《国际医药研究前沿》：神经胶质瘤多组学研究进展（中南大学湘雅医院：杨海燕、詹显全）

国际医药研究前沿 神经胶质瘤多组学研究进展 神经胶质瘤多组学研究进展 杨海燕詹显全 中南大学湘雅医院卫生部肿瘤蛋白质组学重点实验室、结构生物 学与药物设计湖南省工程实验室、抗癌药物国家地方联合工程实 验室(长沙,410008) 基金项目:国家自然科学基金(81272798;81572278),国家高技 术“863计划”子项目(2014AA020610-1),湖南省自然科学 基金(14J7008),湖南省百人计划基金(詹显全),和湘雅医 院人才引进基金(詹显全)。 摘要 神经胶质瘤作为最常见的原发中枢神经系统肿瘤,具有很大 的异质性。越来越多的研究表明,神经胶质瘤是一个多基因、 多蛋白质参与的多阶段发展的疾病,并与基因组、转录组 蛋白质组及表观遗传组的异常关系密切。不同组学的研究给 神经胶质瘤研究注入了系统的视角,各个组学之间并非相互 孤立或单项流动,具有相互作用及双向及多向流动的特点。 国际医药研究前沿 本文对神经胶质瘤多组学研究的进展进行综述。 关键词:神经胶质瘤,基因组学,转录组学,蛋白质组学 ABSTRACT Glioma, as one of the most common primary tumors in central nervous system, has a great heterogeneity. More and more studies have shown that glioma is a multigene- and multiprotein involved multi-stage developed disease, and is closely related to genome, transcriptome, proteome and epigenetic abnormalities http://imrf.oajrc.org Different omics studies have provided a systematic perspective 合 OPEN ACCESS into the research of glioma, and each omics is not isolated or ingle-flowing. That is to say, they have the characteristics with Do:10.12208jimt2018000 Published: 2018-09-10 close relationship and two-way or multi-directional flow by each other. This article comprehensively reviews the progress of multi 通讯作者:詹显全,中南大学湘雅医院卫生部肿瘤 omics research in gliomas. 蛋白质组学重点实验室、结构生物学与药物设计 湖南省工程实验室、抗癌药物国家地方联合工程 Keyword: Glioma, genomIcs, transcriptomics, proteomics 实验室,邮箱:yizhan2011@gmail.com Fund program: National Natural Science Foundation of China 国家高技术“863计划”子项日(2040081272798;81572278t0X.2, the hunan provincial natural 1),湖南省自然科学基金(14700),湖南省 Science Foundation of china( Grant No.14JJ7008to.z.) 百人计划基金(詹显全),和湘雅医院人才引进基 China“863 Plan Project( Grant no.2014AA020610-1tox. 金(詹显全) Z ) Hunan Provincial Hundred Talent Funds(to X. Z ) and the MRF2018;2(1)2;Do:10.12208imrf20180002 收稿日期2018-08-26出刊日期201809-10

国际医药研究前沿 神经胶质瘤多组学研究进展 IMRF 2018; 2:(1)2; DOI:10.12208/j.imrf.20180002 7 收稿日期 2018-08-26 出刊日期 2018-09-10 神经胶质瘤多组学研究进展 杨海燕 詹显全 * 中南大学湘雅医院卫生部肿瘤蛋白质组学重点实验室、结构生物 学与药物设计湖南省工程实验室、抗癌药物国家地方联合工程实 验室 ( 长沙，410008) 基金项目：国家自然科学基金 (81272798; 81572278)，国家高技 术“863 计划”子项目（2014AA020610-1），湖南省自然科学 基金（14JJ7008），湖南省百人计划基金（詹显全），和湘雅医 院人才引进基金（詹显全）。 摘要 神经胶质瘤作为最常见的原发中枢神经系统肿瘤，具有很大 的异质性。越来越多的研究表明，神经胶质瘤是一个多基因、 多蛋白质参与的多阶段发展的疾病，并与基因组、转录组、 蛋白质组及表观遗传组的异常关系密切。不同组学的研究给 神经胶质瘤研究注入了系统的视角，各个组学之间并非相互 孤立或单项流动，具有相互作用及双向及多向流动的特点。 本文对神经胶质瘤多组学研究的进展进行综述。 关键词：神经胶质瘤，基因组学，转录组学，蛋白质组学 Abstract Glioma, as one of the most common primary tumors in central nervous system, has a great heterogeneity. More and more studies have shown that glioma is a multigene- and multiprotein￾involved multi-stage developed disease, and is closely related to genome, transcriptome, proteome and epigenetic abnormalities. Different omics studies have provided a systematic perspective into the research of glioma, and each omics is not isolated or single-flowing. That is to say, they have the characteristics with close relationship and two-way or multi-directional flow by each other. This article comprehensively reviews the progress of multi￾omics research in gliomas. Keyword: Glioma, genomics, transcriptomics, proteomics Fund program: National Natural Science Foundation of China (81272798; 81572278 to X. Z.), the Hunan Provincial Natural Science Foundation of China (Grant No. 14JJ7008 to X. Z.), China “863” Plan Project (Grant No. 2014AA020610-1 to X. Z.), Hunan Provincial Hundred Talent Funds (to X.Z.), and the DOI: 10.12208/j.imrf.20180002 Published: 2018-09-10 通讯作者 : 詹显全，中南大学湘雅医院卫生部肿瘤 蛋白质组学重点实验室、结构生物学与药物设计 湖南省工程实验室、抗癌药物国家地方联合工程 实验室 ，邮箱：yjzhan2011@gmail.com。 基金项目：国家自然科学基金 (81272798; 81572278), 国家高技术“863 计划”子项目（2014AA020610- 1），湖南省自然科学基金（14JJ7008），湖南省 百人计划基金（詹显全），和湘雅医院人才引进基 金（詹显全）。 http://imrf.oajrc.org

杨海燕etal 神经胶质瘤多组学研究进展 Xiangya Hospital Funds for Talent Introduction(o象是基因的序列,功能基因组学,顾名思义, 研究的是其功能。由于神经胶质瘤病因复杂, 无有效的治疗方法,预后较差,TCGA计划 前言 首批就纳入了胶质母细胞瘤作为研究对象, 神经胶质瘤是最常见的原发中枢神经系统肿通过基因芯片技术检测基因表达改变,通过 瘤,约占所有颅内原发肿瘤的一半,主要分二代测序技术研究胶质瘤中的基因突变在胶 为星形细胞瘤、混合性胶质瘤、少支胶质瘤、质母细胞瘤的分子分型上取得了重要突破, 脉络丛瘤、室管膜瘤、神经元及神经元神经按照基因表达与甲基化的状态对胶质母细胞 胶质混合瘤、来源不肯定的神经上皮组织瘤、瘤进行分类,为脑胶质瘤个体化精准诊疗的 松果体实质肿瘤、胚胎性肿瘤、神经母细胞发展奠定了基础。但是,依赖于芯片检测技 瘤等多种类型。从发育生物学的角度分析,术的分子分型方法只能大致分类,主要用于 胶质瘤起源于神经外胚层,在颅内恶性肿瘤分析脑胶质瘤患者的预后以及对一些常规治 中发生率最高。随着精准医学的发展,常疗的敏感性,尚不能满足胶质瘤精准靶向治 规的组织病理学诊断方法越来越不能满足人疗的需求。 们对胶质瘤个体化治疗的需求,主要表现在 近年来新一代测序技术的发展和成本 对胶质瘤分类、分级的判定主观性太强,不 降低将脑胶质瘤的个体化诊疗带入精准医学 同的病理学家对同一个胶质瘤病人会做出不 时代。在对神经胶质瘤的基因结构研究中通 同的分型与分期,受个人经验影响较大,仅 过新一代测序技术对胶质瘤进行GWAS研 仅依靠病理诊断不能对患者的预后和生存期究发现,神经胶质瘤的基因突变主要集中 做出精准预测。同时病理诊断也无法得出患 在TP53、PTEN、RB1等 AKT/mTOR通路 者的药物敏感性等诸多问题越来越限制了肿 相关的上游基因,以及负责端粒延长的端粒 瘤临床精准治疗的发展。近年来,随着基因 酶逆转录酶TERT基因,表皮生长因子受体 组学、转录组学、蛋白质组学、表观遗传组 编码基因εGFR,柠檬酸盐脱氢酶编码基因 学技术的发展,已经发现神经胶质瘤在各个 组学水平均有显著的变化,因而,胶质瘤是 IDH1和DH2基因4。TP53基因是最早发 现的抑癌基因,主要通过参与DNA复制与 一种多基因、多蛋白质参与的复杂疾病。因 此,通过大规模的基因组学、转录组学和蛋 修复发挥抑癌的作用,Rood在对神经胶质 瘤的筛查中发现越30%的胶质瘤中都携带 白组学技术的研究,发现有效分子标记物, TP53基因突变,soan等研究发现TP53 为临床对胶质瘤疗效评价、预后判断,药物 基因突变与神经胶质瘤的组织类型及恶性程 敏感性预测,最终为胶质瘤治疗提供个体 度呈现正相关7。但是,目前针对TP53基 化的策略已成为近年来胶质瘤的重点研究方 因突变与神经胶质瘤的预后之间的关系尚存 向。本文主要就近年来胶质瘤在基因组学 转录组学、蛋白质组学、表观遗传组学方面 在争议B1,而且多种肿瘤当中TP53突变 发生率均比较高,因而利用TP53基因突变 的研究进展加以综述 作为胶质瘤的诊断、预后指标还需要更多的 研究。PTEN是发现的第一个具有磷酸激酶 2胶质瘤基因组学研究进展 活性的抑癌基因,它主要参与细胞粘附,调 基因组学包括结构基因组学和功能基因组学节血管生成与细胞凋亡,该基因突变与功能 两方面的内容,其中结构基因组学研究的对异常与癌症的发生密切相关,尤其在儿童神 IMRF2018;2(1)2:DO:10.12208/mt20180002 收稿日期2018-0826出刊日期201809-10

