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预测M0期炎性乳腺癌术后生存的新N分期系统

隋大星, 王雪莹, 章佳新

隋大星, 王雪莹, 章佳新. 预测M0期炎性乳腺癌术后生存的新N分期系统[J]. 肿瘤防治研究, 2022, 49(8): 799-805. DOI: 10.3971/j.issn.1000-8578.2022.21.1532
引用本文: 隋大星, 王雪莹, 章佳新. 预测M0期炎性乳腺癌术后生存的新N分期系统[J]. 肿瘤防治研究, 2022, 49(8): 799-805. DOI: 10.3971/j.issn.1000-8578.2022.21.1532
SUI Daxing, WANG Xueying, ZHANG Jiaxin. A New N-staging System for Predicting Postoperative Survival of M0 Stage Inflammatory Breast Cancer[J]. Cancer Research on Prevention and Treatment, 2022, 49(8): 799-805. DOI: 10.3971/j.issn.1000-8578.2022.21.1532
Citation: SUI Daxing, WANG Xueying, ZHANG Jiaxin. A New N-staging System for Predicting Postoperative Survival of M0 Stage Inflammatory Breast Cancer[J]. Cancer Research on Prevention and Treatment, 2022, 49(8): 799-805. DOI: 10.3971/j.issn.1000-8578.2022.21.1532

预测M0期炎性乳腺癌术后生存的新N分期系统

详细信息
    作者简介:

    隋大星(1997-),男,硕士,医师,主要从事甲状腺乳腺外科的临床研究

    通讯作者:

    章佳新(1962-),男,硕士,主任医师,主要从事甲状腺乳腺外科的临床研究,E-mail: zhangjx628@163.com

  • 中图分类号: R737.9

A New N-staging System for Predicting Postoperative Survival of M0 Stage Inflammatory Breast Cancer

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  • 摘要:
    目的 

    结合转移淋巴结数目和转移淋巴结比率, 为术后M0期的炎性乳腺癌患者建立新的N分期系统。

    方法 

    基于SEER数据库中的炎性乳腺癌患者数据, 计算出转移淋巴结数目和转移淋巴结比率的最佳截断值, 形成新N分期系统。将新N分期系统与美国癌症联合会制定的第8版乳腺癌TNM分期系统进行比较, 构建列线图预后模型并加以验证。

    结果 

    新N分期系统对M0期炎性乳腺癌患者术后生存的预测性能优于传统N分期系统。列线图预后模型显示出优秀的临床效能, 一致性指数达0.711。

    结论 

    新N分期系统对M0期炎性乳腺癌患者的术后生存具有良好的预测性能, 能更加精准地反映预后。

     

    Abstract:
    Objective 

    To establish a new N-stage system combining the number of metastatic lymph nodes and the ratio of metastatic lymph nodes for postoperative M0 stage inflammatory breast cancer patients.

    Methods 

    Based on the data of inflammatory breast cancer patients in the SEER database, the number of metastatic lymph nodes and the ratio of metastatic lymph nodes were calculated.A new N-staging system was established and compared with the 8th edition of AJCC TNM staging system of breast cancer.The nomograph prognostic model was constructed and validated.

    Results 

    The prediction performance of the new N-staging system for postoperative survival of M0 inflammatory breast cancer patients was better than the traditional N-staging system.The nomograph prognostic model showed an excellent clinical efficacy with a consistency index of 0.711.

    Conclusion 

    The new N-staging system has good predictive performance for postoperative survival of M0 inflammatory breast cancer patients and can accurately reflect the prognosis.

