胶质瘤干细胞表面标记物CD133及相关靶向治疗的研究进展

2019-02-27 17:17:33何海平综述彭里磊陈礼刚审校
医学研究生学报 2019年9期
关键词:复发性胶质瘤抗性

曾 叙,何海平综述,彭里磊,陈礼刚审校

0 引 言

胶质瘤是中枢神经系统中最常见的原发性脑肿瘤,其中胶质母细胞瘤(glioblastoma multiforme,GBM)恶性程度最高,2007年至2011年间原发性脑肿瘤的发病率21.4/10万,胶质瘤的发病率为6.6/10万,其中50%为GBM,尽管经手术及术后放化疗,但大多数患者在诊断后15-18个月内死亡,5年内生存率<5%[1]。由此可见,GBM治愈难度大。目前胶质瘤的靶向治疗已成为神经外科领域治疗胶质瘤的研究热点。胶质瘤干细胞(glioma stem cells,GSCs)具有使肿瘤发生、分化和自我更新的能力,其固有的化疗、放疗抗性使其具有强大的致瘤能力,也是其维持肿瘤生长和使肿瘤复发的关键[2]。因此GSCs被认为是治疗胶质瘤的一个靶点。消除或调节具有多功能的GSCs的表面标记物是其中一种治疗策略。GSCs可表达CD133、Sox2、Nestin、A2B5、CD44、Nanog、microRNA等表面标记物,但目前尚无GSCs通用的标记物[3-4]。迄今为止CD133是研究最多最受欢迎的标记物之一,因此,本文主要对GSCs表面标记物CD133及相关靶向治疗的研究进展作一综述。

1 CD133概述

CD133是一种五次跨膜糖蛋白,最先从小鼠神经上皮干细胞中分离,因其只位于细胞膜上突出的位置,故又称Prominin-1。研究发现造血干细胞、神经干细胞以及其他如胶质瘤、肝细胞癌、肺癌、结直肠癌、胰腺癌、乳腺癌、黑色素瘤等的肿瘤干细胞均可表达CD133。CD133在出生后的早期的脑组织和成人脑组织中表达,细胞分化期间CD133的表达迅速下降,该特性可用于鉴定和分离干细胞[5]。在GBM中的CD133+细胞分布于血管和有髓神经纤维的基底膜及聚集于肿瘤中心的坏死组织周围[6]。

CD133是目前使用最广泛的脑肿瘤干细胞标记物。虽然Singh等[7]将从具有干细胞特性的人脑肿瘤中分离出了CD133+细胞亚群,并移植到小鼠脑组织中,结果显示只有CD133+细胞可导致小鼠脑组织中形成肿瘤,而移植CD133-细胞则不能形成肿瘤,但是关于CD133分子却存在争议。Gambelli等[8]对15个GBM患者细胞CD133的表达的检测分析,指出GSCs CD133表达水平与其致瘤潜力并无直接关联。更重要的是,从GBM中分离出的CD133-细胞也可在干细胞条件下稳定培养,这些细胞与CD133+细胞类似还显示出自我更新、分化的“干细胞”性质,并且能在异种移植模型中形成肿瘤[9]。进一步的表型分析显示,CD133+细胞可在培养中形成漂浮的球状体,而CD133-细胞倾向于以黏附球体的形式生长。这一观察结果假设CD133+和CD133-细胞可能来自不同的自我更新的GSCs[10]。随着研究的深入,CD133+和-的状态是可互换的,这实际取决于其在细胞质和神经球细胞的质膜之间的亚细胞定位,且已被反复证明对于GSCs多项分化潜能的维持和神经球形成是必不可少的[11]。故以CD133作为治疗GBM的靶点的研究仍具有重要意义。

2 CD133的生物学意义及相关靶向治疗

2.1 调节胶质瘤细胞增殖和分化CD133+细胞不仅可单独引发肿瘤形成,其表达水平又能影响胶质瘤细胞的增殖和分化。MicroRNA-200b(miR-200b)是多种肿瘤类型的肿瘤抑制因子。Liu等[12]研究结果确定了miR-200b/CD133/PI3K/AKT信号轴,证明编码CD133的基因(PROM1)是miR-200b的直接靶点,miR-200b与胶质瘤组织中CD133的表达呈负相关,miR-200b的过表达可抑制CD133+细胞集落形成,miR-200b抑制剂则会增强CD133+细胞集落形成,从而调节胶质瘤细胞的增殖和分化;Sun等[13]动物实验中将制备的DP-CLPs-PTX-siRNA纳米复合物(载有survivin siRNA和紫杉醇的双修饰阳离子脂质体)能将药物(PTX/siRNA)传递给CD133+GSCs,诱导GSCs的选择性凋亡,并促使CD133+细胞分化为非干细胞谱系,也显著抑制了肿瘤生长;另外,用米诺环素和STAT3抑制剂同时分别靶向作用于CD133-和CD133+GBM细胞亚群,该联合用药协同地降低了神经胶质瘤细胞的细胞活力,抑制裸鼠中的肿瘤生长,较单一用药效果好[14]。

