LRRC1,也称为LANO,是一种富含亮氨酸重复序列的蛋白。它在细胞中发挥着多种生物学功能,包括参与细胞极性的维持、调节细胞生长和分化的信号通路等。LRRC1的表达异常与多种疾病的发生和发展密切相关,如肝癌、肝纤维化、乳腺癌、子痫前期和骨肉瘤等。
LRRC1在肝癌中的作用备受关注。研究发现,LRRC1在肝癌组织中的表达显著上调,且与患者的预后不良相关[1]。LRRC1的表达水平可以用来预测肝癌患者的生存期,并作为潜在的免疫相关预后生物标志物。LRRC1的表达还与肝癌细胞中的免疫细胞浸润密切相关,其中14种免疫细胞与LRRC1基因表达相关。此外,LRRC1还参与肝癌细胞的生长、集落形成和肿瘤发生等过程[3]。
LRRC1在肝纤维化中也发挥着重要作用。研究发现,LRRC1的表达与肝纤维化的严重程度呈正相关,并且在肝纤维化组织中显著升高[2]。LRRC1通过稳定磷酸化的Smad2/3,激活TGF-β1/Smad通路,从而促进肝星状细胞的活化和肝纤维化的发生。LRRC1的抑制可以显著减轻CCl4诱导的小鼠肝纤维化,减少胶原的积累和肝星状细胞的活化。
LRRC1在乳腺癌中的作用也逐渐被揭示。研究发现,LRRC1的表达与乳腺癌干细胞的命运调控密切相关[4]。LRRC1的缺失会导致细胞分泌增加的WNT配体,进而激活WNT/β-catenin信号通路,促进乳腺癌干细胞(bCSC)的自我更新和肿瘤发生。LRRC1的表达水平可以作为预测乳腺癌患者预后的生物标志物。
除了在肿瘤中的研究,LRRC1在子痫前期和骨肉瘤中的作用也逐渐被关注。研究发现,LRRC1在子痫前期中表达上调,并与患者的预后相关[5]。LRRC1的表达水平可以用来预测子痫前期的发生和发展。在骨肉瘤中,LRRC1的表达也与患者的预后不良相关[6]。LRRC1的表达水平可以用来预测骨肉瘤患者的生存期和转移风险。
综上所述,LRRC1是一种重要的生物学分子,参与多种生物学过程,并在多种疾病的发生和发展中发挥着重要作用。LRRC1的表达异常与肝癌、肝纤维化、乳腺癌、子痫前期和骨肉瘤等疾病密切相关。LRRC1的研究为疾病的治疗和预防提供了新的思路和策略。
参考文献:
1. Cai, Qingshan, Wu, Dongyang, Shen, Yueling, Wang, Limin, Zheng, Jianxing. . Prognostic significance of LRRC1 in hepatocellular carcinoma and construction of relevant prognostic model. In Medicine, 102, e34365. doi:10.1097/MD.0000000000034365. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37505155/
2. Wang, Yake, Li, Xiaolong, Guan, Xiaowen, Ji, Zhili, Dai, Guifu. 2024. The Upregulation of Leucine-Rich Repeat Containing 1 Expression Activates Hepatic Stellate Cells and Promotes Liver Fibrosis by Stabilizing Phosphorylated Smad2/3. In International journal of molecular sciences, 25, . doi:10.3390/ijms25052735. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38473980/
3. Li, Yandong, Zhou, Bo, Dai, Jihong, Liu, Ruifang, Han, Ze-Guang. 2013. Aberrant upregulation of LRRC1 contributes to human hepatocellular carcinoma. In Molecular biology reports, 40, 4543-51. doi:10.1007/s11033-013-2549-8. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23645086/
4. Lopez Almeida, Leonor, Sebbagh, Michael, Bertucci, François, Borg, Jean-Paul, Santoni, Marie-Josée. 2018. The SCRIB Paralog LANO/LRRC1 Regulates Breast Cancer Stem Cell Fate through WNT/β-Catenin Signaling. In Stem cell reports, 11, 1040-1050. doi:10.1016/j.stemcr.2018.09.008. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30344009/
5. Li, Qian, Wei, Xiaowei, Wu, Fan, Chen, Cailian, Lin, Yi. 2024. Development and validation of preeclampsia predictive models using key genes from bioinformatics and machine learning approaches. In Frontiers in immunology, 15, 1416297. doi:10.3389/fimmu.2024.1416297. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39544937/
6. Zhang, Yiming, Lei, Xuan, He, Rong, Li, Dapeng, Zheng, Qiping. 2021. Identification and preliminary validation of a four-gene signature to predict metastasis and survival in osteosarcoma. In American journal of translational research, 13, 12264-12284. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34956452/