基于生物信息学分析寻找胰腺癌新的诊断和治疗靶点

胰腺癌作为一种消化系统高度恶性的肿瘤性疾病,其发生和进展的分子机制仍不确定.为寻找与胰腺癌发生和进展有关的新的有效治疗靶点和潜在的生物标志物.利用GEO数据库中的GEO2R在线工具对胰腺癌组织和正常对照组织的基因表达进行差异分析并对差异表达基因(DEGs)进行GO功能和KEGG通路富集分析.然后通过GEPIA数据库中胰腺癌的转录数据对候选基因的表达进行验证.Kaplan?Meier法分析各候选基因的预后价值.利用starBase数据库中的7个预测程序对候选基因上游潜在的miRNAs进行预测.此外,还使用miRNet和starBase预测了hsa?miR?20b?5p的上游lncRNAs并利用lncATLAS数据库对潜在的lncRNAs进行亚细胞定位.在本研究中,我们发现胰腺癌组织中LAMA3基因的转录水平明显高于健康对照组织.同时,LAMA3的过表达与胰腺癌患者较差的临床预后相关.随后,预测了21个可能靶向LAMA3的潜在上游miRNAs.在预测到的miRNA?mRNA调控轴中,has?miR?20b?5p?LAMA3轴在胰腺癌的发生和进展中具有较高的潜力.进一步研究发现,FGD5?AS1潜在的抑制has?miR?20b?5p?LAMA3调控轴的作用可能能够在胰腺癌中作为诊断和治疗的有效靶点.FGD5?AS1?has?miR?20b?5p?LAMA3调控网络在胰腺癌发生和发展中的具有关键作用,可作为胰腺癌临床诊断和治疗的潜在靶点和生物标志物.