原发性肝细胞癌驱动基因网络模组协同机制研究

Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of most prevalent cancer and the third most frequent cause of cancer mortality globally. Each year there are approximately 600,000 new cases of HCC in the world and more than half of the new cases occur in China. However, the molecular mechanism that underlines the pathogenesis of HCC is still unclear. Tumors evolve from benign to malignant lesions by acquiring a series of mutations over time. The genetically altered genes that confer a selective growth advantage to the tumor cell are called “driver genes”. Here we analyzed genome, transcriptome, and epigenetics data in molecular networks to identify potential cancer driver gene modules of HCC, and will analyze the relationships of them by wet experiments. Then we will explore the time-ordered molecular mechanisms of the driver gene modules in the pathogenesis of HCC. This research will improve our knowledge of HCC pathogenesis and will guide the development of more effective approaches for reducing HCC morbidity and mortality.

原发性肝细胞癌是全世界死亡率最高的恶性肿瘤之一，而中国是其主要的发病地区，占全世界新增病例的55%。癌症的发病过程是变异的驱动基因主导的癌细胞生存优势不断积累的过程。但是，当前对肝癌驱动基因主导的癌变分子机制的认知还非常不完善。基因的生物学功能主要是通过分子网络中多基因协作完成的。因此，我们使用系统生物学的方法整合肝癌高通量平台数据，在基因组，转录组等层面识别肝癌病人中遗传结构发生改变的基因，通过生物分子网络拓扑结构和生物学功能模式分析筛选出潜在的肝癌驱动基因网络模组，然后在原代肝脏细胞和肝癌细胞系中进行致癌性和癌细胞转移性功能实验，分析驱动基因模组的作用模式和协同关系，然后进行原代细胞多驱动基因模组时序变化累积致癌性实验，从而建立肝癌发病过程中驱动基因模组时序性协同功能网络。这些工作，对于我们加深对肝癌发病的分子机制的理解，从而找出对肝癌有效的预防,诊断以及治疗方法，有着非常重要的意义。

原发性肝细胞癌是全世界死亡率最高的恶性肿瘤之一，而中国是其主要的发病地区，占全世界新增病例的55%。癌症的发病过程是变异的驱动基因主导的癌细胞生存优势不断积累的过程。但是，当前对肝癌驱动基因主导的癌变分子机制的认知还非常不完善。基因的生物学功能主要是通过分子网络中多基因协作完成的。因此，我们使用系统生物学的方法整合肝癌高通量平台数据，在基因组，转录组等层面识别肝癌病人中遗传结构发生改变的基因，通过生物分子网络拓扑结构和生物学功能模式分析筛选出潜在的肝癌驱动基因网络模组，然后在原代肝脏细胞和肝癌细胞系中进行致癌性和癌细胞转移性功能实验，分析驱动基因模组的作用模式和协同关系，开发了一种新的基于分子.网络的组学方法（MNBO）评估驱动基因的重要性，然后对关键的驱动基因的生物学功能进行实验验证，发现了以miR-590和miR-575等分子为核心的多个驱动基因协同作用模组，以及他们在肝癌发病和转移过程中的作用和分子机制。这些工作，对于我们加深对肝癌发病的分子机制的理解，从而找出对肝癌有效的预防,诊断以及治疗方法，有着非常重要的意义。