مقالة بحثية

ارتباط تعبير MPO بالبيئة المجهرية المناعية في سرطان الثدي: رؤى مستمدة من التحليلات المعلوماتية الحيوية وتحليلات الخلية الواحدة

38 مشاهدات

⸱

DOI:

10.3791/71189

⸱

أغسطس 14, 2026

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Traditional Chinese Medicine, Aerospace Center Hospital, 2Third Affiliated Hospital, Beijing University of Chinese Medicine, 3China Academy of Chinese Medical Sciences, 4Graduate School, Beijing University of Chinese Medicine, 5College of Traditional Chinese Medicine, Shandong University of Traditional Chinese Medicine

* These authors contributed equally

في هذه المقالة

ملخص

تقدم هذه المقالة سير عمل في المعلوماتية الحيوية والخلية الواحدة قابل للتكرار لاستكشاف الارتباطات بين تعبير myeloperoxidase (MPO) والسمات المناعية/النخاعية في سرطان الثدي. ونظراً لأن التحليلات تعتمد على مجموعات بيانات عامة وطرق حاسوبية (in silico)، فإن النتائج تُفسر على أنها استكشافية وتعمل على توليد الفرضيات.

الملخص

لا يزال سرطان الثدي سبباً رئيسياً للوفيات المرتبطة بالسرطان، ويمكن لسير العمل الحاسوبي الاستكشافي أن يساعد في تحديد أولويات العلامات المرتبطة بالمناعة لإجراء مزيد من الاستقصاء. هنا، استخدمنا بيانات النسخ المتعددة (bulk transcriptomic data) لسرطان الثدي الغازي من أطلس جينوم السرطان (TCGA-BRCA) ومجموعة بيانات الخلية الواحدة العامة GSE161529 لفحص الارتباطات بين تعبير بيروكسيديز النخاع (MPO)، والنتائج السريرية، والترشح المناعي، والمثيلة، وتوصيفات المنظمات العلوية، وأنماط التعبير في الخلية الواحدة، ومخرجات حساسية التعطيل الافتراضي (virtual knockdown)، واسترجاع التفاعل بين الدواء والجين، وتوصيفات الامتصاص والتوزيع والتمثيل الغذائي والإفراز والسمية (ADMET). كان تعبير MPO في أنسجة سرطان الثدي أقل منه في الأنسجة غير الورمية المجاورة. وارتبط ارتفاع تعبير MPO بفترة أطول خالية من تطور المرض، في حين لم تكن ارتباطاته بالبقاء الإجمالي والبقاء النوعي للمرض ذات دلالة إحصائية. وأشار تحليل منحنى خصائص التشغيل (ROC) إلى وجود فصل بين الورم والأنسجة الطبيعية ضمن مجموعة البيانات العامة التي تم تحليلها، ولكن لا ينبغي تفسير ذلك على أنه تحقق تشخيصي سريري. وأشارت تحليلات فك الالتفاف المناعي (immune deconvolution) وتحليلات الإثراء إلى أن تعبير MPO تتبع بشكل أساسي السمات النسخية المرتبطة بالمناعة والخلايا النخاعية، بدلاً من تأسيس تنظيم داخلي للورم للبيئة المجهرية المناعية. أما على مستوى دقة الخلية الواحدة، فقد كانت إشارة MPO شحيحة، حيث تم اكتشاف 85 خلية فقط إيجابية لـ MPO قبل عملية توسيع الجوار القائمة على خوارزمية الجار الأقرب (KNN). وقد تم تفسير إشارة MPO القابلة للكشف والدرجات المرتبطة بها بحذر لأنها قد تتأثر بالتعبير الشحيح، أو عدم اليقين في توصيف نوع الخلية، أو ظاهرة السقوط (dropout)، أو الثنائيات (doublets)، أو الحمض النووي الريبي المحيط (ambient RNA). محاكاة حاسوبية أشار التعطيل الافتراضي (virtual knockdown) إلى تغيرات نسخية مرشحة ذات صلة بالمناعة والالتهاب، ولكن اعتبرت هذه النتائج استكشافية وتتطلب التحقق من صحتها. وقد استُخدم استرجاع الأدوية والجينات بناءً على قاعدة بيانات التفاعل بين الدواء والجين (DGIdb) وتوصيف ADMET فقط كتعليقات كيميائية أولية، ولم يتم تفسيرها كأدلة علاجية. وبشكل عام، توفر هذه الدراسة سير عمل حاسوبي (in silico) قابل للتكرار لتوليد فرضيات حول السمات المناعية/النخاعية المرتبطة بـ MPO في سرطان الثدي، والتي تتطلب التحقق من صحتها عبر مجموعات خارجية وتأكيداً تجريبياً.

