膜穿孔蛋白E在上皮性卵巢癌组织中的表达水平及其临床意义

doi:10.13481/j.1671-587X.20230220

摘要/Abstract

摘要：

目的探讨膜穿孔蛋白E（GSDME）在上皮性卵巢癌（EOC）组织中的表达水平，阐明GSDME对EOC发生发展的影响。方法基于肿瘤基因组图谱（TCGA）和基因型-组织表达（GTEx）数据库，利用R语言分析正常组织和EOC组织中GSDME mRNA表达水平及其表达水平与EOC发生的关系。利用差异性分析、基因本体论（GO）分析、京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析、基因集富集分析（GSEA）、蛋白-蛋白互作（PPI）网络、HUB基因互作网络和免疫浸润分析探讨与GSDME相关联的基因、信号通路及其对EOC发生发展的影响。收集40例EOC患者组织病理切片，按病理分级分为低级别（中分化及高分化，24例）组和高级别（低分化，16例）组，按照对顺铂（DDP）的敏感程度分为DDP耐药组和DDP敏感组。另收集正常卵巢、良性卵巢瘤和交界性卵巢癌组织切片各5例作为对照，利用免疫组织化学（IHC）法检测所有组织切片中GSDME的表达强度。取10对新鲜的卵巢癌组织和癌旁组织，采用Western blotting法检测2组样本中GSDME蛋白表达水平。体外培养Skov3和Skov3/DDP细胞，采用Western blotting法检测细胞中GSDME蛋白表达水平，分析其与卵巢癌耐药的关系。结果 TCGA和GTEx数据库中非配对样本分析，与正常卵巢组织比较，EOC组织中GSDME mRNA表达水平明显降低（Ｐ<0.05），且高级别组EOC组织中GSDME mRNA表达水平低于低级别组（Ｐ<0.05）。GSDME单基因差异分析，上调基因有460个，下调基因有329个［Log₂差异倍数（FC）的绝对值大于1，即|Log₂FC|>1，Ｐ<0.05］。功能富集及免疫浸润分析，GSDME高表达可以上调循环免疫球蛋白介导的体液免疫反应通路、白细胞迁移通路和免疫球蛋白复合体通路的活性，促进肿瘤微环境中免疫细胞的浸润。IHC染色，GSDME与EOC的病理组织分级及耐药有关，其中DDP敏感组EOC组织中GSDME表达强度明显高于DDP耐药组（Ｐ<0.05）。Western blotting法检测，与癌旁组织比较，EOC组织中GSDME蛋白表达水平明显降低（Ｐ<0.05）；与Skov3细胞比较，Skov3/DDP细胞中GSDME蛋白表达水平明显降低（Ｐ<0.05）。结论 GSDME与EOC的恶性程度和耐药表现有密切关联。GSDME低表达是导致肿瘤免疫浸润下降、EOC恶化及耐药的一个关键因素。GSDME可能成为治疗EOC的潜在分子靶点。

关键词: 膜穿孔蛋白E, 上皮性卵巢肿瘤, 基因表达, 生物信息学

Abstract:

