综述 | Molecular Cancer：非编码RNA的网络及其在乳腺癌中的分子靶点
编译：风道恋海，编辑：十九、江舜尧。
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目前，非编码RNA已经被认为是细胞的基本组成部分。其由不同的类型组成，包括microRNA（miRNAs）和长非编码RNA（lncRNAs），它们在乳腺癌中的具体作用仍在研究中。近年来，人们对乳腺癌中的编码/非编码基因进行了大量的研究。本文系统地回顾了在乳腺癌中非编码RNA的功能上以及生理上的相互作用。最后研究者在人类乳腺癌中建立了可靠的非编码RNA和编码基因组成直接和间接交互的网络，并描述了它们在癌症发生发展及其恶性转变过程中所扮演的角色。这些子网络简要而公正地描述了目前乳腺癌中lncRNAs、miRNAs和其他非编码RNA的作用。
论文ID
原名：The network of non-coding RNAs and their molecular targets in breast cancer
译名：非编码RNA的网络及其在乳腺癌中的分子靶点
期刊：Molecular Cancer
IF：10.679
发表时间：2020.03
通讯作者：Stefano Volinia
通讯作者单位：费拉拉大学（意大利）
DOI号：https://doi.org/10.1186/s12943-020-01181-x
介绍
非编码RNA是一组仍在生长和异质的基因，其作用于其他非编码或编码RNA，并最终调节人类细胞中的大多数生物过程。它们在人类恶性肿瘤，特别是乳腺癌中得到了广泛的研究。非编码RNA与乳腺癌（BC）的研究通常是从临床相关的基因组学中筛选出一个或几个RNA进行分析研究。典型地，这种的工作的分析主要是利用回顾性队列来研究乳腺癌的转录本。
本文主要采用数据驱动的研究方法。首先，研究者从PubMed中检索出最近5年发表的关于乳腺癌的所有的ncRNAs和miRNAs的文章。为了将本次分析的文章进行分类，在考虑众多因素后依据这些期刊的影响因子作为标准。利用一种节点为非编码RNA或其靶基因，连接相关文献的PMIDs的方法，作者得到了本文综述的组织网络。单独的RNA和未连接的基因组将作为单独的实体或“子网络”进行讨论。对网络的统计分析有助于识别具有特定作用（即RNA/基因的相互作用的的程度或数量）的节点（RNA或基因），并最终确定优先级。
RNA/基因被引用的次数既取决于实验方法所确定的它的“真实”重要性，也取决于它的“感知”重要性，使其成为研究者选择的因素。图1显示了使用该方法定义的非编码RNAs（ncRNAs）网络及其在乳腺癌中的靶点。这里讨论的是最显著的子网络及其单个组成部分和相互作用，目的是了解非编码RNA在乳腺癌中的参与以及作用。
主要内容
1 MiR-200/205 ZEB2子网络
ZEB2是该子网络中的关键参与者，它将miR-200a/b/c和miR-205组成的集群与miR-30a/e和miR-181连接起来（图2）。几个研究小组分别推断出miR-200a/b/c在三阴性乳腺癌（TNBC）中下调，并作为转移抑制因子减少上皮-间质细胞转化（EMT）、肿瘤侵袭和耐药性。MiR-200家族的组成部分靶向其他对抗恶性过程的基因，其中Rho-GTPase激活蛋白18（ARHGAP18，细胞形态、扩散、迁移和血管生成的重要调节因子）和瘦素受体（OBR），促进肿瘤干细胞（CSCs）的形成，并上调与乳腺癌相关的肥胖相关脂肪因子。此外，在这个网络中，miR-205通过阻止上皮细胞参与了由δNp63α途径介导的基底样乳腺癌的移动。MiR-205还通过靶向泛素结合酶E2N（UBC13）与DNA损伤修复呈负相关，促进TNBC的放射敏感性。相反地，Le等人证明了miR-200家族（miR-200a/b/c）通过细胞外囊泡从高转移性肿瘤细胞到低转移性肿瘤细胞（其中ZEB2和SEC23A下调）的循环系统传递，诱导EMT，并赋予其在远处组织上定植的能力。
