TRNT1作为乳腺癌潜在生物标志物的综合泛癌分析：从表达谱到p53通路机制探索

　　本综述通过泛癌分析首次系统揭示TRNT1在多种癌症（尤其是乳腺癌）中的高表达特征及其与预后的显著相关性。研究结合生物信息学工具（GEPIA2/cBioPortal/TIMER2等）和实验验证，证明TRNT1通过启动子低甲基化导致表达上调，并通过调控p53信号通路影响肿瘤增殖与凋亡。该研究为TRNT1作为乳腺癌诊断生物标志物和潜在治疗靶点提供了重要证据，对理解肿瘤发生机制和开发新型治疗策略具有重要价值。

　　

ABSTRACT

TRNT1（tRNA核苷酸转移酶）在细胞过程中发挥关键作用，可能参与癌症发生发展。本研究旨在探索TRNT1在癌症中，特别是在乳腺癌（BC）进展和预后中的潜在意义。通过结合多种在线生物信息学工具（包括GEPIA2、cBioPortal、TIMER2、Metascape和UALCAN）和实验验证，对TRNT1进行了泛癌分析，涵盖基因表达、预后、基因组改变、免疫浸润和功能富集分析。此外，还进行了体外实验以进一步研究TRNT1在BC中的作用。研究发现TRNT1在大多数癌症中高表达，与预后显著相关，尤其是在BC中。启动子甲基化和基因组改变可能导致其异常表达。功能富集分析显示，TRNT1相关基因主要参与蛋白质加工和RNA代谢。本研究还首次证明TRNT1在BC中过表达，参与肿瘤增殖，并可能通过P53途径调节凋亡。这项初步的泛癌研究为TRNT1在各种癌症中的致癌作用提供了相对全面的理解，并突出了其作为BC生物标志物的潜力。

1 Introduction

TRNT1（tRNA核苷酸转移酶1）是由TRNT1基因编码的RNA转移酶，位于人类3号染色体26.2位置，基因长度约20kb。其主要功能是在转录后修饰过程中催化胞质和线粒体tRNA的3′末端添加胞嘧啶-胞嘧啶-腺嘌呤（CCA）三核苷酸，这种修饰对于tRNA的正确氨酰化、准确的核糖体定位和随后的蛋白质合成至关重要。

尽管TRNT1具有重要的生物学功能，但其在人类疾病中的作用直到最近才引起广泛关注。TRNT1基因突变与多种疾病有关，包括先天性铁粒幼细胞性贫血伴免疫缺陷、视网膜色素变性伴小细胞性贫血（SIFD）和成人进展性B细胞免疫缺陷。此外，通过结直肠癌的基因表达研究，TRNT1已被证实与肿瘤发生有关。比较非洲裔美国人和白种美国人结直肠癌患者的基因表达谱发现，非洲裔美国人队列中TRNT1表达显著降低，这与该人群结直肠癌的较高发病率和死亡率相关。这些发现表明TRNT1可能在癌症的发生和进展中发挥重要作用。然而，TRNT1在大多数癌症类型中的表达模式、预后意义和分子机制仍未得到充分探索。

乳腺癌（BC）是全球最常见的癌症，也是女性癌症相关死亡的主要原因之一。乳腺癌的发病机制复杂且多因素。鉴于肿瘤发生的复杂性，分析感兴趣基因的表达并评估其与预后的相关性及潜在分子机制具有相当大的潜力。因此，进一步研究TRNT1在恶性肿瘤（包括乳腺癌）中的作用至关重要。

在本研究中，我们对TRNT1进行了全面分析，包括基因表达、蛋白质表达、生存结果、突变、DNA甲基化、免疫相关分析和基因集富集分析。我们评估了其与预后的关联，并探索了潜在的分子机制。此外，我们还使用乳腺癌组织微阵列和各种体外细胞实验技术来研究TRNT1在乳腺癌中的生物学功能及其可能涉及的信号通路。