杨海燕 et al. 神经胶质瘤多组学研究进展 IMRF 2018; 2:(1)2; DOI:10.12208/j.imrf.20180002 8 收稿日期 2018-08-26 出刊日期 2018-09-10 Xiangya Hospital Funds for Talent Introduction (to X.Z.). 1 前言 神经胶质瘤是最常见的原发中枢神经系统肿 瘤，约占所有颅内原发肿瘤的一半，主要分 为星形细胞瘤、混合性胶质瘤、少支胶质瘤、 脉络丛瘤、室管膜瘤、神经元及神经元神经 胶质混合瘤、来源不肯定的神经上皮组织瘤、 松果体实质肿瘤、胚胎性肿瘤、神经母细胞 瘤等多种类型。从发育生物学的角度分析， 胶质瘤起源于神经外胚层，在颅内恶性肿瘤 中发生率最高 [1]。随着精准医学的发展，常 规的组织病理学诊断方法越来越不能满足人 们对胶质瘤个体化治疗的需求，主要表现在： 对胶质瘤分类、分级的判定主观性太强，不 同的病理学家对同一个胶质瘤病人会做出不 同的分型与分期，受个人经验影响较大，仅 仅依靠病理诊断不能对患者的预后和生存期 做出精准预测。同时病理诊断也无法得出患 者的药物敏感性等诸多问题越来越限制了肿 瘤临床精准治疗的发展。近年来，随着基因 组学、转录组学、蛋白质组学、表观遗传组 学技术的发展，已经发现神经胶质瘤在各个 组学水平均有显著的变化，因而，胶质瘤是 一种多基因、多蛋白质参与的复杂疾病。因 此，通过大规模的基因组学、转录组学和蛋 白组学技术的研究，发现有效分子标记物， 为临床对胶质瘤疗效评价、预后判断，药物 敏感性预测，最终为胶质瘤治疗提供个体 化的策略已成为近年来胶质瘤的重点研究方 向。本文主要就近年来胶质瘤在基因组学、 转录组学、蛋白质组学、表观遗传组学方面 的研究进展加以综述。 2 胶质瘤基因组学研究进展 基因组学包括结构基因组学和功能基因组学 两方面的内容，其中结构基因组学研究的对 象是基因的序列，功能基因组学，顾名思义， 研究的是其功能。由于神经胶质瘤病因复杂， 无有效的治疗方法，预后较差，TCGA 计划 首批就纳入了胶质母细胞瘤作为研究对象， 通过基因芯片技术检测基因表达改变，通过 二代测序技术研究胶质瘤中的基因突变在胶 质母细胞瘤的分子分型上取得了重要突破， 按照基因表达与甲基化的状态对胶质母细胞 瘤进行分类，为脑胶质瘤个体化精准诊疗的 发展奠定了基础。但是，依赖于芯片检测技 术的分子分型方法只能大致分类，主要用于 分析脑胶质瘤患者的预后以及对一些常规治 疗的敏感性，尚不能满足胶质瘤精准靶向治 疗的需求。 近年来新一代测序技术的发展和成本 降低将脑胶质瘤的个体化诊疗带入精准医学 时代。在对神经胶质瘤的基因结构研究中通 过新一代测序技术对胶质瘤进行 GWAS 研 究发现，神经胶质瘤的基因突变主要集中 在 TP53、PTEN、RB1 等 AKT/mTOR 通 路 相关的上游基因，以及负责端粒延长的端粒 酶逆转录酶 TERT 基因，表皮生长因子受体 编码基因 EGFR，柠檬酸盐脱氢酶编码基因 IDH1 和 IDH2 基因 [2-4]。TP53 基因是最早发 现的抑癌基因，主要通过参与 DNA 复制与 修复发挥抑癌的作用，Rood 在对神经胶质 瘤的筛查中发现越 30% 的胶质瘤中都携带 TP53 基因突变 [5]，Isolan 等研究发现 TP53 基因突变与神经胶质瘤的组织类型及恶性程 度呈现正相关 [6, 7]。但是，目前针对 TP53 基 因突变与神经胶质瘤的预后之间的关系尚存 在争议 [8-11]，而且多种肿瘤当中 TP53 突变 发生率均比较高，因而利用 TP53 基因突变 作为胶质瘤的诊断、预后指标还需要更多的 研究。PTEN 是发现的第一个具有磷酸激酶 活性的抑癌基因，它主要参与细胞粘附，调 节血管生成与细胞凋亡，该基因突变与功能 异常与癌症的发生密切相关，尤其在儿童神

杨海燕etal 神经胶质瘤多组学研究进展 经胶质瘤中,该基因的突变最为频繁11,经胶质瘤中高发,大约三分之一的胶质瘤患 而且与儿童神经胶质瘤的不良预后显著相关者携带该基因的点突变,而渐变性胶质瘤中 141。RB1基因主要负责细胞周期的调控,该基因的突变发生率高60%。在2016版的 通过与转录因子E2F结合形成复合体,防止WHO胶质瘤分类指南中就将DH1有无突变 E2F过度活化,参与细胞周期调控。当RB1作为胶质瘤分类的主要依据之一。虽然在短 突变或缺失时,导致E2F释放增加,导致细期内基因表达谱不能完全取代传统胶质瘤病 胞无限增殖,最终导致癌症的发生。研究理学分类,但基因具有客观性、全面性和精 发现在约30%的神经胶质瘤样本中均可检测确性,目前常见的有害突变位点已经为胶质 到RB1基因突变11。表皮生长因子受体瘤的精准治疗提供了靶点,通过基因检测为 (EGFR)编码基因是主要的原癌基因,在个体化治疗提供参考。因此,肿瘤基因组学 多种肿瘤中均可见EGFR的基因突变,而且研究有着广泛的应用前景。 针对EGFR的靶向治疗发展迅速,不仅有多 种EGFR的单抗,还有多种靶向EGFR激3神经胶质瘤转录组学研究进展 酶区的小分子化合物。但是胶质瘤中EGFR转录组是定性、定量分析特定状态下的细胞 的突变与肺癌中的EGFR突变所发生的结构或组织的mRNA群体组成,从而得出某 域不同,因此胶质瘤对靶向EGFR激酶区的特定状态下的基因表达构成以及基因表达丰 治疗不敏感。TERT基因是负责端粒延长度。由于传统的神经胶质瘤的诊断主要通过 的端粒酶催化亚基端粒酶逆转录酶的编码基病理切片和细胞形态进行判断,因而对不同 因,该基因启动子区突变被认为是与癌症发病理医生来说,胶质瘤的病理诊断偏差较大 生密切相关的点突变。在多种组织自我更新同时由于胶质瘤频发异质性,传统的病理诊 能力较差的组织类型的癌症中均发现该基因断远远不能满足人们对胶质瘤分型、分期 的启动子区突变。研究发现TERT基因启动精准治疗、预后的需求。准确的胶质瘤分子 子区228和250位点的基因突变与家族性分型是把握病情、提出合理诊治方案以及准 神经胶质瘤的发生密切相关。TERT基因确判断治疗效果和预后的基础5。随着技 启动子区热点突变往往伴随有H1与DH2术的发展和生物芯片的出现,人们便考虑是 的基因突变,而且携带该基因突变的胶质瘤否可以通过寻找肿瘤与癌旁组织之间的基因 细胞端粒显著延长,与胶质瘤的不良预后密表达差异,找出可以用于胶质瘤分型、分期、 切相关2。DH1与DH2是柠檬酸盐脱诊断、治疗的分子标记,从整体的角度分析 氢酶的编码基因,是参与三羧酸循环的重要胶质瘤组织细胞内所有蛋白质、基因表达变 酶,研究发现在多种肿瘤中存在该基因的突化。它也为进一步认识胶质瘤发病机制、界 变。 Parsons等通过GWAs技术对神经定胶质瘤分级分型、进行生物靶向治疗和判 胶质瘤进行全基因组分析,发现患者异柠断预后等奠定基础。基因组学中的关键是基 檬酸盐脱氢气酶I(DH1)基因突变发生率较因芯片技术和二代测序技术的发展,其最大 高,大多发生于生存期稍长的年轻患者或复的优点在于高通量,可以同时快速进行全基 发性神经胶质瘤患者,后续的研究发现DH因组水平的基因表达差异分析,而且结果更 和DH2的基因变异在多种类型的恶性胶质加准确,对样本的需求量小,相比单基因分 瘤中均有发生,而且偏向于低级别和复发性析成本大大降低。最初 Gravendeel等四利 神经胶质瘤中。研究发现该基因突变在神用基因芯片技术根据基因表达谱,结合相应 MRF2018;2(1)2;Do:10.12208imrf20180002 收稿日期20180826出刊日期20180910

