空气污染驱动的肝细胞癌关键调控因子：通过整合生物信息学和网络毒理学进行鉴定

《Toxicology and Environmental Health Sciences》：Air pollution-driven key regulators in hepatocellular carcinoma: Identification via integrated bioinformatics and network toxicology

本研究探究七种常见空气污染物（苯、甲苯、SO?、NO?、NO、CO、O?）与肝细胞癌（HCC）发生发展的分子机制。通过多数据库分析、PPI网络可视化、GO/KEGG富集分析筛选出55个交叉基因，经五种算法筛选出8个核心基因（ESR1、MMP9、RELA、PARP1、DNMT1、CDK1等），TCGA验证显示其表达水平与HCC显著相关，ROC曲线证实诊断价值，KM生存分析表明其中6个基因与患者预后相关，并通过分子对接揭示污染物与核心基因的潜在相互作用。

　　

摘要

目的

本研究旨在探讨七种常见空气污染物（苯、甲苯、SO₂、NO₂、NO、CO 和 O₃）与肝细胞癌（HCC）的发生和发展之间的潜在分子机制。

方法

从多个在线数据库中检索了七种空气污染物和与 HCC 相关的基因，并获取了它们的交集。对这些交集基因进行了 PPI（蛋白质-蛋白质相互作用）可视化分析。通过 GO（Gene Ontology）和 KEGG（KEGG Pathway Database）富集分析阐明了这些交集基因的潜在生物学机制。利用五种不同的算法识别核心基因，并通过 TCGA（Tumor Genome Atlas）数据库验证了这些核心基因在 HCC 中的表达水平，同时通过 ROC 曲线评估了其诊断性能。通过 KM（Kaplan-Meier）生存分析进一步筛选了与预后相关的基因，并探讨了它们与免疫细胞浸润之间的关系。此外，还通过分子对接分析研究了这些基因与七种空气污染物之间的相互作用。

结果

七种常见的空气污染物和与 HCC 相关的基因共有 55 个交集基因。GO 和 KEGG 的富集分析表明，这些基因通过细胞癌变、信号转导、遗传信息处理和代谢相关性促进了 HCC 的发生和发展。通过五种不同的算法筛选出了八个核心基因。TCGA 数据证实这八个核心基因在 HCC 中存在差异表达，ROC 曲线显示这八个核心基因具有良好的诊断性能。KM 生存曲线进一步表明，六个关键基因与 HCC 患者的不良预后相关。免疫浸润分析显示，这六个关键基因在 HCC 的免疫微环境中起着重要作用。分子对接分析进一步支持了空气污染物与这六个关键基因之间的潜在相互作用。

结论

研究结果表明，ESR1、MMP9、RELA、PARP1、DNMT1 和 CDK1 在 HCC 的发病机制中起着关键作用。本研究有助于提高公众对空气污染风险的认知。