乳腺癌肿瘤与癌旁组织中蛋白质互作网络的脆弱性模块探索及其肿瘤发生机制研究

这篇研究通过构建乳腺癌五种分子亚型（Luminal A/B、Her2、Basal、Normal-Like）及癌旁正常组织（TANTs）的蛋白质互作网络（PPI），运用网络脆弱性分析（NVA）和NetVA R包鉴定出134个脆弱蛋白（VPs）、21个脆弱蛋白对（VPPs）及94个影响力蛋白（IPs），揭示了AR、BRCA1等关键癌症相关蛋白在肿瘤发生中的保守作用，为乳腺癌早期诊断和靶向治疗提供新视角。

　　

亮点

肿瘤与癌旁组织的蛋白质互作网络构建

通过差异表达基因（DEGs）映射到HuRI、HIPPIE和CancerNet数据库的蛋白质互作数据，构建了五种乳腺癌亚型（Basal、Her2、LumA、LumB、NormL）及癌旁组织（TANTs）的六个特异性PPI网络。

肿瘤与TANTs网络的枢纽与瓶颈蛋白

利用NetVA R包的"detectHubs"和"detectBottlenecks"功能，在5%重连概率验证下，鉴定出34个保守枢纽蛋白和7个保守瓶颈蛋白，如AR和FOXA1，它们在所有网络中均显著富集于癌症通路。

讨论

尽管TANTs形态学表现正常，但其分子特征（如基因突变和表达失调）表明其处于健康组织向肿瘤转化的过渡态。本研究通过NVA揭示的VPs和VPPs，为理解乳腺癌早期发生机制提供了新靶点，例如未注释的候选蛋白可能参与肿瘤起始。

结论

通过整合网络脆弱性、影响力分析和基因-疾病关联，我们不仅验证了已知癌症蛋白（如ERBB2⁺和NRAS）的作用，还提出了潜在诊断标记和治疗靶点，为乳腺癌分子分型研究开辟了新方向。