基于突变编码文库技术筛选乳腺癌中PI3K驱动性突变及其功能机制研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81872137
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    57.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H1815.肿瘤靶向治疗
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Deregulation of the phosphoinositide 3-kinase (PI3K) pathway contributes to the development and progression of breast tumour. The next generation sequencing advanced the knowledges that somatic mutations in PIK3CA and PIK3R1 are prevalent breast tumours which might determine the activation of PI3K pathway. However, there has not yet been a systematic study of somatic alterations in the PI3K pathway in breast cancer. Furthermore, our understanding of the functions of rare or novel mutations in this pathway has not kept pace with the discovery of individual mutations. In this project, we will like to perform works, as follow: 1) Investigation of somatic mutation profiles in Chinese breast cancer patients; 2) Identification of driver mutations which determine proliferation and drug resistance in PIK3CA and PIK3R1 via developing a recombination-based mutation barcoding (ReMB) library; 3) Exploration of PI3K pathway inhibitors for overcoming driver mutations and their underlying mechanisms. Collectively, these works will advance our understanding of genetic alterations in breast cancer and have important implications for PI3K-targeted therapy in precision oncology.
乳腺肿瘤中PI3K信号通路通常存在异常活化,驱动了肿瘤的快速增殖与药物耐受。二代测序技术的广泛应用揭示乳腺癌中广泛存在着PI3K基因(PIK3CA和PIK3R1)的突变,可能是该通路在乳腺肿瘤中异常激活的重要因素。然而,目前的研究尚缺乏针对PI3K突变的系统性功能注释,未能对大部分罕见、低频突变实现精准解读与对应治疗。基于此迫切需求,本项目拟采用多种先进的实验技术,系统性地解析乳腺癌中PI3K基因的驱动性(增殖、耐药)突变,包括:1)揭示中国乳腺癌人群中PI3K通路的突变谱系;2)采用自主研发的突变编码文库技术平台,筛选和鉴定乳腺癌PI3K驱动性(增殖、耐药)突变;3)探索利用PI3K通路抑制剂逆转PI3K 驱动性突变的策略及其内在机制。本项目的实施将有助于推动乳腺癌基因组数据的精准解读与对应治疗策略的探索,具有较高的转化性应用价值。

结项摘要

乳腺肿瘤中PI3K信号通路通常存在异常活化。二代测序技术的应用揭示了乳腺癌中广泛存在着PI3K基因的突变,乳腺肿瘤中异常激活是驱动肿瘤增殖和耐药的重要因素。本研究取得的重要结果如下:(1)首次建立了包含了1923例患者的前瞻性乳腺癌测序队列,首次绘制了中国乳腺癌大队列基因组图谱,并分析了中外人群队列的差异;(2)首次揭示了PIK3CA突变对接受新辅助治疗和晚期乳腺癌患者疗效的影响,揭示PIK3CA突变与晚期乳腺癌的不良结局均有密切关联;(3)采用自主研发的突变编码文库技术平台,筛选和鉴定乳腺癌PI3K驱动性突变,实现HER2+乳腺癌中PIK3CA驱动性突变对增殖、Lapatinib、BYL719敏感性的精准解读;(4)机制上发现PIK3CA突变对上游RTK的表达和活化存在负反馈抑制,而抑制PI3K的同时会引起RTK/MAPK信号通路的活化;(5)提出了两种联合用药方案为HER2+乳腺癌患者提供新的治疗方案和逆转耐药的策略。综上,本项目系统、深入地解析乳腺癌中PI3K驱动性突变的分布与特征,揭示PI3K突变和乳腺癌耐药之间的关系,阐明PI3K突变与特异性通路抑制剂之间的关系,进一步探索其内在分子机制,从而为逆转PI3K通路异常活化所引起的耐药提供新的策略与思路。本项目的研究成果对于实现乳腺癌基因组数据的精准解读具有重要意义,并对实施乳腺癌精准治疗具有重要的转化应用价值。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Nomogram for Predicting Breast Cancer-Specific Mortality of Elderly Women with Breast Cancer.
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2020-09-13
  • 期刊:
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  • 作者:
    Lu X;Li X;Ling H;Gong Y;Guo L;He M;Sun H;Hu X
  • 通讯作者:
    Hu X
Characterization of the Genomic Landscape and Actionable Mutations in Chinese Breast Cancer by Clinical Sequencing
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
    Li Da-Qia
In vivo multidimensional CRISPR screens identify Lgals2 as an immunotherapy target in triple-negative breast cancer.
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2022-07
  • 期刊:
    Science advances
  • 影响因子:
    13.6
  • 作者:
  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Theranostics
  • 影响因子:
    12.4
  • 作者:
    Lian B;Pei YC;Jiang YZ;Xue MZ;Li DQ;Li XG;Zheng YZ;Liu XY;Qiao F;Sun WL;Ling H;He M;Yao L;Hu X;Shao ZM
  • 通讯作者:
    Shao ZM
Large-scale genomic sequencing reveals adaptive opportunity of targeting mutated-PI3Ka in early and advanced HER2-positive breast cancer
大规模基因组测序揭示了针对早期和晚期 HER2 阳性乳腺癌的突变 PI3Ka 的适应性机会
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Clinical Transnational Medicine
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lin-Wei Guo;Xiao-Guang Li;Yun-Song Yang;Xun-Xi Lu;Xiang-Chen Han;Guan-Tian Lang;Li Chen;Zhi-Ming Shao;Xin Hu
  • 通讯作者:
    Xin Hu

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

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前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
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技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
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AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
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          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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