多组学与人工智能技术将PCLAF确定为乙型肝炎病毒相关肝细胞癌的预后标志物及潜在药物靶点

《Cellular Signalling》：Multi-omics and artificial intelligence nominate PCLAF as a prognostic and druggable target for hepatitis B virus-associated hepatocellular carcinoma

　　摘要
背景：PCLAF（PCNA夹子相关因子）是一种参与DNA复制和修复的蛋白质。多项研究表明，多种恶性肿瘤中存在PCLAF表达异常，且这与肿瘤进展及不良临床预后相关。然而，PCLAF在肝细胞癌中的生物学作用尚未完全明确，尤其是其与肿瘤免疫微环境之间的关系。因此，本研究通过整合多组学分析、实验验证及药物筛选方法，系统探讨PCLAF在肝细胞癌中的临床意义、生物学功能及治疗潜力。

方法：本研究采用整合多组学框架，系统分析PCLAF在肝细胞癌中的分子特征与生物学功能。首先分析GEO数据库（GSE83148和GSE121248）以及TCGA-LIHC队列的转录组数据，识别差异表达基因，进而构建蛋白-蛋白互作网络，并运用机器学习算法筛选和验证关键核心基因。随后通过泛癌种分析、临床病理相关性分析、生存分析及受试者工作特征曲线分析，评估PCLAF的临床意义。此外，分析单细胞RNA测序数据（GSE202642），以了解乙型肝炎病毒相关肝细胞癌的细胞异质性并识别与PCLAF相关的细胞群；通过功能模块评分和基因集富集分析，研究循环T细胞的生物学特性。还将空间转录组数据（GSE245908）与去卷积、细胞间通讯及空间调控分析相结合，探索与PCLAF相关的空间分布模式及细胞间相互作用。为寻找针对PCLAF的潜在治疗药物，开展了虚拟药物筛选、分子对接及分子动力学模拟。最后，利用临床标本和肝细胞癌细胞系进行实验验证，通过免疫组化、RT-qPCR、Western blotting、集落形成试验、伤口愈合试验、Transwell迁移试验及CCK-8检测，评估PCLAF对肝细胞癌细胞增殖和迁移的影响。

结果：通过整合转录组分析、蛋白-蛋白互作网络构建及机器学习方法，确定PCLAF是与肝细胞癌相关的关键候选基因。泛癌种及临床分析表明，PCLAF表达升高与肿瘤分期更晚、病理分级更高以及多种癌症类型的不良预后相关。单细胞转录组分析显示，PCLAF主要富集在循环T细胞中。功能分析表明，循环T细胞具有过度增殖但功能受限的表型，其增殖能力增强，但活化能力和细胞毒性降低。空间转录组及细胞间通讯分析进一步发现可能存在上皮细胞与循环T细胞之间的相互作用网络，其中MIF–CD74–CXCR4信号通路是主要的通讯途径。为探索治疗机会，通过人工智能辅助的药物筛选、分子对接及分子动力学模拟，发现BRD-K12189280是一种具有潜力的针对PCLAF的候选化合物。实验验证表明，PCLAF在肝细胞癌组织中显著过表达，而对其敲低可显著抑制体外肝细胞癌细胞的增殖、迁移能力及存活率。

结论：我们的研究结果表明，PCLAF在乙型肝炎病毒相关肝细胞癌中显著上调，且会促进恶性细胞表型的形成。多组学分析显示，PCLAF表达与具有过度增殖但功能受限的循环T细胞状态密切相关，这提示肿瘤进展与免疫微环境重塑之间存在潜在联系。这些结果表明，PCLAF是肝细胞癌中有潜力的预后标志物和治疗靶点，而BRD-K12189280则是未来药物开发的潜在候选化合物。