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甲状腺未分化癌（ATC）致死率高、治疗手段有限。研究人员整合生物信息学分析，对比 ATC 样本与正常甲状腺组织基因表达。发现 7532 个差异表达基因（DEGs）及 6 个关键枢纽基因，为 ATC 诊疗提供新方向。
甲状腺癌，这个隐匿在人体内分泌系统中的 “杀手”，一直以来都是医学研究的重点对象。其中，甲状腺未分化癌（Anaplastic Thyroid Carcinoma，ATC）更是甲状腺癌中最为凶猛的亚型。尽管它在所有甲状腺癌中所占比例仅为 2%，却要对约 13% 的甲状腺癌相关死亡负责 。
ATC 的恶性程度极高，患者的临床结局往往很差。其肿瘤细胞呈现出明显的细胞异型性，有丝分裂指数也居高不下，对常用于分化型甲状腺癌的治疗手段反应有限。而且，由于早期症状不明显，等到确诊时，病情常常已经发展到了晚期，出现了广泛的局部浸润或远处转移，这给临床治疗带来了极大的困难。因此，深入了解 ATC 的分子机制，寻找有效的诊断生物标志物和治疗靶点，成为了攻克这一难题的关键所在。
为了揭开 ATC 的神秘面纱，来自墨西哥蒙特雷自治大学医院 “Dr. José E. González” 内分泌科等机构的研究人员展开了一项极具意义的研究 。他们的研究成果发表在了《Journal of the Egyptian National Cancer Institute》上。
研究人员运用了多种技术方法来开展此项研究。首先，从 Gene Expression Omnibus（GEO）数据库中筛选出符合条件的 5 个基因表达数据集，这些数据集涵盖了 34 个 ATC 组织样本和 31 个正常甲状腺对照样本。接着，利用 GEO2R 在线工具来识别差异表达基因（Differentially Expressed Genes，DEGs） 。之后，借助 jvenn 网络工具进行韦恩图分析，找出不同数据集之间重叠的 DEGs。同时，运用 DAVID 和 Metascape 这两个注释工具，对这些基因进行功能富集分析。此外，通过 STRING 数据库构建蛋白 - 蛋白相互作用（Protein - Protein Interaction，PPI）网络，并结合 Cytoscape 软件中的 MCODE 插件以及 GeneMANIA 平台，进一步挖掘关键基因和功能模块 。
下面来看看具体的研究结果：
- 数据集筛选与差异表达基因识别：研究人员从 GEO 数据库精心挑选出 5 个微阵列数据集进行分析，最终确定了 7532 个 DEGs，其中 3509 个上调，4023 个下调 。
- 重叠差异表达基因的确定：经过交叉比较，发现有 44 个基因在 5 个数据集中均呈现出差异表达，其中 10 个上调，34 个下调 。
- 功能富集分析：上调的 DEGs 主要参与细胞分裂、有丝分裂纺锤体组装检查点、有丝分裂纺锤体组织等生物学过程；下调的 DEGs 则与甲状腺激素生成、激素生物合成过程、甲状腺腺发育等密切相关 。
- PPI 网络与模块分析：构建的 PPI 网络包含 44 个节点和 45 条边，从中识别出 6 个枢纽基因：TPX2、MAD2L1、CDC20、CDKN3、CENPF 和 NEK2 。对这些枢纽基因的功能富集分析表明，它们与细胞分裂、有丝分裂检查点调节、纺锤体组装等生物学过程紧密相连。
在研究结论与讨论部分，研究人员通过整合 5 个基因表达数据集进行生物信息学分析，全面深入地探究了与 ATC 相关的分子改变。研究确定的 7532 个 DEGs，让人们对 ATC 的分子变化有了更深入的认识。而 6 个关键枢纽基因 TPX2、MAD2L1、CDC20、CDKN3、CENPF 和 NEK2，在细胞分裂和染色体完整性相关的关键通路中发挥着重要作用，有望成为早期诊断的生物标志物以及新型治疗策略的潜在靶点 。
不过，该研究也存在一定的局限性。研究主要依赖于肿瘤样本的转录组数据，由于样本的异质性、平台差异以及缺乏细胞分辨率等问题，可能会导致结果存在一定的偏差 。而且，目前的结论是基于计算机模拟分析得出的，还需要进一步通过实验进行验证。未来的研究可以聚焦于在 ATC 细胞系和动物模型中开展基因沉默或过表达研究，以明确这些枢纽基因的具体功能。同时，整合多组学数据并与临床结果进行关联分析，将有助于把这些分子层面的发现转化为实际的治疗进展，为改善 ATC 患者的预后带来新的希望 。
总体而言，这项研究为甲状腺未分化癌的研究开辟了新的道路，虽然还面临一些挑战，但它所揭示的分子机制和潜在靶点，为后续的精准医学研究奠定了坚实的基础，有望在未来推动甲状腺未分化癌诊疗技术取得重大突破 。
