《Human Gene》：Transcriptional correlates of homologous recombination deficiency in breast cancer enable patient stratification and reveal therapeutic vulnerabilities
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摘要恶性肿瘤的同源重组（HR）DNA修复系统缺陷使乳腺肿瘤对诱导DNA损伤的治疗手段敏感。因此，HR缺陷成为众多基础研究和转化研究的活跃领域。尽管之前已经尝试开发预测HR缺陷状态的转录特征谱，但HR缺陷的转录组相关性尚未完全明确。在这里，通过整合多模态数据集，我们识别出一个与乳腺
摘要 恶性肿瘤的同源重组（HR）DNA修复系统缺陷使乳腺肿瘤对诱导DNA损伤的治疗手段敏感。因此，HR缺陷成为众多基础研究和转化研究的活跃领域。尽管之前已经尝试开发预测HR缺陷状态的转录特征谱，但HR缺陷的转录组相关性尚未完全明确。在这里，通过整合多模态数据集，我们识别出一个与乳腺肿瘤中HR缺陷显著相关的共表达基因网络。该网络主要由细胞周期和DNA损伤反应的调节因子组成，其活性与HR缺陷评分相关。此外，我们证明该网络的活性与肿瘤微环境中T细胞的比例呈正相关，表明HR缺陷的乳腺肿瘤具有更高的免疫原性。利用该网络的成员，我们开发了一个紧凑的岭回归模型，能够根据5个基因的表达水平将肿瘤分为HRD评分高和HRD评分低两类（在外部测试集中的AUC=0.87）。生存分析表明，这一评分与TCGA和METABRIC数据集中的较差生存结果相关。最后，通过整合一个公开可用的CRISPR敲除筛选数据集，该网络的13个成员被确定为对PARP抑制剂具有合成致死性，其中USP1是得分最高的基因。这些基因代表了候选的治疗靶点，需要结合DNA损伤诱导剂进行功能验证。
引言 除非黑色素瘤皮肤癌外，乳腺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，也是癌症相关死亡率的第五大原因（Sung等，2021）。从累积的突变到过度表达/表达不足的通路以及肿瘤微环境，乳腺癌是一种高度异质的疾病（Baliu-Piqué等，2020）。乳腺肿瘤的异质性要求采用针对特定患者亚群的治疗方案，以最大化这些治疗手段的效果。在这种背景下，已经开发了几种基于肿瘤分子特征的肿瘤亚型分类策略和治疗方法（Waks和Winer，2019）。
在过去十年中，基于同源重组（HR）DNA修复系统缺陷的肿瘤亚型分类一直是许多研究的重点，特别是在乳腺癌和卵巢癌领域（Belli等，2019）。HR缺陷的肿瘤无法通过无误的HR DNA修复途径修复双链DNA断裂。这种修复能力的缺失主要是由于HR途径关键元素的致害性突变或癌细胞中这些关键元素上游的基因组区域高度甲基化（Lord和Ashworth，2016）。因此，HR缺陷的肿瘤特别容易受到DNA损伤诱导剂的影响，如基于铂的化疗药物和PARP抑制剂（PARPis）（Keung等，2019；Byrum等，2019），这些化合物广泛用于临床治疗卵巢癌和三阴性乳腺癌的亚型，已有许多大规模临床试验在各种情况下对其进行评估（Fasching等，2021；Mayer等，2020）。
然而，DNA损伤诱导剂的高原发耐药率以及其毒性和经济负担促使人们努力开发用于患者分层的预测标志物（Ladan等，2021）。BRCA1/2 基因的种系突变是HR缺陷（HRD）最确定的指标，并在临床中用于指导治疗。然而，许多功能上HR缺陷的肿瘤并不携带BRCA1/2 突变。这促使人们开发不依赖于BRCA1/2 突变的HRD标志物（Telli等，2016；Jacobson等，2023）。其中，HRD评分（定义为杂合性丢失（LOH）、端粒等位基因不平衡（TAI）和大规模状态转换（LST）事件的总和）是最常用的HRD标志物（Telli等，2016）。虽然HRD评分在某些特定情况下作为预测标志物取得了一定的成功（Pellegrino等，2019），但它存在一些关键限制。