整合转录组与基于网络的分析鉴定出 miR-3187-3p–SGK2 为乳腺癌中的候选共失调分子对

《Scientific Reports》：Integrated transcriptomic and network-based analysis identifies miR-3187-3p–SGK2 as a candidate co-dysregulated molecular pair in breast cancer

　　

摘要

乳腺癌是一种基于复杂基因组和转录组改变的异质性恶性肿瘤。对大规模转录组数据的整合分析为识别与疾病发展和进展相关的稳健分子特征提供了一种强大的策略。本研究旨在通过整合转录组学和基于网络的方法，识别并验证乳腺癌中的候选分子生物标志物。从基因表达综合数据库（GEO）中检索了四个包含 321 个组织样本（271 个肿瘤和 50 个正常乳腺组织）的乳腺癌微阵列数据集，并进行了整合分析。使用 limma 包进行差异表达分析，随后进行加权基因共表达网络分析（WGCNA）、蛋白–蛋白相互作用（PPI）网络构建、功能富集分析和竞争性内源性 RNA（ceRNA）网络建模。候选生物标志物随后在独立的公共数据集中进行评估，并在 23 个乳腺癌和 14 个正常乳腺组织标本中通过 RT-qPCR 进行实验验证。在整合数据集中总共分析了 7,547 个基因。应用预定义显著性阈值（|log₂FC|>1.5；校正后 p?<?0.05），鉴定出 218 个差异表达基因，包括 63 个上调基因和 155 个下调基因。WGCNA 与差异表达结果的交集分析产生了 150 个候选基因用于下游研究。PPI 网络拓扑分析将 IGF1、IGFBP6 和 CAV1 确定为枢纽基因，而通路富集分析进一步指出 AKT2、FOXO1 和 PDK1 与 PI3K/AKT 信号通路有关。ceRNA 网络分析将 miR-3187-3p 确定为一种可能与 SGK2 相关的候选 microRNA。独立数据集中的验证证实了 SGK2 表达存在显著失调，而 RT-qPCR 显示与正常对照相比，乳腺癌组织中 SGK2 和 miR-3187-3p 均显著下调。受试者工作特征分析表明 miR-3187-3p 具有有前景的诊断性能，而 SGK2 在验证队列中未显示出统计学显著的性能。这些发现应谨慎解读，需要在更大、独立的队列中进行验证。通过多层次转录组整合、基于网络的建模、独立队列验证和实验确认，本研究确定了 miR-3187-3p/SGK2 对作为与乳腺癌相关的候选共失调分子特征。这些发现为了解乳腺癌背后的分子网络提供了额外的见解，并识别出候选生物标志物，以便在更大、临床特征明确的队列中进行进一步的机制研究和验证。