多组学数据揭示女性高发癌症分子机制与生物标志物的生物信息学分析

《In Silico Pharmacology》：Comprehensive bioinformatics analysis of omics data to reveal molecular mechanisms and biomarkers in multiple cancers

本研究针对乳腺癌、卵巢癌、肺癌、宫颈癌和结直肠癌等女性高发恶性肿瘤，通过整合生物信息学与网络分析方法，系统揭示了其共有的肿瘤发生分子机制。研究人员鉴定出66个跨癌种共有的差异表达基因(DEGs)，识别出CHEK1、DLGAP5、CCNB2、CCNA2等与患者不良预后显著相关的核心生物标志物，并构建了转录调控网络与药物关联模型，为癌症诊断、预后及治疗提供了重要分子基础。

　　

通过综合生物信息学分析多组学数据，这项研究致力于揭示多种癌症中共同的分子机制并识别潜在的生物标志物。研究聚焦于乳腺癌、卵巢癌、肺癌、宫颈癌和结直肠癌这些全球范围内影响女性最主要的恶性肿瘤。

研究人员采用整合性生物信息学和基于网络的分析方法，对五个微阵列数据集进行了整合分析，成功鉴定出66个在五种癌症类型中共同存在的差异表达基因（DEGs）。利用DAVID数据库对这批共同DEGs进行了基因本体（Gene Ontology）和KEGG通路富集分析。结果显示，细胞周期过程是最显著富集的生物学功能，而卵母细胞减数分裂（Oocyte meiosis）、卵母细胞成熟（Oocyte maturation）、p53信号通路（p53 signaling pathway）、癌症通路（Cancer pathways）以及细胞衰老（Cellular senescence）则被确定为最重要的相关通路。

研究团队进一步使用STRING数据库构建了这些DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，并利用Cytoscape软件对网络进行了可视化。通过PPI网络分析，识别出十个核心基因（Hub genes）。随后的生存分析证实，其中CHEK1、DLGAP5、CCNB2和CCNA2这四个基因与患者较差的生存率存在显著关联，从而确立了它们作为跨多种癌症类型的共同生物标志物的地位。

此外，通过评估涉及转录因子（TFs）与DEGs（TFs-DEGs）以及微小RNA（miRNAs）与DEGs（miRNAs-DEGs）的调控网络，研究还识别出了十个关键的转录因子和十个转录后调控因子。最后，利用来自GSCA库的药物-基因关联分析，并采用药物重定位（Drug repurposing）策略，预测了可能作用于这些靶点的先导化合物。

总体而言，这项全面的研究为未来的体外和体内实验研究提供了有前景的方向，为恶性癌症的诊断、预后判断和治疗策略奠定了分子基础。