导师沉默，主任流泪，一文带你了解ceRNA，与肿瘤的爱恨纠葛的那些事

我是小助理

在自己热爱的世界里闪闪发光

启帆医学专注于SCI量身定制，SCI免费评估、 SCI翻译润色、SCI发表协助；职称/硕博论文写作；科研课题标书设计撰写。如果有需要，您可以随时和我联系~~

我们今天的主人公竞争性内源RNA（ceRNA）是近几年来备受学术界关注的对象，（见此文 NSFC|近些年火爆的研究热点，你Get到了吗）其实它并不是新的RNA分子，只是一种最新发现的调节机制。

microRNA可以通过结合mRNA导致基因沉默，而ceRNA，包括lncRNA和circRNA等，可以通过竞争性地结合microRNA来调节基因表达。

ceRNA(competing endogenous RNAs，竞争性内源RNA)假说揭示了一种RNA间相互作用的新机制。它代表了一种全新的基因表达调控模式，相比miRNA调控网络，ceRNA调控网络更为精细和复杂，涉及更多的RNA分子，包括mRNA、编码基因的假基因、长链非编码RNA和miRNA等，它为科研工作者提供一个全新的视角进行转录组研究，有助于更全面、深入地解释一些生物学现象。

ceRNA假说是什么？

先不要慌，听我慢慢道来，基于20多年对microRNA的相关研究（对microRNA感兴趣的小伙伴可以看看这个 资料|miRNA怎么做临床研究？干饭人也要搞科研），我们已了解到这类长度仅包含17-25个核苷酸的内源性非编码RNA作为转录后调控因子广泛参与机体的发育、分化以及新陈代谢等生理过程，其在生命周期的基因调控网络中发挥着重要的作用。

同时发现，microRNA在进化上高度保守，一种microRNA可通过与靶基因mRNA 3’UTR区域的MRE识别并诱导基因沉默复合物RISC的装配，进而调控多个靶基因的活性或稳定性，且多种microRNA也可协同调控同一个靶基因。

由此设想，共享有同一种microRNA MRE序列的不同基因转录物间构成了竞争，他们对同种microRNA的结合此消彼长，从而形成复杂的RNA调控网络，既调节各自的表达水平又相互影响，最终影响细胞的命运，即为ceRNA假说。

其中，共享有相同MRE又构成竞争关系的不同转录物统称为竞争性内源RNA（completing endogenous RNA， ceRNA），包括编码蛋白的mRNA、长链非编码RNA（lncRNA）、假基因转录本以及环状RNA（circRNA）等。该假说先后通过生物信息学、细胞生物学等实验得到了验证，向我们展示了全新的转录组调控网络。

ceRNA又有何特点呢？

我用两张图表示，清晰易懂。

图1 miRNA，ceRNA调控示意图▼

miRNA，ceRNA调控示意图

根据Pier Paolo Pandolfi教授的ceRNA假说（如图1右侧示意图），细胞内除mRNA之外，还存在另外一些RNA分子，比如长链非编码RNA（lncRNA）也存在miRNA应答元件（MRE），当lncRNA与mRNA存在相同的MRE时，他们之间构成了竞争相同种类miRNA的关系，换句话说，细胞内lncRNA表达水平的高低，直接影响了可被相应mRNA结合的miRNA数量的多少，也就是说，lncRNA通过MRE这个桥梁，间接地调控了mRNA的表达水平，从而调控细胞功能。

图2 ceRNA表达水平的关系▼

ceRNA表达水平的关系

假设RNA X与Y是一对ceRNA分子，X和Y转录本上有三种MRE，细胞内可被利用的miRNA有三种，共12个miRNA分子，在细胞稳态下，X和Y分别结合6个miRNA，我们分别来分析下Y基因发生高表达、低表达两种情况下，对X基因表达有何影响：

1）当Y发生高表达时，细胞内Y转录本升高，它会竞争结合更多的miRNA分子（图示为9个），而仅剩3个miRNA与X结合，miRNA对靶基因表达水平起负调控作用，此时相当于Y基因高表达后，削弱了miRNA对X表达的抑制，因此导致X随着Y表达水平升高而升高；

2）当Y发生低表达时，细胞内转录本数量减少，它仅结合少量的miRNA（图示为3个），而剩余的9个miRNA与X结合，在此情况下，Y表达水平下调，使更多的miRNA来抑制X的表达，所以，X随着Y表达水平降低而降低。因此，通过分析可知，ceRNA之间的表达水平变化趋势是一致的。

根据ceRNA的概念和作用机制，不难总结出ceRNA的特点：

a）ceRNA存在相同的miRNA结合位点

b）ceRNA都受miRNA调控

c）ceRNA之间存在相互调控关系，且表达水平变化趋势一致

ceRNA研究思路

关于研究思路，我总结了几个，大抵分为以下几步骤：

阶段1：确定研究对象，比如用药前后、不同发育阶段、癌vs癌旁。

阶段2：筛选差异miRNA，LincRNA、mRNA等等，主要是用microarry、NGS。

阶段3：进行ceRNA调控网络的预测，运用生信挖掘。

阶段4：最后进行ceRNA调控关系和功能的验证，比如说ceRNA调控关系验证ceRNA对目的基因的影响，从蛋白水平，RNA水平或者竞争结合区域验证；ceRNA对miRNA依耐性，miRNA结合位与miRNA的调控关系；或者功能验证，比如是细胞水平、动物模型、临床水平等。