Objective To discuss the expression level of gasdermin E （GSDME） in the epithelial ovarian cancer （EOC） tissue， and to clarify the effect of GSDME on the occurrence and development of EOC. Methods The expressions of GSDME mRNA in normal tissue and EOC tissue was detected by R language based on the Cancer Genome Atlas （TCGA） and Genotype-Tissue Expression （GTEx） Databases；the correlation between the expression level of GSDME and the occurrence of EOC was analyzed. The difference analysis， Gene Ontology （GO） analysis，Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes （KEGG） pathway richment analysis， Gene Set Enrichment analysis （GSEA）， protein-protein interaction （PPI） network， HUB gene interaction network，and immune infiltration analysis were used to discuss the genes and signaling pathways associated with GSDME and their effects on the occurrence and development of EOC. The pathological tissue sections of 40 EOC patients were collected and divided into low-grade group （well-differentiated and moderately-differentiated，n=24） and high-grade group （poorly differentiated，n=16） based on the pathological grades； according to the sensitivity to cisplatin （DDP）， the pathological tissue sections were divided into DDP resistant group and DDP sensitive group. In addition， 5 tissue sections of normal ovary， benign ovarian tumor， and 5 tissue sections of borderline ovarian carcinoma were collected as controls. The expression intensities of GSDME in all the tissue sections were detected by immunohistochemistry （IHC） method. Besides， 10 pairs of fresh ovarian cancer and paracancerous tissues were selected， and the expression levels of GSDME protein in the samples in two groups were detected by Western blotting method. The ovarian cancer Skov3 cells and Skov3/DDP cells were cultured in vitro， and the expression levels of GSDME protein in the cells were detected by Western blotting method and the relationship between the expression level and DDP-resistance of ovarian cancer was analyzed. Results The analysis results of unpaired samples in the TCGA and GTEx Databases showed that compared with normal ovarian tissue， the expression level of GSDME mRNA in EOC tissue was significantly decreased （P<0.05）， and the expression of GSDME mRNA in EOC tissue in high-grade group was higher than that in low-grade group（P<0.05）.The GSDME single gene difference analysis results showed that there were 460 up-regulated and 329 down-regulated genes |（Log₂ fold charge（FC）|>1，P<0.05）.The functional enrichment and immune infiltration analysis results showed that high expression of GSDME could upregulate the activities of humoral immunie response pathways，leukocyte migration pathway and immunoglobulin complex pathway mediated by circulating immunoglobulin and promote the infiltration of immune cells in tumor microenvironment. The IHC staining results showed that GSDME was related to the pathological grade and drug resistance of EOC； the expression intensity of GSDME in EOC tisssue in DDP sensitive group was higher than that in DDP resistant group（P<0.05）.The Western blotting results showed that compared with paracancerous tissue， the expression level of GSDME protein in EOC tissue was significantly decreased （P<0.05）； compared with Skov3 cells， the expression level of GSDME protein in the Skov3/DDP cells was significantly decreased （P<0.05）. Conclusion GSDME is closely related to the malignancy and cisplatin resistance of EOC. The low expression of GSDME is a key factor leading to the decreasing of tumor immune infiltration， EOC deterioration and resistance.GSDME may be a potential molecular target for the treatment of EOC.

Key words: Gasdermin E, Epithelial ovarian neoplasm, Gene expression, Bioinformatic

中图分类号:

R737.31

陈猛猛,陈俊宇,高燕,房正轩,赵淑华,郑晶莹,刘淑香. 膜穿孔蛋白E在上皮性卵巢癌组织中的表达水平及其临床意义[J]. 吉林大学学报(医学版), 2023, 49(2): 440-451.

Mengmeng CHEN,Junyu CHEN,Yan GAO,Zhengxuan FANG,Shuhua ZHAO,Jingying ZHENG,Shuxiang LIU. Expression level of gasdermin E in epithelial ovarian cancer tissue and its clinical significance[J]. Journal of Jilin University(Medicine Edition), 2023, 49(2): 440-451.

