バイオインフォマティクス解析による口腔扁平上皮癌の病態解明と治療戦略の検討

Identification for Exploring Underlying Pathogenesis and Therapy Strategy of Oral Squamous Cell Carcinoma by Bioinformatics Analysis.

• Zheng Xu
• Pan Jiang
• Shengteng He

抄録

背景 最も一般的な虫歯関連がんの一つである口腔扁平上皮がん（OSCC）は、発生率が高く、世界的に死亡率が高い。しかしながら、OSCCの原因およびその基礎となる分子メカニズムは依然として不明である。疾患の原因とその分子機構は未だ解明されていないが、遺伝子発現オムニバス（GEO）データベースから3つのマイクロアレイデータセット（GSE23558, GSE34105, GSE74530）をダウンロードして統合することで、異なる発現を持つ遺伝子（DEG）を取得した。DEGの生物学的役割を解明するために、Gene Ontology (GO)解析とKyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)パスウェイエンリッチメントを行った。また、ハブ遺伝子を同定するために、タンパク質-タンパク質相互作用（PPI）ネットワークを構築した。また、OSCCの遺伝子マーカーを検証するために、TCGA OSCCのデータも評価した。結果 主成分分析（PCA）によりOSCCと正常対照組織を完全に区別することができた。GO解析の結果、DEGは生物学的プロセス群のケモカイン活性に富むことが明らかになった。DEGsの分子機能には成長因子活性が含まれていた。DEGの分子機能には酸化還元酵素活性が含まれていた。DEGに関連する主な細胞成分は、細胞外エクソソームを含んでいた。KEGG経路解析の結果、DEGは主にサイトカイン-サイトカイン受容体相互作用、チトクロームP450による外来物質の代謝、グルタチオン代謝シグナル経路に関与していることが明らかになった。共発現ネットワークにより、PPIネットワークからコア遺伝子が同定された。さらに、Kaplan-Meier生存期間解析により、CSF2とEGF遺伝子はOSCC患者の全生存期間と有意な相関があることが示された。結論 統合されたバイオインフォマティクス解析を用いた本研究は、OSCCの潜在的な新しい分子バイオマーカーと治療標的を探索するための貴重な情報を提供する可能性がある。

BACKGROUND Oral squamous cell carcinoma (OSCC), one of the most common cavity-associated cancers, has a high incidence and worldwide mortality. However, the cause and underlying molecular mechanisms of OSCC remain unclear. MATERIAL AND METHODS Three microarray datasets (GSE23558, GSE34105, and GSE74530) from the Gene Expression Omnibus (GEO) database were downloaded and then integrated to gain differentially expressed genes (DEGs). We performed Gene Ontology (GO) analysis and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichments of DEGs in order to elucidate DEGs' biological roles. Protein-protein interaction (PPI) networks were established in order to identify hub genes. To validate the gene markers for OSCC, the data of TCGA OSCC were also assessed. RESULTS Together, 651 DEGs containing 288 upregulated genes and 363 downregulated genes were screened out, which could completely distinguish between OSCC and normal control tissues by principal component analysis (PCA). The GO analysis indicated the DEGs were enriched in chemokine activity in the biological process group. The molecular functions of DEGs included growth factor activity. The molecular functions included oxidoreductase activity. The main DEG-associated cellular components included extracellular exosome. The KEGG pathway analysis indicated the DEGs were mainly participated in the cytokine-cytokine receptor interaction, metabolism of xenobiotics by cytochrome P450 and glutathione metabolism signal pathway. The co-expression network identified core genes from the PPI network. Additionally, Kaplan-Meier survival analysis showed that CSF2 and EGF genes were significantly correlated with OSCC patients' overall survival. CONCLUSIONS Our study using an integrated bioinformatics analysis might provide valuable information for exploring potential new molecular biomarkers and therapeutic targets for OSCC.