杨海燕 et al. 神经胶质瘤多组学研究进展 IMRF 2018; 2:(1)2; DOI:10.12208/j.imrf.20180002 9 收稿日期 2018-08-26 出刊日期 2018-09-10 经胶质瘤中，该基因的突变最为频繁 [12, 13]， 而且与儿童神经胶质瘤的不良预后显著相关 [14,15]。RB1 基因主要负责细胞周期的调控， 通过与转录因子 E2F 结合形成复合体，防止 E2F 过度活化，参与细胞周期调控。当 RB1 突变或缺失时，导致 E2F 释放增加，导致细 胞无限增殖，最终导致癌症的发生 [16]。研究 发现在约 30% 的神经胶质瘤样本中均可检测 到 RB1 基因突变 [17, 18]。表皮生长因子受体 （EGFR）编码基因是主要的原癌基因，在 多种肿瘤中均可见 EGFR 的基因突变，而且 针对 EGFR 的靶向治疗发展迅速，不仅有多 种 EGFR 的单抗，还有多种靶向 EGFR 激 酶区的小分子化合物。但是胶质瘤中 EGFR 的突变与肺癌中的 EGFR 突变所发生的结构 域不同，因此胶质瘤对靶向 EGFR 激酶区的 治疗不敏感 [19]。TERT 基因是负责端粒延长 的端粒酶催化亚基端粒酶逆转录酶的编码基 因，该基因启动子区突变被认为是与癌症发 生密切相关的点突变。在多种组织自我更新 能力较差的组织类型的癌症中均发现该基因 的启动子区突变。研究发现 TERT 基因启动 子区 228 和 250 位点的基因突变与家族性 神经胶质瘤的发生密切相关 [20]。TERT 基因 启动子区热点突变往往伴随有 IDH1 与 IDH2 的基因突变，而且携带该基因突变的胶质瘤 细胞端粒显著延长，与胶质瘤的不良预后密 切相关 [21, 22]。IDH1 与 IDH2 是柠檬酸盐脱 氢酶的编码基因，是参与三羧酸循环的重要 酶，研究发现在多种肿瘤中存在该基因的突 变。Parsons 等 [23] 通过 GWAS 技术对神经 胶质瘤进行全基因组分析，发现患者异柠 檬酸盐脱氢气酶 l(IDH1) 基因突变发生率较 高，大多发生于生存期稍长的年轻患者或复 发性神经胶质瘤患者，后续的研究发现 IDHl 和 IDH2 的基因变异在多种类型的恶性胶质 瘤中均有发生，而且偏向于低级别和复发性 神经胶质瘤中 [24]。研究发现该基因突变在神 经胶质瘤中高发，大约三分之一的胶质瘤患 者携带该基因的点突变，而渐变性胶质瘤中 该基因的突变发生率高 60%。在 2016 版的 WHO 胶质瘤分类指南中就将 IDH1 有无突变 作为胶质瘤分类的主要依据之一。虽然在短 期内基因表达谱不能完全取代传统胶质瘤病 理学分类，但基因具有客观性、全面性和精 确性，目前常见的有害突变位点已经为胶质 瘤的精准治疗提供了靶点，通过基因检测为 个体化治疗提供参考。因此，肿瘤基因组学 研究有着广泛的应用前景。 3 神经胶质瘤转录组学研究进展 转录组是定性、定量分析特定状态下的细胞 或组织的 mRNA 群体组成 , 从而得出某一 特定状态下的基因表达构成以及基因表达丰 度。由于传统的神经胶质瘤的诊断主要通过 病理切片和细胞形态进行判断，因而对不同 病理医生来说，胶质瘤的病理诊断偏差较大。 同时由于胶质瘤频发异质性，传统的病理诊 断远远不能满足人们对胶质瘤分型、分期、 精准治疗、预后的需求。准确的胶质瘤分子 分型是把握病情、提出合理诊治方案以及准 确判断治疗效果和预后的基础 [25, 26]。随着技 术的发展和生物芯片的出现，人们便考虑是 否可以通过寻找肿瘤与癌旁组织之间的基因 表达差异，找出可以用于胶质瘤分型、分期、 诊断、治疗的分子标记，从整体的角度分析 胶质瘤组织细胞内所有蛋白质、基因表达变 化。它也为进一步认识胶质瘤发病机制、界 定胶质瘤分级分型、进行生物靶向治疗和判 断预后等奠定基础。基因组学中的关键是基 因芯片技术和二代测序技术的发展，其最大 的优点在于高通量，可以同时快速进行全基 因组水平的基因表达差异分析，而且结果更 加准确，对样本的需求量小，相比单基因分 析成本大大降低。最初 Gravendeel 等 [27] 利 用基因芯片技术根据基因表达谱，结合相应

杨海燕etal 神经胶质瘤多组学研究进展 的生存期将胶质瘤分为7个与预后相关的亚转录组学测序发现特异的有害突变或基因 型,而且还发现了能够区分原发性胶质瘤和融合,根据遗传背景信息制定针对性的靶 复发性胶质瘤的特异性基因表达谱。这些差向治疗方案,这必将是胶质瘤治疗的未来 异表达的基因主要是有丝分裂相关的基因,发展方向。我国也建立了自己的脑胶质瘤 在复发性胶质瘤中他们的表达显著升高。数据库( Chinese Glioma genome Atlas, 研究者在不同分级的神经胶质瘤中也发现了CGGA),对数据库中已有的数据分析也发 与胶质瘤分级相关的特异性的基因表达谱,现了中国人脑胶质瘤的特点:(1)根据数 这些差异的基因主要集中在参与细胞分化、据库结果,建立了中国人的脑胶质瘤诊疗新 凋亡、DNA修复和信号转导的相关蛋白质模式,如表皮生长因子受体(EGFR)高表 的编码基因。在胶质瘤的分型研究中,达的样本恶性程度高,临床预后差,发现靶 Phillips利用35个基因的表达情况将胶质瘤向药物尼妥珠单抗对该类型的胶质瘤具有 分为神经性胶质瘤、增殖型胶质瘤和间质性定的疗效;同时,研究还发现可以用于胶 胶质瘤三个主要类型圓,而且该分型与患者质瘤化疗敏感性的分子标记mR-181d。该 预后显著相关,其中神经性胶质瘤的预后最 miRNA靶向下调DNA甲基转移酶(MGMT) 好,生存期可平均达到1745周,而另外两而甲基转移酶的表达水平可以用来预测患者 种类型均在60周左右。 Faury等根据转对替莫唑胺的化疗敏感性,因而可以通过检 录组测序的结果将儿童神经胶质瘤分为2个测miR-181d的表达水平预测其药物敏感性。 亚型:一组预后较差,往往伴有Ras和Akt(3)除了TACC3-FGFR3融合基因,我国 信号通路激活,神经干细胞相关的基因高表学者通过转录组测序首次构建了214个融合 达,具有类似于成年人神经胶质瘤的特征;基因的脑胶质瘤融合基因谱,发现这些融合 另一组预后较好,星型前体细胞相关的基因基因中 PTPRZ_MET发生率最高,在15%左 高表达,这可能是由于该类型起源于星型前右的继发胶质母细胞瘤中均可检测到,是肿瘤 体细胞。也有研究尝试将基因表达谱用于胶发生发展的重要驱动因素,与患者的生存期显 质瘤的早期诊断,研究者根据转录组中特异著相关,携带该融合基因的胶质瘤患者中位生 性表达的168个基因,在前期收集的样本存期缩短至4个月左右。目前研究发现靶向该 中进行回顾性研究,结果显示具有一定的临基因的PLB1001药物可抑制该融合基因的激 床应用价值。与病理的诊断结果一致性达到酶活性,对肿瘤有一定的抑制作用 95%,这在一定程度上肯定了分子诊断系统 在胶质瘤诊断方面的优势及其应用价值。4神经胶质瘤蛋白质组学研究进展 国内外在转录组学的临床应用方面也基因往往是通过转录、最终翻译成蛋白质发 取得了一定的进展。转录组学测序发现了挥其生物学功能,各种肿瘤组织都是由不同 TACc3FGFR3融合基因,该融合基因的蛋白质构成的,蛋白质表达谱以及丰度在 在3%左右的胶质母细胞瘤中存在,而且该一定程度上反应了肿瘤的病理变化,因此人 融合基因所产生的融合蛋白在肿瘤的发生、们首先想到的就是鉴别出肿瘤与正常组织之 发展过程中具有关键作用,研究还发现靶向间的蛋白质差异,构建出肿瘤特异的蛋白质 成纤维细胞生长因子受体(FGFR)的药物谱,发现用于肿瘤诊断与治疗的分子标记。 能够抑制该类型的肿瘤细胞。这也为神经khal首先通过质谱法对神经胶质瘤与对应 胶质瘤精准医学的开展带来了希望。通过正常样本比较,发现了211个特异性蛋白质 IMRF2018;2(1)2:DO:10.12208/mt20180002 收稿日期2018-0826出刊日期201809-10