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参考文献 25

1	LHEUREUX S， GOURLEY C， VERGOTE I， et al. Epithelial ovarian cancer［J］. Lancet，2019，393（10177）： 1240-1253.
2	SUNG H， FERLAY J， SIEGEL R L， et al. Global cancer statistics 2020：GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries［J］.CA Cancer J Clin，2021，71（3）：209-249.
3	BARNETT R. Ovarian cancer［J］. Lancet， 2016， 387（10025）： 1265.
4	MUSTAZZOLU A， BORRONI E， CIRILLO D M， et al. Trend in rifampicin-， multidrug- and extensively drug-resistant tuberculosis in Italy， 2009-2016［J］. Eur Respir J， 2018， 52（1）： 1800070.
5	BERKEL C， CACAN E. Differential expression and copy number variation of gasdermin （GSDM） family members， pore-forming proteins in pyroptosis， in normal and malignant serous ovarian tissue［J］. Inflammation， 2021， 44（6）： 2203-2216.
6	ZHENG Y， YUAN D， ZHANG F， et al. A systematic pan-cancer analysis of the gasdermin （GSDM） family of genes and their correlation with prognosis， the tumor microenvironment， and drug sensitivity［J］. Front Genet， 2022， 13： 926796.
7	ZHANG X W， ZHANG P， AN L， et al. Miltirone induces cell death in hepatocellular carcinoma cell through GSDME-dependent pyroptosis［J］. Acta Pharm Sin B， 2020， 10（8）： 1397-1413.
8	ZHANG Z B， ZHANG Y， XIA S Y， et al. Gasdermin E suppresses tumour growth by activating anti-tumour immunity［J］. Nature， 2020， 579（7799）： 415-420.
9	WANG Y B， YIN B， LI D N， et al. GSDME mediates caspase-3-dependent pyroptosis in gastric cancer［J］. Biochem Biophys Res Commun，2018，495（1）：1418-1425.
10	TAN G， HUANG C Y， CHEN J Y， et al. HMGB1 released from GSDME-mediated pyroptotic epithelial cells participates in the tumorigenesis of colitis-associated colorectal cancer through the ERK1/2 pathway［J］. J Hematol Oncol， 2020， 13（1）： 149.
11	石　瑛，任静静，梁　晨，等. GSDME通过调控细胞焦亡影响乳腺癌MCF-7细胞对紫杉醇的敏感性［J］. 中国肿瘤生物治疗杂志， 2019， 26（2）： 146-151.
12	高世华，李植锋，蔡键锋. GSDME通过p53、caspase3增强小细胞肺癌细胞的紫杉醇敏感［J］. 医学研究杂志， 2021， 50（10）： 138-142.
13	JIANG M X， QI L， LI L S，et al.The caspase-3/GSDME signal pathway as a switch between apoptosis and pyroptosis in cancer［J］. Cell Death Discov， 2020， 6： 112.
14	GALLET P， OUSSALAH A， POUGET C， et al. Integrative genomics analysis of nasal intestinal-type adenocarcinomas demonstrates the major role of CACNA1C and paves the way for a simple diagnostic tool in male woodworkers［J］. Clin Epigenetics， 2021， 13（1）： 179.
15	KRAUS D， WEIDER S， PROBSTMEIER R， et al. Neoexpression of JUNO in oral tumors is accompanied with the complete suppression of four other genes and suggests the application of new biomarker tools［J］. J Pers Med， 2022， 12（3）： 494.
16	TONMOY M I Q， FARIHA A， HAMI I， et al. Computational epigenetic landscape analysis reveals association of CACNA1G-AS1，F11-AS1，NNT-AS1，and MSC-AS1 lncRNAs in prostate cancer progression through aberrant methylation［J］. Sci Rep， 2022，12（1）： 10260.
17	YAN Y， HE W， CHEN Y， et al. Comprehensive analysis to identify the encoded gens of sodium channels as a prognostic biomarker in hepatocellular carcinoma［J］. Front Genet， 2022， 12： 802067.
18	MARIANI A， WANG C， OBERG A L， et al. Genes associated with bowel metastases in ovarian cancer［J］. Gynecol Oncol， 2019， 154（3）： 495-504.
19	PENG C J， LI L C， LUO G X， et al. Integrated analysis of the M2 macrophage-related signature associated with prognosis in ovarian cancer［J］. Front Oncol， 2022， 12： 986885.
20	ZHAO W P， WANG H W， LIU J， et al. Mitochondrial respiratory chain complex abnormal expressions and fusion disorder are involved in fluoride-induced mitochondrial dysfunction in ovarian granulosa cells［J］. Chemosphere， 2019， 215： 619-625.
21	ANNESLEY S J， FISHER P R. Mitochondria in health and disease［J］. Cells， 2019， 8（7）： 680.
22	ASHRAFI G， SCHWARZ T L. The pathways of mitophagy for quality control and clearance of mitochondria［J］. Cell Death Differ， 2013，20（1）： 31-42.
23	SHARMA P， HU-LIESKOVAN S， WARGO J A， et al. Primary， adaptive， and acquired resistance to cancer immunotherapy［J］. Cell， 2017，168（4）： 707-723.
24	LI F， XIA Q， REN L， et al. GSDME increases chemotherapeutic drug sensitivity by inducing pyroptosis in retinoblastoma cells［J］. Oxid Med Cell Longev， 2022， 2022： 2371807.
25	RIOJA-BLANCO E， ARROYO-SOLERA I， ÁLAMO P， et al. CXCR4-targeted nanotoxins induce GSDME-dependent pyroptosis in head and neck squamous cell carcinoma［J］. J Exp Clin Cancer Res， 2022， 41（1）： 49.

