基于加权基因共表达网络分析筛选肝细胞癌预后相关生物标志物及潜在治疗药物

摘要

目的 筛选肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)预后相关生物标志物，从分子水平探讨HCC可能的发病机制，并预测对HCC具有潜在治疗作用的候选药物。方法 下载TCGA数据库和GEO数据库中HCC的转录组数据及其临床记录信息。分别对其基因表达谱数据进行加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)和差异表达基因分析，选取两个数据集中与疾病正相关性最高的模块基因与差异表达基因取交集作为关键基因。利用GO和KEGG对关键基因进行功能富集分析。利用STRING数据库构建PPI网络，使用Cytoscape软件对关键基因进行相关性分析，筛选核心基因。使用R语言程序包K-M进行生存分析明确核心基因与HCC患者预后关系。利用在线数据库DGIdb、DREMIT联合进行HCC潜在治疗药物的筛选，依据药物靶点匹配数量、优选得分、特异性得分对预测结果进行排序，选择排名靠前的药物作为可能的候选治疗药物。结果 最终共得到64个关键基因，主要富集于细胞周期与分裂、DNA复制和损伤修复、病毒感染、P53信号通路等。PPI分析发现，CDC20、KIF2C、CCNB2、KIF20A、CCNA2、TOP2A、UBE2C、NUSAP1、AURKA和TRX2为核心基因。K-M生存分析显示，CDC20、KIF20A、CCNA2、TOP2A与HCC的预后显著相关。DGIdb、DREMI联合筛选对HCC有潜在疗效的候选药物，其中索拉非尼、多维替尼、氟尿嘧啶、米托蒽醌等在DGIdb、DREMI中皆排名靠前。结论 CDC20、KIF20A、CCNA2、TOP2A可能是HCC预后的潜在生物标志物，但仍需进一步临床研究加以验证。HCC的发生发展可能与病毒感染、细胞周期与分裂，DNA复制和损伤修复、P53信号通路有关。索拉非尼、多韦替尼、氟尿嘧啶、米托蒽醌等可能作为HCC治疗的潜在临床候选药物。

关键词

肝细胞癌 / 加权基因共表达网络分析 / 分子机制 / 生物标志物 / 药物预测