结直肠手术中腹膜后肿瘤的整合性计算生物学研究：生物标志物发现与免疫微环境解析

针对腹膜后肿瘤因解剖复杂性和异质性导致的诊疗困境，研究人员采用先进的计算生物学方法，整合转录组学和蛋白质组学数据（TCGA/GEO），鉴定出VWF、PF4等关键差异表达基因（DEGs），构建蛋白互作网络（PPI），揭示细胞增殖、免疫逃逸（Tregs/M2巨噬细胞浸润）相关通路，为靶向治疗和预后评估提供新策略。

　　腹膜后肿瘤因其复杂的解剖位置、侵袭性生物学行为及高度异质性，成为结直肠外科领域的重大挑战。传统诊疗手段往往难以精准应对。本研究通过整合计算建模与前沿生物信息学工具，对结直肠相关腹膜后肿瘤展开多组学分析。研究团队从癌症基因组图谱(TCGA)和基因表达汇编(GEO)数据库中挖掘转录组与蛋白质组数据，筛选出包括血管性血友病因子(VWF)、血小板因子4(PF4)、整合素α2b(ITGA2B)、白细胞介素8(CXCL8)和糖蛋白9(GP9)在内的关键差异表达基因，这些基因可能成为新型诊断标志物或治疗靶点。通过构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络，研究揭示了调控肿瘤发生发展的核心分子群。功能富集分析显示，这些分子显著参与细胞增殖、免疫调控及DNA修复等关键通路。利用CIBERSORT算法进行的免疫浸润分析，首次描绘出以调节性T细胞(Tregs)和M2型巨噬细胞为主导的免疫抑制性微环境特征，为解释肿瘤免疫逃逸机制提供了新视角。该研究为临床转化研究指明了方向，未来需在多中心队列中验证这些计算生物学发现，并开发覆盖更广泛人群的预测模型。