     

  • 环状RNA(circular RNA, circRNA)是一类共价封闭的内源性非编码RNA,无5′端帽子和3′端多聚A尾,具有组织特异性,广泛存在于人类细胞中[1]。circRNA在肿瘤等多种疾病相关组织及细胞中存在表达差异,提示circRNA对肿瘤相关疾病具有调节作用[2]。世界卫生组织最新数据显示,原发性肝癌发病率居恶性肿瘤第6位,死亡率居第3位。肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)是原发性肝癌的主要类型,约占肝癌总数的85%~90%[3-6]。目前,HCC的早期临床筛查方法主要是甲胎蛋白(AFP)测定和肝脏超声检查,但AFP检测的敏感度和特异性有限,而超声检查很大程度上依赖操作者的主观判断,且常规超声难以准确鉴别肝脏占位性病变性质[7]。BCLC分期系统显示,仅有少数患者在肝癌早期阶段,可接受如局部消融、切除或肝移植等治疗,预后较好;大多数患者就诊时多属于晚期,尚无有效治疗方案选择[8]。因此,亟需深入探究HCC的发生发展机制,寻找新型生物标志物以提高HCC的早期检出率,这对HCC患者的早期诊治、改善预后、提高生存率及生存质量具有重要意义。近年来随着高通量测序技术和生物信息学分析技术的快速发展,发现许多与HCC相关的circRNA,该技术逐渐应用于临床诊断和基础研究中,进一步提示circRNA将成为HCC新型诊断标志物和药物开发靶点[9]。本文就近年来circRNA的生物学机制及在HCC中发挥的作用、诊治研究进展等进行综述。

    circRNAs是生物体内存在的一类不具有5'末端帽子和3'末端poly(A)尾、能通过共价键形成闭合环形结构的RNA分子。它广泛存在于多种生物体中,在细胞中已发现超过10万个circRNA。它具有结构稳定、种类丰富、进化保守等特性,表达水平具有组织、时序特异性等。circRNA的来源主要有三种形式:(1)套索驱动环化,由外显子的3'剪接供体与5'剪接受体共价形成套索,套索进行内部拼接后剪除内含子形成circRNA(exonic circRNA, ecircRNA)。ecircRNA可充当竞争性内源RNA(ceRNA)结合天然微小RNA(miRNA)并阻断其对靶基因表达的抑制作用,作为miRNA的分子海绵发挥功能;(2)内含子配对驱动环化,为两个内含子的碱基互补配对形成环状结构,然后剪除内含子变成circRNA(circularintronic RNA, ciRNA);(3)同时包含外显子和内含子的circRNA(eIciRNA)[10]

    circRNA在转录和转录后调控发挥作用。外显子源性的ecircRNA大多在细胞质中发挥作用,ciRNA及eIciRNA大多在细胞核中发挥作用,主要有两种途径:(1)ciRNA在细胞核内与RNA聚合酶Ⅱ(Pol-Ⅱ)结合促进其亲本基因表达;(2)eIciRNA在细胞核内与U1小核糖核蛋白(U1 snRNP)结合形成复合物,与Pol-Ⅱ转录复合物结合于亲本基因启动子上,促其亲本基因转录[11]。如circRNA基因敲除导致其亲本基因表达降低,位于转录位点附近的ci-ankyrd 52(ciRNA)是一种丰富的RNA,其重复结构域可以影响RNA-pol-Ⅱ复合物的延伸,是Pol-Ⅱ复合物的正调控因子,对其亲本基因编码具有顺式调控作用[12]

    circRNA作为miRNA海绵,参与肿瘤细胞的多种活动,包括肿瘤增殖、远处转移和化疗耐药性等。circRNA与下游靶基因mRNA竞争性结合miRNA,进而影响mRNA的基因表达,这也是circRNA目前研究最多的生物学机制[13],即为“circRNA/miRNA/mRNA”轴的调节,miRNAs通过与靶mRNA的3'-UTR结合发挥调控靶mRNA表达的作用,circRNA则通过海绵吸附miRNA,竞争性阻止或减少了miRNA与靶mRNA结合,从而在转录和翻译水平上调节了靶mRNA基因表达,促使细胞增殖、凋亡和恶变等,进而促进肿瘤发生发展[14]