除了准确计算HRD评分所需的资源外（Daly等，2024），最显著的局限性是HRD评分反映了历史上的HR缺陷情况，可能无法考虑到HR修复能力的恢复（Jacobson等，2023；Witz等，2025）。此外，HRD评分可能遗漏那些尚未积累足够基因组疤痕的功能上HR缺陷的肿瘤。这些限制引发了人们对补充方法的兴趣，包括基于转录组的HRD相关肿瘤生物学模型。在这种情况下，经过适当的分析校准、锁定归一化和评分程序以及临床验证后，紧凑的基于表达的模型可以适应NanoString或RT-qPCR等靶向平台，提供比基于基因组的检测更简单、更易于部署的替代方案，并可能在实时HRD检测方面具有优势。
多项先前的研究表明，基因表达谱可以捕捉乳腺癌中的HRD相关状态。例如，Jacobson等人开发了一个228个基因的转录特征谱，用于区分HRD相关表型和BRCA1/2缺陷状态（Jacobson等，2023）。同样，Pan等人开发了一个基因表达分类器，用于将三阴性乳腺肿瘤分为HR功能正常和HR缺陷两类（Pan等，2024）。基于这些文献，我们研究了癌症基因组图谱（TCGA）中的乳腺肿瘤样本与其HRD评分的关联。我们识别出一个与乳腺癌患者HRD评分相关的共表达基因网络模块，并开发并验证了一个由5个mRNA基因组成的表达模型，能够准确将患者分为HRD评分低和HRD评分高的组。探讨了该模块与患者生存率和肿瘤细胞类型组成的关联，并识别出与DNA损伤诱导化合物具有合成致死性的潜在靶点。
章节片段 数据获取和HRD评分计算 TCGA-BRCA队列中的导管和叶状瘤的原始RNA-seq计数数据从Genomics Data Commons（GDC）数据门户获取（
https://portal.gdc.cancer.gov/ ）。TCGA的HRD评分（定义为LOH、TAI和LST事件的无权重总和）数据来自之前的研究（Marquard等，2015）。在研究中的877个具有计算出的HRD评分的样本中，有874个样本的原始肿瘤拥有匹配的RNAseq数据。我们将分析限制在女性患者（n=861）的导管肿瘤上。
HRD评分与乳腺肿瘤的转录特征密切相关 我们在本研究中分析了784个TCGA-BRCA样本。这些样本的HRD评分最低为0，最高为109，平均HRD评分为34±24。其中263个样本的HRD评分等于或高于42，因此被定义为HR缺陷；521个样本的HRD评分低于42，根据Telli等人的标准被归类为HR功能正常（Telli等，2016）。
为了评估HRD评分与转录组之间的关联
讨论 乳腺癌中BRCA1 等双链DNA断裂修复关键调节因子的活性失调与HR系统缺陷相关，使肿瘤容易受到DNA损伤诱导化合物的治疗影响（Chai等，2022）。这种失调可能导致细胞的显著转录重编程。尽管之前已经尝试开发预测HR缺陷状态的转录特征谱（Jacobson等，2023；Pan等，2024），
CRediT作者贡献声明 Seyede Faezeh Hosseini： 撰写——原始草案、可视化、验证、软件、方法论、调查、正式分析、概念化。Amir Hossein Karimi： 撰写——原始草案、可视化、验证、软件、方法论、调查、正式分析、数据管理、概念化。Mohammad Reza Karimi： 撰写——原始草案、可视化、验证、方法论、调查、正式分析、数据管理、概念化。Ulf Schmitz： 撰写——审阅
资助 本工作得到了国际科学研究与合作中心（CISSC） 、伊朗科学技术部 的支持。本研究还得到了热带澳大利亚学术健康中心 （项目资助#SF01124至美国）、国家卫生与医学研究委员会研究员资助 （#1196405至美国）以及汤斯维尔大学医院 （资助#THHSSERTA_RPG05_2024、#THHSSERTA_RPG15_2024、#THHSSERTARCG052024和#RPG09_2025）的支持。
利益冲突声明 作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。
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