基于生物信息学和机器学习研究转录因子CTCF通过激活KIAA1199表达抑制铁死亡并促进结直肠癌恶性表型

《Gene》:Transcription factor CTCF activates KIAA1199 expression to inhibit ferroptosis and promote malignant behaviors in colorectal cancer based on bioinformatics and machine learning

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月27日 来源:Gene 2.7

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   •MMP7、KIAA1199 和 CDH3 是结直肠癌(CRC)中潜在的关键调控基因。•CTCF 可以转录激活 KIAA1199。•CTCF 介导的 KIAA1199 激活抑制了铁死亡和活性氧(ROS)的产生。•CTCF 诱导的 KIAA1199 表达促进了结直肠癌的恶性行为

  
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    MMP7、KIAA1199 和 CDH3 是结直肠癌(CRC)中潜在的关键调控基因。
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    CTCF 可以转录激活 KIAA1199。
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    CTCF 介导的 KIAA1199 激活抑制了铁死亡和活性氧(ROS)的产生。
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    CTCF 诱导的 KIAA1199 表达促进了结直肠癌的恶性行为。

引言

结直肠癌(CRC)起源于结肠和直肠的上皮细胞,是全球最常见的胃肠道癌症之一,也是导致恶性肿瘤死亡的主要原因之一(Baidoun et al., 2021, Abedizadeh et al., 2024, Haraldsdottir et al., 2014)。结直肠癌通常在几年内经历一系列阶段,从正常黏膜开始,发展为腺瘤性息肉,最终进展为浸润性癌(Dosunmu and Shergill, 2024, Patel et al., 2021)。多种常见危险因素,如肥胖、糖尿病和长期饮酒,与结直肠癌的发病有关(Lee and Kim, 2023, Saddler and Ellis, 1999, Petrelli et al., 2021),而遗传性息肉病和慢性肠道炎症也参与了其发病机制(Hisano et al., 2024, Rogler, 2014, Faye et al., 2022)。结直肠癌更常见于 50 至 75 岁的中老年人(Dekker et al., 2019, Nfonsam et al., 2022)。然而,近年来有报道指出 30 至 45 岁的年轻人发病率正在上升,这可能与生活方式和饮食模式的变化有关(Strum and Boland, 2019, Patel and Boland, 2020)。结直肠癌会导致多种临床表现,包括便血、腹痛、体重下降和肠梗阻(Baer et al., 2017, Holtedahl et al., 2021, Dunne et al., 2024),这严重损害了患者的生活质量,有时还会导致焦虑和抑郁等心理问题(Cheng et al., 2022, Ho et al., 2020)。
各种结直肠癌治疗方法,包括手术切除、放疗、化疗和靶向药物治疗,均已得到应用,但它们仍受限于高复发率、严重的副作用以及部分患者的耐药性(Fan et al., 2021, Smith et al., 2024, Yang et al., 2023, Bai-xiang and L. Yuan xiang, Z. Hua jian, Y. Ningyuan, Z. Jin-yong, C. Min. , 2024)。阐明结直肠癌背后的分子机制是精准医学的核心,因为它可以为肿瘤起始提供见解,指导早期诊断和筛查,并制定治疗策略,但目前的研究仍不足以完全阐明结直肠癌进展的详细过程(Ebrahimzadeh et al., 2021, Zhou et al., 2022)。
此外,先前的研究表明KIAA1199 与透明质酸(HA)代谢密切相关,促进 HA 降解,从而影响细胞外基质(ECM)重塑和细胞迁移,这与恶性表型紧密相关(Luo et al., 2022)。KIAA1199 也被发现能激活多种信号通路,包括翼状/整合素 β-连环蛋白(Wnt/β-catenin)、表皮生长因子受体(EGFR)和磷脂酰肌醇 3-激酶/蛋白激酶 B(PI3K/AKT),促进各种癌症的肿瘤进展(Jia et al., 2017, Shostak et al., 2014, Tang et al., 2019)。CCCTC 结合因子(CTCF)是一种特异性结合 DNA 序列以控制基因表达的转录调节因子(Kakani et al., 2024),据报道可影响结直肠癌细胞的侵袭、迁移和增殖(Lai et al., 2020, Dinami et al., 2022)。然而,KIAA1199 与 CTCF 之间的潜在联系及其在结直肠癌中的共同作用尚未被探索。此外,铁死亡是一种由铁依赖性脂质过氧化诱导的程序性细胞死亡,最近被发现与包括结直肠癌在内的多种癌症的恶性进展密切相关(Li et al., 2024)。多项研究探讨了不同基因或通路对结直肠癌中铁死亡的调控(Wang et al., 2024, Yan et al., 2023, Zheng et al., 2024)。然而,尚无研究揭示 CTCF 和 KIAA1199 通过铁死亡在结直肠癌中的调控作用。因此,本研究致力于阐明 KIAA1199 和 CTCF 在结直肠癌铁死亡中的协同调控机制,强调研究的原创性,并为结直肠癌控制识别新的分子策略。

章节片段

数据下载与分析

通过基因表达综合数据库(GEO, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)获取结直肠癌相关数据系列 GSE10950 和 GSE25070。分析了两个公共数据集:GSE10950,包含 24 个正常结肠样本和 24 个结直肠癌样本;GSE25070,包含 26 对结直肠癌及相邻非癌组织。使用 R 和 limma 包,将 P < 0.05 且|log2 折叠变化|(|log2FC|)> 0.5 的基因确定为差异表达基因。

加权基因共表达网络分析(WGCNA)

对 GSE10950 和 GSE25070 实施了 WGCNA。

使用 GEO 数据库分析结直肠癌相关基因

对从 GEO 数据库下载的结直肠癌相关数据集 GSE10950 和 GSE25070 进行了中位数归一化处理,两个数据集中所有样本的表达值都对齐在同一水平,表明样本间的系统偏差得到有效减少,为后续分析提供了坚实基础(图 1A)。均匀流形近似与投影(UMAP)分析显示,GSE10950 数据集组间差异明显且高

讨论

机器学习是一种数据驱动的算法方法,通过训练计算机模型从大数据集中自动检测模式和规律(Reel et al., 2021)。在生物医学研究中,机器学习常被用于分析高通量数据、识别关键基因、预测疾病和分类患者(Cheung and Yu, 2021, Freitas et al., 2023, Sammut et al., 2022, Cai et al., 2025)。例如,在癌症相关研究中,机器学习可以确定具有

CRediT 作者贡献声明

范晓叶:写作 – 审阅与编辑,写作 – 初稿,可视化,监督,项目管理,调查,资金获取,概念化。孟雷:验证,资源,正式分析。郑松:数据整理。何晓清:软件,方法论。

伦理声明

已获所有参与者或其法定代理人书面知情同意参与本研究并发表文章。已尊重参与者的隐私权。

资助

本研究由邢台市科技局自筹科研课题(2026ZC140)支持。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文报告工作的已知竞争经济利益或个人关系。

致谢

无。
范晓叶 | 孟雷 | 郑松 | 何晓清
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