乳腺癌新辅助化疗前后肿瘤相关巨噬细胞相关基因变化的生物信息学分析

背景与目的 乳腺癌是全球女性发病率最高的恶性肿瘤,化疗是乳腺癌最重要的治疗方式之一,最近的研究表明,化疗可能通过增强肿瘤微环境中的抗肿瘤免疫力来发挥抗肿瘤效应。因此,本研究通过生物信息学分析明确乳腺癌患者新辅助化疗（NAC）前后肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）及相关基因的变化,评估NAC对乳腺癌患者免疫影响。方法 GEO数据库输入“Breast Cancer”,“TAMs”,“Chemotherapy”进行检索,选择人乳腺癌组织的GSE134600数据集进行分析。通过R包（limma函数）筛选乳腺癌患者NAC前后组织样本中差异表达基因（DEGs）。对所有DEGs进行GO功能富集和KEGG通路分析。通过Cytoscape软件对DEGs进行蛋白互作网络可视化,并筛选关键核心基因,通过cBioPortal对10个关键基因进行突变分析。使用R包（CIBERSORT）对GSE134600数据中的免疫细胞分布及相关性进行评估。结果 鉴定出751个乳腺癌NAC前后DEGs（409个上调基因和342个下调基因）。
通过GO富集分析DEGs的生物过程（BP）、细胞组分（CC）和分子功能（MF）。在BP中主要富集在I型干扰素（IFN-I）信号通路/病毒应答与防御和病毒生命周期方面;在CC中主要富集在细胞膜的外在成分和细胞膜的细胞质侧方面;在MF中主要富集在细胞因子受体结合、双链RNA结合和脂肽结合方面。KEGG通路富集分析中,DEGs主要富集在甲型H1N1流感、麻疹、丙型肝炎、冠状病毒病COVID-19、NF-κB信号通路、EBV病毒感染、NOD样受体信号通路和阿米巴病信号通路。通过CytoHubba插件筛选出乳腺癌NAC前后TAMs相互作用程度最高的前10个关键基因：IFIT1、ISG15、MX1、MX2、IRF7、RSAD2、IFIT3、IFI35、IFI6、IFITM1。多组学分析发现IFIT1、MX1和MX2主要发生缺失突变,IFIT1主要发生基因深度删除,而MX1和MX2主要发生基因扩增。NAC后乳腺癌组织中M0巨噬细胞、CD8⁺T细胞及M2巨噬细胞含量减少,M0巨噬细胞与记忆性B细胞成正相关（r=0.64）,与未活化的CD4⁺记忆性T细胞呈负相关（r=-0.66）。结论 所发现的乳腺癌患者NAC前后TAMs相关的DEGs与干扰素信号通路密切相关,提示干扰素信号通路在NAC可能通过改变TAMs而发挥重要作用。同时NAC前后M0巨噬细胞发生明显改变,提示化疗可能通过改变M0巨噬细胞分布及免疫功能调节对肿瘤的免疫应答。