사이의 관계를 확인하는 것을 목표로 하였습니다 를 사용하여 만성 간염 간경 . ELISA , 화 및 환자와 건강한 대조군 환자의 혈장 샘플에서 발현을 검출하고 HCC SF3B4 SF3B4 를 검출할 수 있는 자가 항체의 발현량을 각 환자군의 혈장 검체에서 측정하였습니다. 환자의 혈장 내 의 단백질 및 자가항체의 발현을 확인한 결과 환자에서 SF3B4 , HCC SF3B4 AFP 및 자가항체 발현이 건강한 대조군보다 높게 나타났으나 에 비해 더 좋은 진 단 성능을 나타내지는 않았습니다 의 발현은 혈청 엑소좀에서 증가하였으 . SF3B4 mRNA 나 나 혈청에서는 증가하지 않았습니다 혈청 엑소좀 는 모든 단계의 , buffy coat . -SF3B4 HCC HCC AFP . RNA 및 초기 단계 에서 보다 나은 진단력을 보였습니다 단일 세포 시퀀 싱에 따르면 는 와 상관관계가 있었습니다 데이터 베이스를 사용 SF3B4 MDSCs . TIMER 하여 에서 의 발현과 면역 침윤 수준의 상관관계를 조사했습니다 결론적으로 혈청 엑소좀 는 새로운 비침습적 바이오마커 후보이며 는 -SF3B4 SF3B4 HCC 에서 종양 면역 침윤을 유도할 수 있을 것으로 암시되었습니다.
more초록/요약
In chapter 1, We investigated prognostic gene signatures for predicting HCC recurrence using in silico gene expression analysis. Recurrence-associated gene candidates were chosen by a comparative analysis of gene expression profiles from two independent whole-transcriptome datasets in patients with HCC who underwent surgical resection. Five promising candidate genes, CETN2, HMGA1, MPZL1, RACGAP1, and SNRPB were identified, and the expression of these genes was evaluated using quantitative reverse transcription PCR in the validation set (n = 57). CETN2, HMGA1, RACGAP1, and SNRPB, but not MPZL1, were upregulated in patients with recurrent HCC. In addition, the combination of HMGA1 and MPZL1 demonstrated the best area under the curve (0.807, 95% confidence interval [CI] = 0.681-0.899) for predicting HCC recurrence. In terms of clinicopathological correlation, CETN2, MPZL1, RACGAP1, and SNRPB were upregulated in patients with microvascular invasion, and the expression of MPZL1 and SNRPB was increased in proportion to the Edmonson tumor differentiation grade. Additionally, overexpression of CETN2, HMGA1, and RACGAP1 correlated with poor overall survival (OS) and disease-free survival (DFS) in the validation set. Finally, Cox regression analysis showed that the expression of serum alpha-fetoprotein and RACGAP1 significantly affected OS, whereas platelet count, microvascular invasion, and HMGA1 expression significantly affected DFS. In conclusion, the combinatin of HMGA1 and MPZL1 might be potential prognostic biomarkers for predicting the recurrence of HCC after surgical resection. In chapter 2, we aimed to identify the diagnostic value of the Splicing Factor 3b Subunit 4 (SF3B4) as a novel non-invasive biomarker for hepatocellular carcinoma (HCC) and the relationship between SF3B4 expression and immune cell infiltration in HCC. Enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was used to detect SF3B4 level in plasma samples of each patient with healthy control, with chronic hepatitis (CH), liver cirrhosis (LC), and HCC. Expression levels of auto-antibody, which can detect SF3B4, were measured in plasma samples of each group of patients. As a result of confirming the expression of SF3B4 protein and autoantibody in the patient's plasma using ELISA, the SF3B4 and autoantibody expression in HCC patients was higher than the healthy controls, but it did not show better diagnostic performance compared to AFP. The mRNA expression of SF3B4 was increased in serum EV, but not in the buffy coat or serum of HCC patients. Serum EV-SF3B4 had better diagnostic power in all stage HCC and early-stage HCC (AUC=0.884 and AUC=0.933, respectively) than AFP (AUC=0.673 and AUC=0.534, respectively). According to single cell RNA sequencing, SF3B4 was correlated with MDSCs. TIMER database was used to investigate the correlation of SF3B4 expression and immune infiltration level in HCC. In conclusion, EV-SF3B4 is a candidate novel non-invasive biomarker for diagnosing HCC and SF3B4 might induce tumor immune infiltration in HCC.
