基于生物信息学识别早期肺腺癌生物标志物

目的通过生物信息学分析,探索用于肺腺癌早期诊断的潜在生物标志物。方法采用生物信息学方法,选择早期肺腺癌的基因表达数据库(GEO)数据集GSE27262、GSE63459、GSE116959、GSE118370,筛选肺腺癌与正常样本之间的差异表达基因,选择DAVID在线分析工具进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析,使用STRING和Cytoscape绘制蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络图,使用cytoHubba确认PPI网络的中枢基因,并通过GEPIA2数据库验证中枢基因的表达和总生存率。结果共获得154个差异表达基因,主要集中于血管新生、细胞膜筏、转化生长因子-β(TGF-β)结合功能和肿瘤组织中的蛋白聚糖;创建了一个由154个节点和195条边组成的PPI网络;采用最大集团中心度(MCC)算法筛选出10个中枢基因:PECAM1、ENG、VWF、TEK、TIMP1、CAV1、ANGPT1、ACVRL1、BMPR2和SMAD6。除TIMP1外,这些中枢基因在肺腺癌组织中的表达均下调。生存分析结果显示,PECAM1和ENG的低水平表达与肺腺癌患者的不良总生存率有关。结论PECAM1和ENG与肺腺癌患者的血管生成有关,可作为肺腺癌的早期生物标志物。