    通常circRNA是不能被翻译的,但随着研究深入,发现一些circRNA的外显子序列可被翻译成蛋白质。大部分包含有外显子circRNA与核糖体进入位点(internal ribosome entry site, IRES)结合后能在体内外进行翻译[15]。目前已有一些circRNA被证实是由IRES介导翻译,如circ-FBXW7、circ-MBl、circ-ZNF609等。除了经典翻译模式和上述IRES介导的翻译模式之外,N6-甲基腺苷(N6-methyladenosine, m6A)残基富集于circRNA上,作为IRES翻译circRNA[16]。METTL3是一种主要的RNA N6腺苷甲基转移酶,在人肝细胞癌和多发性实体瘤中显著上调,METTL3通过m6A-YTHDF2依赖机制抑制肝癌中SOCS2的表达进而加速HCC的进展[17]。还有一些circRNA能与蛋白质相互作用抑制翻译进程,WTAP通过m6A-HuR途径抑制ETS1的表达,从而促进HCC的进展[18]。circRNA参与蛋白质翻译在肝癌进展中转录后调控的作用机制仍未探明。circRNA参与蛋白质翻译及其在肿瘤和相关组织中的调控作用可能为circRNA进一步研究提供思路。

    结合蛋白(RNA binding protein, RBP)是能够影响circRNA加工、折叠和定位的一类广泛的蛋白质[19]。有研究表明,circRNA可以作为RBP的海绵与RNA QKI、MBL、PolⅡ、Argonaute(AGO)、真核起始因子4A-Ⅲ(EIF4A3)等形成大的RNA-蛋白复合物(RPC),这些RPC可以调节RBP或miRNA的功能,进而调节亲本基因或相关基因的转录[20]。circRNA可以与RBP结合促进肿瘤的发展,circ-Ago2和HuR相互作用并被激活,促进癌细胞的生长、侵袭、转移,同时促进HuR在靶mRNA3'UTR上的富集,从而阻止Ago2与靶基因的结合,使Ago2/miRNA介导的基因受到抑制,进而促进肿瘤发生和侵袭[21]。此外,RBP还可以通过抑制circRNA的表达来促进癌细胞的增殖,RBP-RBM3的高表达会抑制SCD-circRNA2的表达,从而促进HCC细胞的增殖[22],见图 1

    图  1  环状RNA的形成与生物学功能
    Figure  1  Formation and biological function of circRNA
    The formation mode of circRNA: Lasso-driven cyclization ecircRNA; Intron pairing drives cyclized ciRNA; eIcirRNA contains both exons and introns. CircRNA plays its biological functions by regulating gene transcription, acting as a molecular sponge of microRNA, participating in protein translation, and interacting with RNA binding protein(RBP).

    circ-0061395在肝癌组织、血清、细胞和血清衍生外泌体中表达上调,在体外诱导细胞周期阻滞、凋亡,抑制增殖、侵袭和迁移。circ-0061395竞争性结合miR-877-5p,调节PIK3R3的表达促进HCC的生长[23]。外泌体circ-ZNF652通过miR-29a-3p/GUCD1转移到HCC细胞中,参与HCC细胞增殖、迁移、侵袭和糖酵解[24]。外泌体circ-100338增强HCC细胞的侵袭性和血管生成,促进HCC的转移[25]。circ-MAST1在HCC组织和细胞系中表达上调,circ-MAST1吸附miR-1299稳定CTNND1的表达,促进HCC细胞的生长[26]。circ-0021093作为ceRNA充当miR-432的海绵,促进HCC细胞的增殖、迁移和侵袭来促进HCC的进展[27]。hsa-circ-0000711在肝癌细胞中表达上调,并通过靶向has-miR-103a-3p促进肝癌细胞增殖、抑制凋亡[28]。circ-0004277在HCC细胞、组织和血浆外泌体中的表达明显上调,其过表达增强了HCC细胞在体内和体外的增殖、迁移和上皮-间质转化(EMT),加速HCC的进展。HCC细胞中的外泌体circ-0004277通过细胞交流刺激周边细胞的EMT,进一步促进HCC细胞对周围正常组织的侵袭,加速HCC的发展[29]。由此可见,有相当一部分circRNA作为HCC的促癌因子促进HCC的进展。