ID	ES	NES	P	FDR
REACTOME_GPCR_LIGAND_BINDING	0.553	0.652	0.009	0.005
REACTOME_EXTRACELLULAR_MATRIX_ORGANIZATION	0.702	3.418	0.009	0.005
KEGG_CYTOKINE_CYTOKINE_RECEPTOR_INTERACTION	0.566	2.733	0.009	0.005
REACTOME_ANTI_INFLAMMATORY_RESPONSE_FAVOURING_ LEISHMANIA_PARASITE_INFECTION	0.630	2.963	0.009	0.005
REACTOME_IMMUNOREGULATORY_INTERACTIONS_BETWEEN_A_ LYMPHOID_AND_A_NON_LYMPHOID_CELL	0.652	3.010	0.009	0.005

ID	ES	NES	P	FDR
WP_ELECTRON_TRANSPORT_CHAIN_OXPHOS_SYSTEM_IN_MITOCHONDRIA	－0.748	－3.115	0.009	0.005
WP_CYTOPLASMIC_RIBOSOMAL_PROTEINS	－0.838	－3.454	0.009	0.005
REACTOME_RRNA_PROCESSING	－0.672	－3.145	0.009	0.005
REACTOME_SIGNALING_BY_ROBO_RECEPTORS	－0.555	－2.611	0.009	0.005
REACTOME_TRANSLATION	－0.628	－3.094	0.009	0.005

Ontology	ID	Description	Gene ratio	BgRatio	Adjusted P	q
BP	GO:0000395	mRNA 5'-splice site recognition	5/359	29/18 670	0.012	0.011
BP	GO:0006376	mRNA splice site selection	5/359	53/18 670	0.084	0.076
BP	GO:0045292	mRNA cis splicing, via spliceosome	5/359	56/18 670	0.096	0.087
BP	GO:0002455	humoral immune response mediated by circulating immunoglobulin	13/359	150/18 670	0.001	0.001
BP	GO:0050900	leukocyte migration	21/359	499/18 670	0.028	0.025
CC	GO:0019814	immunoglobulin complex	14/387	159/19 717	0.001	0.001
BP	GO:0045765	regulation of angiogenesis	18/359	383/18 670	0.021	0.019

Clinical feature	n （η/%）	GSDME		χ2	P
Clinical feature	n （η/%）	Positive expression	Negative expression	χ2	P
Age（year）
<53	17（42.5）	8	9
≥53	23（57.5）	10	13	0.051	0.822
FIGO stage
Ⅰ-Ⅱ	19（47.5）	9	10
Ⅲ-Ⅳ	21（52.5）	9	12	0.082	0.775
Tumor size
≤10 cm	19（47.5）	8	11
>10 cm	21（52.5）	10	11	0.123	0.726
EOC type
Type Ⅰ	21（52.5）	10	11
Type Ⅱ	19（47.5）	8	11	0.123	0.726
Pathological grade
Low level	16（40.0）	11	5
High level	24（60.0）	7	17	6.077	0.014
Ascites volume
<500 mL	21（52.5）	11	10
≥500 mL	19（47.5）	7	12	0.973	0.324