MiR-30的家族成员通过靶向TNBC中与侵袭性（ITGA5，ITGB3）和骨模拟（CDH11）相关的基因，抑制体外细胞侵袭和体内骨转移。一直以来，miR-30a在TP53刺激下通过靶向ZEB2参与EMT的调节。与此同时，miR-30e可以通过层粘蛋白111（LN1）调节促进乳腺癌腺泡形态发生的两个干扰因子（SCA1和EIF5A2）。MiR-181a还可能导致pro-MMP-2的激活减少、细胞迁移和通过基质金属蛋白酶MMP-14侵袭乳腺癌细胞。相反地，Kuancan等人证明miR-181a和miR-30e一旦受到SOX2激活的刺激，可通过抑制肿瘤抑制候选基因3（TUSC3）促进乳腺癌基底部和管腔的迁移和转移扩散。这个子网络包括miR-200c和miR-9之间的另一个关键联系，miR-9作为PDGFRß介导的TNBC的血管生成的拮抗调节因子。高水平miR-9具有促进肿瘤的转移功能，并介导其向间充质细胞和侵袭性细胞的转化。此外，miR-9通过直接抑制STARD13，在体内外都能促进血管腔隙的形成，并且miR-9也是PDGFR介导的活性所必需的。
另一方面，TNBC模型中的miR-200c通过抑制血管腔隙中PDGFRß的活性并作用于EMT诱导中的主要转录因子ZEB1，然后miR-200c会强烈抑制肿瘤生长和肿瘤细胞介导的血管化损伤。此外，miR-9与miR-203a协同作用可导致肿瘤具有干细胞的表型，并在化疗药物治疗后从外体囊泡（EV）释放后产生耐药性。这些miRNAs以转录因子One-Cut同源框2（One Cut 2）为靶点，其减少诱导多种与茎相关基因的表达，包括NOTCH1、SOX9、NANOG、OCT4和SOX2。阻断EV-miRNA-ONECUT2轴可能是一种潜在的抗癌策略，并降低化疗耐药性。该网络突出了miR-203a的另一个连接，它与长的非编码UCA1一起发生，后者直接或间接影响转录抑制因子SLUG。MiR-203通过下调δNp63α的活性以及抑制其SLUG和AXL靶点，阻止了管腔状乳腺癌细胞的迁移。值得注意的是，乳腺癌细胞中UCA1的表达与TGF-β诱导的EMT和肿瘤转移有关。在机制上，UCA1受TGF-β上调，并与LINC02599（AC026904.1）协同作用，以激活并维持SLUG。此外，UCA1被认为作为竞争性内源性RNA（ceRNA）来隔离miR-122，从而促进乳腺癌的侵袭。
2 LINC0511-HOTAIR子网络
基因之间非蛋白编码RNA （LINC00511）参与HOTAIR（HOX转录反义RNA）相关的子网络。HOTAIR与甲基转移酶EZH2相连，导致雌激素受体（ER）阴性乳腺癌细胞的增殖受损以及凋亡抑制。事实上，LINC00511通过沉默NLK促进肿瘤的转移扩散。在这个子网络中，LINC00511被认为是一种竞争性内源性RNA，通过诱导E2F1的表达来隔绝miR-185，最终诱导所有亚型的乳腺癌的肿瘤干性以及肿瘤发生。另一个子网络中HOTAIR可以作为晚期内质体/溶酶体适配器、MAPK和MTOR激活剂5（HBXIP）的支架，其可以促进MYC靶点（即CCNA1、EIF4E和LDHA）的表达，以及通过HBXIP自身招募的赖氨酸脱甲基酶1A（LSD1）的表达。与传统的Claudin-low培养相比，HOTAIR-N在富含层粘连蛋白的细胞外基质三维器官型培养（lrECM 3D）中表现出侵袭和转移的增加。一旦细胞附着在细胞外基质上，HOTAIR-N就与组蛋白标记物的阅读器BRD4结合，从而识别组蛋白H3甲基化(H3K4me3)。
3 H19/LINK-A/MIR2052HG/miR-25/miR-10b/Eleanor子网络
如图3所示，这个相对较大的子网络中，Lnc-H19和用于激酶激活的长链非编码RNA 01139（LINK-A）都间接参与了HIF1A的表达调控。特别是H19可能通过竞争性内源性RNA作用于let-7 miRNA，然后利用LIN28诱导肿瘤干细胞的特性和肿瘤发生。此外，H19可以间接刺激HIF1A和PDK1的表达，从而促进糖酵解途径，这是肿瘤干细胞重编程的关键步骤。
