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乳腺癌（BC）严重威胁女性健康，现有治疗存在局限。研究人员提出基于分子垂直关系的网络构建算法（NCVR），分析不同近红外（NIR）治疗方式对 BC 的影响。结果表明 Cy@AFT + NIR 疗效更佳，为 BC 个性化治疗提供指引。
在女性群体中，乳腺癌（Breast Cancer，BC）如同潜伏的 “健康杀手”，来势汹汹。全球范围内，它已成为 183 个国家中 158 个国家女性最常被诊断出的癌症。每年，新增病例超过 230 万，更是 170 多个国家女性癌症死亡的首要原因。当患者确诊时，32% 已处于晚期，7% 发生转移。
传统的癌症治疗手段，像放疗、化疗，不仅耗时费力，效果有限，还会带来诸多副作用，给患者身体造成二次伤害。近年来，近红外（Near-Infrared，NIR）技术凭借非侵入性、操作简便、成本低且效率高等优势，在癌症临床应用中崭露头角，为体内成像带来新希望。其中，基于 NIR-II 成像引导的药物递送备受关注，不同的 NIR-II 染料不断涌现。例如，通过功能性蛋白与菁染料结合制备的高性能 NIR-II 探针，即载铁蛋白结合的西帕菁（apoferritin-conjugated cypate，Cy@AFT），为乳腺癌治疗的临床研究带来新方向。
然而，面对不同的乳腺癌患者，不同 NIR 模式治疗效果参差不齐。而且，此前很少有研究聚焦于不同 NIR 模式治疗乳腺癌时，小分子代谢物及其相关基因的变化。在生物体中，分子间关系复杂，个体差异导致的样本变异性和分子表达数据的高复杂性，如同层层迷雾，阻碍着人们对癌症发展和治疗效果的深入理解。
为了拨开这重重迷雾，来自国内的研究人员开展了一项意义重大的研究。他们提出了一种基于分子垂直关系的新型网络构建算法（Network Construction based on Vertical Relationship，NCVR），致力于为乳腺癌个性化治疗寻找关键生物信号，推动临床决策的发展。该研究成果发表在《Analytical Biochemistry》上，为乳腺癌治疗领域带来了新的曙光。
研究人员开展此项研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先，采用 NCVR 算法，该算法包含差异网络构建和网络拓扑分析两个主要步骤。通过构建联合概率质量函数，利用样本频率来衡量分子垂直关系的变化，以此构建差异网络。然后，运用两种网络拓扑分析方法，即网络拓扑相似性分析和网络拓扑差异分析，研究不同临床治疗方式的异同。研究使用了乳腺癌患者经不同 NIR 技术治疗后的代谢组学数据集进行分析。
研究结果
- 构建差异网络：为探究不同 NIR 模式治疗的异同，NCVR 基于 Ctrl vs. NIR 和 Ctrl vs. 的样本，构建了两个差异网络，用于反映生物体对不同乳腺癌治疗的反应。详细的统计分析方法和不同算法在不同参数值下的性能，在补充信息的 Tables S2 - S4 中给出。
- 相似性分析结论：研究发现，细胞脂质和能量代谢的重编程可能是治疗诱导乳腺癌细胞死亡的原因。这意味着在不同 NIR 模式治疗过程中，细胞的脂质和能量代谢途径发生了改变，进而影响癌细胞的存活。
- 差异分析结论：差异分析实验结果表明，胆固醇代谢紊乱、铁死亡（ferroptosis）以及严重的脂质代谢失衡等因素，有助于增强 Cy@AFT + NIR 治疗乳腺癌的效果。这揭示了 Cy@AFT + NIR 治疗方式相较于其他方式的独特作用机制。
- 基因与关键代谢物关联分析结论：对选定关键代谢物相关基因的分析结果，进一步深入阐释了与乳腺癌发展相关的病理改变，也说明了 Cy@AFT + NIR 疗法效果优于 NIR 疗法的原因。从基因层面揭示了不同治疗效果差异的内在机制。
研究结论与讨论
在这项研究中，NCVR 算法成为探索不同 NIR 模式对乳腺癌影响的有效工具。实验结果证实，NIR 和 Cy@AFT + NIR 均对乳腺癌治疗有效，且 Cy@AFT + NIR 疗法表现更优。通过分析相应的基因 - 代谢物相互作用网络，研究人员确定了关键代谢信号，这不仅有助于深入理解乳腺癌相关的病理改变，还为乳腺癌个性化治疗提供了重要的指导方向。
该研究成果意义非凡。一方面，它为乳腺癌的临床治疗提供了更精准的理论依据，有助于医生根据患者的具体情况选择更合适的治疗方案，提高治疗效果和患者生存率。另一方面，NCVR 算法的提出和应用，为其他癌症研究和个性化治疗提供了新思路和方法，有望推动整个生命科学和健康医学领域的发展。未来，随着研究的不断深入，或许能基于此发现更多有效的生物标志物，进一步优化乳腺癌治疗策略，为全球女性的健康带来更多希望。
