tRNA来源的小RNA片段在肺癌中的作用机制及其临床意义

Transfer RNA-derived RNA fragments (tRFs), a novel class of small non-coding RNAs, have received much attention in the past few years, yet their mechanistic role in cancer remains largely unexplored. Recently, we comprehensively and systematically analyzed the profile of 5ʹ-and 3ʹ-tRFs using 8,118 small RNA sequencing data sets from 15 cancer types in The Cancer Genome Atlas (TCGA). We observed global dysregulations of both 5ʹ-tRFs and 3ʹ-tRFs among human cancers. Based on our preliminary data, we hypothesized that dysregulations of tRFs promote tumorigenesis and progression in the lung. To test our hypothesis, we proposed to develop an innovative bioinformatics tool to identify cancer driver tRFs and investigate their mechanistic roles in lung tumorigenesis and progression. At the successful completion of this project, we will demonstrate tRF-regulated downstream elements and identify novel diagnostic and prognostic biomarkers and anti-cancer targets in lung cancer.

tRFs是一类新型的tRNA来源的小RNA片段。近两年来，针对tRFs的功能解析呈现迅猛发展态势，但其具体作用方式和参与的信号通路，我们仍知之甚少。我们前期工作通过分析TCGA泛癌测序大数据，发现了异常的5ʹ-tRFs 和 3ʹ-tRFs广泛存在于各种肿瘤组织中，并初步鉴定了肺癌中多个来源于tRNA的小RNA片段在肺肿瘤中异常高表达，与病人预后显著负相关。为此，我们提出了tRFs失调促进了肺癌发生发展进程的研究假说。主要研究内容是发展生物信息学方法和利用TCGA泛癌肿瘤测序大数据来鉴定肺肿瘤驱动tRFs，阐明tRFs在肺癌发生发展以及转移复发中的作用及其机制。本项目的成功实施，有望发现作为癌症药物新靶点的tRFs及其调控的下游因子。

tRNA可裂解产生具有调控功能的tRNA衍生片段（tRFs），在癌症等疾病中起重要作用。因缺乏循证的tRFs注释以及多数tRFs在人类基因组上有多个潜在位点，利用miRNA测序数据的标准分析程序无法有效挖掘它们。我们开发了从小RNA测序文库中源头挖掘tRFs的计算流程，首次系统地描绘了TCGA的15种主要癌症tRFs全基因组图谱，明确了这些tRFs具有重要生物学功能，揭示了其广泛表达、高度序列保守、细胞质定位、tRNA裂解的特异性以及组织中保守性的特征；在肿瘤的整体和个体水平上检测到5'-tRF和3'-tRF的频繁失调，可用作肿瘤分型、诊断和预后的生物标志物。通过自主研发的泛癌分析平台鉴定了11个泛癌驱动tRFs，这些tRFs在不同癌症类型中一致性上调且与不良预后密切相关，并对其中的一个泛癌驱动tRF 5ʹ-IleAAT-20进行了功能研究，验证其以非miRNA方式促进肺癌发生发展（NAR Cancer 2020，2: zcaa031）。为同行提供研究肿瘤tRF的重要在线资源，我们整合了TCGA泛癌测序大数据和临床数据，构建了一个肿瘤tRFs数据库OncotRF (RNA Biol 2020 17:1081– 91)，提供tRFs检索和功能注释、tRFs差异表达和预后分析等，该数据库是第1个用于挖掘肿瘤tRF诊断和预后生物标志物及tRF功能预测的重要数据库。RNA Biology同期配发的题为“The regulatory world of tRNA fragments beyond canonical tRNA biology”的编辑述评（RNA Biol 2020 17: 1057-59），评价我们发展的数据库是“Such database is a valuable resource for potential functional annotation of specific cancer-related tRFs and their use as prognostic and diagnostic cancer biomarkers”。这些工作发表后，受到了同行广泛关注，我们综述了近年tRFs在不同类型癌症中的作用研究，并讨论其作为癌症诊断和预后的生物标志物及治疗靶点的潜力（J Hematol Oncol 2020，13:121）。