因此，对比糖酵解和肿瘤的干性特性，H19和PDK1可以作为潜在的治疗靶点。一直以来，LINK-A通过募集蛋白酪氨酸激酶6（BRK）和LRRK2使自身磷酸化并激活，参与常氧HIF1A稳定途径。从功能上来看，LINK-a与TNBC中的糖酵解重编程相关，并促进肿瘤发生。通过表观遗传机制下调Beclin-1甲基化，H19可以促进MCF7细胞对三苯氧胺的抗性和自噬。在下调Beclin-1甲基化的过程中需要腺苷高半胱氨酸酶（SAHH）以及DNMT3B的参与。因此，H19/SAHH/DNMT3B轴被认为是拮抗他莫昔芬耐药的治疗靶点。LINK-A还与MIR2052HG、miR-25和miR-10b连接，它们都是已知的AKT1激活剂。在这个子网络中，LINK-a中的单核苷酸多态性（SNP, rs12095274:a > G）影响AKT1的磷酸化状态，并通过AKT-PREX1相互作用与AKT抑制剂抗性相关，从而导致患者预后更差。MiR2052HG还呈现一个另一个SNP（rs13260300），这与乳腺癌的高复发率和对芳香化酶抑制剂的抵抗有关。MiR2052HG通过AKT/FOXO3途径积极调节雌激素受体α（ERα），并限制ERα的泛素化。
MIR2052HG通过以下两种途径调节ERα的表达：i）通过降低PKC活性促进LMTK3启动子EGR1的募集，间接提高ERα蛋白水平；ii）通过PKC/MEK/ERK/RSK1途径限制ERα泛素化。这两种机制在MIR2052HG的SNP rs13260300和ERα阳性BC中的芳香化酶抑制剂的存在下都被证实是有效的。MiR-25可以通过沉默B细胞转位基因2（BTG2）和间接激活AKT和ERK-MAPK途径以促进TNBC中的细胞增殖。此外，有报道称miR-25可以与miR-93（不存在于这个网络中）相互作用，通过靶向NCOA3的启动子来下调CGAS。因此，在缺氧条件下的Luminal A细胞中，它可以决定免疫逃避以及加速细胞周期进程。
参与这个网络的另一个microRNA是miR-10b，它以HOXD10和KLF4为靶点，发挥致癌作用。MiR-10b能通过胞外小泡分泌促进TNBC亚型细胞的侵袭和转移，由中性鞘磷脂磷酸二酯酶2（nSMase）介导，并能将非恶性HMLE细胞转化为具有侵袭能力的细胞。MiR-10b驱动的肿瘤干细胞的转移和自我更新是miRNA的靶点PTEN直接抑制和AKT表达间接增加的结果，也是HOXD10和BCL2样11（BIM）表达间接增加的结果。
因此，Kim团队特别强调，miR-10b被认为是一种“metasta-miR”。该团队关注的研究方向是肿瘤抑制因子Tbx、PTEN、DYRK1A和抗转移基因HOXD10。最后，研究发现Eleanor也在非编码RNA簇中发挥作用，顺式激活ESR1和FOXO3。Eleanor的抑制作用可能是关闭含有蛋白质的拓扑关联域（TAD）和靶细胞对内分泌治疗耐药的关键。
4 MALAT1/miR-100协同作用
图4所示的子网络主要指长非编码MALAT1和miR-100。这些非编码RNA通过VEGFA间接相互连接。MALAT1调节VEGFA亚型表达增强基底样乳腺癌亚型（BLBC）的TP53的突变。MALAT1与突变的TP53/ID4之间的相互作用是通过SRSF1剪接子介导的，并促进了核散斑的MALAT1离域作用及其在VEGFA 的pre-mRNA上的募集。此外，MALAT1作为竞争性内源性RNA对miR-216b的吸收，从而恢复PNPO的表达，这与促进浸润性导管癌（IDC）细胞的增殖、迁移和侵袭有关。
