一种用于早期结直肠癌的七基因特征诊断模型，以及SLC26A2通过氧化还原调节发挥的肿瘤抑制作用

《BMC Cancer》：A seven-gene signature diagnostic model for early-onset colorectal cancer and the tumor-suppressive role of SLC26A2 via redox modulation

　　

摘要

背景

早期结直肠癌的发病率不断上升且预后较差，这凸显出迫切需要有效的诊断生物标志物。本研究将RNA测序数据与机器学习算法相结合，识别出与早期结直肠癌相关的特异性基因，并构建诊断模型，以提升分子诊断水平，同时探究这些关键基因的功能作用。

方法

我们分析了从基因表达组数据库中获取的50岁及以下早期结直肠癌患者的RNA测序数据。首先确定了早期结直肠癌组织与正常组织之间差异表达的基因，随后通过随机森林分析和人工神经网络建模来构建诊断模型。该模型的诊断性能在训练集上进行了评估，在独立数据集中进行了验证。此外，还使用CIBERSORT方法分析免疫细胞的浸润情况。在15对临床组织中进一步验证了这些关键差异表达基因的表达水平。同时，通过RT-qPCR和西方印迹法检测了在结直肠癌细胞系中排名靠前的基因——溶质载体26家族2基因（SLC26A2）的表达情况。接着，通过慢病毒载体介导的异位过表达实验，在早期结直肠癌细胞系（SW480和HT29）中研究SLC26A2的功能作用，评估其对该细胞增殖、迁移和侵袭能力的影响。此外，还探讨了SLC26A2与含钒化合物（BMOV、VO(acac)?）的细胞毒性之间的关联，重点研究了通过抑制剂（BSO）和抗氧化剂（NAC）对氧化还原状态（ROS/GSH水平）的影响。

结果

我们在早期结直肠癌肿瘤组织与正常组织之间发现了22个差异表达基因。基于这7个基因（SLC26A2、FCGBP、SLC7A5、CA2、STC2、SLC4A4和THBS2），构建了一个基于机器学习的早期结直肠癌诊断模型。该模型在训练集上的AUC值为0.987，在验证集上的AUC值为0.874。免疫分析显示，早期结直肠癌组织中单核细胞、M0型巨噬细胞以及γδ T细胞的浸润情况存在异常。实验验证也证实了这7个关键基因的表达紊乱。SLC26A2在早期结直肠癌组织中表达水平降低，而其在细胞中的过表达会显著抑制细胞的增殖、迁移和侵袭能力。转录组分析表明，SLC26A2的过表达与谷胱甘肽的代谢有关。早期结直肠癌细胞对含钒化合物较为敏感，而SLC26A2的过表达会进一步增强这种敏感性。此外，SLC26A2的表达不仅与化合物诱导的细胞毒性相关，还会影响ROS/GSH的水平，这一点可从BSO（谷胱甘肽抑制剂）的抑制作用和NAC（抗氧化剂）的减弱作用中得到体现。

结论

我们利用7个基因特征，开发并验证了一种基于机器学习的可靠早期结直肠癌诊断模型。表达水平下降的SLC26A2基因在早期结直肠癌中具有肿瘤抑制功能，同时与细胞对含钒化合物的敏感性相关，这一作用可能通过与其谷胱甘肽代谢相关的氧化还原机制实现。这些研究结果为诊断生物标志物的识别提供了新的思路，同时也展现了早期结直肠癌的治疗潜力。