乳腺癌术后的乳房重建手术中，假体植入术是一种常见且有效的手段。然而，术后可能出现的包膜挛缩现象，严重影响患者的生活质量。目前，包膜挛缩的诊断主要依赖于Baker分级系统，缺乏客观的生物学指标，使得诊断存在一定的局限性。因此，探索新的生物标志物以提高诊断的准确性，已成为医学界的迫切需求。

来自北京协和医学院的Jie Luan/Su Fu教授团队在本刊发表了题为“Transcriptomic and machine learning analyses identify hub genes of metabolism and host immune response that are associated with the progression of breast capsular contracture”的研究论文。该研究通过RNA测序和机器学习算法，识别了与乳腺癌假体包膜挛缩进展相关的代谢和宿主免疫反应的关键基因，并揭示了潜在的分子机制。

01 关键基因的识别

研究团队收集了12名女性患者（共15个乳房胶囊组织样本）的样本，分为低度（LCC）和高度（HCC）胶囊挛缩组，并进行RNA测序。通过富集分析，识别了41个与脂质代谢相关的基因，并通过SVM-RFE和LASSO算法筛选出3个与包膜挛缩相关的候选诊断基因：FGF7、PRKAR2B和FAM135B（图1）。

图1 识别包膜挛缩患者中的关键特征。

02 免疫细胞比例的比较

研究团队使用CIBERSORT数据库分析了22种免疫细胞在HCC组和LCC组中的浸润比例。结果显示，HCC组中M1巨噬细胞和滤泡辅助性T细胞的浸润比例显著高于LCC组（图2A）。进一步的相关性分析表明，M1巨噬细胞与滤泡辅助性T细胞、浆细胞和静息树突状细胞呈正相关，而与活化CD4记忆T细胞呈负相关（图2B、C）。

图2 免疫细胞浸润分析。

03 PRKAR2B的诊断价值

PRKAR2B基因在HCC组中的表达低于LCC组，并且与差异聚集的免疫细胞呈正相关。通过ROC曲线分析发现，PRKAR2B显示出良好的诊断效果（AUC为0.786）（图3）。

图 3 PRKAR2B与浸润免疫细胞之间的相关性分析及其诊断价值。

04 PRKAR2B高表达和低表达组的功能富集分析

研究团队还根据PRKAR2B的表达水平将样本分为高表达组和低表达组，并进行了功能富集分析。结果显示，差异表达基因主要富集在cGMP-PKG信号通路、PI3K-Akt信号通路、人乳头瘤病毒感染、AMPK信号通路和甲状腺激素信号通路（图4）。

图4 高低PRKAR2B表达组之间差异基因表达的功能富集分析。

05 基于PRKAR2B的ceRNA网络构建

研究团队基于PRKAR2B构建了ceRNA网络，该网络包含121个节点（1个诊断基因、62个miRNA和58个lncRNA），为乳房胶囊挛缩的诊断提供了新的生物标志物和可能的机制途径（图5）。

图5 基于PRKAR2B的ceRNA网络。

总之，该研究揭示了PRKAR2B是乳腺癌假体包膜挛缩进展的新型诊断生物标志物，并可能影响包膜挛缩的分级和进展。cGMP-PKG、PI3K-Akt和甲状腺激素信号通路被认为参与了包膜挛缩的发生发展。此外，基于PRKAR2B的ceRNA网络可能为包膜挛缩的诊断提供新的生物标志物。

免费全文下载链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352304223003707

引用这篇文章：

Mao Y, Hou X, Fu S, Luan J. Transcriptomic and machine learning analyses identify hub genes of metabolism and host immune response that are associated with the progression of breast capsular contracture. Genes Dis. 2024;11(3):101087.

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