MALAT1/miR-216/PNPO促肿瘤转移的轴代表分子治疗的靶点，并在Luminal A和TNBC亚型中得到验证。然而，MALAT1的作用仍然存在争议。其他研究报道，MALAT1可以抑制促转移因子TEAD的转录，阻碍TEAD启动子与YAP1之间的相互作用。这提示MALAT1是BLBC中的转移抑制因子。MiR-100通过MSC来源的外泌体在癌细胞中的转移，通过直接靶向哺乳动物中的雷帕霉素（mTOR）和调节mTOR/HIF-1α轴来决定VEGFA分泌的下调，事实上miR-100上调可以抑制乳腺癌微环境中的血管生成和内皮细胞增殖。
此外，miR-100通过抑制TNBC和Luminal A亚型中的调节基因（SMARCA5、SMARCD1和BMPR2），与肿瘤干细胞样自我更新呈负相关。MiR-100在抑制肿瘤转移中的作用也在体内得到证实。
5 MiR-125a/b-miR196子网络
图5显示了miR-125/HER2子网络。MiR-125a/b靶向HER2的3'UTR区域，该区域通过上调HER3蛋白的表达水平从而使其mRNA水平降低以及降低其在细胞模型中的致癌作用，包括增加了肿瘤生长率和曲妥珠单抗的耐药性。一直以来，miR-125b的缺失可以促进HER2信号传导，并与Luminal A肿瘤患者的预后不良相关。在HDAC5沉默时，MiR-125a在调节细胞凋亡方面也发挥了关键作用。这表明在刺激RUNX3/p300通路情况下，MiR-125a通过激活caspase 3/9展现出一种新型抗癌策略。间接的证据，miR-196也通过改变HOXB7和HOXB7-ERα的相互作用，从而抑制HER2的表达。但是miR-196被MYC下调，而MYC回调HOXB7并促进Luminal A样乳腺癌的发生和三苯氧胺的抵抗。相反，Jiang等人证明miR-196a与ER-α相互作用后，通过抑制RAS/RAF/MAPK信号的负调节因子SPRED1，促进Luminal A样乳腺癌的生长。
6 MiR-182和miR-96
Yu等人的研究着重于促肿瘤转移的miR-182，它与EMT、侵袭以及远处转移的形成有关。MiR-182抑制SMAD7的表达，SMAD7既是转化生长因子β的转录靶点，也是转化生长因子β信号的负调节因子。此外，miR-96调节促凋亡的FOXO1（这是精确治疗的相关靶点），并启发了targetaprimiR-96的合理有效的设计。理论上，一种选择性结合致癌miR-96发夹前体（RIBOTACs）的共轭小分子的开发，能够将潜在的内源性核糖核酸酶（RNase L）招募到FOXO1转录物中，诱导其裂解。MiR-96的沉默在功能上抑制了FOXO1，并在TNBC中诱导了细胞凋亡。其他文章则强调了这两个miRNA的相反作用。MiR-96和MiR-182都以PALLD基因的3′-UTR区为靶点。Palladin转录表达的下调导致乳腺癌细胞的迁移和侵袭减少。
然而，当存在于miR-96/miR-182结合位点的SNP 的rs1071738时（PALLD基因的一种常见功能变异），3'UTR不能结合靶microRNAs，从而损害细胞侵袭，这在体外实验中得到了证实。
7 MiR29b 和miR-29c
MiR-29b和MiR-29c都以Hsp47为靶点，Hsp47是细胞外基质（ECM）的调节因子和乳腺癌发育的促进因子。它们对ECM基因的间接调节，减少了胶原和纤维粘连蛋白的沉积。此外miR-29c靶向TET2，从而抑制5-甲基胞苷（5-mC）转化为5-羟甲基胞嘧啶（5-hmC），引起了的转移表型和基因组不稳定性。然而在TNBC中，这种情况被淋巴特异性螺旋酶（LSH）所拮抗，该酶诱导miR-29c表达的沉默。有趣的是，在S100A7介导的NFkB和TP53通路激活的差异调节下，miR-29b分别在Luminal A和TNBC亚型中作为细胞增殖的抑制和促进因子。在MCF7细胞中，S100A7抑制NFKB信号后上调miR-29b，进而靶向CDC42和PIK3R1间接激活TP53，从而激活抑制增殖途径。相反，在MDA-MB-231细胞中，miR-29b的表达比在MCF7细胞中低。NFkB抑制miR-29b从而抑制TP53和促进转移扩散。
8 其他与乳腺癌相关的非编码RNA