    circ-MTO1在肝癌组织和细胞系中表达下调,circ-MTO1作为miR-9-5p的分子海绵,NOX4是miR-9-5p的靶基因。过表达的circ-MTO1和NOX4抑制HCC细胞的增殖和迁移并诱导其凋亡[30]。circ-0051443通过外泌体从正常细胞转运到HCC细胞,与miR-331-3p竞争性结合,诱导BAK1的表达,促进细胞凋亡和阻滞细胞周期抑制恶性生物学行为,抑制HCC的进展[31]。hsa-circ-0074854在HCC细胞中表达下调,通过与HuR相互作用与抑制外显体介导的巨噬细胞M2极化,抑制HCC细胞的迁移和侵袭[32]。circ-0001445在HCC表达下调,circ-0001445的过表达并海绵化miR-942-5p提高ALX4表达,抑制HCC细胞转移、EMT和糖酵解,并诱导细胞周期阻滞,circ-0001445可能成为抑制HCC发生发展的潜在靶点[33]。已有大量circRNA被鉴定为HCC的抑癌因子,在肝癌细胞组织中表达下调,未来有可能作为治疗靶点,在HCC早期进行干预,控制HCC进展。

    circRNA通过吸附microRNA(miR)和破坏细胞信号通路参与HCC的发生发展。circRNA常与经典肿瘤信号通路相关靶蛋白关联密切。在一项针对肝癌样本的研究中,circ-PTGR1过表达激活Met信号通路,并海绵化miR-449a,参与细胞分化、抑制HCC细胞的侵袭和转移[34]。circZNF609抑制miR-15a-5p/15b-5p的表达、提高GLI2的表达,激活Hedgehog通路参与HCC细胞的增殖、侵袭和转移,促进HCC的进展[35]。circRNA-ITCH参与调节Wnt/RNA-ITCH促信号通路,抑制C-myc和cyclind1的表达,circRNA-ITCH通过抑制Wnt /NA-ITCH促进信号转导通路发挥致癌作用参与HCC进展[36]。circ-0014717抑制BTG2的表达,并通过海绵化miR-668-3p抑制HCC细胞的生长、迁移和侵袭。发现一个新的circ-0014717/miR-668-3p/BTG2相关HCC的信号调控通路[37]。has-circ-0007456在肝癌细胞系中的表达水平显著影响其对NK细胞的敏感度,实验验证hsa-circ-0007456通过吸附miR-6852-3p和ICAM-1的表达来发挥作用机制。miR-6852-3p/ICAM-1轴是has-circ-0007456介导的NK细胞杀伤HCC细胞所必需的。has-circ-0007456/miR-6852-3p/ICAM-1轴是肿瘤免疫逃逸和肝癌发生过程中的重要信号通路[38]

    除上述与HCC相关肿瘤信号通路外,还有许多具有不同效应的circRNA与HCC相关的经典信号通路有关,circRNA作为其中重要靶基因,参与HCC的发生发展,这些信号通路的激活或抑制下游致癌或抑癌靶基因、介导下游靶蛋白的表达发生变化,进而产生抑癌或促癌作用。HCC相关circRNA肿瘤信号通路机制复杂多样,circRNA在HCC的发生发展机制及临床诊治具有重大意义。