杨海燕 et al. 神经胶质瘤多组学研究进展 IMRF 2018; 2:(1)2; DOI:10.12208/j.imrf.20180002 10 收稿日期 2018-08-26 出刊日期 2018-09-10 的生存期将胶质瘤分为 7 个与预后相关的亚 型，而且还发现了能够区分原发性胶质瘤和 复发性胶质瘤的特异性基因表达谱。这些差 异表达的基因主要是有丝分裂相关的基因， 在复发性胶质瘤中他们的表达显著升高 [28]。 研究者在不同分级的神经胶质瘤中也发现了 与胶质瘤分级相关的特异性的基因表达谱， 这些差异的基因主要集中在参与细胞分化、 凋亡、DNA 修复和信号转导的相关蛋白质 的编码基因 [29]。在胶质瘤的分型研究中， Phillips 利用 35 个基因的表达情况将胶质瘤 分为神经性胶质瘤、增殖型胶质瘤和间质性 胶质瘤三个主要类型 [30]，而且该分型与患者 预后显著相关，其中神经性胶质瘤的预后最 好，生存期可平均达到 174.5 周，而另外两 种类型均在 60 周左右。Faury 等 [31] 根据转 录组测序的结果将儿童神经胶质瘤分为 2 个 亚型：一组预后较差，往往伴有 Ras 和 Akt 信号通路激活，神经干细胞相关的基因高表 达，具有类似于成年人神经胶质瘤的特征； 另一组预后较好，星型前体细胞相关的基因 高表达，这可能是由于该类型起源于星型前 体细胞。也有研究尝试将基因表达谱用于胶 质瘤的早期诊断，研究者根据转录组中特异 性表达的 168 个基因，在前期收集的样本 中进行回顾性研究，结果显示具有一定的临 床应用价值。与病理的诊断结果一致性达到 95％，这在一定程度上肯定了分子诊断系统 在胶质瘤诊断方面的优势及其应用价值 [32]。 国内外在转录组学的临床应用方面也 取得了一定的进展。转录组学测序发现了 TACC3-FGFR3 融合基因 [33]，该融合基因 在 3% 左右的胶质母细胞瘤中存在，而且该 融合基因所产生的融合蛋白在肿瘤的发生、 发展过程中具有关键作用，研究还发现靶向 成纤维细胞生长因子受体（FGFR）的药物 能够抑制该类型的肿瘤细胞。这也为神经 胶质瘤精准医学的开展带来了希望。通过 转录组学测序发现特异的有害突变或基因 融合，根据遗传背景信息制定针对性的靶 向治疗方案，这必将是胶质瘤治疗的未来 发展方向。我国也建立了自己的脑胶质瘤 数据库（Chinese Glioma Genome Atlas， CGGA），对数据库中已有的数据分析也发 现了中国人脑胶质瘤的特点：（1）根据数 据库结果，建立了中国人的脑胶质瘤诊疗新 模式，如表皮生长因子受体（EGFR）高表 达的样本恶性程度高，临床预后差，发现靶 向药物尼妥珠单抗对该类型的胶质瘤具有一 定的疗效；同时，研究还发现可以用于胶 质瘤化疗敏感性的分子标记 miR-181d。该 miRNA靶向下调DNA甲基转移酶（MGMT）， 而甲基转移酶的表达水平可以用来预测患者 对替莫唑胺的化疗敏感性，因而可以通过检 测miR-181d的表达水平预测其药物敏感性。 （3）除了 TACC3-FGFR3 融合基因，我国 学者通过转录组测序首次构建了 214 个融合 基因的脑胶质瘤融合基因谱，发现这些融合 基因中 PTPRZl-MET 发生率最高，在 15% 左 右的继发胶质母细胞瘤中均可检测到，是肿瘤 发生发展的重要驱动因素，与患者的生存期显 著相关，携带该融合基因的胶质瘤患者中位生 存期缩短至 4 个月左右。目前研究发现靶向该 基因的 PLB-1001 药物可抑制该融合基因的激 酶活性，对肿瘤有一定的抑制作用。 4 神经胶质瘤蛋白质组学研究进展 基因往往是通过转录、最终翻译成蛋白质发 挥其生物学功能，各种肿瘤组织都是由不同 的蛋白质构成的，蛋白质表达谱以及丰度在 一定程度上反应了肿瘤的病理变化，因此人 们首先想到的就是鉴别出肿瘤与正常组织之 间的蛋白质差异，构建出肿瘤特异的蛋白质 谱，发现用于肿瘤诊断与治疗的分子标记。 Khalil 首先通过质谱法对神经胶质瘤与对应 正常样本比较，发现了 211 个特异性蛋白质

杨海燕etal 神经胶质瘤多组学研究进展 鉴定出来91个,其中20个为首次报道网。动子区甲基化。MGMT启动子区甲基化与 此外研究者还通过蛋白质双向电泳结合质谱多形性胶质母细胞瘤与烷化剂的耐药具有显 技术鉴定出来另外22个胶质瘤特异性蛋白著相关性34,而且MGMT启动子区甲基 质。虽然在一定程度上这些特异性蛋白质化还可以作为胶质瘤不良预后的独立预测因 能够作为胶质瘤诊断的分子标记,但是这些素两。而TERT基因启动子区甲基化比较复 新发现的胶质瘤特异性蛋白质仍缺乏深入研杂,启动子和第一外显子共有三个CρG岛, 究,作为分子标记的理论基础尚不充分。研其中UTss区高甲基化是儿童脑胶质瘤进展 究者对10例星形胶质瘤和4例正常组织蛋的重要分子标记。除了DNA甲基化,组 白质组测序发现了500个在正常组织与星型蛋白乙酰化在胶质瘤的发展过程中也具有特 胶质瘤之间有差异的蛋白质,其中有9个为异性作用,研究发现I型组蛋白去乙酰化酶 星型胶质瘤特异性表达的蛋白质,这9个蛋表达水平在不同级别的胶质瘤中没有显著差 白质主要是转录因子和生长因子,同时还发别,但是Ⅱ型和Ⅳ型组蛋白去乙酰化酶在 现一些可以用于肿瘤分期的蛋白质,如其中高级别的神经胶质瘤中表达显著降低。非编 的4种蛋白质只能在Ⅱ期星型胶质瘤中检测码RNA主要通过靶向目的基因的调控区, 到,而在更高级别星型胶质瘤中检测不到。表达发挥调节基因表达的作用,胶质瘤中非 Sarah在20对临床胶质瘤样本的蛋白质组分编码RNA方面的研究主要集中在 microRNA 析中发现蛋白质谱能很好地将正常组织与癌和 IncANA。 microRNA是一类长度为22bp 组织分开,并且不同分期的组织中也显示出的非编码单链RNA,它主要通过结合靶基因 差异化的蛋白质谱,在大规模样本验证中mRNA序列阻止RNA的翻译,促进其降解 他还发现差异化蛋白质谱能够用于胶质瘤的组学研究发现神经胶质瘤中 microRna-30e 预后悶。有研究者通过对术后组织的蛋白质表达显著升高,通过实验发现该 microRNA 组分析结合TCGA数据库的蛋白质表达数,主要靶向κBa,主要影响了NF-KB/KBa反 据根据激活通路的不同将神经胶质瘤分为馈环路。 MicroRNA-30e与神经胶质瘤的进 FDGFR激活型、EGFR激活型和NF1失活型,展与不良预后显著相关。与 Micro-30e相 这种分类方法凸显出了肿瘤发生的驱动因素反, MicroRNA-204在胶质瘤中表达显著降 的不同,为神经胶质瘤的精准靶向治疗奠定低,而且发现 micro-204能够抑制胶质瘤的 了基础 转移,其表达降低是胶质瘤不良预后的分子 标记M。除此之外还发现了许多与促进胶 5神经胶质瘤表观遗传组学研究进展质瘤细胞增殖、迁移、侵袭,抑制其凋亡的 肿瘤发生过程中,除有经典的遗传学改变外,mco-RNA,如靶向TP53、MGMT的多个 表观遗传学修饰状态改变也起到重要作用, microRNA。 IncANA通过与mRNA竞争性 两者在肿瘤发生中的作用相辅相成4。表结合抑制基因表达或影响基因的剪接。早期 观遗传学主要研究的是翻译后修饰,而不是人们一直认为端粒序列是不被转录的序列, 基因序列本身的变化。研究发现DNA甲基但是在后来的RNA测序中发现端粒序列发 化在胶质瘤的发生过程中发挥重要作用,而生转录,但是不能翻译成为蛋白质,称为 且与临床预后、复发具有相关性。其中 TERRA,具有调节端粒酶活性和端粒长度的 研究最多的是甲基转移酶MGMT基因启动作用。在神经胶质母细胞瘤中TERA的 子区甲基化与端粒酶逆转录酶TERT基因启表达与肿瘤的分期呈现负相关,它主要是 MRF2018;2(1)2;Do:10.12208imrf20180002 收稿日期201808-26出刊 8-09-10

