CD146调节肿瘤血管生成及耐药性的机制研究

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1、密级:---------------------------------------------博士学位论文CD146调节肿瘤血管生成及耐药性的机制研究作者姓名：姜天霞指导教师:阎锡蕴研究员中国科学院生物物理研究所学位类别:理学学科专业:细胞生物学培养单位:中国科学院生物物理研究所二零一三年五月CD146regulatestumorangiogenesisanddrugresistanceByTianxiaJiangADissertationSubmittedtoUniversityofChineseAcademyofScience

2、sInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofDoctorofCellbiologyInstituteofBiophysics,ChineseAcademyofSciencesMay,2013致谢本论文是在阎锡蕴研究员的悉心指导下完成的。五年来，阎老师对我的学习和生活给予了细心的指导和亲切的关怀；阎老师为我提供了宝贵的学习机会及优越的科研平台，我今天所取得的成果与她的殷切关怀息息相关。同时，阎老师言传身教，她的“三自经”：“自立，自信，自在”让我领悟到许多人生真谛，我希望将来也

3、能成为一名像阎老师一样“爱科研，爱生活，爱美”的女科学家。衷心感谢我亲爱的父母二十多年来的养育之恩！作为一个普普通通的工薪家庭，他们供养我一路到博士研究生，实属不易，这个中的劳苦，隐忍是我不敢想象的。我成长中的每一次进步都凝聚着您们的汗水，爱护，鼓励与支持，也许只有努力学习，踏实工作才是对你们最好的回报吧。还要特别感谢我的爱人郭严，是你在我彷徨时鼓励我，默默忍耐我的任性与刁蛮，无私的给予我关爱与呵护，正是在你的陪伴下，我顺利的完成了我博士期间学业，我坚信我们会在今后的人生道路中继续谱写我们爱的篇章。特别感谢这五年来陪伴我一同走过的每

4、位实验室成员，我们课题组是一个相亲相爱的大家庭。感谢王玉春师傅的辛勤劳动，感谢冯静、杨东玲、卢迪、宋丽娜老师全方位的支持，为我们的实验提供了良好的基础；感谢叶中德、梁敏敏、王兆卿，段德民老师的指导；感谢庄洁、郑超固、张锦斌、穆彬、安云鹤、段红霞、罗永挺，曾启群、邢澍等师兄师姐在课题和实验技能上的指导和帮助；更要感谢王平、王飞、范克龙、凃滔、高倩、刘丹、晏荟文、吴真真等的帮助与配合。这五年留下了很多欢声笑语和数不尽的美好回忆，令我终身难忘。同时，还要感谢秦志海教授，松田善卫教授为我的课题研究所提供的无私帮助。最后感谢陪伴我渡过五年博士

5、生涯的所有老师、同学、亲人和朋友，是您们的无私扶持让我一路顺利的走下来，祝愿你们一生平安、幸福快乐！姜天霞2013年4月I摘要摘要肿瘤血管生成是肿瘤发展和转移的关键步骤。目前，抗肿瘤血管生成治疗的关键仍然是发现新的靶分子。我们实验室前期研究发现CD146是肿瘤新生血管标志分子，而并非之前被认为仅仅是细胞粘附分子。后续研究发现，肿瘤条件培养基诱导CD146二聚化，活化p38/IKK/NF-B信号通路，进而促进血管生成。这些结果暗示CD146可能充当信号受体发挥功能。然而，其作为信号受体调节肿瘤血管生成的具体机制尚不清楚。本论文主要阐

6、释了这一科学问题，并初步探索CD146在肿瘤耐药性中的作用。第一部分主要回答CD146作为膜表面信号受体发挥功能的具体分子机制。首次发现CD146是VEGFR-2共受体，调节VEGFR-2信号通路，促进肿瘤血管生成。基于这一机制，我们构建了靶向血管生成的抗体联合治疗模型。具体如下：首先，借助免疫共沉淀及体外pulldown方法，利用CD146单克隆抗体AA98及突变体CD146/C452A工具，首次证实CD146直接结合VEGFR-2，并发现CD146胞外区第五domain的C452位点对于维持两者相互作用是必须的。其次，生化试验发

7、现CD146对于VEGF诱导的VEGFR-2磷酸化，下游信号Akt，p38/IKK/NF-B活化，体内外血管生成过程是必须的。最后，在接种人胰腺癌细胞裸鼠中构建了靶向CD146及VEGF的抗体联合抑瘤模型，结果显示AA98及bevacizumab联合用药具有协同效应，抑瘤率比单独用药提高了22个百分点。本研究的创新性及科学意义在于（1）揭示CD146作为膜表面受体促进血管生成的分子机制，获得其作为肿瘤血管生成标志分子的最直接证据；（2）成功建立靶向血管生成的抗体联合治疗模型，为临床肿瘤靶向治疗提供新思路及新策略。第二部分研究主要是

8、基于本实验室发现，CD146参与维持肿瘤干细胞特性，暗示CD146与肿瘤耐药性相关，试图揭示CD146参与调节肿瘤细胞耐药性的分子机制。本研究首次发现CD146能够负调控脂肪酸合成酶（Fattyacidsynthase，FASN）表达