2 Materials and Methods

2.1 Expression Analysis

使用人类蛋白质图谱（HPA）数据库研究TRNT1在正常人体组织中的mRNA表达水平。利用肿瘤免疫评估资源（TIMER2.0）评估TRNT1在各种肿瘤与正常组织中的差异表达。使用阿拉巴马大学伯明翰分校癌症（UALCAN）工具分析肿瘤和正常组织中TRNT1总蛋白水平的差异表达，数据来自临床蛋白质组肿瘤分析联盟（CPTAC）。

2.2 Survival Prognosis Analysis of TRNT1

使用Kaplan-Meier Plotter探讨TRNT1表达与各种肿瘤患者总生存期（OS）的关系，包括BC、食管鳞状细胞癌（ESCC）、肾透明细胞癌（KIRC）和肝细胞癌（LIHC）。使用"自动选择最佳截断值"选项进行患者表达分层。

2.3 Genetic Alteration Analysis

通过cBioPortal网站，选择"TCGA Pan Cancer Atlas Studies"研究TRNT1的遗传改变特征。使用"癌症类型摘要"模块可视化TCGA数据库中所有肿瘤类型的突变频率。通过"突变"模块获取TRNT1突变位点信息。使用"比较"模块获取有或无TRNT1基因改变的癌症病例在总生存、无病生存、无进展生存和疾病特异性生存方面的差异数据。生成Kaplan-Meier图进行可视化。

2.4 DNA Promoter Methylation Analysis

使用UALCAN平台上的甲基化模块评估各种TCGA癌症类型及其相应正常组织之间的启动子甲基化水平。生成箱线图可视化甲基化数据。

2.5 Immune Infiltration Analysis

使用肿瘤免疫单细胞表达数据库（TISIDB）分析TRNT1表达与肿瘤免疫微环境（TIME）的相关性，包括肿瘤浸润淋巴细胞、免疫抑制剂和免疫刺激剂。通过生成热图和散点图实现数据可视化。

2.6 TRNT1-Related Gene Enrichment Analysis

在STRING数据库中搜索蛋白质名称"TRNT1"和生物体"智人"，识别实验确定的TRNT1相关蛋白质。使用基因表达谱交互分析（GEPIA2）基于所有TCGA肿瘤和正常组织的数据集识别与TRNT1表达正相关的前100个基因。使用TIMER 2.0的"Gene_Corr"模块生成这些基因的相关性热图。使用Metascape工具进行基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）分析。

2.7 Immunohistochemical (IHC) Staining

使用组织微阵列（TMAs）进行IHC染色。TMAs包含139个乳腺癌组织样本和26个相邻非癌组织样本。使用兔多克隆TRNT1抗体（Thermo Fisher Scientific，1:800）进行染色。使用ImageJ软件和IHC Profiler插件对染色组织切片进行定量分析。使用组织评分（H-score）评估TRNT1表达。

2.8 Cell Culture and Transfection

MCF-7和T-47D细胞系来自广州Cellcook Biotech，MCF-10A、BT-549和SK-BR-3来自Procell Life Science。所有细胞系均经过STR分析认证，并定期筛查支原体。从RiboBio购买siRNA，使用Lipofectamine 3000（Invitrogen）按照供应商指南进行转染。通过VectorBuilder进行慢病毒包装。

2.9 Western Blot

使用RIPA缓冲液（Solarbio）从细胞中提取蛋白质，添加1%蛋白酶抑制剂（Biotech）和1%磷酸酶抑制剂混合物（Biotech）。通过BCA测定确定样品蛋白质浓度。通过SDS-PAGE分离样品蛋白质，并转移到硝酸纤维素膜（Millipore）上。使用Bio-Rad ChemiDoc系统捕获Western blot图像，使用ECL（Thermo Fisher Scientific）检测信号。使用ImageJ软件进行半定量分析。

2.10 Cell Counting Kit-8 (CCK-8) Assay

将稳定过表达TRNT1的SK-BR-3细胞（OE-TRNT1）和相应的载体对照细胞以每孔6000个细胞的密度接种到96孔板中。同样，将转染sh-NC和sh-TRNT1的MCF-7细胞以每孔5000个细胞的密度接种到96孔板中。通过应用CCK-8试剂（Beyotime）按照制造商说明评估细胞活力。

