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乳腺癌（BRCA）预后差，现有治疗手段有限。研究人员开展了脂肪酸代谢相关基因（FAMGs）与 BRCA 关系的研究。结果发现 80 个差异表达的 FAMGs，构建了预后模型，且 FAMGs 与免疫功能等相关。这为 BRCA 的诊疗提供新方向。
在癌症的 “战场” 上，乳腺癌（BRCA）是女性健康的一大劲敌。它是起源于乳腺细胞的恶性肿瘤，整体生存率不容乐观。术后化疗虽为常见治疗手段，但效果却不尽人意。近年来，脂质组学和代谢组学的研究让人们看到了脂肪酸代谢（FAM）在癌症发生发展中的重要作用，不过 FAM 影响乳腺癌治疗效果的具体机制依旧迷雾重重。为了揭开这层神秘面纱，来自山东中医药大学和东营市人民医院（山东省立医院集团东营医院）的研究人员展开了一场科研探索，相关成果发表在《Hereditas》上。
研究人员为深入了解 FAMGs 与 BRCA 的关系，运用了多种关键技术方法。他们从癌症基因组图谱（TCGA）和基因表达综合数据库（GEO）获取数据，其中 TCGA 包含 1,113 个 BRCA 样本和 113 个正常样本，GEO 的 GSE41119 数据集有 287 个 BRCA 病例。利用 R 语言中的多种包进行数据处理、差异表达分析、聚类分析、构建预后模型等，还通过基因本体（GO）分析、京都基因与基因组百科全书（KEGG）分析和基因集富集分析（GSEA）探究基因功能和通路，运用孟德尔随机化分析确定因果关系。
研究结果如下：
- 差异表达的 FAMGs：研究发现了 80 个差异表达的 FAMGs（27 个上调，53 个下调）。蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）研究确定了 ACADS、ACOX1 等为枢纽基因。ALDH9A1 突变率最高（11%），可能在肿瘤发生中意义重大。
- FAMGs 与临床病理特征的关联：通过分析，发现了 6 个由单核苷酸多态性（SNP）驱动的差异表达基因（DEGs），如 CDH1、GATA3 等，且许多 DEGs 受拷贝数变异（CNV）影响。部分基因表达与药物敏感性相关，如 CEL 与多种药物敏感性有关。
- 肿瘤分类：对 TCGA 队列的 1113 名 BRCA 患者进行聚类分析，当 k = 2 时效果最佳，且 Cluster 1 患者生存机会更大。
- 预后基因模型：经单因素和多因素 COX 分析，确定 CEL、WT1 和 ULBP2 为独立预后指标，并构建了基因签名。该模型能有效将患者分为高低风险组，列线图可预测患者生存概率。
- 功能富集分析和 GSEA 分析：GO 分析显示 FAMGs 涉及 ATP 酶活性、脂质运输等功能；KEGG 分析表明其主要参与产热、酒精性肝病等通路；GSEA 分析发现 FAMGs 主要影响免疫和恶性细胞相关通路，如 Wnt、p53 信号通路等。
- 免疫细胞、功能和 mRNA 化学修饰：在两个队列中研究发现，高风险组部分免疫细胞浸润率更高，不同风险组免疫检查点基因和 mRNA 化学修饰相关基因表达存在差异。
- 孟德尔随机化分析：研究证实了 FAMGs（CEL、WT1 和 ULBP2）与 BRCA 发病率的潜在因果关系，且结果可靠。
在讨论部分，研究人员指出，乳腺癌治疗面临诸多挑战，精准治疗受限于缺乏有效药物。此次研究发现的 FAMGs 与乳腺癌预后密切相关，KEGG 分析表明相关基因参与脂肪酸代谢等重要通路，GSEA 分析揭示 p53 信号通路受影响，意味着 FAMGs 可能通过影响 p53 信号通路参与肿瘤进展。同时，研究还发现 mRNA 化学修饰对 FAMGs 表达有影响，为乳腺癌治疗提供了新的潜在靶点。不过，该研究也存在局限性，如数据多样性不足、早期表达分析范围有限、TCGA 数据存在潜在偏倚等，未来还需更多研究加以完善。
总体而言，这项研究加深了人们对脂肪酸代谢与免疫系统关系的理解，为开发新型治疗药物和预测生物标志物提供了理论依据，对乳腺癌的诊疗发展具有重要意义，为后续研究指明了方向，有望推动乳腺癌精准医疗的进步。
