结直肠癌预后生物标志物的生物信息学挖掘与实验验证：聚焦TIMP1的关键作用

本研究针对结直肠癌(CRC)预后预测的临床需求，通过整合GEO和TCGA数据库数据，结合WGCNA分析和实验验证，鉴定出TIMP1等5个关键基因标志物。研究人员采用siRNA技术证实TIMP1通过调控I型干扰素受体结合、氧化磷酸化等通路促进CRC进展，为个体化治疗提供新靶点。

　　

结直肠癌作为全球第三大常见恶性肿瘤，其高复发率和低生存率始终是临床面临的重大挑战。尽管靶向治疗和免疫检查点抑制剂(ICIs)等新型疗法不断涌现，但微卫星稳定型(MSS)患者的治疗反应率仍不理想。这种"冷肿瘤"特性使得寻找可靠的预后标志物成为当务之急。现有分子分型系统在预测个体化疗效方面存在局限，而基质金属蛋白酶抑制剂TIMP1等分子的调控机制尚未完全阐明，这正是《Discover Oncology》最新研究要解决的核心问题。

研究团队采用多组学整合分析策略，主要技术包括：1) 基于TCGA-CRC(n=606)和GSE39582(n=556)队列的差异表达基因筛选；2) WGCNA共表达网络鉴定MEbrown关键模块；3) LASSO回归和Cox分析建立五基因(TIMP1/PCOLCE2/MEIS2/HDC/CXCL13)预后模型；4) 通过GSE32323数据集和HCT116/HT29细胞系进行实验验证。

3.1 DE-CRC相关基因的获取与WGCNA关键模块鉴定

通过TCGA数据集筛选出5，408个差异表达基因(DEGs)，其中MEbrown模块包含1，639个与CRC强相关基因。模块-性状关联分析显示该模块与CRC进展相关性最高(|r|>0.4)，从中进一步筛选出926个关键基因。

3.2 功能分析与PPI网络构建

STRING数据库构建的蛋白质互作网络显示，这些基因显著富集于细胞黏附、cGMP-PKG信号通路等过程。KEGG分析揭示其与PI3K-Akt等经典致癌通路密切相关，为后续标志物筛选提供理论依据。

3.3 预后风险模型的卓越预测能力

通过LASSO回归和多元Cox分析建立的五基因模型中，TIMP1风险系数最高(0.204)。模型在训练集(AUC=0.7)和验证集均保持稳定预测性能，决策曲线分析(DCA)证实其临床适用性。

3.6 TIMP1的功能验证

免疫组化显示TIMP1在CRC组织高表达且与病理分级正相关。体外实验证实，siRNA沉默TIMP1可显著抑制HCT116细胞增殖(MTT assay)、迁移(Transwell)并促进凋亡(Annexin V检测)，这些发现与生物信息学预测高度一致。

该研究创新性地将生物信息学挖掘与实验验证相结合，首次系统阐明TIMP1通过调控I型干扰素受体结合等通路促进CRC恶性进展的分子机制。建立的五基因标志物模型突破了现有预后评估的局限，特别是为MSS患者提供了新的治疗靶点。研究不仅证实TIMP1可作为独立的预后指标，更通过功能实验揭示了其促癌作用的具体机制，为开发靶向TIMP1的联合治疗方案奠定了理论基础。这些发现对推动CRC精准医疗发展具有重要临床价值。