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Chapter 1 in silico HCC 에서 우리는 유전자 발현 분석을 사용하여 의 재발을 예측할 수 있는 유전자 시그니처를 조사하였다 재발 관련 유전자 후보들은 간절제술을 시행한 . -HCC 환자로부터 두가지의 독립적인 전사체분석 데이터세트를 통해 유전자 발현 프로파일의 상호분석하여 선정되었다 다섯개의 후보 유전자 . , CENT2, HMGA1, MPZL1, RACGAP1 SNRPB qRT-PCR 과 가 확인되었고 이들 유전자의 발현은 을 통해 검증코호트(n=57) . MPZL1 CENT2, HMGA1, RACGAP1 SNRPB 에서 평가되었다 을 제외한 과 는 재발이 일어난 환자에서 더욱 과발현 되는 것을 확인할 수 있었다 게다가 과 . HMGA1MPZL1 AUC (0.807, 95% CI = 0.681-0.899) HCC 의 조합이 가장 좋은 값 로 의 재발을 예측할 수 있는 것으로 나타났다 임상병리학적 상관관계에서 미세혈관 침범 환자에서는 .CENT2, MPZL1, RACGAP1, SNRPB , Edmonson 가 과발현되었고 종양 분화등급에 비례하여 과 의 발현이 증가하는 것을 확인하였다 또한 및 MPZL1 SNRPB . , CENT2, HMGA1RACGAP1 (OS) (DFS) 의 과발현은 검증 세트에서 좋지 않은 전체 생존 및 무병 생존 과 관련이 있었다 마지막으로 회귀분석은 혈청 알파 태아단백 및 의 발현이 . Cox - RACGAP1 전체 생존에 유의한 영향을 미치는 반면 혈소판 수 미세혈관 침범 및 의 발현 , , HMGA1은 무병 생존에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다 결록적으로 . HMGA1 MPZL1의 조합은 수술적 간 절제 후 재발을 예측할 수 있는 바이오마커가 될 수 있다. Chapter 2 Splicing 에서 우리는 간세포 암종에 대한 새로운 비침습적 바이오마커로써 Factor 3b Subnint 4 (SF3B4) HCC SF3B4 의 진단적 가치와 에서 발현과 면역 세포 침윤 사이의 관계를 확인하는 것을 목표로 하였습니다 를 사용하여 만성 간염 간경 . ELISA ,화 및 환자와 건강한 대조군 환자의 혈장 샘플에서 발현을 검출하고 HCC SF3B4 SF3B4 를 검출할 수 있는 자가 항체의 발현량을 각 환자군의 혈장 검체에서 측정하였습니다. 환자의 혈장 내 의 단백질 및 자가항체의 발현을 확인한 결과 환자에서 SF3B4 , HCCSF3B4 AFP 및 자가항체 발현이 건강한 대조군보다 높게 나타났으나 에 비해 더 좋은 진단 성능을 나타내지는 않았습니다 의 발현은 혈청 엑소좀에서 증가하였으 . SF3B4 mRNA나 나 혈청에서는 증가하지 않았습니다 혈청 엑소좀 는 모든 단계의 , buffy coat . -SF3B4HCC HCC AFP . RNA 및 초기 단계 에서 보다 나은 진단력을 보였습니다 단일 세포 시퀀싱에 따르면 는 와 상관관계가 있었습니다 데이터 베이스를 사용 SF3B4 MDSCs . TIMER하여 에서 의 발현과 면역 침윤 수준의 상관관계를 조사했습니다 HCC SF3B4 .결론적으로 혈청 엑소좀 는 새로운 비침습적 바이오마커 후보이며 는 -SF3B4 SF3B4 HCC에서 종양 면역 침윤을 유도할 수 있을 것으로 암시되었습니다.
more목차
Ⅰ. INTRODUCTION 1
Ⅱ. MATERIALS AND METHODS 3
1. The integrative analysis strategy of microarray and RNA-seq datasets 3
2. Data analysis 3
3. Clinical characteristics of patients 4
4. Analysis of Differentially expressed genes (DEGs) 5
5. Gene set enrichment analysis 6
6. RNA extraction and quantitative reverse transcription polymerase chain reaction 7
7. Statistical analysis 7
Ⅲ. RESULTS 9
1. Gene selection for HCC recurrence using systemic analysis of tissue-based microarray and RNA-seq dataset 9
2. Identification of predictive molecular signature for HCC recurrence using the public database 11
3. Confirmation of five recurrence related genes in validation set 15
4. Prognostic implication of the candidate biomarker genes 19
Ⅳ. DISCUSSION 23
Ⅴ. REFERENCES 27
Ⅰ. INTRODUCTION 33
Ⅱ. MATERIALS AND METHODS 35
1. Expression and prognosis profiling of SF3B4 in various cancer types 35
2. Patient enrollment and clinical term definitions 35
3. Prediction of SF3B4 derived in EV 39
4. Cell culture 39
5. Blood Specimen preparation 40
6. Characterization of serum small EVs 40
7. Isolation of RNA 41
8. 22K human protein microarray 42
9. Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA) 43
10. Autoantibody 43
11. Immunohistochemistry (IHC) 43
12. Immunofluorescence 43
13. Quantitative reverse transcription PCR (RT-qPCR) 44
14. Single cell RNA-sequencing 45
15. Immune infiltration analysis 46
16. Statistical analysis 46
Ⅲ. RESULTS 48
1. SF3B4 is overexpressed in HCC and related to the clinical outcome of HCC 48
2. Expression of SF3B4 and anti-SF3B4 autoantibody as liquid biopsy biomarkers for HCC and their diagnostic performance in each cohort 53
3. Serum derived EV-SF3B4 expression and its diagnostic power in HCC 56
4. Diagnostic efficiency of the combination of the serum EV-SF3B4 and serum AFP and the positive rate of serum EV-SF3B4 in all-stage and early-stage HCC 60
5. Confirmation of correlation between SF3B4 and immunity in HCC microenvironment 63
Ⅳ. DISCUSSION 74
Ⅴ. REFERENCES 77