2.11 Colony Formation Assay

将转染的MCF-7细胞以每孔400个细胞的密度接种在6孔板中，SK-BR-3细胞以每孔800个细胞的密度接种。细胞在37°C、5% CO₂的标准条件下培养2周。孵育后，用4%多聚甲醛（Beyotime）固定细胞30分钟。随后用1%结晶紫溶液（Beyotime）在室温下染色30分钟。对超过50个细胞的集落进行计数分析。

2.12 Flow Cytometric Analysis of Apoptosis

使用不含EDTA的胰蛋白酶消化收集转染的细胞。收集的细胞用PBS洗涤两次，然后重悬于500μL结合缓冲液（MultiSciences Biotech Co. Ltd.）中。使用Annexin V-APC/7-AAD凋亡试剂盒（MultiSciences Biotech Co. Ltd.）在室温避光条件下染色10分钟。使用CytoFLEX流式细胞仪（Beckman Coulter Inc.）进行流式细胞术。使用Flow Jo软件（版本10.8.1）进行数据分析。

2.13 RNA Sequencing

对sh-NC和sh-TRNT1转染的MCF-7细胞以及载体和OE-TRNT1转染的SK-BR-3细胞进行高通量RNA测序（RNA-seq）和基因集富集分析，以探索TRNT1在癌症进展中作用的机制。由Novogene Co. Ltd.进行RNA-seq分析。

2.14 Statistical Analysis

使用DESeq2（版本1.30.1）分析RNA-seq数据。基于|log2(倍数变化)|≥0.585和p值≤0.05的过滤标准识别差异表达基因。使用"clusterProfiler"包进行GO功能富集和KEGG通路富集分析。使用"ggplot2"包进行数据可视化。使用R软件（版本4.2.2）和GraphPad Prism软件（版本9.0）进行统计分析和可视化。使用Student's t检验或单因素方差分析（ANOVA）评估组间差异。使用Pearson和Spearman相关分析评估两个变量之间相关的显著性。所有体外实验至少独立进行三次。数据以平均值±SD表示。p值<0.05认为具有统计学显著性，ns表示无显著性，p<0.05，p<0.01，p<0.001，p<0.0001。

3 Result

3.1 Expression Profile of TRNT1

为了描述TRNT1的表达模式，我们使用HPA数据库评估TRNT1 mRNA表达水平。结果显示TRNT1在肾脏中表达最高，其次是视网膜和骨髓。虽然在所有组织中都有表达，但总体组织特异性较低。

随后，我们使用TIMER2.0平台分析TRNT1在各种肿瘤组织与正常组织中的表达。TRNT1表达水平在膀胱尿路上皮癌（BLCA）、BC、胆管癌（CHOL）、结肠腺癌（COAD）、食管癌（ESCA）、LIHC、肺腺癌（LUAD）、前列腺腺癌（PRAD）、直肠腺癌（READ）和胃腺癌（STAD）的肿瘤组织中显著升高。相比之下，TRNT1表达在肾嫌色细胞癌（KICH）、KIRC和甲状腺癌（THCA）中显著下调。总体而言，TRNT1在大多数肿瘤组织中高表达。

使用UALCAN数据库进一步评估TRNT1在肿瘤与正常组织中的总蛋白表达。我们发现与正常组织相比，TRNT1总蛋白表达水平在BC、卵巢癌（OC）、结肠癌（CC）、LUAD、PAAD和LIHC中显著较高。相反，TRNT1总蛋白表达水平在透明细胞肾细胞癌（RCC）和子宫体子宫内膜癌（UCEC）中较低。