杨海燕 et al. 神经胶质瘤多组学研究进展 IMRF 2018; 2:(1)2; DOI:10.12208/j.imrf.20180002 11 收稿日期 2018-08-26 出刊日期 2018-09-10 鉴定出来 91 个，其中 20 个为首次报道 [34]。 此外研究者还通过蛋白质双向电泳结合质谱 技术鉴定出来另外 22 个胶质瘤特异性蛋白 质 [35]。虽然在一定程度上这些特异性蛋白质 能够作为胶质瘤诊断的分子标记，但是这些 新发现的胶质瘤特异性蛋白质仍缺乏深入研 究，作为分子标记的理论基础尚不充分。研 究者对 10 例星形胶质瘤和 4 例正常组织蛋 白质组测序发现了 500 个在正常组织与星型 胶质瘤之间有差异的蛋白质，其中有 9 个为 星型胶质瘤特异性表达的蛋白质，这 9 个蛋 白质主要是转录因子和生长因子，同时还发 现一些可以用于肿瘤分期的蛋白质，如其中 的 4 种蛋白质只能在 II 期星型胶质瘤中检测 到，而在更高级别星型胶质瘤中检测不到[36]。 Sarah 在 20 对临床胶质瘤样本的蛋白质组分 析中发现蛋白质谱能很好地将正常组织与癌 组织分开，并且不同分期的组织中也显示出 差异化的蛋白质谱 [37]，在大规模样本验证中 他还发现差异化蛋白质谱能够用于胶质瘤的 预后 [38]。有研究者通过对术后组织的蛋白质 组分析结合 TCGA 数据库的蛋白质表达数， 据根据激活通路的不同将神经胶质瘤分为 FDGFR激活型、EGFR激活型和NF1失活型， 这种分类方法凸显出了肿瘤发生的驱动因素 的不同，为神经胶质瘤的精准靶向治疗奠定 了基础 [39]。 5 神经胶质瘤表观遗传组学研究进展 肿瘤发生过程中，除有经典的遗传学改变外， 表观遗传学修饰状态改变也起到重要作用， 两者在肿瘤发生中的作用相辅相成 [40, 41]。表 观遗传学主要研究的是翻译后修饰，而不是 基因序列本身的变化。研究发现 DNA 甲基 化在胶质瘤的发生过程中发挥重要作用，而 且与临床预后、复发具有相关性 [42]。其中 研究最多的是甲基转移酶 MGMT 基因启动 子区甲基化与端粒酶逆转录酶 TERT 基因启 动子区甲基化。MGMT 启动子区甲基化与 多形性胶质母细胞瘤与烷化剂的耐药具有显 著相关性 [43, 44]，而且 MGMT 启动子区甲基 化还可以作为胶质瘤不良预后的独立预测因 素 [45]。而 TERT 基因启动子区甲基化比较复 杂，启动子和第一外显子共有三个 CpG 岛， 其中 UTSS 区高甲基化是儿童脑胶质瘤进展 的重要分子标记 [46]。除了 DNA 甲基化，组 蛋白乙酰化在胶质瘤的发展过程中也具有特 异性作用，研究发现 I 型组蛋白去乙酰化酶 表达水平在不同级别的胶质瘤中没有显著差 别，但是 II 型和 IV 型组蛋白去乙酰化酶在 高级别的神经胶质瘤中表达显著降低。非编 码 RNA 主要通过靶向目的基因的调控区， 表达发挥调节基因表达的作用，胶质瘤中非 编码 RNA 方面的研究主要集中在 microRNA 和 lncRNA。microRNA 是一类长度为 22bp 的非编码单链 RNA, 它主要通过结合靶基因 mRNA 序列阻止 RNA 的翻译，促进其降解， 组学研究发现神经胶质瘤中 microRNA-30e 表达显著升高，通过实验发现该 microRNA 主要靶向 κBα，主要影响了 NF-κB/κBα 反 馈环路。MicroRNA-30e 与神经胶质瘤的进 展与不良预后显著相关。与 Micro-30e 相 反，MicroRNA-204 在胶质瘤中表达显著降 低，而且发现 micro-204 能够抑制胶质瘤的 转移，其表达降低是胶质瘤不良预后的分子 标记 [47]。除此之外还发现了许多与促进胶 质瘤细胞增殖、迁移、侵袭，抑制其凋亡的 micro-RNA，如靶向 TP53、MGMT 的多个 microRNA。lncRNA 通过与 mRNA 竞争性 结合抑制基因表达或影响基因的剪接。早期 人们一直认为端粒序列是不被转录的序列， 但是在后来的 RNA 测序中发现端粒序列发 生转录，但是不能翻译成为蛋白质，称为 TERRA，具有调节端粒酶活性和端粒长度的 作用 [48]。在神经胶质母细胞瘤中 TERRA 的 表达与肿瘤的分期呈现负相关 [49]，它主要是

杨海燕etal 神经胶质瘤多组学研究进展 通过与端粒序列竞争性结合端粒酶,抑制端的研究多是集中在单一方向研究,且受到生 粒延长阿。因而 TERRA表达降低是胶质母物信息学分析能力的限制,多数研究缺乏相 细胞瘤恶化和不良预后的潜在标志。此外,同样本的基因组学、转录组学、蛋白质组学 还发现在胶质瘤中 IncRNA H19髙表达,而的联合分析,这也是机制研究的瓶颈问题。 该 IncANA通过调节 microRNA-675的表达 改变黏连蛋白13的活性,从而影响肿瘤的7展望 侵袭能力的。多种胶质瘤特异性的非编码 RNA以及甲基化、乙酰化位点的发现,为胶 近年来随着生物技术的不断更新,胶质瘤的 质瘤的分型早期诊断提供了丰富的靶点和理 多组学研究取得了飞速的发展。随着单细胞 论依据 测序技术的成熟和人工智能的发展和生物信 息学分析能力的不断提升,将来胶质瘤的精 准诊断治疗一定是多组学水平的联合,发现 6存在的问题 真正能够应用于胶质瘤诊断、分型和预后的 虽然在二代测序成本不断降低与生物信息学分子标记和进行精准靶向治疗的靶点。另外, 快速发展的前提下,胶质瘤的分型、诊断发对已发现的分子标记在中、大样本中的验证, 展速度很快,IDH突变、1p/19q联合缺失、将去粗取精,找到真正能够应用于临床的分 TERT突变、ATRX突变、MGMT启动子甲子标记和治疗靶点。对多组学水平发现的真 基化等在胶质瘤的诊断和预后预测上起到了正有价值的差异分子进行深入研究,不但能够 重要的作用,但是仍存在以下问题:(1)加深我们对胶质瘤发病机制的认识,而且能够 新一代测序技术的突破发生于最近几年,对促进胶质瘤的精准治疗的发展。随着测序技术 于硬件和软件要求很高,需要具备生物大数的发展和成本的降低、分析规范标准的建立、 据和生物信息学的分析能力,并且尚无统一安全有效分子靶向药物的丰富以及法律法规 的分析标准,对于绝大部分医疗工作人员难的完善,必将使胶质瘤患者在正确的时间得到 以准确理解和运用。(2)虽然目前多组学精准的诊疗,达到最佳的治疗效果。 研究发现了众多的差异基因与差异蛋白,但 发现的许多新的分子标记缺乏大规模临床样参考文献 本的验证来避免组学中发现的偶然现象,而 且我们对大部分基因和蛋白质功能尚缺乏深1. Chen J, McKay RM, Parada LF. Malignant glioma: lessons from genomics, mouse models, 入研究,即使发现了潜在的驱动因素,仍然 and stem cells. Cell 2012, 149 (1): 36-47. 缺乏有效的靶向治疗方法。(3)我国开展2.№ux, Sun nr, Jang HT, Guo SW, Lian MX 基因组信息检测的中心较少,所测数据及相 Associations between EGFR gene 应临床治疗信息并无统一的存储平台,无法 polymorphisms and susceptibility to glioma 为临床工作者提供全面系统的、个体特异的 GWAS and case-control studies. Oncotarget 数据,从而成为精准医学发展的一个障碍。 2017,8(49):86877-86885 (4)血液与脑脊液是胶质瘤无创诊断的新3.WuQ, Peng Y, Zhao x. An Updated and 的方向,但是体液与组织之间的多组学水平 Comprehensive Meta-Analysis of Association 均存在异质性,受目前技术的限制,体液与 Between Seven Hot Loci Polymorphisms 组织之间的一致率仍有待提高。(5)目前 from Eight GWAS and Glioma Risk. Mol Neurobiol2016,53(7):4397-4405 IMRF2018;2(1)2:DO:10.12208/mt20180002 收稿日期2018-0826出刊日期201809-10