[1]	梁晓辉,刘文娜,赵建伯. PAQR3在肝细胞癌中的表达及其与T淋巴细胞免疫浸润、免疫检查点基因及患者生存期关系的生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2026, 52(3): 781-790.
[2]	潘志鹏,王乐,黄伟文,易臻,高雨萱. 基于急性髓系白血病患者骨髓单个核细胞中诊断候选基因筛选鉴定及其对预后影响的生物信息学分析和实验验证[J]. 吉林大学学报(医学版), 2026, 52(3): 791-805.
[3]	葛睿涵,李晨,王生鹏,卢洋,谭彩霞,崔皓天,王新敏,章乐. 基于卡介苗感染过程中MAPK-Mcl-1信号通路和巨噬细胞极化调控机制的生物信息学分析及其实验验证[J]. 吉林大学学报(医学版), 2026, 52(2): 440-450.
[4]	林潇,周梦,林帆,姚秀娟. 特发性肺纤维化组织中脂肪酸代谢相关基因的生物信息学分析及实验验证[J]. 吉林大学学报(医学版), 2026, 52(1): 93-104.
[5]	梁鱼,于金宇,许钟镐,王婉宁. FOSB在IgA肾病及其他常见肾脏病肾组织中的表达特征[J]. 吉林大学学报(医学版), 2025, 51(5): 1281-1292.
[6]	沈维高,刘雨齐,张骏,林珈羽,崔航,刘艳波. 白细胞介素33对恶性脑胶质瘤发生发展影响的生物信息学分析及其实验验证[J]. 吉林大学学报(医学版), 2025, 51(5): 1318-1332.
[7]	徐林瑞,张译予,崔家齐,丛显铸,李爽,葛佳瑜,孔雨佳,王素珍,石福艳,王金荣. 基于生物信息学和机器学习的阿尔兹海默症诊断模型构建及免疫分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2025, 51(4): 1039-1051.
[8]	蒋先伟,王明航,李慧茹,董晓升,刘元元. 基于慢性阻塞性肺疾病潜在治疗靶点的孟德尔随机化和GEO数据库识别分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2025, 51(4): 1072-1083.
[9]	石长玉,李勇,邓静,朴春梅,金明. 基于补体替代途径对小鼠结直肠癌肝转移模型调控作用的生物信息学分析及实验验证[J]. 吉林大学学报(医学版), 2025, 51(3): 703-715.
[10]	蔡文畅,刘雨齐,王涵,王鹤霖,王振江,肖梓屾,马士远,安丽萍,刘艳波. 蛋白激酶 D2在膀胱癌组织中的表达及其对肿瘤免疫微环境的影响[J]. 吉林大学学报(医学版), 2025, 51(2): 378-391.
[11]	刘博,孙超,王旭,马克威. 基于GEO数据库对多原发肺癌差异表达基因的生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2025, 51(2): 437-446.
[12]	王小燕,李雪莲,梁斌,田文斐,马海林,莫之婧. 基于转录组和单细胞测序数据分析CALU与肝细胞癌患者预后的关系及其作用机制[J]. 吉林大学学报(医学版), 2025, 51(2): 447-459.
[13]	武鹏立,李凤玉,刘博,吕洋. 沉默DDX39A基因对食管癌TE-1细胞增殖、迁移和侵袭的作用及其机制[J]. 吉林大学学报(医学版), 2025, 51(1): 115-123.
[14]	孙绿茵,马竹萍,李润林,李永刚,陶晓莉. 基于酵母双杂交技术对与纳尔逊海湾正呼肠孤病毒σNS相互作用宿主蛋白的筛选[J]. 吉林大学学报(医学版), 2024, 50(5): 1313-1321.
[15]	黎金连,黄岚珍,黄希仕,李康智,蒋佳丽,张苗苗,吴群英. 肝细胞癌预后、诊断和免疫细胞浸润相关关键基因及其潜在治疗药物的生物信息学分析[J]. 吉林大学学报(医学版), 2024, 50(4): 1062-1075.