大家好！今天小编和大家分享一篇23年1月发表在Frontiers in Immunology (IF:7.3)杂志的文章《Exploring the causality and pathogenesis of systemic lupus erythematosus in breast cancer based on Mendelian randomization and transcriptome data analyses》。通过孟德尔随机化分析的结果发现系统性红斑狼疮与东亚人群乳腺癌风险的降低显著相关，而在欧洲队列中没有发现因果关系。转录组数据分析表明，当乳腺癌和系统性红斑狼疮共存时，SLEscore可以作为预测患者独立预后因子。

背景

系统性红斑狼疮（SLE）与癌症的发生风险之有密切的关系。乳腺癌是全世界女性中最常见的癌症。然而，SLE与乳腺癌之间的偶然关联和发病机制仍然不完全未知。

方法

1.使用孟德尔分析探讨系统性红斑狼疮与乳腺癌风险之间因果关系。

2.敏感性分析评估孟德尔分析的可靠性。

3.“limma”包鉴定差异基因。

4.R中的WGCNA包用来识别共表达模块。

5.GO和KEGG用来进行富集分析。

6.STRING数据库进行PPI网络。

7.“rms”包开发了基于多变量 cox 分析结果的预测列线图。

8.免疫分析包括ssGSEA算法人类肿瘤免疫环境（TME）浸润细胞的丰度，ESTIMATE算法计算基质评分和免疫评分，免疫检查点阻断和全细胞凋亡的评估。

本研究的实验设计如下图所示

研究结果

1.系统性红斑狼疮和乳腺癌风险的遗传易感性

在欧洲人群中，SLE与乳腺癌之间的因果关系为零，东亚人群中SLE和乳腺癌有显著的因果关系，且SLE是乳腺癌的安全因素。散点图斜率为负值，支持SLE能够降低乳腺癌的发生风险。漏斗图说明了该孟德尔随机化分析的样品符合孟德尔第二定律。敏感性分析结果表明孟德尔随机化分析的可靠性。

2. 乳腺癌患者SLE相关DEG的鉴定和功能分析

识别出SLE和乳腺癌相关数据集之间的447个常见差异表达基因（DEG）通过WGCNA（β=6）识别了386个SLE-DEGs。GO分析显示，SLE-DEGs在细胞周期、细胞增殖和对激素的反应。KEGG富集分析主要涉及癌症和细胞周期相关途径，包括代谢途径、microRNA、转录错误调控、蛋白聚糖和中心碳代谢。

3.枢纽基因的筛选

首先基于386个SLE-DEGs构建了PPI网络。其次，利用Cytoscape的Cytuhubba插件计算前20个候选基因。基于LASSO算法筛选到了5个枢纽基因RACGAP1、HMMR、TTK、TOP2A、KIF15计算了SLE评分。5个枢纽基因的SLEscore在乳腺癌患者样本中均显著上调。

4. 预后模型的构建和验证

根评分将乳腺癌患者分为两个亚组，SLEscorehigh与5个枢纽基因的高表达水平相关，且SLEscorehigh组的OS明显较差。SLEscore可以作为预测乳腺癌患者OS的独立预后因子。在验证集中进一步进行验证。

5. SLEscores可以作为独立预后因子

基于SLEscore、年龄和TNM分期构建了nomogram模型用于预测乳腺癌患者的1、3和5年的OS，效果良好。相关分析揭示了20种分子与TME浸润细胞之间的显著关联。此外，SLEscorehigh与低表达的树突状细胞、嗜酸性粒细胞、肥大细胞、CD4+ T细胞和辅助T细胞显著相关。ESTIMATE评分与5个枢纽基因的表达水平呈负相关，表明其与疾病结局和肿瘤浸润性免疫环境有关。SLEscore与8种ICB和PANoptosis基因显著相关。

【声明】内容源于网络

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5+！基于生物信息学分析，探索了乳腺癌和系统性红斑狼疮的关联

2. 乳腺癌患者SLE相关DEG的鉴定和功能分析