三阴性乳腺癌（triple-negative breast cancer，TNBC）是一种异质性恶性肿瘤，以高转移率和治疗选择有限为特征。鉴定TNBC新的分子特征仍是一项紧迫且具有挑战性的任务。研究人员旨在利用生物信息学方法，鉴定与侵袭性及耐药TNBC相关的新型mRNA和miRNA表达谱。研究人员分析了从Gene Expression Omnibus（GEO）数据库获取的4个数据集（GSE43502、GSE88847、GSE61723和GSE154255）。通过R语言包、富集分析、蛋白-蛋白互作（protein-protein interaction，PPI）网络及UALCAN数据库的in silico验证，鉴定显著差异表达基因（differentially expressed genes，DEGs）和差异表达miRNA（differentially expressed miRNAs，DEMs）并构建mRNA-miRNA互作网络。共鉴定出3242个DEGs和95个DEMs，从中筛选出18个未见TNBC报道的候选DEMs（13个下调，5个上调）。预测候选miRNA的靶基因并与DEGs取交集，获得111个共同上调基因和129个共同下调基因。基因集富集分析（gene set enrichment analysis，GSEA）显示上调基因参与免疫相关通路，下调基因富集于MAPK及BRAF/RAF1融合等致癌信号通路。mRNA-miRNA网络提示miR-4690-5p和miR-338-3p为核心调控因子。In silico验证证实BRD4和LYN基因及miR-16-2-3p在TNBC样本中显著过表达，而XBP1基因和miR-5684明显下调。综上，本研究通过计算揭示了与转移性及化疗耐药TNBC相关的新型mRNA和miRNA表达谱，可为后续实验研究提供初步分子线索，有望作为组织特异性和情境依赖性生物标志物。
化疗耐药及转移性三阴性乳腺癌中mRNA-miRNA特征的计算识别研究解读
三阴性乳腺癌（triple-negative breast cancer，TNBC）占浸润性乳腺癌的15%–25%，临床定义为雌激素受体（estrogen receptor，ER）、孕激素受体（progesterone receptor，PR）及人表皮生长因子受体2（human epidermal growth factor receptor 2，HER2）均阴性。TNBC具有高度异质性，组织学恶性程度高、增殖快、易发生早期转移且复发率高，患者预后最差。由于缺乏可靶向的受体分子，TNBC患者无法接受内分泌或HER2靶向治疗，只能依赖非特异性的系统化疗，但化疗耐药常迅速出现。目前TNBC侵袭与耐药的分子机制尚未完全阐明，单一基因标志物因样本量小及肿瘤异质性预测价值有限，亟需通过整合大规模转录组数据分析可靠的mRNA-miRNA调控特征，为TNBC的诊断、治疗及预后评估提供新靶点。本研究发表于《Biochemistry and Biophysics Reports》。
研究人员从GEO数据库筛选并下载3个mRNA芯片数据集（GSE43502、GSE88847、GSE61723，分别比较TNBC复发vs无复发、转移vs无转移）及1个miRNA数据集（GSE154255，乳腺癌vs正常乳腺组织）。使用R语言limma包以FDR＜0.05且|log2 FC|≥1为阈值鉴定差异表达基因（differentially expressed genes，DEGs）与差异表达miRNA（differentially expressed miRNAs，DEMs），取跨数据集共有DEGs。通过MultiMiR R包预测候选DEMs的靶基因并与DEGs取交集，利用Enrichr进行基因集富集分析（gene set enrichment analysis，GSEA），STRING数据库与Cytoscape软件构建蛋白-蛋白互作（protein-protein interaction，PPI）网络并用CytoHubba插件按度值（Degree）筛选枢纽基因（hub genes），构建mRNA-miRNA互作网络。最后通过UALCAN平台基于TCGA数据对枢纽基因与候选DEMs做in silico表达验证（p＜0.05为显著性阈值）。
3.1. Identification of DEGs and DEMs
研究人员对GSE43502、GSE88847、GSE61723行差异分析分别得到3125、39、78个DEGs；对GSE154255分析得到95个DEMs（43个上调，52个下调）。经跨数据集取交集获得共有上调DEGs与下调DEGs用于后续分析。
