基于加权基因共表达网络分析的乳腺癌脂肪邻近生物标志物鉴定

为解决乳腺癌复杂分子机制解析难题，研究人员通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)挖掘关键模块，鉴定出THBS2、TGFB2等9个核心基因，揭示其通过PI3K-Akt、TGF-β等通路调控EMT（上皮-间质转化）和肿瘤微环境，为乳腺癌靶向治疗提供新思路。

　　

乳腺癌作为分子机制复杂的恶性肿瘤，其发展进程涉及多通路协同调控。最新研究采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)技术，从公共数据库获取基因表达数据后，锁定与乳腺癌显著相关的紫色模块，筛选出224个候选基因。经蛋白互作网络构建及功能富集分析，最终聚焦90个核心基因，发现这些基因主要调控细胞外基质组织激素应答、血管生成负调控、蛋白激酶B(PKB/Akt)信号激活等生物学过程。

深入通路分析显示，关键基因显著富集于PI3K-Akt、TGF-β和MAPK等经典致癌通路，同时参与癌症蛋白聚糖修饰和细胞周期调控。借助Cytoscape平台的MCODE插件，研究团队精准定位9个枢纽基因：血小板反应蛋白2(THBS2)、α-平滑肌肌动蛋白(ACTA2)、基质金属蛋白酶抑制剂1(TIMP1)、多功能蛋白聚糖(VCAN)、转化生长因子β2(TGFB2)、纤连蛋白1(FN1)、双糖链蛋白聚糖(BGN)、结缔组织生长因子(CCN2)和平滑肌蛋白(TAGLN)。这些分子靶点通过调控上皮-间质转化(EMT)进程和肿瘤微环境重构，为开发新型乳腺癌诊疗策略提供了理论依据。