前面说了这么多，重点来啦~

ceRNA对肿瘤是如何调控的？

普遍认为，精准的基因表达调控对机体的稳态维持和正常的生理活动至关重要，而RNAs调控网络的异常是诱发多种疾病的主要因素。ceRNA的提出进一步完善了人类对转录组和RNA调控网络的认知，为探究多种疾病的发生发展提供了全新的视野。

研究表明，恶性肿瘤细胞中的ceRNAs能够与原癌基因、抑癌基因以及多种肿瘤相关信号通路因子的mRNA 3’UTR区域的MRE竞争性结合靶向microRNA，从而促进或抑制microRNA的相关功能，在肿瘤的发生、恶化、侵袭、转移甚至药物治疗中发挥着重要作用。

例如通过对TCGA数据库中的恶性胶质瘤的基因表达谱分析发现，约有7000多种基因的转录物之间以ceRNA的方式相互联系和影响，其中涉及PTEN、视网膜母细胞瘤1（RB1）、VEGF-A、STAT3等肿瘤相关基因。

Poliseno等发现，前列腺癌细胞中的假基因PTENP1转录本可通过竞争性结合miR-19b、miR-20a、miR-214等多种靶向PTEN的microRNA，提高PTEN的表达水平从而抑制PI3K/Akt信号通路的激活，最终抑制肿瘤细胞的增殖，相反，PTENP1表达的抑制伴随着PTEN表达的下调和肿瘤细胞增殖水平的提高。

同样在肝癌相关的研究中发现，versican mRNA的3’UTR竞争性结合miR-144、miR-133a等，且假基因OCT4-pg4的转录本可解除miR-145对OCT4的抑制，从而促进肿瘤细胞的增殖、迁移和侵袭能力，抑制细胞凋亡的发生。

所以对肿瘤相关ceRNA研究的不断丰富和深入，不仅将有助于揭示和完善肿瘤发生和发展事件背后的分子机制，而且其可作为新型的生物标记分子和潜在的药物靶点用于肿瘤的临床诊治和预后评估。

参考文献

1.Huang J, Liu J, Chen-Xiao K, et al. Advance in microRNA as a potential biomarker for early detection of pancreatic cancer. Biomarker research 2016; 4: 20.

2.Wang J, Chen J, Sen S. MicroRNA as Biomarkers and Diagnostics. J Cell Physiol 2016; 231(1): 25-30.

3.Fan T, Wang W, Zhang B, et al. Regulatory mechanisms of microRNAs in lung cancer stem cells. SpringerPlus 2016; 5(1): 1762.

4.An Y, Furber KL, Ji S. Pseudogenes regulate parental gene expression via ceRNA network. Journal of cellular and molecular medicine 2016.

5.Tay Y, Rinn J, Pandolfi PP. The multilayered complexity of ceRNA crosstalk and competition. Nature 2014; 505(7483): 344-52.

6.Tay Y, Kats L, Salmena L, et al. Coding-independent regulation of the tumor suppressor PTEN by competing endogenous mRNAs. Cell 2011; 147(2): 344-57.

7.Poliseno L, Salmena L, Zhang J, Carver B, Haveman WJ, Pandolfi PP. A coding-independent function of gene and pseudogene mRNAs regulates tumour biology. Nature 2010; 465(7301): 1033-8.

8.Qi X, Zhang DH, Wu N, Xiao JH, Wang X, Ma W. ceRNA in cancer: possible functions and clinical implications. Journal of medical genetics 2015; 52(10): 710-8.

9.Karreth FA, Pandolfi PP. ceRNA cross-talk in cancer: when ce-bling rivalries go awry. Cancer Discov 2013; 3(10): 1113-21.

10.Xu J, Li Y, Lu J, et al. The mRNA related ceRNA-ceRNA landscape and significance across 20 major cancer types. Nucleic Acids Res 2015; 43(17): 8169-82.

11.Ergun S, Oztuzcu S. Oncocers: ceRNA-mediated cross-talk by sponging miRNAs in oncogenic pathways. Tumour Biol 2015; 36(5): 3129-36.

12.Sumazin P, Yang X, Chiu HS, et al. An extensive microRNA-mediated network of RNA-RNA interactions regulates established oncogenic pathways in glioblastoma. Cell 2011; 147(2): 370-81.

13.Fang L, Du WW, Yang X, et al. Versican 3'-untranslated region (3'-UTR) functions as a ceRNA in inducing the development of hepatocellular carcinoma by regulating miRNA activity. FASEB J 2013; 27(3): 907-19.

14.Wang L, Guo ZY, Zhang R, et al. Pseudogene OCT4-pg4 functions as a natural micro RNA sponge to regulate OCT4 expression by competing for miR-145 in hepatocellular carcinoma. Carcinogenesis 2013; 34(8): 1773-81.

15.Shao T, Wu A, Chen J, et al. Identification of module biomarkers from the dysregulated ceRNA-ceRNA interaction network in lung adenocarcinoma. Mol Biosyst 2015; 11(11): 3048-58.

16.Sanchez-Mejias A, Tay Y. Competing endogenous RNA networks: tying the essential knots for cancer biology and therapeutics. J Hematol Oncol 2015; 8: 30.

END

科研路漫其修远兮，吾将上下而求索，有烦恼苦闷或者有趣好玩的事情记得告诉小助理，希望陪伴您一起成长。

踌躇满志无限期

扬帆起航正当时

科研小助理为您在线解答