    肿瘤微环境(tumor microenvironment, TME)被认为是肿瘤增殖、免疫逃逸、转移和化疗耐药的关键因素[39]。首先,circRNA可参与PD-L1调节肿瘤免疫逃逸,circRNA作为ceRNA调节PD-L1的表达,从而帮助肿瘤细胞逃避免疫监视[40]。在肝癌细胞中高表达的hsa-circ-0003288,通过PI3K/AKT信号通路作为miR-145的海绵,上调PD-L1的表达,引起肿瘤免疫逃逸,促进EMT和HCC细胞侵袭,发挥致癌作用,靶向has-circ-0003288可能是肝癌的一个有价值的治疗靶点[41];第二,缺氧是TME的典型特征,低氧的微环境可加强癌细胞对放化疗的抵抗性,对肿瘤侵袭和治疗有重要影响[42]。cZNF292在肝癌细胞中以时间依赖的方式诱导,而不依赖于缺氧诱导因子(HIF)-1α。cZNF292基因敲除增加了SRY-box 9(SOX9)核转位,降低了Wnt/β-catenin通路的活性,从而抑制了缺氧性肝癌细胞的增殖、VM和体外抗辐射性[43];第三,HCC是一种典型的富血管性肿瘤,内皮细胞作为肿瘤微环境的重要组成部分,参与血管生成,影响HCC的发生发展[29]。circ-4911和circ-4302抑制HCC微环境中人脐静脉内皮细胞(HUVECs)的增殖和迁移,进而抑制HCC的进展[44]

    此外,circRNA还可参与重塑细胞外基质(extracellular matrix,ECM)、调控血管生成等过程参与TME,在调节肝纤维化、肝癌发生、上皮间质转化、肿瘤侵袭和转移中发挥重要作用,并通过与肿瘤细胞的串扰在肿瘤相关疾病中发挥作用[31]。circRNA在TME中发挥多种作用,但具体机制研究仍处于起步阶段,在未来很可能作为一个热点机制探索。

    circRNA在细胞质中具有进化保守、表达丰富、结构稳定等特性,在肿瘤诊断、治疗、判断预后等方面具有较大临床应用价值,可作为HCC的新型生物标志物和治疗靶点[45]。血浆circRNA面板(circPanel),其中包含三个检测HCC的circRNA(hsa-circ-0000976、hsa-circ-0007750和hsa-circ-0139897)联合应用。circPanel对HCC和小肝癌的诊断准确率优于AFP,能有效鉴别AFP阳性和AFP阴性的小肝癌。因此,研究者认为circPanel可作为肝癌临床诊断的一个新型生物标志物[46]。circRNA可以细胞特异性的方式广泛分布于血浆、尿液、组织样本、细胞唾液等人体成分中,检测标本较易获取,外周血和其他体液中等无创性标本检测的生物标志物具有较好的临床应用价值,将成为癌症筛查新型指标[47]。circRNA还可以预测HCC患者的生存。hsa-circ-0036683被发现是HCC的一个独立且重要的预后因子,并强调它作为预测患者生存的候选生物标志物具有潜在的临床实用价值[48]。HCC患者中circARPP21的表达降低与肿瘤体积增大、tug淋巴结转移(TNM)分期和甲胎蛋白(AFP)水平升高有关。研究验证circARPP21作为miR-543的海绵,通过调节LIFR抑制HCC细胞的增殖、存活、侵袭和迁移,延缓HCC的进展[49]。circRNA与HCC的进展和放化疗耐药有关。例如circ-0031242与肝癌对DDP的耐药性有关。circ-0031242的沉默降低了DDP耐药细胞(Huh7-R和SNU-387-R)的细胞活力、迁移、侵袭和凋亡,增强了DDP的体内敏感性。调控HCC的进展和DDP耐药影响[50]

    circRNAs调控肿瘤微环境、肿瘤免疫、化学耐药等的机制是目前研究的热点。因此,亟需探寻更多的靶向HCC的circRNA参与临床HCC的治疗和判断预后。随着相关cirRNA与HCC机制和功能被探明,期待在众多circRNA中探索出靶向HCC的circRNA作为新型生物标志物参与临床诊断、治疗、判断预后,见表 1

