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为探究前列腺癌（PCa）转移机制，研究人员分析相关数据集，发现关键 lncRNAs 及通路，为治疗提供新方向。
前列腺癌（Prostate cancer，PCa）是全球范围内男性健康的一大 “杀手”，它是男性中第二常见的恶性肿瘤，也是癌症相关死亡的第五大主因。据统计，2020 年全球 PCa 新发病例预计达 140 万，死亡人数约 375304 人 。尽管在早期检测方面取得了一定进展，但在荷兰，约 16% 的 PCa 患者初诊时已处于晚期，美国转移性 PCa 的发病率预计到 2025 年将上升约 42%。转移性 PCa 患者预后很差，5 年生存率仅 29%。
目前，雄激素剥夺疗法（ADT）是新诊断转移性 PCa 的一线治疗方法，但患者对 ADT 的反应持续时间有限，几乎所有患者在几年内都会产生耐药性。化疗或放疗对 ADT 无反应或转移性 PCa 患者的疗效也有限，无法有效延长无进展生存期和降低毒性。因此，寻找与 PCa 转移相关的新分子，了解其潜在分子机制，开发新的治疗靶点迫在眉睫。
在这样的背景下，研究人员开展了相关研究，该研究成果发表在《Advances in Cancer Biology - Metastasis》。研究人员旨在通过分析基因表达综合数据库（GEO）中的数据集，找出与 PCa 转移相关的长链非编码 RNA（lncRNAs），并探索其相关的生物学通路和关键基因，为转移性 PCa 的治疗提供新的潜在靶点和理论依据。
研究人员运用了多种技术方法。首先，从 GEO 数据库获取 PCa 基因表达谱数据，筛选出符合要求的 GSE74685 数据集，该数据集包含 63 名患者的 149 个去势抵抗性前列腺癌（CRPC）肿瘤样本。接着，利用 R 语言和相关软件包对原始数据进行预处理，去除噪声和误差。然后，通过线性模型比较不同组的基因表达水平，确定差异表达基因（DEGs）。之后，运用加权基因共表达网络分析（WGCNA）构建基因共表达网络，找出与差异表达 lncRNAs（DElncRNAs）共表达的基因模块。最后，使用 Funrich 和 STRING 数据库等工具对共表达模块进行富集分析和构建蛋白 - 蛋白相互作用（PPI）网络，找出关键基因。
研究结果如下：
- 鉴定出 DElncRNAs：基于调整后的 P 值 < 0.05 和 | Log2 FC|≥±1 的标准，研究鉴定出 4 个表达水平变化超过两倍的 DElncRNAs，分别是 TP53TG1 和 RFPL1S（表达上调），以及 DLEU1 和 HCG4（表达下调）。
- 构建 WGCNA 分析并确定目标模块：利用 WGCNA 构建共表达模块，共发现 24 个模块，其中 4 个模块与失调的 lncRNAs 共表达，分别为与 TP53TG1 共表达的皇家蓝模块、与 RFPL1S 共表达的鲑鱼模块、与 DLEU1 共表达的浅青色模块和与 HCG4 共表达的蓝色模块。
- 通路富集、建立 PPI 网络和确定目标模块中的关键基因：对共表达模块进行通路富集分析发现，多个通路被富集。例如，TP53TG1 和 RFPL1S 共表达模块均富集于间充质 - 上皮转化（MET）通路。通过 STRING 数据库构建 PPI 网络，并筛选出 SOD2、PRKCA、IL6 和 ITGAM 等关键基因。
研究结论和讨论部分指出，这 4 种 lncRNAs（TP53TG1、RFPL1S、DLEU1 和 HCG4）及关键基因（SOD2、PRKCA、IL6 和 ITGAM）可能通过 EMT 通路促进 CRPC 转移。它们的共表达模块在多个与肿瘤发生相关的关键通路中显著富集，如 MET、嘌呤代谢、C - MYB 转录因子网络、ErbB4 信号传导和免疫反应等。然而，该研究也存在一定局限性，如仅基于一个数据集进行分析，缺乏实验验证，功能假设未经验证等。后续需要更多的实验研究来验证这些发现，并探索这些 lncRNAs 的治疗潜力，开展多队列分析和临床试验，确定其在 CRPC 患者个性化治疗中的诊断和预后价值。
总的来说，这项研究为理解 CRPC 转移机制提供了新的视角，发现的关键 lncRNAs 和基因有望成为未来治疗转移性 PCa 的潜在靶点，为攻克这一难题带来了新的希望，尽管目前还面临一些挑战，但为后续研究指明了方向。