3.2 Survival Analysis Data

我们研究了TRNT1基因表达与各种癌症类型预后的关系。利用Kaplan-Meier Plotter分析，我们发现在几种肿瘤类型中，TRNT1表达与患者预后显著相关。具体而言，TRNT1高表达与BC、KIRC、LIHC、嗜铬细胞瘤和副神经节瘤（PCPG）的不良预后相关。相反，TRNT1高表达与ESCC的良好预后相关。这些发现强调了TRNT1作为跨多种癌症类型的宝贵预后生物标志物的潜力。TRNT1表达的预后意义因组织特异性表达模式而取决于癌症类型。

根据最新癌症统计，乳腺癌在所有女性恶性肿瘤中发病率和死亡率最高，是全球公共卫生领域的主要挑战。鉴于观察到的TRNT1表达与乳腺癌预后之间的显著关系，我们选择BC作为进一步研究的重点。

3.3 Genetic Alteration Analysis Data

遗传改变对癌症进展至关重要。我们分析了TRNT1在肿瘤样本中的遗传改变。使用cBioPortal数据库，我们研究了TRNT1基因的突变和变异情况。在大多数癌症中主要观察到"突变"类型的改变。UCEC表现出最高的TRNT1变异频率（>5%），"突变"是主要类型。在BC中，频率为2.12%，"扩增"是主要变异类型。我们进一步探索了TRNT1在乳腺癌中的具体突变类型和位点，错义突变是遗传改变的主要类型。此外，我们检查了BC中TRNT1改变和临床结果。显示有TRNT1改变的BC患者比没有改变的患者具有更差的无进展生存期（p=0.0322）和疾病特异性生存期（p=0.0369），而在无病生存期（p=0.787）和总生存期（p=0.220）方面没有显著差异。

3.4 Correlation Between TRNT1 DNA Methylation and Expression

DNA甲基化是通过直接化学修饰DNA调节基因表达的关键表观遗传机制。我们使用UALCAN分析了TRNT1启动子的甲基化状态，结果显示与正常组织相比，TRNT1启动子甲基化在CHOL、COAD、头颈部鳞状细胞癌（HNSC）、KIRC、肾乳头状细胞癌（KIRP）和肉瘤（SARC）的肿瘤组织中显著较高。相反，TRNT1启动子甲基化在BLCA、BC、LUAD、PRAD、READ和UCEC中显著较低。值得注意的是，在BC中，TRNT1表现出低甲基化和高表达。低启动子甲基化通常与基因表达增加相关，表明TRNT1可能被激活并参与这些癌症的发展或进展。这些发现表明TRNT1启动子甲基化的改变和遗传变化可能导致该基因在各种癌症中的表达失调。

3.5 Immune Infiltration Analysis

免疫反应在肿瘤发生、进展和治疗中起着至关重要的作用。深入研究TIME有利于阐明癌症免疫逃避的机制，并可能导致发现免疫干预的潜在治疗靶点。我们分析了TRNT1表达与乳腺癌中淋巴细胞浸润、免疫抑制剂和免疫刺激剂的相关性，每个部分提供了4个主要结果。TRNT1表达与关键免疫细胞的浸润呈负相关，包括单核细胞（r=-0.284，p<0.001）、肥大细胞（r=-0.256，p<0.001）、活化B细胞（r=-0.248，p<0.001）和效应记忆CD8 T细胞（r=-0.244，p<0.001）。它还与免疫抑制剂如TGFB1（r=-0.356，p<0.001）和免疫刺激剂如C10orf54（r=-0.377，p<0.001）呈负相关。总之，TRNT1高表达的患者可能表现出免疫效应细胞浸润减少，并可能对免疫检查点抑制剂治疗的反应较低。

3.6 TRNT1-Related Genes Set Enrichment Analysis

为了研究TRNT1在肿瘤发生中的分子机制，我们使用STRING工具鉴定了50个TRNT1相互作用蛋白，并生成了说明相互作用的网络图。此外，我们使用GEPIA2工具整合TCGA肿瘤表达数据，以识别与TRNT1表达相关的前100个基因。观察到TRNT1与CRBN、SETD2、NGLY1、UBA3和VHL等基因之间存在强正相关（p<0.05）。热图分析显示，在大多数肿瘤类型中，TRNT1与这五个基因之间存在显著正相关。随后，我们使用Metascape进行了GO和KEGG富集分析，结合了两个数据集的数据。在GO生物过程（BP）中，我们发现这些基因可能参与蛋白质肽酰脯氨酰异构化、肽酰脯氨酸修饰和mRNA代谢过程。在GO细胞组分（CC）中，这些基因主要定位于磷酸丙酮酸水合酶复合物。在GO分子功能（MF）中，这些基因表现出如肽酰脯氨酰顺反异构酶活性、顺反异构酶活性和环孢素A结合等活性。KEGG分析表明这些基因与RNA降解有关。