    表  1  HCC发生发展相关的circRNA
    Table  1  CircRNA related to occurrence and development of HCC
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    circRNA作为HCC新型标志物,在HCC的早期诊断、治疗、预后判断中具有潜在临床价值。circRNA的异常表达通过调控基因转录、作为miRNA海绵、参与蛋白质翻译、与RBP相互作用等发挥生物学机制,参与调控HCC细胞的发生、发展、侵袭和转移。当前的研究主要集中在其表达改变和作为miRNA海绵的吸附作用机制上,对于circRNA蛋白质翻译和调控基因表达的具体分子机制尚不明确。大部分circRNAs与其亲本基因、RNA结合蛋白等的作用机制关系亦不清楚。随着基础研究的不断深入,诸多与肿瘤相关的circRNA被发现,目前研究中广泛存在的问题是circRNA的命名还不够规范,亟需建立circRNA的通用标准和规范。circRNA在组织和体液中具有较高的特异性和稳定性,标本也较易获得,由于circRNA与肿瘤类型还不能一一对应为特异性指标,故而组合circPanel(多个对HCC有特异性的circRNA组合)有望成为HCC新型早期诊断、预后评价和潜在治疗靶点。

    Competing interests: The authors declare that they have no competing interests.
    作者贡献:
    隋大星:选题、统计学分析及论文撰写
    王雪莹:下载和处理原始数据、论文修改
    章佳新:文章整体构思、论文审阅
  • 图  1   基于肿瘤特异性生存率,使用X-tile分析确定MLNN(A)和MLNR(B: 1≤MLNN≤13; C: MLNN > 13)的最佳截断值

    Figure  1   Optimal cutoff value of MLNN(A) and MLNR (B: 1≤MLNN≤13; C: MLNN > 13) identified by X-tile software based on cancer-specific survival

    图  2   基于MLNN和MLNR形成新的N分期系统

    Figure  2   A new N-staging system based on MLNN and MLNR

    图  3   新N分期和第8版AJCC-N分期系统的比较(Kaplan-Meier法)

    Figure  3   Comparison of new N-staging and the eighth edition of AJCC-N staging by Kaplan-Meier analysis

    图  4   标准ROC曲线分析新N分期与AJCC-N分期的评估能力

    Figure  4   Evaluation capacity of new N-staging and AJCC-N staging analyzed by standard ROC curve

    图  5   时间依赖ROC验证新N分期与AJCC-N分期的评估能力

    Figure  5   Evaluation capacity of new N-staging and AJCC-N staging verified by time-dependent ROC curves

    图  6   预测1、3、5年乳腺癌特异性生存的列线图预后模型

    Figure  6   Prediction of 1-, 3- and 5-year breast cancer-specific survival by nomograph prognostic model

    图  7   列线图预后模型的校准曲线

    Figure  7   Calibration curve of nomograph prognostic model

    图  8   新N分期与AJCC-N分期系统的1、3、5年的决策曲线

    Figure  8   Decision curves of the new N staging system and AJCC-N staging system at 1-, 3- and 5-years

    表  1   1001例炎性乳腺癌患者的临床病理特征(n(%))

    Table  1   Clinicopathological features of 1001 inflammatory breast cancer patients (n(%))

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    表  2   训练组中癌症特异性生存的单因素及多因素Cox分析

    Table  2   Univariate and multivariate Cox analyses of cancer-specific survival in training group

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    表  3   新N分期和第8版AJCC-N分期系统的对比(Cox比例风险模型)

    Table  3   Comparison of new N-staging and the eighth edition of AJCC-N staging by Cox proportional hazards model

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  • 期刊类型引用(3)

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-12-29
  • 修回日期:  2022-04-27
  • 网络出版日期:  2024-01-12
  • 刊出日期:  2022-08-24

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