基于代谢重编程基因CLEC7A/IRS1/RSPO3/ALB的三阴性乳腺癌生物标志物发现与机制研究

《Clinical and Experimental Medicine》：Identification and analysis of metabolic reprogramming-related genes in triple-negative breast cancer

本研究针对三阴性乳腺癌(TNBC)缺乏特异性生物标志物的临床难题，通过整合GEO/TCGA数据库转录组数据，运用机器学习算法(RF/SVM-RFE/LASSO)筛选出4个代谢重编程关键基因(CLEC7A、IRS1、RSPO3、ALB)。实验验证表明CLEC7A在TNBC组织中显著上调，IRS1/RSPO3/ALB明显下调，这些基因通过调控PI3K-Akt信号通路和免疫细胞浸润参与TNBC进展，为开发新的诊断标志物和免疫治疗靶点提供了理论依据。

　　

三阴性乳腺癌(TNBC)作为乳腺癌中最具侵袭性的亚型，因其雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)和人表皮生长因子受体2(HER-2)的缺失表达，导致治疗选择有限且预后极差。这种癌症以早期复发、快速转移和高死亡率著称，传统治疗方法如化疗、手术和放疗效果不尽人意。尽管肿瘤免疫治疗和靶向治疗近年来取得进展，但由于缺乏特异性生物标志物，TNBC的精准医疗发展仍面临巨大挑战。

在这一背景下，代谢重编程现象逐渐成为TNBC研究的新焦点。癌细胞通过重塑能量代谢途径，满足其快速增殖、抵抗细胞死亡和促进转移的生物需求。理解TNBC中代谢重编程的分子机制，不仅有助于揭示疾病发生发展的本质，更为发现新的诊断标志物和治疗靶点提供了契机。

近日发表在《Clinical and Experimental Medicine》的研究论文"Identification and analysis of metabolic reprogramming-related genes in triple-negative breast cancer"为解决这一难题提供了新思路。该研究通过整合多组学数据与机器学习算法，系统筛选出与TNBC代谢重编程密切相关的关键基因，并深入探讨了其临床价值和分子机制。

研究团队采用多阶段验证策略，首先从GEO数据库获取GSE38959和GSE53752两个TNBC数据集，通过差异表达分析筛选出与代谢重编程相关的差异表达基因(DEGs)。随后运用稳健秩聚合(RRA)分析识别出106个上调基因和90个下调基因。通过三种机器学习算法(LASSO、SVM-RFE和随机森林)的交叉验证，最终锁定CLEC7A、IRS1、RSPO3和ALB四个核心基因。这些发现在TCGA-TNBC队列中得到外部验证，并通过免疫组织化学(IHC)在临床样本中证实了表达差异。

基因表达特征与临床价值

研究发现CLEC7A在TNBC组织中显著上调，而IRS1、RSPO3和ALB则明显下调。受体操作特征曲线(ROC)分析显示这四个基因均具有优异的诊断价值，曲线下面积(AUC)分别为0.857、0.910、0.912和0.867。生存分析进一步证实它们作为预后生物标志物的潜力：CLEC7A高表达与较差的总生存期(OS)相关，而IRS1、RSPO3和ALB的低表达则预示着更短的生存时间。

免疫调控机制探索

通过CIBERSORT算法进行免疫浸润分析，揭示了这些基因与肿瘤微环境的密切关联。CLEC7A表达与M1型巨噬细胞呈正相关，与浆细胞和M2型巨噬细胞负相关，表明其可能通过调节巨噬细胞极化方向影响免疫治疗效果。IRS1与静息记忆CD4⁺T细胞显著正相关，提示T细胞功能耗竭可能与IRS1表达异常有关。RSPO3则与单核细胞、活化记忆CD4⁺T细胞和初始B细胞正相关，与滤泡辅助T细胞和活化自然杀伤细胞负相关，显示其在免疫细胞平衡中的复杂作用。ALB与CD8⁺T细胞和单核细胞浸润相关，可能通过影响代谢微环境或炎症因子分泌间接促进抗肿瘤免疫应答。

转录调控网络构建

研究人员还构建了完整的基因调控网络，发现FOXA1和SP1转录因子调控ALB表达，BCL6调控CLEC7A，SNAI2调控RSPO3，而IRS1则受到NR2F2、TBL1XR1、MYC等10个转录因子的共同调控。通过ceRNA网络分析，进一步揭示了hsa-circ-0041948(CLEC7A)、hsa-circ-0069969(IRS1)、hsa-circ-0069968(RSPO3)和hsa-circ-0069967(ALB)等环状RNA可能作为竞争性内源RNA参与基因表达调控。

实验验证结果

免疫组化结果证实了生物信息学分析的可信度：TNBC肿瘤组织中CLEC7A在细胞质和细胞膜表达显著增强，而IRS1(细胞核和细胞质)、RSPO3(细胞膜)和ALB(细胞质和细胞膜)的表达均明显下调，与高通量数据分析结果高度一致。

研究结论强调CLEC7A、IRS1、RSPO3和ALB作为TNBC代谢重编程关键调控因子的重要作用。这些基因不仅参与PI3K-Akt和MAPK信号通路调控，还通过影响免疫细胞浸润塑造肿瘤微环境特征。特别是CLEC7A可能成为新的免疫治疗靶点，通过促进M1型巨噬细胞极化增强抗肿瘤免疫应答。而IRS1、RSPO3和ALB的下调则与TNBC的恶性进展密切相关，为开发新的靶向治疗策略提供了方向。

该研究的创新之处在于将代谢重编程概念与免疫微环境分析相结合，通过多算法交叉验证确保了生物标志物筛选的可靠性。这些发现不仅深化了对TNBC代谢异常机制的理解，更重要的是为临床诊断提供了新的生物标志物组合，为个体化治疗提供了潜在靶点。未来研究需要进一步通过功能实验验证这些基因在TNBC侵袭转移中的具体机制，推动其向临床应用的转化。