3.7 Validating the Expression and Prognostic Value of TRNT1 in BC

为了研究TRNT1在BC中的表达和预后意义，我们使用乳腺癌TMAs进行了IHC分析。该分析评估了BC组织和配对癌旁正常组织中TRNT1蛋白的水平。统计分析显示，与相邻非癌组织相比，BC组织中TRNT1蛋白的阳性表达率显著较高（p<0.001）。此外，在不同年龄组、肿瘤大小、AJCC分期和组织学分级中，TRNT1表达没有显著差异。随后对具有完整随访数据的病例进行Kaplan-Meier生存分析，根据中位TRNT1表达水平将患者分为高表达组和低表达组。高表达组的总生存期（OS）明显短于低表达组（log-rank P=0.0251）。

此外，我们使用Western blot检查了TRNT1在BC细胞系中的表达。我们包括正常乳腺上皮细胞系MCF-10A，以及各种BC细胞系，包括BT-549、MCF-7、T-47D和SK-BR-3。与MCF-10A细胞相比，所有BC细胞系中TRNT1蛋白表达显著上调。值得注意的是，TRNT1表达在MCF-7细胞中最高，在SK-BR-3细胞中最低。

3.8 The Biological Functions of TRNT1 in Breast Cancer Cells

我们研究了TRNT1对BC细胞的体外影响。基于TRNT1在各种BC细胞系中的表达水平，我们选择表现出最高TRNT1表达的MCF-7细胞进行siRNA转染。Western blot分析显示，所有三种TRNT1 siRNA均显著下调MCF-7细胞中TRNT1蛋白表达，其中siRNA-1显示出最高的敲低效率。使用具有最佳敲低效率的siRNA-1序列，我们构建了相应的shRNA慢病毒。用慢病毒感染MCF-7细胞后，我们再次通过Western blot分析TRNT1表达。结果证实，在shRNA介导的转染后，MCF-7细胞中TRNT1蛋白水平显著降低，表明成功构建了TRNT1敲低的MCF-7细胞。为了评估TRNT1敲低对细胞增殖的影响，我们进行了CCK-8和集落形成试验。CCK-8结果显示，与MCF-7（shRNA-NC）细胞相比，MCF-7（shRNA-TRNT1）细胞在48和72小时的细胞活力显著较低，具有统计学意义。集落形成试验进一步显示，MCF-7（shRNA-TRNT1）细胞形成的集落数量显著少于MCF-7（shRNA-NC）细胞。这些发现表明TRNT1敲低抑制了BC细胞的增殖能力。

我们还通过慢病毒转染构建了TRNT1过表达的SK-BR-3细胞。通过Western blot分析证实了TRNT1在SK-BR-3细胞中的成功过表达。为了评估TRNT1过表达对细胞增殖的影响，我们进行了CCK-8和集落形成试验。CCK-8结果表明，与对照组（Vector）相比，TRNT1过表达（OE-TRNT1）的SK-BR-3细胞在48和72小时表现出显著更高的细胞活力，具有统计学意义。集落形成试验显示，OE-TRNT1组形成的集落数量显著多于Vector组。这些结果表明TRNT1过表达促进了BC细胞的增殖能力。

