整合转录组学和结构建模研究表明，CASP1、TLR3、PYCARD和CD274是乳腺癌中调节免疫反应的关键因子

《Naunyn-Schmiedeberg's Archives of Pharmacology》：Integrative transcriptomic and structural modeling reveal CASP1, TLR3, PYCARD, and CD274 as immune-modulatory drivers in breast cancer

本研究整合转录组数据，揭示坏死和铁死亡在BRCA中的协同作用，鉴定CASP1、TLR3、PYCARD、CD274为关键生物标志物，并通过SNP分析和药物-基因相互作用探索其作为治疗靶点的潜力。

摘要

乳腺癌（BRCA）仍然是全球最常见的恶性肿瘤之一，其特点是分子异质性显著且临床结局多样。坏死性凋亡（necroptosis）和铁死亡（ferroptosis）这两种受调控的程序性细胞死亡（programmed cell death, PCD）形式在肿瘤进展和免疫调节中起着关键作用；然而，它们对BRCA发病机制的联合影响尚未得到充分理解。为阐明这些相互作用，研究人员整合了转录组数据集（GSE254218、GSE220608），并使用edgeR方法识别差异表达基因（DEGs）（|log2FC|> 1，FDR < 0.05）。在805个DEGs中，与614个坏死性凋亡相关基因（NRGs）和259个铁死亡相关基因（FRGs）的交集中共筛选出37个候选的细胞死亡相关基因（CDRGs）。CytoHubba分析确定了25个核心基因，UALCAN表达谱分析进一步确认了6个与疾病阶段显著相关的基因：CASP1、TLR3、PYCARD、KRT5和MMP13（p < 1E-12）。功能富集（GO/KEGG）和蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）分析将这些基因与免疫激活、炎症信号通路及PCD相关通路联系起来。综合生存分析和免疫浸润分析（CIBERSORT、TIMER 2.0）表明CASP1、TLR3、PYCARD和CD274是调节BRCA肿瘤微环境的关键预后生物标志物。为了评估影响这些目标的遗传和结构扰动，研究人员使用SIFT、PolyPhen-2、CADD、REVEL、MetaLR和Mutation Assessor等工具筛选出了有害的非同义SNPs（nsSNPs）。结构分析发现9个高影响力的nsSNPs（ΔΔG < -1.7 kcal/mol），尤其是在TLR3（L104N、L381P、L77P）和CD274（W57S、C155S、G159D、Y112N）中，这些SNPs可能破坏受体稳定性、免疫检查点相互作用及炎性小体（inflammasome）的调控。这一整合性的多组学和结构药理学框架揭示了一个由四个基因（CASP1、TLR3、PYCARD、CD274）组成的强健特征谱，该谱系将坏死性凋亡、铁死亡和免疫调节联系起来，为精准肿瘤学和治疗靶点开发提供了有希望的途径。

图形摘要

通过对BRCA样本的整合转录组分析，研究人员发现了四个关键生物标志物——CASP1、TLR3、PYCARD和CD274——它们分别关联坏死性凋亡、铁死亡和免疫调节。从Illumina测序获得的GEO数据集中识别出的DEGs与坏死性凋亡和铁死亡相关基因进行重叠分析，得到候选的CDRGs，随后通过PPI、功能富集、生存分析和免疫浸润分析进一步验证。利用CTD数据库进行药物-基因相互作用分析，确定了具有临床意义的化合物，其中FDA批准的药物（如顺铂、三氧化二砷、丙戊酸、阿立哌唑）被列为潜在的治疗调节剂。进一步通过SIFT、PolyPhen-2、CADD、REVEL、NetSurfP-2.0、Project HOPE和DUET等工具对nsSNPs进行优先排序和结构建模，发现了9个影响蛋白质稳定性和免疫信号传导的有害突变。药物-基因相互作用分析进一步确定了针对这些生物标志物的临床可行化合物。这一工作流程展示了这些生物标志物作为BRCA精准肿瘤学中的预后指标和治疗靶点的转化潜力。

乳腺癌（BRCA）是全球最常见的恶性肿瘤之一，其特点是分子异质性显著且临床结局多样。坏死性凋亡和铁死亡这两种受调控的程序性细胞死亡（PCD）形式在肿瘤进展和免疫调节中起着关键作用；然而，它们对BRCA发病机制的联合影响尚未得到充分理解。为阐明这些相互作用，研究人员整合了转录组数据集（GSE254218、GSE220608），并使用edgeR方法识别差异表达基因（DEGs）（|log2FC|> 1，FDR < 0.05）。在805个DEGs中，与614个坏死性凋亡相关基因（NRGs）和259个铁死亡相关基因（FRGs）的交集中共筛选出37个候选的细胞死亡相关基因（CDRGs）。CytoHubba分析确定了25个核心基因，UALCAN表达谱分析进一步确认了6个与疾病阶段显著相关的基因：CASP1、TLR3、PYCARD、KRT5和MMP13（p < 1E-12）。功能富集（GO/KEGG）和蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）分析将这些基因与免疫激活、炎症信号通路及PCD相关通路联系起来。综合生存分析和免疫浸润分析（CIBERSORT、TIMER 2.0）表明CASP1、TLR3、PYCARD和CD274是调节BRCA肿瘤微环境的关键预后生物标志物。为了评估影响这些目标的遗传和结构扰动，研究人员使用SIFT、PolyPhen-2、CADD、REVEL、MetaLR和Mutation Assessor等工具筛选出了有害的非同义SNPs（nsSNPs）。结构分析发现9个高影响力的nsSNPs（ΔΔG < -1.7 kcal/mol），尤其是在TLR3（L104N、L381P、L77P）和CD274（W57S、C155S、G159D、Y112N）中，这些SNPs可能破坏受体稳定性、免疫检查点相互作用及炎性小体的调控。这一整合性的多组学和结构药理学框架揭示了一个由四个基因（CASP1、TLR3、PYCARD、CD274）组成的强健特征谱，该谱系将坏死性凋亡、铁死亡和免疫调节联系起来，为精准肿瘤学和治疗靶点开发提供了有希望的途径。

图形摘要

通过对BRCA样本的整合转录组分析，研究人员发现了四个关键生物标志物——CASP1、TLR3、PYCARD和CD274——它们分别关联坏死性凋亡、铁死亡和免疫调节。从Illumina测序获得的GEO数据集中识别出的DEGs与坏死性凋亡和铁死亡相关基因进行重叠分析，得到候选的CDRGs，随后通过PPI、功能富集、生存分析和免疫浸润分析进一步验证。利用CTD数据库进行药物-基因相互作用分析，确定了具有临床意义的化合物，其中FDA批准的药物（如顺铂、三氧化二砷、丙戊酸、阿立哌唑）被列为潜在的治疗调节剂。进一步通过SIFT、PolyPhen-2、CADD、REVEL、NetSurfP-2.0、Project HOPE和DUET等工具对nsSNPs进行优先排序和结构建模，发现了9个影响蛋白质稳定性和免疫信号传导的有害突变。药物-基因相互作用分析进一步确定了针对这些生物标志物的临床可行化合物。这一工作流程展示了这些生物标志物作为BRCA精准肿瘤学中的预后指标和治疗靶点的转化潜力。