杨海燕 et al. 神经胶质瘤多组学研究进展 IMRF 2018; 2:(1)2; DOI:10.12208/j.imrf.20180002 12 收稿日期 2018-08-26 出刊日期 2018-09-10 通过与端粒序列竞争性结合端粒酶，抑制端 粒延长 [50]。因而 TERRA 表达降低是胶质母 细胞瘤恶化和不良预后的潜在标志。此外 , 还发现在胶质瘤中 lncRNA H19 高表达，而 该 lncRNA 通过调节 microRNA-675 的表达 改变黏连蛋白 13 的活性，从而影响肿瘤的 侵袭能力 [51]。多种胶质瘤特异性的非编码 RNA 以及甲基化、乙酰化位点的发现，为胶 质瘤的分型早期诊断提供了丰富的靶点和理 论依据。 6 存在的问题 虽然在二代测序成本不断降低与生物信息学 快速发展的前提下，胶质瘤的分型、诊断发 展速度很快，IDH 突变、1p/19q 联合缺失、 TERT 突变、ATRX 突变、MGMT 启动子甲 基化等在胶质瘤的诊断和预后预测上起到了 重要的作用，但是仍存在以下问题：（1） 新一代测序技术的突破发生于最近几年，对 于硬件和软件要求很高，需要具备生物大数 据和生物信息学的分析能力，并且尚无统一 的分析标准，对于绝大部分医疗工作人员难 以准确理解和运用。（2）虽然目前多组学 研究发现了众多的差异基因与差异蛋白，但 发现的许多新的分子标记缺乏大规模临床样 本的验证来避免组学中发现的偶然现象，而 且我们对大部分基因和蛋白质功能尚缺乏深 入研究，即使发现了潜在的驱动因素，仍然 缺乏有效的靶向治疗方法。（3）我国开展 基因组信息检测的中心较少，所测数据及相 应临床治疗信息并无统一的存储平台，无法 为临床工作者提供全面系统的、个体特异的 数据，从而成为精准医学发展的一个障碍。 （4）血液与脑脊液是胶质瘤无创诊断的新 的方向，但是体液与组织之间的多组学水平 均存在异质性，受目前技术的限制，体液与 组织之间的一致率仍有待提高。（5）目前 的研究多是集中在单一方向研究，且受到生 物信息学分析能力的限制，多数研究缺乏相 同样本的基因组学、转录组学、蛋白质组学 的联合分析，这也是机制研究的瓶颈问题。 7 展望 近年来随着生物技术的不断更新，胶质瘤的 多组学研究取得了飞速的发展。随着单细胞 测序技术的成熟和人工智能的发展和生物信 息学分析能力的不断提升，将来胶质瘤的精 准诊断治疗一定是多组学水平的联合，发现 真正能够应用于胶质瘤诊断、分型和预后的 分子标记和进行精准靶向治疗的靶点。另外， 对已发现的分子标记在中、大样本中的验证， 将去粗取精，找到真正能够应用于临床的分 子标记和治疗靶点。对多组学水平发现的真 正有价值的差异分子进行深入研究，不但能够 加深我们对胶质瘤发病机制的认识，而且能够 促进胶质瘤的精准治疗的发展。随着测序技术 的发展和成本的降低、分析规范标准的建立、 安全有效分子靶向药物的丰富以及法律法规 的完善，必将使胶质瘤患者在正确的时间得到 精准的诊疗，达到最佳的治疗效果。 参考文献 1．Chen J, McKay RM, Parada LF. Malignant glioma: lessons from genomics, mouse models, and stem cells. Cell 2012, 149(1): 36-47. 2．Yu X, Sun NR, Jang HT, Guo SW, Lian MX. Associations between EGFR gene polymorphisms and susceptibility to glioma: a systematic review and meta-analysis from GWAS and case-control studies. Oncotarget 2017, 8(49): 86877-86885. 3．Wu Q, Peng Y, Zhao X. An Updated and Comprehensive Meta-Analysis of Association Between Seven Hot Loci Polymorphisms from Eight GWAS and Glioma Risk. Mol Neurobiol 2016, 53(7): 4397-4405

杨海燕etal 神经胶质瘤多组学研究进展 4. Yung WK. From GWAS risk foci to glioma JC, Zheng J, Poon WS. Genetic alterations molecular subclass. Neuro-oncology 2013, in pediatric high-grade astrocytomas 15(5):513514 Human Pathol1999,30(11):1284-1290 5. Rood BR, MacDonald TJ. Pediatric high- 14. Xiao Wz, Han DH, Wang f, Wang YQ, Zhu grade glioma: molecular genetic clues for YH, Wu YF, Liu NT, Sun JY. Relationships innovative therapeutic approaches. J Neuro- between Pten gene mutations and onco2005,75(3):267-272. prognosis in glioma: a meta-analysis Tumour 6. Isolan gr. ribas filho jm. isolan pm Bio2014,35(7):6687-6693 Giovanini A, Malafaia o, Dini Ll, Kummer 15. Han F, Hu R, Yang H, Liu J, Sui J, Xiang A, Jr, Negrao AW. Astrocytic neoplasms X, Wang F, Chu L, Song S PtEn gene and correlation with mutate p53 and Ki- mutations correlate to poor prognosis 67 proteins. Arquivos de Neuro-psiquiatria in glioma patients: a meta-analysis 2005,63(4):997-1004 Oncotargets Ther 2016, 9: 3485-3492 7. Wang YY, Zhang T, Li sW, Qian TY, Fan X, 16. Preusser M, Haberler C, Hainfellner JA Peng XX, Ma J, Wang L, Jiang T Mapping Malignant glioma: neuropathology and p53 mutations in low-grade glioma: a neurobiology. Wiener Medizinis che voXel-based neuroimaging analysis. Am J Wochenschrift 2006, 156(11-12): 332-337. Neuroradiol2015,36(1):70-76. 17. Hulleman E. Helin K molecular mechanism 8. Panciani pp giordana mt gallone s in gliomagenesis. Adv Cancer Res 2005 Muratori A, Rotunno R, Migliorati K, Spena G 94:1-27. Ducati A, Fontanella M. Blood-tissue analysis 18. Kondo T Molecular mechanisms involved of Tp53 polymorphisms and survival of patients with glioma. J Neurosurg Sci 2018 in gliomagenesis. Brain Tumor Pathol 2017, 34(1):1-7 9. Egan KM, Nabors LB, Olson JJ, Monteiro 19Vivanco l, Robins HI, Rohle D, Campos AN, Browning JE, Madden MH, Thompson RC. Rare TP53 genetic variant associated C, Grommes C, Nghiemphu PL, Kubek s Oldrini B. Chheda MG. Yannuzzin. et al with glioma risk and outcome. J Med Genet 2012,49(7):420-421 Differential sensitivity of glioma- versus lung cancer-specific EGFR mutations to EGFR 10. Zhang X, Tian Q, Wang L, Liu Y, Li B kinase inhibitors. Cancer Discovery 2012 Liang Z, Gao P, Zheng K, Zhao B, Lu H 2(5):458-471 Radiomics Strategy for Molecular Subtype 20. Yuan Y, Qi C, Maling G, Xiang W, Yanhui L, Stratification of lower-Grade glioma Detecting IDH and TP53 Mutations Based Ruofei L, Yunhe M, Jiewen L, Qing M. TERT mutation in glioma: Frequency, prognosis on Multimodal MRI. J Magnetic Resonance and risk. J Clin Neurosci 2016. 26: 57-62 Imaging 2018 1. Sarma PP dutta d, mirza z. saikia KK 21. Zhang Z, Chan AK, Ding X, Li Y, Zhang R, Baishya BK. Point mutations in the DNA Chen L, Liu Y, Wang Y, Xiong J, Ng HK et al. Glioma groups classified by IDH and binding domain of p53 contribute to TERT promoter mutations remain stable glioma progression and poor prognosis Molekuliarnaia Biologia 2017, 51(2 ): 334-341 among primary and recurrent gliomas Neuro-Oncol2017,19(7):1008-1010 12. Byeon SJ, Myung JK, Kim SH, Kim SK, Phi 22 Vuong HG, Altibi AMA, Duong UNP JH, Park SH. Distinct genetic alterations HTT Pham TQ. Chan AK, Park CK. FI in pediatric glioblastomas. Childs Nervous KM, Hassell L. TERT promoter mutation System2012,28(7):1025-1032 and its interaction with idh mutations in 13. Cheng Y, Ng HK, zhang SF, Ding M, Pang glioma: Combined TERT promoter and IDH MRF2018;2(1)2;Do:10.12208imrf20180002 收稿日期20180826出刊日期201 8-09-10