3.9 Functional Enrichment Analysis of TRNT1 in BC

为了阐明TRNT1在BC细胞中发挥作用的潜在机制，我们对过表达TRNT1（OE-TRNT1）的SK-BR-3细胞与载体对照，以及TRNT1敲低（sh-TRNT1）的MCF-7细胞与非靶向对照（sh-NC）进行了RNA-seq分析。结果显示，与Vector组相比，OE-TRNT1组表现出422个差异表达基因（DEGs）。具体而言，在TRNT1过表达的背景下，129个基因上调，293个基因下调。随后，我们进行了基因集富集分析以识别富集的KEGG信号通路。分析表明，DEGs主要富集在氨酰-tRNA生物合成通路（p<0.05）和内质网中的蛋白质加工通路（p<0.05）。这些发现表明TRNT1过表达可能增强细胞蛋白质合成，从而促进细胞增殖。

相反，当比较sh-TRNT1组与sh-NC组时，共鉴定出1737个DEGs，其中863个基因上调，874个基因下调。KEGG富集分析证明这些DEGs显著富集于p53信号通路（p<0.01）。这些结果暗示TRNT1的下调可能通过激活p53信号通路抑制肿瘤进展。

3.10 Validating the Impact of TRNT1 on the p53 Signalling Pathway

鉴于p53信号通路在调节肿瘤进展中的关键作用，我们假设TRNT1可能通过该通路调节BC进展。为了进一步验证TRNT1敲低通过p53通路对BC细胞的影响，我们对shRNA-TRNT1和sh-NC组的细胞进行了WB检查蛋白质表达模式。我们的发现显示，TRNT1敲低显著增加了磷酸化p53（p-p53）与总p53的比率。此外，相对于总caspase-9，cleaved caspase-9的表达上调。

这些结果表明TRNT1敲低激活了p53的磷酸化，cleaved caspase-9的存在进一步证实了下游凋亡信号的启动，cleaved caspase-9作为凋亡的明确分子标志。随后，为了研究TRNT1沉默对细胞凋亡的影响，我们进行了额外的功能测定。流式细胞术凋亡分析表明，shTRNT1组中凋亡细胞的比例显著增加。

这些发现表明TRNT1敲低激活了p53信号通路并促进凋亡。

4 Discussion

TRNT1是一种催化末端CCA三核苷酸添加到所有成熟tRNA的基本酶，在RNA代谢中起关键作用。虽然CCA添加在原核生物和低等真核生物中已得到充分研究，但TRNT1与人类疾病的关联直到最近才被认识到。BC已超过肺癌成为最常诊断的癌症，构成了重大的公共卫生挑战，突显了需要进一步研究有效的生物标志物和治疗靶点。全面的文献检索显示，之前没有研究从泛癌角度分析TRNT1，而且TRNT1对癌细胞的生物学影响仍不清楚。因此，利用TCGA和CPTAC数据库的数据，我们对TRNT1在肿瘤发生中的潜在作用进行了综合探索，重点关注基因表达、遗传改变、DNA甲基化和免疫浸润。我们的研究主要集中于TRNT1在BC中的表达和功能。我们的发现表明TRNT1可能在BC的发展中起关键作用，并有可能作为BC的新型预后生物标志物。

本研究的结果表明，TRNT1在多种肿瘤（包括BC）的mRNA和蛋白质水平均过表达，这一发现在BC组织和细胞系中得到了进一步验证。然而，生存分析显示TRNT1表达的预后价值取决于癌症类型。先前的研究表明，与非裔欧洲人群相比，非裔美国患者中TRNT1表达下调，而且非裔美国人个体具有更高的CRC发病率和死亡率。这表明TRNT1可能在特定癌症的肿瘤进展中起抑制作用。相反，我们的研究发现BC中TRNT1高表达与不良预后相关，表明TRNT1的生物学功能并非普遍存在，而是可能在不同癌症类型中有所不同。

