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一项生物信息学分析揭示晚期肝细胞癌的关键基因特征及预后标志物

11月27日

肝细胞癌（HCC）是全球第四大癌症死亡原因。巴塞罗那临床肝癌（BCLC）分期系统是目前广泛用于指导预后和治疗的标准。然而，仅靠临床和组织病理学分期已无法准确预测治疗反应或预后，这凸显了对个体化策略（如靶向特定分子靶点的精准医疗）的需求。由于遗传、免疫和肿瘤微环境的差异，同一HCC分期的患者可能表现出不同的治疗反应和临床结局，这强调了基于分子的患者分层的必要性。整合基因组学、转录组学和免疫学数据已被证明可以改善对HCC患者结局和免疫治疗反应的预测。生物信息学研究为发现生物标志物提供了新途径，能够利用公共数据集（如GEO）进行大规模基因活性研究。本研究旨在利用GEO数据库中的可用数据集，通过生物信息学分析，阐明BCLC-B和BCLC-C期HCC样本中的基因表达、关键遗传标志物以及免疫－肿瘤相互作用。

研究背景

HCC目前是全球第六大最常诊断的癌症，其发病率持续上升。主要风险因素包括慢性乙型或丙型肝炎病毒感染、重度酒精消费史、糖尿病和非酒精性脂肪性肝病。欧洲肝脏研究学会推荐使用BCLC分期系统来决定预后和指导治疗。该系统将HCC分为五个阶段，并与特定的治疗方案相关联。

然而，HCC的分子异质性意味着传统的临床分期是不够的。生物信息学研究能够识别传统临床方法无法辨别的分子亚型，从而促进更精确靶向治疗的发展。此外，免疫－肿瘤系统相互作用在HCC患者的病程和治疗反应中起着关键作用。更好地理解这些相互作用有助于发现重要的生物标志物并定制治疗方案。

研究方法

研究设计与数据收集

本研究是一项生物信息学研究，涉及使用多个数据库和软件进行数据收集与分析。研究从Gene Expression Omnibus （GEO）数据库中获取基因表达数据集。

纳入标准为：数据集被分类为BCLC B期和BCLC C期，并且在火山图分析中（比较BCLC B/C期与非B/C期数据）至少有100个显著基因。最终选定了两个数据集：GSE222334（包含100名HCC患者）和GSE56545（包含35名HCC患者），共计135名HCC患者。

差异表达基因筛选与网络构建

研究采用GEO2R工具来检测BCLC B/C期样本与其他分期样本之间的差异表达基因（DEGs）。筛选阈值设为log2 Fold change (FC) |>1。使用维恩图（Venn diagram）识别两个数据集共有的DEGs。随后，使用STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，并应用Cytoscape软件进行可视化。

关键基因识别与功能分析

研究使用Network Analyzer和CytoHubba插件来分析网络。基于四个关键的中心性指标（度、介数、紧密度和压力）对节点进行排名。关键基因（Hub-bottleneck genes）由度排名前20的枢纽基因和介数排名前20的瓶颈基因的重叠确定。

为研究关键基因的生物学作用，使用Cytoscape中的ClueGO插件进行Gene Ontology （GO）、京都基因与基因组百科全书（KEGG）和Reactome通路的富集分析。统计阈值设为P值小于0.05。最后，使用TIMER2分析肿瘤免疫浸润情况。

研究结果

差异基因与PPI网络

在两个数据集中总共发现了3314个DEGs。其中，GSE56545数据集有753个DEGs（372个上调，382个下调），GSE22234数据集有2560个DEGs（1728个上调，832个下调）。

通过维恩图分析，两个数据集共有75个重叠的DEGs，这些基因被用于后续分析。在这75个共同DEGs中，STRING数据库识别了63个基因。构建的PPI网络包含63个节点和99条边，富集p值为0.0143，表明观察到的相互作用比随机预期的更频繁。

图1 差异表达基因的鉴定

图2 GSE56545与GSE22234数据集的维恩图分析共鉴定出75个共有基因

图3 63个差异表达基因的PPI网络

关键基因识别与富集分析

通过CytoHubba和Network Analyzer分析，共确定了13个关键基因（Hub-bottleneck基因）。其中，TUBB2A具有最高的度评分（26），表明其在网络中连接最紧密。

对这些关键基因的功能富集分析（GO, KEGG, Reactome）显示，它们涉及与晚期HCC相关的生物化学过程，包括“抗氧化活性”、“长寿调节通路”以及“还原氧化型硫氧还蛋白”等。

经过富集分析后，TXNRD1和NQO1被确定为最关键的基因。

表1 关键基因识别

图4 一个包含HCC BCLC B期和C期13个关键候选基因的子网络，该网络由11个基因构成的主组件组成

图5 关键基因功能富集分析

肿瘤免疫浸润

为了解肿瘤-免疫相互作用，研究分析了关键基因与肝癌中特定免疫细胞浸润水平的关系。结果显示，TXNRD1和NQO1均与中性粒细胞（Neutrophil）浸润呈最强的正相关性（P<0.001）。这一发现表明，中性粒细胞浸润水平越高，这些关键基因的表达水平也越高。

图6 肿瘤免疫浸润散点图

结论

本项生物信息学研究在晚期HCC（BCLC B和C期）中识别出多个相关基因，其中NQO1和TXNRD1被确定为两个最关键的基因。这些基因参与了重要的生物学过程，如长寿调节通路、抗氧化活性和FOXO介导的转录。此外，这两个基因均与中性粒细胞浸润呈强正相关。这些发现表明，TXNRD1、NQO1及其相关通路在晚期HCC中具有作为生物标志物和治疗靶点的潜力。未来的研究应致力于通过实验验证这些生物信息学发现。

参考文献

Alamsyah AZ, Okaniawan PEP, Pamungkas KMN, Dewi NNGK, Sindhughosa DA, Mariadi IK. Gene Expression Profiling of Advanced Stage Hepatocellular Carcinoma: A Bioinformatic Analysis. Asian Pac J Cancer Prev. 2025;26(8):2929-2937. Published 2025 Aug 1. doi:10.31557/APJCP.2025.26.8.2929

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