图1中，本文展示了所有子网络中，其中一个ncRNAs是雌激素诱导的长非编码NEAT1，它被认为是ceRNA和“sponge” miR-204。MiR-204抑制细胞增殖诱导损伤后并发生凋亡抑制。这两个过程由H19-lncRNA支持，在缺氧条件下，通过隔离HIF2A和F11受体（JAM1）促进散斑形成。NEAT1还通过干扰FOXN3/SIN3A的相互作用，促进Luminal A细胞的侵袭、EMT和转移扩散，并使EMT的关键调节因子GATA3受到抑制。
另一种miRNA，miR-27b可以负性调节从而获得耐药性，并能诱导肿瘤生长，这是肿瘤干细胞的两个关键特性。这些作用是通过靶向ENPP1以及间接阻遏ABCG2转运体的过度表达来介导的。治疗Ⅱ型糖尿病（T2D）药物二甲双胍支持这一观点，该药物可抑制肿瘤干细胞的生成。MiR-27b也被证明通过抑制PDHX，随后导致丙酮酸、乳酸和柠檬酸盐水平的失调来促进Warburg效应，从而增加Luminal A和TNBC亚型乳腺癌的细胞增殖。MiR23b也是近年来科学研究的对象，在乳腺癌中是一个比较显著的非编码RNA。
一种抑制血管生成的化合物二十二碳六烯酸（通过外泌体递送），能够抑制Luminal A和TNBC中的促血管生成的靶点——PLAU和AMOTL1。此外，在内质网阳性的激素治疗的耐药细胞中，miR-23b参与了氨基酸代谢的重新编程，该过程与SLC6A14氨基酸转运体的下调、自噬的刺激以及SLC1A2转运体对天冬氨酸和谷氨酸的导入有关。
一种乳腺癌抗雌激素抵抗4（BCAR4）的lncRNA与晚期乳腺癌和转移有关。作为对CCL21趋化因子的响应，BCAR4结合SNIP1和蛋白磷酸酶1调节亚基10（PNUTS），激活非典型的Hedgehog/GLI2转录程序并促进细胞迁移。已经证明BCAR4也参与YAP1介导的葡萄糖代谢的重编程，并通过Hedgehog信号促进糖酵解启动子HK2和PFKFB3的转录。YAP1-BCAR4-glycolisis轴的激活与乳腺癌的预后不良有关，是一个有趣的锁定核酸（LNA）传递治疗靶点。
本文中，miR-34a是被讨论最多的非编码RNA，几个独立的研究组都指出它是一种抑癌基因。MiR-34a在TNBC中表达不足，通过直接靶向c-SRC、GFRA3和MCTS1再启动和释放因子（MCT-1）揭示其抗肿瘤特性。MiR-34a还间接调节IL-6，该白介素因子与乳腺上皮腺泡形态发生和TNBC中EMT刺激相关。一直以来，miR-34a被认为通过靶向NOTCH1，抑制MCF7细胞的肿瘤干细胞特性，并促进MCF7细胞中阿霉素的敏感性。在阿霉素耐药（MCF7/ADR）的MCF7细胞中miR-34a表达水平较低，这可能与TP53突变有关。miR-34a的其他作用是通过靶向tRNAiMet和AGO2，阻遏细胞周期进行和TNBC的凋亡。此外，miR-34a负调控EEF2K和FOXM1原癌基因，两者都与患者短期生存有关。
肿瘤抑制因子miR146a（及其相关miR-146b）受FOXP3上调，靶向IRAK1和TRAF6，导致Luminal A亚型乳腺癌中NF-kB失活。FOXP3/miR-146/NF-kB轴能够限制肿瘤生长，可能是一个有价值的肿瘤治疗靶点。MiR-146a在TNBC亚型中的作用包括减少纤维连接蛋白和抑制上皮表型，TNBC亚型具有通过肿瘤抑制因子WWOX支持的促转移活性，其可以拮抗MYC功能。
讨论
非编码RNA在乳腺癌发生和发展中的作用仍受到许多研究者的关注。在本综述中，研究者对最近五年（2014-2019年）的最新文献进行了随机的大规模研究。研究者使用数据驱动的方法来产生最公正的结果。更为直观地，研究者通过PubMed查询的每一篇文章都进行了严格的选择。本综述研究分析的对象只包括在体外或体内研究方法明确论文。因此，作者排除了纯相关分析的论文。本文研究者利用的方法的所有步骤都在图6中展示。
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