遗传改变分析揭示了TRNT1遗传改变在不同癌症类型中的显著异质性，突显了TRNT1突变在各种肿瘤背景中的多样性。特定错义突变（如A273T）的识别，特别是在BC中，表明特定位点的突变可能在TRNT1功能丧失或获得中起关键作用。此外，携带TRNT1改变的BC患者在疾病进展和疾病特异性生存方面表现出较差的预后，强调了TRNT1改变作为预后生物标志物的潜力。然而，在无病生存和总生存方面未观察到显著差异，这可能表明TRNT1突变的影响在疾病早期阶段或特定阶段更为明显。表观遗传修饰，特别是DNA甲基化，在肿瘤发生和基因表达调控中起关键作用。癌基因启动子的低甲基化被认为是肿瘤启动和进展的驱动因素，可能导致基因过表达和下游信号通路的激活。我们的分析发现，与相邻正常组织相比，多种癌症类型中TRNT1启动子显著低甲基化。在BC中，TRNT1启动子甲基化显著低于癌旁正常组织，而TRNT1表达在BC组织中高于正常组织。这些发现表明启动子低甲基化可能是BC中TRNT1过表达的关键机制。

TIME在肿瘤启动和进展中起关键作用。在本研究中，我们检查了TRNT1与TIME的关系，发现TRNT1表达与免疫细胞（如单核细胞、肥大细胞、效应记忆CD8+ T细胞和活化B细胞）呈负相关。在早期乳腺癌中，源自单核细胞的M1型肿瘤相关巨噬细胞通过释放IL-6、IL-12和TNF-α等因素激活抗肿瘤免疫并促进肿瘤细胞清除；单核细胞浸润减少会削弱这种抗肿瘤免疫监视。肥大细胞衍生的TNF-α增强CD8+树突状细胞的功能并促进T细胞活化。此外，肥大细胞通过释放TNF-α和活性氧直接杀死肿瘤细胞。乳腺癌中效应记忆CD8+ T细胞的浸润水平与患者预后呈正相关，而浸润不足通常表明对免疫治疗的反应较差。活化B细胞通过与T细胞合作通过抗原呈递靶向肿瘤。活化B细胞的减少可能导致三级淋巴结构（TLS）形成受损，这预示不良预后。免疫细胞浸润对于肿瘤识别和清除至关重要，表明TRNT1可能通过减少免疫细胞浸润支持肿瘤免疫逃避。TRNT1高表达与免疫抑制因子以及免疫刺激剂显著负相关。这种双重负相关，结合免疫细胞浸润减少的特征，共同表明在TRNT1高表达的乳腺癌患者中，它们的肿瘤微环境可能呈现免疫效应细胞招募不足和免疫调节因子失衡的状态。这导致抗肿瘤免疫反应减弱，产生"冷"肿瘤，从而可能降低肿瘤对免疫治疗的潜在反应。

此外，使用GEPIA2工具，我们鉴定了与TRNT1密切相关的基因。TRNT1与这些基因之间的显著正相关表明它们可能在共享的生物通路中协同作用。TRNT1相关基因的GO和KEGG富集分析揭示了它们可能参与关键过程，如蛋白质翻译后修饰和RNA加工。这些发现暗示TRNT1可能通过调节细胞蛋白质合成和代谢稳态的基本方面来影响肿瘤发生。

为了可靠评估TRNT1在BC中的作用，我们进行了一系列实验。在体外，我们证实TRNT1表达在多个BC细胞系中显著高于正常乳腺上皮细胞。此外，TRNT1过表达促进细胞增殖，而TRNT1敲低抑制细胞生长，支持TRNT1在癌细胞发展中起促肿瘤作用的观点。进一步的转录组分析和KEGG通路富集分析显示，TRNT1过表达显著富集了与氨酰-tRNA生物合成和内质网中蛋白质加工相关的通路。一项代谢组学研究显示，氨酰-tRNA生物合成通路在胃癌中上调，导致代谢失调，并与不良预后和肿瘤转移相关。这些发现表明TRNT1可能通过调节肿瘤代谢和促进蛋白质合成通路来支持肿瘤生长。TRNT1敲低与p53信号通路的显著富集相关，表明TRNT1下调可能增强p53活性，从而抑制肿瘤进展。P53是影响癌症进展的各种信号通路的关键介质，在调节细胞增殖和凋亡中起关键作用。通过p53通路诱导的细胞死亡由半