杨海燕 et al. 神经胶质瘤多组学研究进展 IMRF 2018; 2:(1)2; DOI:10.12208/j.imrf.20180002 13 收稿日期 2018-08-26 出刊日期 2018-09-10 4．Yung WK. From GWAS risk foci to glioma molecular subclass. Neuro-oncology 2013, 15(5): 513-514. 5．Rood BR, MacDonald TJ. Pediatric high￾grade glioma: molecular genetic clues for innovative therapeutic approaches. J Neuro￾oncol 2005, 75(3): 267-272. 6．Isolan GR, Ribas Filho JM, Isolan PM, Giovanini A, Malafaia O, Dini LI, Kummer A, Jr., Negrao AW. Astrocytic neoplasms and correlation with mutate p53 and Ki- 67 proteins. Arquivos de Neuro-psiquiatria 2005, 63(4): 997-1004. 7．Wang YY, Zhang T, Li SW, Qian TY, Fan X, Peng XX, Ma J, Wang L, Jiang T. Mapping p53 mutations in low-grade glioma: a voxel-based neuroimaging analysis. Am J Neuroradiol 2015, 36(1): 70-76. 8．Panciani PP, Giordana MT, Gallone S, Muratori A, Rotunno R, Migliorati K, Spena G, Ducati A, Fontanella M. Blood-tissue analysis of TP53 polymorphisms and survival of patients with glioma. J Neurosurg Sci 2018. 9．Egan KM, Nabors LB, Olson JJ, Monteiro AN, Browning JE, Madden MH, Thompson RC. Rare TP53 genetic variant associated with glioma risk and outcome. J Med Genet 2012, 49(7): 420-421. 10.Zhang X, Tian Q, Wang L, Liu Y, Li B, Liang Z, Gao P, Zheng K, Zhao B, Lu H. Radiomics Strategy for Molecular Subtype Stratification of Lower-Grade Glioma: Detecting IDH and TP53 Mutations Based on Multimodal MRI. J Magnetic Resonance Imaging 2018. 11.Sarma PP, Dutta D, Mirza Z, Saikia KK, Baishya BK. Point mutations in the DNA binding domain of p53 contribute to glioma progression and poor prognosis. Molekuliarnaia Biologiia 2017, 51(2): 334-341. 12.Byeon SJ, Myung JK, Kim SH, Kim SK, Phi JH, Park SH. Distinct genetic alterations in pediatric glioblastomas. Child's Nervous System 2012, 28(7): 1025-1032. 13.Cheng Y, Ng HK, Zhang SF, Ding M, Pang JC, Zheng J, Poon WS. Genetic alterations in pediatric high-grade astrocytomas. Human Pathol 1999, 30(11): 1284-1290. 14.Xiao WZ, Han DH, Wang F, Wang YQ, Zhu YH, Wu YF, Liu NT, Sun JY. Relationships between PTEN gene mutations and prognosis in glioma: a meta-analysis. Tumour Biol 2014, 35(7): 6687-6693. 15.Han F, Hu R, Yang H, Liu J, Sui J, Xiang X, Wang F, Chu L, Song S. PTEN gene mutations correlate to poor prognosis in glioma patients: a meta-analysis. Oncotargets Ther 2016, 9: 3485-3492. 16.Preusser M, Haberler C, Hainfellner JA. Malignant glioma: neuropathology and neurobiology. Wiener Medizinische Wochenschrift 2006, 156(11-12): 332-337. 17.Hulleman E, Helin K. Molecular mechanisms in gliomagenesis. Adv Cancer Res 2005, 94: 1-27. 18.Kondo T. Molecular mechanisms involved in gliomagenesis. Brain Tumor Pathol 2017, 34(1): 1-7. 19.Vivanco I, Robins HI, Rohle D, Campos C, Grommes C, Nghiemphu PL, Kubek S, Oldrini B, Chheda MG, Yannuzzi N, et al. Differential sensitivity of glioma- versus lung cancer-specific EGFR mutations to EGFR kinase inhibitors. Cancer Discovery 2012, 2(5): 458-471. 20.Yuan Y, Qi C, Maling G, Xiang W, Yanhui L, Ruofei L, Yunhe M, Jiewen L, Qing M. TERT mutation in glioma: Frequency, prognosis and risk. J Clin Neurosci 2016, 26: 57-62. 21.Zhang Z, Chan AK, Ding X, Li Y, Zhang R, Chen L, Liu Y, Wang Y, Xiong J, Ng HK, et al. Glioma groups classified by IDH and TERT promoter mutations remain stable among primary and recurrent gliomas. Neuro-Oncol 2017, 19(7): 1008-1010. 22.Vuong HG, Altibi AMA, Duong UNP, Ngo HTT, Pham TQ, Chan AK, Park CK, Fung KM, Hassell L. TERT promoter mutation and its interaction with IDH mutations in glioma: Combined TERT promoter and IDH

杨海燕etal 神经胶质瘤多组学研究进展 mutations stratifies lower-grade glioma into prognosis, delineate a pattern of disease distinct survival subgroups-A meta-analysis progression, and resemble stages in of aggregate data. Crit Rev Oncol/Hematol neurogenesis. Cancer Cell 2006, 9 (3) 2017.120:1-9 157-173 23. Parsons DW, Jones S, hang X, Lin JC, Leary 31. Faury D, Nantel A, Dunn SE, Guiot MC, RJ, Angenendt P, Mankoo P, Carter H, Siu Haque T, Hauser P, Garami M, Bognar L, IM, Gallia GL, et a/. An integrated genomic Hanzely Z, Liberski PP, et al. Molecular analysis of human glioblastoma multiforme profiling identifies prognostic subgroups of Science2008.321(5897):1807-1812. pediatric glioblastoma and shows increased 24. Neal A. Kwan P. O'Brien TJ. Buckland ME YB-1 expression in tumors. J Clin Oncol Gonzales m. morokoff a. idh1 and IDH2 2007,25(10):11961208 utations in postoperative diffuse glioma- 32. Shirahata M, lwao-Koizumi K, Saito S, Ueno associated epilepsy. Epilepsy Behavior 2018.78:30-36 Kato K. Gene expression-based molecular 25. Whittle IR, Short DM, Deighton RF, Kerr LE diagnostic system for malignant gliomas Smith C, McCulloch J Proteomic analysis is superior to histological diagnosis. Clin of gliomas. British J Neurosurg 2007, 21 (6) Cancer res2007,13(24):7341-7356 576-582. 33 Frattini v, Pagnotta SM, Tala, Fan JJ 26. Niclou SP, Fack F, Rajcevic U. Glioma Russo MV, Lee SB, Garofano L, Zhang J, proteomics: status and perspectives. J Shi P Lewis G. et al. a metabolic function Proteomics2010,73(10):1823-1838 of FGFR3-TACC3 gene fusions in cancer Nature2018,553(7687):222-227 27. Gravendeel LA. Kouwenhoven MC. Gevaert O, de Rooi JJ, Stubbs AP, Duijm JE, Daemen 34. Khalil AA Biomarker discovery: a proteomic A. Bleeker FE. Bralten LB. Kloosterhof NK approach for brain cancer profiling. Cancer et al. Intrinsic gene expression profiles of Science2007,98(2)201-213 gliomas are a better predictor of survival 35 Collet B, Guitton N, Saikali S, Avril T, Pineau than histology. Cancer Res 2009, 69(23) C, Hamlat A, Mosser J, Quillien V Differential analysis of glioblastoma multiforme 28. Tso CL, Freije WA, Day A, Chen Z, Merriman proteome by a 2D-DIGE approach B. Perlina A. Lee Y. Dia EQ. Yoshimoto Proteome Sci 2011, 9(1):16 K, Mischel PS, et a/. Distinct transcription 36. Li J, Zhuang Z, Okamoto H, Vortmeyer profiles of primary and secondary Ao, Park DM. furuta m. lee ys. oldfield glioblastoma subgroups. Cancer Res 2006 EH, Zeng W, Weil RJ. Proteomic profiling 66(1):159-167. distinguishes astrocytomas and identifies 29. Vital AL. Tabernero mD. castrillo A. rebelo differential tumor markers. Neurology 2006 o. Tao H. Gomes f nieto ab. resende 66(5):733-736 Oliveira C, Lopes MC, Orfao A. Gene 37. Schwartz SA, Weil RJ, Johnson MD, Tom expression profiles of human glioblastomas SA, Caprioli RM. Protein profiling in brain are associated with both tumor cytogenetics tumors using mass spectrometry: feasibility and histopathology. Neuro-Oncol 2010 of a new technique for the analysis 12(9):991-1003 protein expression. Clin Cancer Res 2004 30. Phillips HS, Kharbanda S, Chen R, Forrest 10(3):981-987 WF, Soriano RH, Wu TD, Misra A, Nigro JM, 38. Schwartz SA, Weil RJ, Thompson RC, Colman H. Soroceanu L, et al. molecular Shyr Y, Moore JH, Toms SA, Johnson MD subclasses of high-grade glioma predict Caprioli RM. Proteomic-based prognosis IMRF2018;2(1)2:DO:10.12208/mt20180002 收稿日期2018-0826出刊日期201809-10

杨海燕 et al. 神经胶质瘤多组学研究进展 IMRF 2018; 2:(1)2; DOI:10.12208/j.imrf.20180002 14 收稿日期 2018-08-26 出刊日期 2018-09-10 mutations stratifies lower-grade glioma into distinct survival subgroups-A meta-analysis of aggregate data. Crit Rev Oncol/Hematol 2017, 120: 1-9. 23.Parsons DW, Jones S, Zhang X, Lin JC, Leary RJ, Angenendt P, Mankoo P, Carter H, Siu IM, Gallia GL, et al. An integrated genomic analysis of human glioblastoma multiforme. Science 2008, 321(5897): 1807-1812. 24.Neal A, Kwan P, O'Brien TJ, Buckland ME, Gonzales M, Morokoff A. IDH1 and IDH2 mutations in postoperative diffuse glioma￾associated epilepsy. Epilepsy Behavior 2018, 78: 30-36. 25.Whittle IR, Short DM, Deighton RF, Kerr LE, Smith C, McCulloch J. Proteomic analysis of gliomas. British J Neurosurg 2007, 21(6): 576-582. 26.Niclou SP, Fack F, Rajcevic U. Glioma proteomics: status and perspectives. J Proteomics 2010, 73(10): 1823-1838. 27.Gravendeel LA, Kouwenhoven MC, Gevaert O, de Rooi JJ, Stubbs AP, Duijm JE, Daemen A, Bleeker FE, Bralten LB, Kloosterhof NK, et al. Intrinsic gene expression profiles of gliomas are a better predictor of survival than histology. Cancer Res 2009, 69(23): 9065-9072. 28.Tso CL, Freije WA, Day A, Chen Z, Merriman B, Perlina A, Lee Y, Dia EQ, Yoshimoto K, Mischel PS, et al. Distinct transcription profiles of primary and secondary glioblastoma subgroups. Cancer Res 2006, 66(1): 159-167. 29.Vital AL, Tabernero MD, Castrillo A, Rebelo O, Tao H, Gomes F, Nieto AB, Resende Oliveira C, Lopes MC, Orfao A. Gene expression profiles of human glioblastomas are associated with both tumor cytogenetics and histopathology. Neuro-Oncol 2010, 12(9): 991-1003. 30.Phillips HS, Kharbanda S, Chen R, Forrest WF, Soriano RH, Wu TD, Misra A, Nigro JM, Colman H, Soroceanu L, et al. Molecular subclasses of high-grade glioma predict prognosis, delineate a pattern of disease progression, and resemble stages in neurogenesis. Cancer Cell 2006, 9(3): 157-173. 31.Faury D, Nantel A, Dunn SE, Guiot MC, Haque T, Hauser P, Garami M, Bognar L, Hanzely Z, Liberski PP, et al. Molecular profiling identifies prognostic subgroups of pediatric glioblastoma and shows increased YB-1 expression in tumors. J Clin Oncol 2007, 25(10): 1196-1208. 32.Shirahata M, Iwao-Koizumi K, Saito S, Ueno N, Oda M, Hashimoto N, Takahashi JA, Kato K. Gene expression-based molecular diagnostic system for malignant gliomas is superior to histological diagnosis. Clin Cancer Res 2007, 13(24): 7341-7356. 33.Frattini V, Pagnotta SM, Tala, Fan JJ, Russo MV, Lee SB, Garofano L, Zhang J, Shi P, Lewis G, et al. A metabolic function of FGFR3-TACC3 gene fusions in cancer. Nature 2018, 553(7687): 222-227. 34.Khalil AA. Biomarker discovery: a proteomic approach for brain cancer profiling. Cancer Science 2007, 98(2): 201-213. 35.Collet B, Guitton N, Saikali S, Avril T, Pineau C, Hamlat A, Mosser J, Quillien V. Differential analysis of glioblastoma multiforme proteome by a 2D-DIGE approach. Proteome Sci 2011, 9(1): 16. 36.Li J, Zhuang Z, Okamoto H, Vortmeyer AO, Park DM, Furuta M, Lee YS, Oldfield EH, Zeng W, Weil RJ. Proteomic profiling distinguishes astrocytomas and identifies differential tumor markers. Neurology 2006, 66(5): 733-736. 37.Schwartz SA, Weil RJ, Johnson MD, Toms SA, Caprioli RM. Protein profiling in brain tumors using mass spectrometry: feasibility of a new technique for the analysis of protein expression. Clin Cancer Res 2004, 10(3): 981-987. 38.Schwartz SA, Weil RJ, Thompson RC, Shyr Y, Moore JH, Toms SA, Johnson MD, Caprioli RM. Proteomic-based prognosis