3.2. Prediction of target genes for DEMs
研究人员从95个DEMs中筛选出18个文献未见TNBC报道的候选DEMs（13个下调，5个上调）。MultiMiR预测其靶基因后与三个mRNA数据集的DEGs取交集，获得111个共同上调基因（候选DEMs预测靶基因∩上调DEGs）和129个共同下调基因（候选DEMs预测靶基因∩下调DEGs），增强miRNA靶标判定的生物学相关性。
3.3. Gene set enrichment analysis
对111个共同上调基因行KEGG/GO富集分析，显著富集于"免疫系统（Immune System）"、"免疫系统中的细胞因子信号（Cytokine Signaling in Immune System）"等免疫相关通路；129个共同下调基因显著富集于"致癌MAPK信号（Oncogenic MAPK Signaling）"、"BRAF与RAF1融合信号（Signaling by BRAF And RAF1 Fusions）"等促癌信号通路，提示TNBC中免疫激活与经典致癌通路异常并存的特征。
3.4. PPI network analysis, and Gene-miRNA network construction
研究人员将共同DEGs导入STRING构建PPI网络。上调DEGs的PPI网络含43节点106边，CytoHubba识别出前10位枢纽基因为GAPDH、STAT3、JUN、FASN、PKM、BRD4、STAT2、IRF1、STK11、LYN（并列第9）；其中miR-4690-5p（下调miRNA）预测可靶向其中7个上调枢纽基因（STAT3、FASN、PKM、BRD4、STAT2、IRF1、STK11），是调控上调基因的核心miRNA。下调DEGs的PPI网络含48节点75边，前10位枢纽基因为SRSF1、MDM2、HNRNPA1、CDK6、BRAF、DYRK1A、RPS24、PHIP、XBP1、WDFY3（并列第9）；其中miR-338-3p（上调miRNA）预测可靶向其中5个下调枢纽基因（SRSF1、MDM2、PHIP、XBP1、WDFY3），是调控下调基因的核心miRNA。
3.5. Validating the expression of hub DEGs and DEMs in TNBC
研究人员利用UALCAN基于TCGA乳腺癌数据验证，结果显示：上调枢纽基因BRD4和LYN在TNBC组织中mRNA表达显著高于非TNBC亚型及正常乳腺组织；下调枢纽基因XBP1在TNBC中mRNA表达显著低于非TNBC亚型及正常组织。候选DEMs中，上调的miR-16-2-3p在TNBC中显著高表达，下调的miR-5684在TNBC中显著低表达，与芯片差异分析结果一致。
讨论部分指出，miR-4690-5p在本研究中于侵袭及化疗耐药TNBC中显著下调，可靶向多个致癌、免疫及代谢通路关键基因，既往在其他肿瘤中有报道但在TNBC中属首次作为候选DEM提出，可能参与促进TNBC转移与耐药。miR-338-3p传统上被认为在部分肿瘤中起抑癌作用，但本研究及部分文献提示其在特定情境（如侵袭性TNBC）可上调并发挥促癌作用，具情境依赖性（context-dependent）。BRD4过表达可促进TNBC迁移、侵袭及突变p53转录，是TNBC潜在治疗靶点；LYN（Src家族酪氨酸激酶）过表达与TNBC迁移、侵袭及紫杉醇耐药相关，参与EGFR-SRC-STAT3/AKT/MAPK轴过度活化；XBP1在TNBC中显著下调，可能反映特定TNBC亚型中生长调控功能丧失或逃避未折叠蛋白反应（unfolded protein response，UPR）介导凋亡的适应性机制。miR-16-2-3p上调及miR-5684下调亦在TNBC中被首次以候选DEM形式报道并获in silico验证。作者同时说明本研究局限为基于公共数据集及in silico分析，未进行湿实验验证，且各GEO数据集样本特征与平台存在差异。
结论（Conclusion）：本研究通过计算分析鉴定了侵袭性及化疗耐药TNBC中的新型mRNA-miRNA互作网络，确定miR-4690-5p和miR-338-3p为核心调控miRNA。In silico验证支持BRD4和LYN基因及miR-16-2-3p在TNBC样本中显著过表达，XBP1基因和miR-5684显著下调。这些分子可能作为组织特异性及情境依赖性生物标志物，但其确切分子作用及机制尚需后续实验研究加以阐明。
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