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乳腺癌（BC）预后预测与个体化治疗面临挑战，昼夜节律紊乱与 BC 发生及治疗响应相关。本研究基于 TCGA 数据，结合生物信息学与机器学习筛选 17 个昼夜节律相关基因（CRGs）构建预后模型，发现高低风险组在免疫微环境、免疫治疗疗效及肿瘤突变负荷（TMB）上存在显著差异，为 BC 精准治疗提供新方向。
乳腺癌作为女性最常见恶性肿瘤，尽管诊疗技术进步降低了死亡率，但精准预测患者治疗响应、判断预后及选择挽救治疗方案仍存挑战。昼夜节律调控着机体约 24 小时的生物进程，其紊乱不仅与哮喘、帕金森病等相关，更被视为乳腺癌发展的重要风险因素，且影响化疗疗效与副作用程度。例如，时钟基因 DEC1、PER2 等与细胞增殖、雌激素受体（ER）信号通路密切相关，提示昼夜节律可能通过调控肿瘤微环境参与乳腺癌进展。因此，解析昼夜节律相关基因（CRGs）在乳腺癌中的作用，对开发新型诊断标志物与治疗靶点具有重要意义。
北京中医药大学东直门医院的研究人员在《World Journal of Surgical Oncology》发表研究，通过整合生物信息学与机器学习方法，系统探究 CRGs 在乳腺癌中的预后价值及免疫调控机制。
研究主要技术方法包括：从 TCGA 数据库获取 1104 例乳腺癌（BRCA）转录组数据及临床样本，结合 Circadian Gene Database 的 1147 个 CRGs，通过 DESeq2 筛选差异表达基因（DEGs），经 GO/KEGG 功能富集分析、STRING 蛋白质互作（PPI）网络构建，利用单因素 Cox 回归与 LASSO 回归筛选关键 CRGs 并构建风险评分模型。进一步通过 ESTIMATE、CIBERSORT 算法分析免疫微环境，结合 TIDE 数据库评估免疫治疗响应，利用 maftools 分析肿瘤突变负荷（TMB），并通过实时荧光定量 PCR（qRT-PCR）、蛋白质免疫印迹（Western blotting）及免疫组织化学（IHC）验证基因表达。
研究结果
1. 差异表达昼夜节律相关基因（DECRGs）筛选
通过分析，鉴定出 7322 个 DEGs，其中 295 个为 DECRGs（175 个上调，120 个下调）。GO 富集显示其主要参与 “蛋白质 - DNA 复合物组装”“染色质重塑” 等过程，KEGG 通路富集于 “酒精中毒”“系统性红斑狼疮” 及 “中性粒细胞胞外陷阱（NETs）形成”。
2. 预后模型构建与验证
基于 17 个 CRGs 构建风险评分模型，训练集与测试集的 1、3、5、7 年总生存（OS）的受试者工作特征曲线下面积（AUC）均超 0.6。 Kaplan-Meier（KM）分析显示，高风险组预后显著差于低风险组，且风险评分与肿瘤 TNM 分期正相关。
3. 免疫微环境与治疗响应差异
高风险组免疫评分较低，免疫细胞浸润谱显示 naive B 细胞、活化 CD4 + 记忆 T 细胞等在低风险组富集，而 M0/M2 型巨噬细胞、静息 CD4 + 记忆 T 细胞等在高风险组更多。免疫检查点基因（如 CD40L、PD-L1）与 HLA 家族基因表达差异显著，低风险组对 5 - 氟尿嘧啶、顺铂等化疗药物敏感性更高，免疫功能障碍评分高但免疫排斥评分低，提示更可能从免疫治疗获益。
4. 肿瘤突变负荷（TMB）与基因突变特征
高风险组 TMB 显著更高，TP53、PIK3CA、TTN 为高频突变基因。17 个 CRGs 中，BACH2、KCNH8、ARHGAP26 突变率最高，且多为错义突变。
5. 列线图构建与验证
结合风险评分、年龄、TNM 分期构建列线图，校准曲线与决策曲线分析（DCA）显示其对 OS 预测具有良好准确性与临床实用性。
6. 基因表达验证
qRT-PCR 与 Western blotting 显示，BACH2、KCNH8 在乳腺癌细胞系（MCF7、MDA-MB-231 等）中高表达，而 GRAF 蛋白在癌组织中低表达，与生物信息学分析一致。
结论与意义
本研究构建了首个基于昼夜节律基因的乳腺癌预后模型，证实其对生存预测的有效性，并揭示高低风险组在免疫微环境、治疗响应及基因突变特征上的显著差异。研究发现 CRGs 通过调控 NETs 形成、T 细胞受体复合物等影响肿瘤进展，为乳腺癌个体化治疗提供了新视角 —— 例如，低风险患者可能更适合免疫联合化疗，而高风险患者需关注 ER 应激通路靶向干预。尽管存在样本局限性，该模型为深入探索昼夜节律 - 免疫互作机制奠定了基础，有望推动乳腺癌精准医疗的发展。