2.2 参与胶质瘤细胞侵袭和迁移可能是因为微血管滋养的关系,GSCs尤其是CD133+GSCs倾向于在微血管富集的交界区聚集,GSCs的分布可能与GBM的侵袭性有关[15]。CD133+和CD133-原发性肿瘤细胞均能促进肿瘤形成,CD133+内皮细胞能加速原发性肿瘤的生长,与含有CD133-内皮细胞的肿瘤相比,表达CD133+的内皮细胞的肿瘤更大并且表现出动态的微血管内皮增殖,与此同时当肿瘤组织缺氧时,缺氧不但能刺激血管生长,还会增加CD133的表达,从而使CD133+胶质瘤细胞侵袭力增强[16]。肿瘤细胞在脑组织中侵袭迁移是胶质瘤复发及其在中枢神经系统播散的主要根源,调控胶质瘤侵袭迁移在胶质瘤治疗中就显得尤其重要。磷酸核糖焦磷酸合成酶1(phosphoribosylpyrophosphate synthetase 1,PRPS1)对CD133+和CD133-细胞的增殖具有显著影响[17]。研究发现PRPS1的过表达与CD133+GBM中miR-154的降低有着相似的效果,因此PRPS1是CD133+GBM细胞中的直接靶点,上调CD133+GBM细胞系中的miR-154能显著抑制CD133+GBM 细胞的增殖和迁移[18];Ouyang等[19]用Hinokitiol(一种天然生物活性化合物)处理GSCs,通过诱导Nrf2的减少使CD133表达受到抑制,减弱了GSCs自我更新、侵袭迁移能力,且Hinokitiol能够抑制肿瘤细胞的基质和血管形成网络。

2.3 参与胶质瘤的放化疗抗性CD133+/ALDH1+

亚群的GBM干细胞对大多数化学疗法和放射疗法的都具有抗性,导致多形性GBM患者中的肿瘤复发[20]。在脑微环境中,CD133+较CD133-GBM干细胞具有更强的放射抗性[21]。CD133+/EGFRvⅢ+/EGFR-细胞比CD133-/EGFRvⅢ+/EGFR+细胞更具有引发肿瘤形成的能力,以及具有更强的化疗药物抗性[22]。这些研究结果说明了CD133分子与胶质瘤的放化疗抗性关系密切。针对CD133参与的放射抗性的靶向治疗目前研究较少。但对于具有放射抗性的肿瘤干细胞样细胞的靶向治疗,以及开发放射增敏剂研究时有必要考虑脑微环境情况[21]。Xi等[23]研究发现CD133通过PI3K-AKt-NF-KB信号通路调节多药耐药基因1水平,不仅在成人GBM中,且在小儿毛细胞星形细胞瘤中也产生多药耐药性。通过抑制CD133的表达可改善复发性小儿毛细胞星形细胞瘤患者对化疗药物的敏感性。另外,Ahmed等[24]发现是在缺氧条件下通过降低siRNA介导的HIF-1α或HIF-2α的表达可使CD133的表达降低,HIF-2α、HIF-1α、CD133其中一种表达的下调均会增加GBM对顺铂的敏感度,但以单独降低CD133的表达最明显,说明了缺氧诱导CD133降低介导的顺铂耐药的机制可能有助于设计新的GBM治疗方案。

2.4 CD133与胶质瘤的复发Sun等[25]通过评估复发性和原发性人脑胶质瘤标本CD133的表达水平,发现复发性胶质瘤CD133表达水平异常升高,并评估了CD133启动子P2的甲基化状态,认为CD133表达增加和P2低甲基化与胶质瘤复发的增加有关。与原发性神经胶质瘤相比,复发性神经胶质瘤CD133+细胞数显著增加。CD133启动子低甲基化导致CD133表达增加;此外,Shibahara等[26]证明了CD133的表达可能是原发性GBM复发模式和时间的预测因子;Garg等[27]认为CD133+脑肿瘤起始细胞依赖STAT3信号转导途径促进髓母细胞瘤复发。用STAT3抑制剂进行治疗可使体内肿瘤体积减小。因此,髓母细胞瘤干细胞中STAT3信号转导通路可能是治疗复发性MB的潜在靶点。

2.5 CD133与胶质瘤患者的预后CD133是目前使用最广泛的肿瘤干细胞标记物,近年来也有许多CD133与胶质瘤患者的预后相关研究。Sibin等[28]分析新诊断的GBM患者CD133 mRNA、BMI1蛋白表达水平与TP53抑癌基因突变的关系,以及CD133 mRNA、BMI1蛋白的表达水平在预后中的作用,发现高水平的BMI1表达有利于患者存活,高水平的CD133 mRNA表达则不利于患者存活,TP53突变与CD133和BMI1的表达无相关性,认为CD133 mRNA表达可作为GBM患者的存活率独立的预测指标。Abdelrahman等[29]也认为CD133的过表达会给在当前治疗方案下的胶质瘤患者带来不良临床反应以及不良预后。Wu等[30]研究分析指出CD133启动子甲基化状态是不利于无进展生存期和总生存期的显著预后因素,与肿瘤分级,切除范围或患者年龄无关,而CD133蛋白表达与患者存活之间缺乏相关性,CD133启动子甲基化模式可作为预测患者生存期的一个指标。

3 结 语

目前胶质瘤发生的模式及机制尚不清楚,其发生模式可能由CD133+GSCs主导,可能由CD133-GSCs主导,也可能由具有多种表型的GSCs共同主导。其发生模式和机制的不确定性为寻找GSCs的靶向治疗策略带来了极大挑战。但随着对CD133分子表达、调控等机制的深入研究,有望了解到CD133分子与脑胶质瘤的自我更新、增殖分化、侵袭迁移之间的具体作用机制,从而寻找到适合CD133+GSCs的靶向治疗策略。

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