基于生物信息学对乳腺癌脑转移生物标志物的筛选与鉴定

摘要

目的 寻找与乳腺癌脑转移预后相关的关键生物标志物.方法 从GEO数据库检索获得的微阵列数据集GSE125989,并采用GE02R工具来筛选相关差异表达基因.使用STRING数据库分析差异基因的蛋白质-蛋白质相互作用,使用Cytoscape软件进行可视化处理并筛选出关键的生物标志物.使用Kaplan-Meier生存分析数据库确定所筛选出的关键生物标志物的预后潜力.结果 本研究筛选出311个上调差异基因和104个下调差异基因,并筛选出了 10个关键基因,包括纤维连接蛋白1(FN1)、血管内皮生长因子A(VEGFA)、Ⅰ型胶原蛋白α1链(COL1A1)、基质金属蛋白酶2(MMP2)、Ⅲ型胶原蛋白α1链(COL3A1)、Ⅰ型胶原蛋白α2链(COL1A2)、骨膜蛋白(POSTN)、核心蛋白聚糖(DCN)、双糖链蛋白聚糖(BGN)和赖氨酰氧化酶(LOX).通过Kaplan-Meier生存分析发现,FN1 和 VEGFA 高表达,均与不良的总生存期(OS)相关(FN1:HR=1.28,95％CI=1.03～1.59,P=0.02300;VEGFA:HR=1.35,95％CI=1.09～1.68,P=0.005 50),而低表达 DCN 与不良OS 相关(HR=0.69,95％CI=0.56～0.86,P=0.00071).FN1、VEGFA、COL1A1、POSTN、BGN和LOX高表达,均与不良的无远处转移生存(DMFS)相关(FN1:HR=1.22,95％CI=1.01～1.48,P=0.041 00;VEGFA:HR=1.39,95％CI=1.14～1.68,P=0.000 95;COL1A1:HR=1.53,95％CI=1.09～2.14,P=0.012 00;POSTN:HR=1.61,95％CI=1.16～2.24,P=0.004 20;BGN:HR=1.29,95％CI=1.07～1.57,P=0.00920;LOX:HR=1.28,95％CI=1.06～1.55,P=0.012 00),而 DCN 低表达与不良的 DMFS 相关(HR=0.82,95％CI=0.67～0.99,P=0.042 00).结论 FN1、VEGFA和DCN可作为乳腺癌脑转移预后相关的关键生物标志物.