大家好，今天我們來講講自噬。自噬近年來國(guó)自然熱度降低了不少，但中標(biāo)體量比較大，仍然是國(guó)自然大熱門。自噬中標(biāo)（637項(xiàng)）最多的一年是2017年，也就是大隅良典獲得諾貝爾獎(jiǎng)之后的一年；2019年自噬相關(guān)研究項(xiàng)目518項(xiàng)，感覺自噬還能掙扎幾年，沒準(zhǔn)兒大隅良典老爺子再發(fā)幾篇神文又火起來了。按照這個(gè)路子我預(yù)測(cè)明年低氧會(huì)成為大熱門，低氧跟自噬都廣泛存在，扯遠(yuǎn)了。說回自噬，今天講一篇自噬相關(guān)的文章。

   今天大家分享的是十月中旬發(fā)表在AGING雜志上的一篇文章，題名為：Differentially expressed autophagy-related genes are potential prognostic and diagnostic biomarkers in clear-cell renal cell carcinoma。該文章通過分析腎透明細(xì)胞癌(ccRCC)的RNA-seq數(shù)據(jù)，挖掘出了9個(gè)影響預(yù)后的差異表達(dá)自噬相關(guān)基因(DEARGs )。

一、ccRCC訓(xùn)練集預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)DEARGs的識(shí)別
   作者用Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)識(shí)別出了38個(gè)在539個(gè)ccRCC和72個(gè)正常腎組織樣本中的差異表達(dá)的自噬相關(guān)基因(DEARGs，31個(gè)上調(diào)，7個(gè)下調(diào)) （FDR <0.05，| log2FC |> 1）。

二、訓(xùn)練組ccRCC患者的預(yù)后危險(xiǎn)性DEARG的鑒定
   接下來，作者基于這38個(gè)DEARGs在ccRCC訓(xùn)練集中的表達(dá)做了單變量Cox回歸分析，來篩選預(yù)后DEARGs。在進(jìn)行p值矯正之后，發(fā)現(xiàn)有12個(gè)DEARGs的表達(dá)與ccRCC患者的OS有關(guān)，6個(gè)DEARGs的表達(dá)與ccRCC患者的DFS相關(guān)，因此，作者用這18個(gè)DEARGs建立了模型來預(yù)測(cè)ccRCC患者的預(yù)后。然后，采用前向和后向選擇算法進(jìn)行多變量Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析以優(yōu)化模型，最終確定了PRKCQ, BID, BAG1, BIRC5和ATG16L2作為OS模型的風(fēng)險(xiǎn)基因( BID, BIRC5和ATG16L2被識(shí)別為高風(fēng)險(xiǎn)基因，BAG1和PRKCQ為低風(fēng)險(xiǎn)基因 )，且EIF4EBP1, BAG1, ATG9B和BIRC5作為DFS模型的風(fēng)險(xiǎn)基因( EIF4EBP1, ATG9B和BIRC5被識(shí)別為高風(fēng)險(xiǎn)基因，BAG1為低風(fēng)險(xiǎn)基因 )

三、在訓(xùn)練小組中測(cè)試預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)模型
   作者基于基因表達(dá)值和風(fēng)險(xiǎn)基因的回歸系數(shù)，使用以下公式計(jì)算訓(xùn)練組的預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分：Training group risk score for OS = (-0.1504 × expression value of PRKCQ) + (0.1673 × expression value of BID) + (-0.0944 × expression value of BAG1) + (0.1141 × expression value of BIRC5) + (0.0727 × expression value of ATG16L2)；Training group risk score for DFS= (0.0103 × expression value of EIF4EBP1) + (0.1197 × expression value of ATG9B) + (-0.0923 × expression value of BAG1) + (0.2991 × expression value of BIRC5)。然后根據(jù)中位風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分將患者分為高、低風(fēng)險(xiǎn)組，圖中可以看出，低風(fēng)險(xiǎn)組的預(yù)后要好于高風(fēng)險(xiǎn)組，這兩種預(yù)后預(yù)測(cè)模型所對(duì)應(yīng)的AUC值也均達(dá)到了0.7。

   然后，作者分別將OS和DFS中患者的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行了排秩等分析，發(fā)現(xiàn)OS組的高風(fēng)險(xiǎn)患者表現(xiàn)出BID, BIRC5和 ATG16L2(高風(fēng)險(xiǎn)基因)基因的上調(diào)，以及PRKCQ 和BAG1(保護(hù)基因)基因的下調(diào)；DFS組的高風(fēng)險(xiǎn)患者表現(xiàn)出EIF4EBP1, ATG9B和BIRC5的上調(diào)，以及BAG1的下調(diào)。接下來，研究又通過測(cè)試組驗(yàn)證了兩種預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)模型的準(zhǔn)確性，結(jié)果與訓(xùn)練組一致。

四、風(fēng)險(xiǎn)DEARGs的診斷價(jià)值
   作者基于TCGA中535名ccRCC患者和Genotype-Tissue Expression項(xiàng)目的28名健康個(gè)體的表達(dá)數(shù)據(jù)，用ROC曲線分析 評(píng)估了OS( PRKCQ, BID, BAG1, BIRC5, ATG16L2 )和DFS( EIF4EBP1, BAG1, ATG9B, BIRC5 )風(fēng)險(xiǎn)基因的診斷價(jià)值。圖4分別對(duì)應(yīng)基因PRKCQ, BID, BAG1, BIRC5, ATG16L2, EIF4EBP和ATG9B的AUC值，均大于0.6，表明這些DEARGs可作為潛在的診斷標(biāo)志物。

   最后，作者又使用GDSC數(shù)據(jù)庫(kù)分析了幾種ccRCC細(xì)胞系的藥物敏感性與BAG1和BIRC5基因(分別是OS和DFS的風(fēng)險(xiǎn)DEARGs)表達(dá)之間的關(guān)系。通過分析兩個(gè)基因的表達(dá)與集中靶向藥的IC50值之間的關(guān)系，他們發(fā)現(xiàn)BAG1的高表達(dá)增加了ccRCC細(xì)胞系對(duì)Bortezomib, Idelalisib, Shikonin等藥物的耐藥性，增加了對(duì)Erlotinib, AZ628, Lapatinib等的敏感性；而BIRC5的高表達(dá)增加了對(duì)Salubrinal, PHA-665752, GNF-2, Imatinib, Nilotinib等的耐藥性和對(duì)CGP-60474, BMS-536924, JW-7-52-1, Panobinostat等的敏感性，見圖5。此外，通過比較ccRCC細(xì)胞系對(duì)BIRC5靶向藥物和傳統(tǒng)靶向藥物的敏感性，認(rèn)為BIRC5可作為ccRCC的潛在治療靶點(diǎn)。

   好了，今天就講到這里，下回帶大家看點(diǎn)別的，再見！！！