乳腺癌研究新突破：SLC26A4-AS1/NTRK2 轴或成关键预后指标

为探究乳腺癌（BC）中竞争性内源性 RNA（ceRNA）网络，研究人员构建相关网络，发现 SLC26A4-AS1/NTRK2 轴或为新预后因素。

　　乳腺癌作为全球女性中最常见的恶性肿瘤之一，严重威胁着女性的健康。2022 年，全球约有 230 万新发病例和 68.5 万死亡病例。在发达地区，由于早期检测和有效治疗，乳腺癌相关死亡率显著下降；然而在欠发达地区，晚期诊断和治疗手段有限，使得乳腺癌仍是癌症相关死亡的主要原因。因此，寻找可靠的生物标志物，开发新的治疗靶点，对改善患者预后至关重要。

随着癌症基因组数据集的公开，如癌症基因组图谱（TCGA），以及高通量 RNA 测序（RNA-seq）技术的发展，为研究癌症提供了丰富的资源和强大的工具。研究发现，虽然人类基因组中只有约 2% 编码蛋白质，但约 75% 能产生功能性转录本，这使得非编码 RNA（ncRNAs）成为研究热点，其中包括长链非编码 RNA（lncRNAs）、微小 RNA（miRNAs）等。已有研究表明，lncRNAs 和 miRNAs 在癌症发生发展中起重要作用，例如参与细胞增殖、转移和耐药等过程，但它们之间复杂的调控关系在乳腺癌中仍未完全阐明。

为了深入了解乳腺癌中 ceRNA 网络的复杂性和行为特征，来自广州妇女儿童医疗中心柳州医院、柳州市妇幼保健院和柳州市柳铁中心医院的研究人员开展了一项研究。该研究成果发表在《Discover Oncology》杂志上。

研究人员首先从 TCGA 数据库中获取乳腺癌和癌旁样本的 mRNA 测序（mRNA-seq）数据以及 miRNA 测序（miRNA-seq）数据，并进行差异分析和标准化处理。随后，利用多种生物信息学工具，构建了乳腺癌特异性的 lncRNA-miRNA-mRNA 三调控 ceRNA 网络。通过功能富集分析，发现该网络主要涉及细胞外基质组织、细胞外基质受体相互作用等关键过程。

接着，研究人员对网络进行生存分析，确定了与乳腺癌预后相关的核心 ceRNA 网络，其中 SLC26A4-AS₁-hsa-miR-19a-3p-NTRK2 轴与预后显著相关。进一步分析发现，SLC26A4-AS₁和 NTRK2 在乳腺癌中低表达，与不良预后相关；而 hsa-miR-19a-3p 高表达，也预示着较差的总生存期（OS）预后。临床相关性分析表明，SLC26A4-AS₁、hsa-miR-19a-3p 和 NTRK2 的表达与患者的孕激素受体（PR）和雌激素受体（ER）状态显著相关，且 SLC26A4-AS₁可能是乳腺癌患者的独立预后因素。

在机制研究方面，研究人员对 NTRK2 进行了甲基化分析。发现乳腺癌组织中 NTRK2 的甲基化水平高于正常组织，且某些 CpG 位点的甲基化与 NTRK2 表达呈负相关，部分位点的甲基化与患者的总生存率相关，这表明异常甲基化可能与乳腺癌预后有关。

肿瘤免疫微环境在肿瘤发生发展中起着关键作用，研究人员评估了 NTRK2 表达与免疫浸润水平的相关性。结果显示，NTRK2 与多种免疫细胞的浸润水平相关，且低表达 NTRK2 的乳腺癌组织中，免疫细胞浸润水平较低。此外，NTRK2 还与细胞毒性 T 淋巴细胞（CTL）浸润呈负相关，可能通过 T 细胞排除机制促进乳腺癌患者的免疫逃逸。

为了进一步探究 NTRK2 的生物学功能，研究人员进行了基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。结果表明，NTRK2 主要参与神经营养因子信号通路、Ras 信号通路和 PI3K-Akt 信号通路等，且可能位于 PI3K-Akt 信号通路上游。

本研究构建了与乳腺癌预后相关的低表达 ceRNA 网络（SLC26A4-AS₁-hsa-miR-19a-3p-NTRK2），为深入理解 lncRNA-miRNA-mRNA 之间的关系提供了新视角。研究发现基于 ceRNA 机制的 SLC26A4-AS₁/NTRK2 轴可能是乳腺癌中一种新的关键预后因素，有助于揭示乳腺癌的发病机制，为乳腺癌的诊断和治疗提供潜在的新靶点。不过，研究也存在一定局限性，如数据库中 lncRNAs、miRNAs 和 mRNAs 的结合亲和力需要进一步实验验证，SLC26A4-AS₁/NTRK2 轴在乳腺癌发生发展中的功能和机制也有待通过体外和体内研究进一步探索。

研究人员为开展这项研究，主要用到了以下几种关键技术方法：一是从 TCGA 数据库获取乳腺癌及癌旁样本的 mRNA 和 miRNA 测序数据，同时从 UCSC Xena 获取生存信息；二是运用 DESeq2 包进行差异分析，用 Variance Stabilizing Transformations（VST）方法对数据标准化；三是借助 miRNet、TargetScan、miRDB 等数据库预测分子间靶向关系，构建 ceRNA 网络；四是利用 Cox 比例风险模型进行生存分析；五是采用定量逆转录聚合酶链反应（qRT-PCR）和蛋白质免疫印迹（Western blotting）在细胞水平验证基因表达 。

总的来说，该研究成果为乳腺癌的研究和治疗开辟了新方向，尽管仍有一些问题需要进一步研究，但为后续的科研和临床实践提供了重要的理论基础和潜在的应用价值。