杨海燕etal 神经胶质瘤多组学研究进展 of brain tumor patients using direct-tissue outcome in malignant glioma independent natrix-assisted laser desorption ionization of MgmT promoter methylation. Plos One mass spectrometry. Cancer Res 2005 65(17):76747681 46 Castelo-Branco P Choufani s. mack S 39. Brennan C, Momota H, Hambardzumyan D Gallagher D, Zhang C, Lipman T, Zhukova Ozawa t Tandon a pedraza a. holland e N. Walker Ej. Martin D. Merino. et al. Glioblastoma subclasses can be defined by Methylation of the TERT promoter and risk activity among signal transduction pathways stratification of childhood brain tumours an and associated genomic alterations. Plos ntegrative genomic and molecular study One2009,4(11):7752 Lancet oncol2013,14(6):534542 40. Choi JD, Lee Js. Interplay between 47. Ying Z, Li Y, Wu J, Zhu X, Yang Y, Tian H, Li Epigenetics and Genetics in Cancer W, Hu B, Cheng SY, Li M. Loss of miR-204 Genomics Informatics 2013, 11(4): 164-173 expression enhances glioma migration and 41. You JS, Jones PA. Cancer genetics and stem cell-like phenotype. Cancer Res 2013, epigenetics: two sides of the same coin? 73(2):990-999 Cancer cel2012,22(1):9-20 48. Podlevsky JD, Chen JJ. Evolutionary 42. Liao P. strom Qt. Stetson L, barnholtz perspectives of telomerase RNA structur Sloan JS. Models of Epigenetic Age and function. RNA Biol 2016, 13(8): 720-732 Capture Patterns of DNA Methylation in 49. Wang Y, Zhou Z, Luo H, Wu Z, Geng J, Miu W Glioma Associated with Molecular Subtype, Pu Y, Liu N, You Y, Yang Z Combination of Survival and recurrence. Neuro-oncol tamoxifen and antisense human telomerase 2018.Feb8. RNA inhibits glioma cell proliferation 43. Silber jR. Bobola Ms. blank A. Chamberlain and anti-apoptosis via suppression o MC.o(6)-methy guanine-DNA telomerase activity. Mol Med Rep 2010 methyltransferase in glioma therapy 3(6):935-940 promise and problems. Biochimica 50 Sampl S, Pramhas S, Stern C, Preusser Biophysica Acta 2012, 1826(1): 71-82 M, Marosi C, Holzmann K. Expression of 44 Quintavalle C, Mangani D, Roscigno G telomeres in astrocytoma WHo grade 2 to Romano G, Diaz-Lagares A, laboni M 4: TERRA level correlates with telomere Donnarumma e. fiore d. De marinis P length, telomerase activity, and advanced Soini Y, et al. MiR-221/222 target the DNA clinical grade. Translational Oncol 2012 methyltransferase MGMT in glioma cells 5(1):56-65 Plos one2013,8(9):74466 51. Shi Y, Wang Y, Luan W, Wang P, Tao T, 5 Kreth S, thon N, Eigenbrod s, lutz J Zhang J, Qian J, Liu N, You Y. Long non Ledderose C, Egensperger R, Tonn JC coding RNA H19 promotes glioma cell Kretzschmar HA. hinske LC, Kreth Fw. invasion by deriving miR-675. Plos One O-methylguanine-DNA methyltransferase 2014,9(1):86295 (MGMT) MRNA expression predicts MRF2018;2(1)2;Do:10.12208imrf20180002 收稿日期201808-26出刊 8-09-10

杨海燕 et al. 神经胶质瘤多组学研究进展 IMRF 2018; 2:(1)2; DOI:10.12208/j.imrf.20180002 15 收稿日期 2018-08-26 出刊日期 2018-09-10 of brain tumor patients using direct-tissue matrix-assisted laser desorption ionization mass spectrometry. Cancer Res 2005, 65(17): 7674-7681. 39.Brennan C, Momota H, Hambardzumyan D, Ozawa T, Tandon A, Pedraza A, Holland E. Glioblastoma subclasses can be defined by activity among signal transduction pathways and associated genomic alterations. PloS One 2009, 4(11): 7752. 40.Choi JD, Lee JS. Interplay between Epigenetics and Genetics in Cancer. Genomics Informatics 2013, 11(4): 164-173. 41.You JS, Jones PA. Cancer genetics and epigenetics: two sides of the same coin? Cancer Cell 2012, 22(1): 9-20. 42.Liao P, Ostrom QT, Stetson L, Barnholtz￾Sloan JS. Models of Epigenetic Age Capture Patterns of DNA Methylation in Glioma Associated with Molecular Subtype, Survival, and Recurrence. Neuro-Oncol 2018. Feb 8. 43.Silber JR, Bobola MS, Blank A, Chamberlain M C . O ( 6 ) - m e t h y l g u a n i n e - D N A methyltransferase in glioma therapy: promise and problems. Biochimica Biophysica Acta 2012, 1826(1): 71-82. 44.Quintavalle C, Mangani D, Roscigno G, Romano G, Diaz-Lagares A, Iaboni M, Donnarumma E, Fiore D, De Marinis P, Soini Y, et al. MiR-221/222 target the DNA methyltransferase MGMT in glioma cells. PloS One 2013, 8(9): 74466. 45.Kreth S, Thon N, Eigenbrod S, Lutz J, Ledderose C, Egensperger R, Tonn JC, Kretzschmar HA, Hinske LC, Kreth FW. O-methylguanine-DNA methyltransferase (MGMT) mRNA expression predicts outcome in malignant glioma independent of MGMT promoter methylation. PloS One 2011, 6(2): 17156. 46.Castelo-Branco P, Choufani S, Mack S, Gallagher D, Zhang C, Lipman T, Zhukova N, Walker EJ, Martin D, Merino D, et al. Methylation of the TERT promoter and risk stratification of childhood brain tumours: an integrative genomic and molecular study. Lancet Oncol 2013, 14(6): 534-542. 47.Ying Z, Li Y, Wu J, Zhu X, Yang Y, Tian H, Li W, Hu B, Cheng SY, Li M. Loss of miR-204 expression enhances glioma migration and stem cell-like phenotype. Cancer Res 2013, 73(2): 990-999. 48.Podlevsky JD, Chen JJ. Evolutionary perspectives of telomerase RNA structure and function. RNA Biol 2016, 13(8): 720-732. 49.Wang Y, Zhou Z, Luo H, Wu Z, Geng J, Miu W, Pu Y, Liu N, You Y, Yang Z. Combination of tamoxifen and antisense human telomerase RNA inhibits glioma cell proliferation and anti-apoptosis via suppression of telomerase activity. Mol Med Rep 2010, 3(6): 935-940. 50.Sampl S, Pramhas S, Stern C, Preusser M, Marosi C, Holzmann K. Expression of telomeres in astrocytoma WHO grade 2 to 4: TERRA level correlates with telomere length, telomerase activity, and advanced clinical grade. Translational Oncol 2012, 5(1): 56-65. 51.Shi Y, Wang Y, Luan W, Wang P, Tao T, Zhang J, Qian J, Liu N, You Y. Long non￾coding RNA H19 promotes glioma cell invasion by deriving miR-675. PloS One 2014, 9(1): 86295