基底膜相关基因特征揭示FREM1作为乳腺癌新型治疗靶点的预后价值与功能验证

《Hormones & Cancer》：FREM1 serves as a novel therapeutic target in breast cancer through basement membrane-based prognostic modeling with integrated bioinformatics and experimental validation

　　本研究针对乳腺癌预后评估及免疫治疗反应预测难题，通过整合生物信息学与实验验证，构建了基于基底膜(BM)相关基因的预后模型。研究发现FREM1基因在乳腺癌组织中显著下调，其过表达可抑制肿瘤细胞增殖、迁移和侵袭能力，并通过调控CD8+ T细胞等免疫细胞浸润重塑肿瘤微环境。该研究为乳腺癌治疗提供了新的生物标志物和潜在治疗靶点。

　　

乳腺癌作为全球女性最常见的恶性肿瘤，每年新增病例超过230万例，位居癌症相关死亡原因第五位。尽管目前治疗手段包括手术、化疗、放疗、内分泌治疗和靶向治疗等多种方式，但转移性乳腺癌患者的长期生存率仍然不理想。近年来，免疫治疗为乳腺癌治疗带来了新希望，然而大多数患者仍面临疾病进展的挑战，这主要归因于原发性或获得性耐药的发生。提高治疗效果需要深入理解乳腺癌细胞与免疫微环境的相互作用，以及免疫逃逸机制。

在这一背景下，细胞外基质(ECM)特别是基底膜(BM)的作用引起了研究人员的关注。基底膜作为特殊的细胞外基质结构，在肿瘤进展和免疫调节中扮演着关键但尚未被充分研究的角色。异常调节的基底膜可能促进肿瘤侵袭和转移，而基底膜相关基因与多种癌症的预后相关。然而，基底膜相关基因在乳腺癌中的预后价值和治疗潜力尚不清楚。

为了回答这些问题，首都医科大学附属北京安贞医院和北京潞河医院的研究团队在《Discover Oncology》上发表了一项创新性研究。研究人员通过整合TCGA和GEO数据库的转录组数据，构建了基底膜相关基因特征，并利用机器学习方法鉴定关键基因，最后通过体外实验进行功能验证。

研究采用了多组学数据整合分析、共识聚类、差异表达分析、功能富集分析、肿瘤微环境评估、预后模型构建、机器学习算法筛选以及细胞功能实验等关键技术方法。其中，乳腺癌样本数据主要来源于TCGA-BRCA数据库和GEO数据库的GSE131769数据集。

分子分型与功能特征分析显示，基于222个基底膜相关基因的共识聚类将乳腺癌患者分为两个亚型：基底膜高表达组(C1)和低表达组(C2)。生存分析表明C2组患者预后显著较差。功能富集分析显示差异表达基因显著富集于免疫调节、ECM重塑和细胞因子信号通路等生物学过程。

肿瘤微环境分析发现，C1组具有更高的ESTIMATE评分、免疫评分和基质评分，以及更低的肿瘤纯度。CIBERSORT分析显示两个亚型在多种免疫细胞浸润水平上存在显著差异，包括幼稚B细胞、CD8⁺ T细胞、记忆性CD4⁺ T细胞等。HLA基因和免疫检查点分子也呈现差异表达模式。

预后模型的构建与验证通过单变量Cox回归和LASSO回归分析，最终确定了14个基底膜相关基因，构建了基底膜特征(BMS)预后模型。该模型在TCGA训练队列和GEO验证队列中均显示出良好的预后预测能力，高风险组患者的总生存期、无进展生存期、无病生存期和疾病特异性生存期均较差。

关键基因FREM1的鉴定通过机器学习方法结合LASSO回归和支持向量机(SVM)算法，研究人员筛选出6个核心预后基因，其中FREM1表现出最显著的预后价值和肿瘤特异性表达模式。单细胞RNA测序分析显示FREM1主要在癌症相关成纤维细胞(CAFs)中表达。

FREM1的功能验证实验显示，FREM1在MDA-MB-231乳腺癌细胞中的表达显著低于正常乳腺上皮细胞MCF-10A。过表达FREM1可显著抑制乳腺癌细胞的增殖能力，这通过Ki-67免疫荧光、EdU掺入实验和集落形成实验得到验证。同时，划痕愈合实验和Transwell侵袭实验表明FREM1过表达可显著抑制乳腺癌细胞的迁移和侵袭能力。

研究结论与讨论部分指出，该研究构建了一个新颖的基于基底膜相关基因的预后特征，能够有效区分乳腺癌患者的风险群体。FREM1被鉴定为潜在的肿瘤抑制基因，其过表达可抑制乳腺癌细胞的恶性表型。此外，FREM1表达与肿瘤免疫微环境特征相关，高表达与CD8⁺ T细胞浸润增加和调节性T细胞(Tregs)减少相关。

这项研究的重要意义在于将基底膜生物学纳入乳腺癌预后评估和治疗领域，不仅提供了具有临床适用性的预后工具，还揭示了FREM1作为新的治疗靶点的潜力。研究结果增进了对乳腺癌异质性的理解，为个性化治疗策略提供了新基础。未来的研究应侧重于前瞻性验证、基底膜-免疫相互作用机制的深入探索以及相关通路的治疗靶向研究，以改善患者预后。