《Bioinformatics and Biology Insights》：In silico Identification of Key Genes and Repurposable Drugs for Triple-Negative Breast Cancer
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三阴性乳腺癌（triple-negative breast cancer, TNBC）是一种缺乏HER2、孕激素受体和雌激素受体表达的高度侵袭且耐药的亚型。由于缺少分子靶点，全身化疗仍是主要治疗策略，常导致预后差和高复发。研究人员使用整合的计算机（in sil
三阴性乳腺癌（triple-negative breast cancer, TNBC）是一种缺乏HER2、孕激素受体和雌激素受体表达的高度侵袭且耐药的亚型。由于缺少分子靶点，全身化疗仍是主要治疗策略，常导致预后差和高复发。研究人员使用整合的计算机（in silico）转录组学与基于网络生物信息学方法识别TNBC关键基因（TNBC key genes, TKGs）并探索潜在治疗候选物。四个TNBC微阵列数据集（GSE36295、GSE38959、GSE45827、GSE65194）经GEO2R中LIMMA算法分析，得到315个TNBC共有差异表达基因（TNBC-shared differentially expressed genes, TSDEGs）。通过STRING与IMEx数据库构建蛋白-蛋白相互作用（protein-protein interaction, PPI）网络并进行拓扑分析，获得8个强连接TKGs：CDK1、TOP2A、CCNB1、CDK2、FN1、UBC、PRKDC、PARP1。对生物过程、分子功能、细胞组分和KEGG通路富集分析，结合转录因子与microRNA调控网络分析，阐明这些基因的致病作用。CDK1与CDK2被选为分子对接主要药理靶点。TKG导向排名前两位的药物分子Alsterpaullone和BLU-222成为TNBC有前景的重定位治疗候选物。吸收、分布、代谢、排泄和毒性（absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity, ADMET）与类药性质分析显示这些分子具有良好药代动力学特征。100纳秒分子动力学模拟经均方根偏差、波动和分子相互作用广义玻恩表面面积表明CDK1-Alsterpaullone与CDK2-BLU-222复合物结合稳定。上述发现可辅助TNBC诊断与治疗，为未来治疗策略提供资源。
研究背景方面，三阴性乳腺癌（triple-negative breast cancer, TNBC）以缺失雌激素受体（estrogen receptor, ER）、孕激素受体（progesterone receptor, PR）和人表皮生长因子受体2（human epidermal growth factor receptor 2, HER2）为特征，占全球乳腺癌约15至20%，早期复发且总生存低，转移性五年生存率低于12%。该亚型缺乏已获批靶向治疗，全身化疗虽可短期应答，但高复发、快速耐药使疗效有限。当前研究虽已揭示TNBC分子异质性与部分亚型，但临床转化受限，因此研究人员通过开展in silico转录组与网络生物学分析识别TNBC关键基因（TKGs）及可重定位药物，以降低湿实验负担并支撑精准治疗。
主要关键技术方法上，研究人员从NCBI基因表达综合库（Gene Expression Omnibus, GEO）选取GSE36295、GSE38959、GSE45827、GSE65194四个人源病例对照微阵列队列，用GEO2R与线性模型微阵列（linear models for microarray, LIMMA）法筛TSDEGs；以NetworkAnalyst与Cytoscape构建STRING和IMEx的蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络，用CytoHubba按度、紧密度、应力、介数、最大邻域成分（MNC）和最大团中心性（MCC）六种拓扑算法定TKGs；用DAVID与Enrichr做GO和KEGG富集，用JASPAR与TarBase建转录因子（TF）和microRNA调控网；从DrugBank、DGIdb及文献取候选药，用AutoDock Vina做分子对接，用ADMETlab、SwissADME、ProTox、pkCSM做药代与毒性评价，用GROMACS 2024与CHARMM36m力场做100 ns分子动力学（molecular dynamics, MD）模拟。
研究结果部分，差异表达基因数据处理中，四数据集经LIMMA得315个TSDEGs，含206上调和109下调，由各集初筛基因取交集获得。关键基因识别中，STRING网突出CDK1、TOP2A、CCNB1，IMEx网突出CDK2、FN1、UBC、PRKDC、PARP1，八基因因六算法两库一致而被定为TKGs。常见致病通路探索中，GO与KEGG显示TKGs富集于DNA损伤响应、有丝分裂G2/M转换、细胞周期、p53信号等，关联核、cyclin依赖蛋白激酶全酶复合物等组分及cyclin依赖蛋白激酶活性等功能。TNBC关键基因调控因子分析中，拓扑优先的转录因子为GATA2、YY1、FOXC1、NFIC、NFYA，microRNA为hsa-let-7a-5p、hsa-let-7b-5p、hsa-let-7c-5p、hsa-miR-15a-5p、hsa-miR-20a-5p。分子对接分析中，CDK1取PDB 6GU6、CDK2取PDB 1JVP，Alsterpaullone对CDK1结合能-7.5 kcal/mol，BLU-222对CDK2为-8.8 kcal/mol，被选为先导。药物药代与毒性评估中，两药人肠吸收（HIA）均超91%，符合Lipinski五规则，Alsterpaullone有Ames致突变性，BLU-222无，两药血脑屏障渗透低、分布体积适中。MD模拟中，均方根偏差（RMSD）在20 ns后稳于0.25至0.3 nm，均方根波动（RMSF）显示CDK2-BLU-222除C端外更刚，回旋半径（Rg）与溶剂可及表面积（SASA）平稳，氢键上CDK1-Alsterpaullone维持2至5条而CDK2-BLU-222后期减至0至2条，故前者界面更稳定。
讨论部分总结，研究人员指出CDK1促有丝分裂与耐药、CDK2经cyclin E复合体驱动增殖并致放射耐药、TOP2A关联蒽环类敏感、CCNB1促G2/M、FN1促迁移侵袭、UBC乱蛋白降解、PRKDC助DNA修复耐药、PARP1抑制剂借合成致死起效；转录因子与let-7、miR-15a、miR-20a等miRNA共同塑形TNBC表型。Alsterpaullone与BLU-222虽具可重定位潜力，但Alsterpaullone细胞毒与致突变需结构优化，BLU-222正入临床评估。计算结论需湿实验验证。
结论部分译为：本研究结果显示TNBC与关键基因分子失调相关；经转录组分析认出CDK1、CDK2、TOP2A、FN1、UBC、PARP1、PRKDC、CCNB1八个TKGs；TKG集在生物过程、分子功能、细胞组分、KEGG通路及转录因子与miRNA调控层揭示共同致病机制；TKG导向对接得Alsterpaullone与BLU-222具治疗潜力，或可减多药毒性，但须实验验证疗效。该文发表于《Bioinformatics and Biology Insights》。
