BRD4互作基因作为肝细胞癌预后标志物：优化治疗策略的四基因模型研究

本研究针对肝细胞癌(HCC)预后评估和治疗耐药难题，通过整合TCGA-LIHC数据库和BRD4互作基因(BI-DEGs)分析，构建了包含EZH2、KIF20A、G6PD和KIF2C的四基因预后模型。该模型在训练和验证队列中均显示优异预测性能，并揭示高风险组独特的免疫特征和药物敏感性差异。实验证实BRD4抑制剂ZBC260与EZH2抑制剂CPI-169联用可协同诱导肝癌细胞凋亡，为克服耐药性提供新策略。

　　

肝细胞癌是全球癌症相关死亡的第四大原因，五年生存率不足20%，晚期患者治疗选择尤为有限。这种恶性肿瘤的发生与乙肝病毒(HBV)、丙肝病毒(HCV)感染以及代谢异常密切相关，但现有诊断方法难以实现早期发现，而治疗耐药性又成为提高疗效的主要障碍。在表观遗传调控领域，BRD4作为BET家族蛋白成员，通过其溴结构域与乙酰化染色质相互作用，在维持基因组稳定性、DNA修复和细胞死亡调控中发挥关键作用。虽然BRD4抑制剂在血液肿瘤中显示疗效，但在实体瘤治疗中面临耐药挑战，这促使科学家探索针对BRD4及其互作蛋白的联合治疗方案。

为破解这一难题，研究人员通过分析TCGA-LIHC数据集，筛选出46个BRD4互作差异表达基因(BI-DEGs)，并运用LASSO回归构建了四基因预后模型。该研究主要采用生物信息学分析结合体外实验验证的技术路线：基于TCGA和GEO数据库的RNA测序数据筛选BI-DEGs；通过LASSO-Cox回归建立风险评分模型；利用GSVA进行通路富集分析；采用TIMER、CIBERSORT等算法评估免疫细胞浸润；通过CCK8实验和流式细胞术验证药物组合效果。

Identification and analysis of BRD4-associated DEGs in HCC

研究首先鉴定出3,257个HCC差异表达基因，与BRD4互作基因集交叉获得46个关键基因。PPI网络分析显示CDK1、CCNA2等形成核心互作模块，功能富集揭示这些基因主要参与细胞周期、免疫应答等肿瘤相关通路。染色体定位分析发现这些基因广泛分布于各染色体，其中7号染色体分布密度最高。

Establishment and confirmation of a HCC Prognostication Model utilizing BI-DEGs

通过机器学习构建的EZH2-KIF20A-G6PD-KIF2C四基因模型，在TCGA训练集和GSE14520验证集中均显示优异预测性能。高风险组患者总体生存期显著缩短（HR=2.74，P<0.001），模型AUC值达0.82。GSVA分析显示高风险组富集于DNA修复和信号转导通路，而低风险组与炎症反应相关。

Integrative analysis of immune landscape and clinical outcomes

免疫浸润分析揭示高风险组中静息肥大细胞和M0型巨噬细胞显著增多，而抗肿瘤免疫相关的CD4⁺记忆T细胞减少。TIDE评分显示高风险组具有更强的免疫逃逸能力。Nomogram整合临床因素后，对1-5年生存率的预测误差仅±8%。

Anticancer drug sensitivity

药物敏感性预测显示高风险组对SB216763（GSK-3β抑制剂）和PLX-4720（BRAF抑制剂）更敏感，而对Crizotinib（ALK抑制剂）耐药。这种差异可能与Wnt/β-catenin通路激活状态相关。

Validation experiments

体外实验证实BRD4和EZH2在肝癌组织中共表达，且共享转录因子结合位点。10 nM ZBC260与5 μg/mL CPI-169联用使HepG2细胞凋亡率提升3.2倍（P<0.01），Western blot显示该组合显著上调Cleaved-caspase-3表达，同时下调Bcl-2水平。

这项研究创新性地将BRD4互作网络分析与预后模型构建相结合，不仅提供了可临床转化的四基因标志物系统，更通过表观遗传调控机制研究，证实了BRD4-EZH2双重靶向治疗的协同效应。特别值得注意的是，研究发现KIF20A通过调控FBXW7-c-Myc轴影响免疫治疗响应，这为理解细胞骨架蛋白在肿瘤免疫中的作用提供了新视角。在转化医学方面，研究提出的风险分层模型可指导个体化用药选择，如预测患者对KRAS(G12C)抑制剂的敏感性差异，而ZBC260与CPI-169的协同效应则为克服BRD4抑制剂耐药提供了实验依据。这些发现对改善HCC精准诊疗体系具有重要价值，相关作用机制也为其他实体瘤联合治疗策略开发提供了参考范式。