与乳腺癌进展为乳腺癌脑转移相关的基因的生物信息学特征分析

《Cancer Reports》：Bioinformatic Characterization of Genes That Are Correlated to the Progression of Breast Cancer to Breast Cancer Brain Metastasis

乳腺癌脑转移（BCBM）的分子机制研究。通过GEO数据集分析，发现4个共表达DEGs，构建PPI网络后筛选出10个核心基因（IL6、INS、TNF、PPARG、PPARA、SLC2A4、PPARGC1A、IRS1、LEP、ADIPOQ），其中8个与复发-free生存相关，3个与远处转移-free生存相关，提示其在BCBM进展中的关键作用，并建议作为治疗靶点。

　　乳腺癌是一种全球范围内广泛存在的恶性肿瘤，其发病率和死亡率在不断上升。根据世界卫生组织的统计，每年新增乳腺癌病例约230万例，死亡人数超过68.5万。这种疾病的普遍性使其成为全球健康的重要挑战之一。乳腺癌通常起源于乳腺导管上皮细胞，这些细胞负责将乳汁从乳腺腺体输送至乳头。随着医学技术的进步，筛查手段和治疗策略的优化使得乳腺癌患者的生存率在工业化国家显著提高。然而，即便如此，乳腺癌仍然存在高转移风险，其中脑转移是较为严重的一种形式，因其治疗难度大、预后差而备受关注。

脑转移（Brain Metastasis, BM）在乳腺癌中并不常见，尤其在激素受体阳性的乳腺癌亚型中，如Luminal A和Luminal B类型，其发生率相对较低。相比之下，三阴性乳腺癌（Triple Negative Breast Cancer, TNBC）和HER2阳性乳腺癌更容易发生脑转移。脑转移的临床表现多样，通常包括头痛、癫痫、认知障碍等，这些症状可能严重影响患者的生活质量和生存率。因此，研究乳腺癌脑转移的分子机制、识别相关基因以及开发有效的治疗策略，具有重要的临床意义。

目前，关于乳腺癌脑转移的分子机制研究仍处于探索阶段。已有研究表明，乳腺癌的转移不仅与肿瘤细胞本身的特性有关，还受到肿瘤微环境、免疫细胞浸润以及基因表达模式的影响。为了深入理解这些因素，研究者们借助生物信息学工具对多个公共基因表达数据集进行了分析。研究选择了三个来自NCBI-GEO的数据集，即GSE125989、GSE191230和GSE52604，这些数据集涵盖了乳腺癌及其脑转移组织样本。通过对这些数据集进行差异表达基因（Differentially Expressed Genes, DEGs）的筛选，研究团队识别出了一些可能与乳腺癌脑转移发展和预后相关的基因。

差异表达基因的筛选过程采用了GEO2R工具，并结合Benjamini-Hochberg校正方法以控制假发现率。同时，log2转换方法用于提高数据的可比性。根据调整后的p值小于0.05以及log2倍数变化（fold change）大于等于2或小于等于-2的标准，研究者们从每个数据集中筛选出250个差异表达基因，并进一步通过Venn图找出三个数据集之间共有的一组基因。结果显示，共有1个基因在脑转移相关的差异表达基因中被共同识别，而3个基因则在上调基因中被发现。

为了更全面地了解这些差异表达基因之间的相互作用，研究者们构建了蛋白-蛋白相互作用（Protein-Protein Interaction, PPI）网络。该网络通过STRING数据库生成，并在Cytoscape中进行可视化。分析结果表明，这些基因之间存在复杂的相互作用关系，其中一组显著的基因模块被识别出来。进一步使用MCODE插件对网络进行分析，确定了三个主要的基因簇，其中第一个基因簇表现出最强的相互作用。基于MCC（最大团中心性）方法，研究团队从中筛选出10个核心基因，这些基因包括IL6、INS、TNF、PPARG、PPARA、SLC2A4、PPARGC1A、IRS1、LEP和ADIPOQ。

这些核心基因在乳腺癌脑转移中的作用被进一步验证。通过Kaplan-Meier曲线分析，研究者们评估了这些基因的表达水平与患者生存率之间的关系。结果显示，其中8个基因的高表达与较差的无复发生存率（Recurrence-Free Survival, RFS）相关，而另外3个基因则与较差的无远处转移生存率（Distant Metastasis-Free Survival, DMFS）有关。此外，通过UALCAN数据库分析这些基因的启动子甲基化水平，发现它们在不同乳腺癌亚型中的表达模式存在显著差异。例如，IL6、INS、PPARG、PPARA、SLC2A4、IRS1、PPARGC1A和LEP在三阴性乳腺癌和HER2阳性乳腺癌中表现出较高的启动子甲基化水平，这可能影响它们的表达和功能。

为了进一步理解这些基因在不同组织中的表达情况，研究团队利用Fun Rich工具生成了热图，展示了这些基因在多种组织中的表达模式。结果显示，这些核心基因在多个器官和细胞类型中具有高度的表达，包括胰腺、脊髓、卵巢、睾丸、肺、肾上腺、胆囊、肾脏、食道、单核细胞以及免疫细胞如B细胞、CD4+ T细胞、CD8+ T细胞、中性粒细胞、巨噬细胞和树突状细胞。这些表达模式为理解乳腺癌脑转移的器官特异性转移机制提供了重要线索。

此外，研究团队还利用TIMER工具分析了这些基因与肿瘤微环境中免疫细胞浸润的关系。结果显示，这些核心基因在不同程度上与免疫细胞的浸润程度相关联。例如，IL6与CD8+ T细胞、CD4+ T细胞、中性粒细胞和树突状细胞之间存在显著的正相关关系，表明其可能在调节肿瘤微环境和免疫反应中发挥重要作用。而INS则与肿瘤纯度呈负相关，提示其可能在抑制肿瘤生长和转移中具有潜在作用。

为了深入探讨这些核心基因的功能，研究团队进行了基因本体（Gene Ontology, GO）和KEGG通路分析。结果显示，这些基因主要参与葡萄糖稳态调节、脂质储存的负调控、细胞对胰岛素刺激的反应以及对乙醇的反应等生物学过程。在细胞成分方面，这些基因主要富集于细胞外空间、细胞外区域和细胞膜。分子功能方面，它们涉及激素活性、细胞因子活性、胰岛素样生长因子受体结合以及胰岛素受体结合等过程。在通路层面，这些基因主要富集于脂肪细胞因子信号通路、胰岛素抵抗、AMPK信号通路以及寿命调节通路。这些通路的富集提示，这些核心基因可能在调节代谢、免疫反应和细胞增殖过程中起关键作用。

在基因结构方面，研究团队利用人类蛋白图谱数据库获取了这些核心基因的三维结构信息，为后续的药物靶点开发提供了基础。例如，IL6和TNF作为细胞因子，其结构特征可能影响它们与受体的结合能力，进而影响其在肿瘤微环境中的作用。PPARG和PPARA作为核受体，其结构可能决定了它们在调节代谢和炎症反应中的功能。

总体而言，这项研究通过整合多种生物信息学方法，揭示了乳腺癌脑转移中可能起关键作用的核心基因及其相关通路。这些基因不仅在乳腺癌的转移过程中发挥作用，还可能与免疫细胞的浸润、代谢调控和细胞增殖密切相关。未来的研究需要进一步验证这些基因在乳腺癌脑转移中的具体作用机制，并探索其在临床治疗中的潜在应用。此外，由于研究样本量较小，可能影响结果的准确性，因此需要更大规模的临床试验和实验验证来确认这些基因的临床价值。