المقدمة

يُعد سرطان الثدي ورماً خبيثاً شديد التباين ومرتبطاً بالجهاز المناعي1. ويرتبط تطور المرض، وخطر تكراره وانتشاره، والاستجابة للعلاج ارتباطاً وثيقاً بتكوين الحالة الوظيفية للبيئة المجهرية المناعية للورم (TIME)2. وبالرغم من التحسين المستمر لاستراتيجيات العلاج الشاملة، لا يزال بعض المرضى يعانون من تطور المرض أو تكراره، مما يؤكد الحاجة الملحّة لتحديد المؤشرات الحيوية الجزيئية التي تميز حالة TIME وتدعم تصنيف المخاطر، مع توضيح الآليات الكامنة وراءها.

يُعد المييلوبيروكسيديز (MPO) من إنزيمات البيروكسيديز التي تحتوي على الهيم، ويتم التعبير عنه بشكل أساسي في الخلايا المتعادلة، وبدرجة أقل في الخلايا الوحيدة والبلعميات. يساهم MPO في الدفاع ضد الميكروبات من خلال توليد حمض الهيبوكلوروز ومؤكسدات تفاعلية أخرى، ولكنه قد يعزز أيضاً إصابة الأنسجة التأكسدية والالتهاب المزمن. وفي حالات السرطان، يبدو أن الأهمية البيولوجية لـ MPO تعتمد على السياق3. فمن ناحية، ارتبط الإجهاد التأكسدي الذي يتوسطه MPO بنشوء السرطان وتطور الورم من خلال تلف الحمض النووي DNA، وأكسدة الدهون والبروتينات، وإشارات الالتهاب، وإعادة تشكيل البيئة المجهرية للورم4,5,6. ومن ناحية أخرى، ارتبط ارتشاح الخلايا المناعية الفطرية أو الخلايا النخاعية الموجبة لـ MPO بتوقعات سير مرض إيجابية أو نشاط مناعي مضاد للأورام في سياقات ورمية معينة7,8,9. وتشير هذه النتائج المتضاربة ظاهرياً إلى أن الأهمية السريرية والبيولوجية لـ MPO قد تعتمد على نوع الورم، ومرحلة المرض، والمصدر الخلوي لـ MPO، والتركيب المناعي للبيئة المجهرية للورم. ومع ذلك، لا يزال نمط التعبير والأهمية التنبؤية لـ MPO في سرطان الثدي، خاصة على مستوى الخلية الواحدة، غير محددين بشكل كامل.

تحتوي البيئة الدقيقة المناعية للأورام (TIME) على مقصورات غير متجانسة من الخلايا النخاعية والليمفاوية والسدوية والظهارية10. يرتبط MPO تقليدياً بالخلايا المتعادلة وغيرها من خلايا السلالة النخاعية، وبالتالي قد تعكس الإشارات المرتبطة بـ MPO في ملفات الأورام الإجمالية تركيبة الخلايا المناعية بدلاً من النشاط الذاتي للخلايا الورمية10. في سرطان الثدي، لا تزال توزيعات إشارة MPO عبر مجموعات البيانات الإجمالية والمنفردة الخلية، وارتباطها بتقديرات الارتشاح المناعي، وحدود قابلية تكرار التحليلات الحسابية اللاحقة غير محددة بشكل كافٍ. لذلك، تعامل هذه الدراسة MPO كعلامة مرتبطة بالمناعة لتطوير سير عمل استكشافي، وليس كمنظم سببي مثبت للبيئة الدقيقة المناعية للأورام أو كهدف علاجي مصدق. وبالمقارنة مع تحليلات التعبير التفاضلي لمجموعة واحدة أو تقديرات الارتشاح المناعي لمنصة واحدة، يمكن لسير عمل متكامل يجمع بين النسخ الإجمالي، وفك الالتفاف المناعي، وتوصيف الميثيل، ورسم خرائط الخلايا المنفردة، والاضطراب الحسابي أن يوفر رؤية استكشافية أوسع للسياق المناعي المرتبط بالجينات. ويعد هذا النهج مفيداً لتحديد أولويات العلامات المرشحة وتوليد فرضيات قابلة للاختبار، خاصة عندما لا تكون مجموعات البيانات التجريبية متاحة بعد. ومع ذلك، فإن هذا التكامل الحسابي لا يمكنه بمفرده تحديد المصدر الخلوي أو السببية أو النشاط الدوائي أو الفائدة السريرية. ومع التقدم في مجموعات بيانات السرطان العامة واسعة النطاق وتقنيات النسخ المنفرد الخلية، يمكن استخدام مناهج المعلوماتية الحيوية لاستكشاف الارتباطات بين التعبير الجيني والنتائج السريرية وتركيبة الخلايا المناعية والحالات النسخية على مستويي المجتمع والخلية المنفردة11. وقد توفر طرق الاضطراب الحسابي القائمة على الشبكات التنظيمية الجينية للخلايا المنفردة معلومات إضافية لتوليد فرضيات فيما يتعلق بالحساسية النسخية المرتبطة بالجينات12,13. لذلك، هدفت هذه الدراسة إلى توصيف نمط التعبير، والارتباط بالبقاء على قيد الحياة، والسياق المناعي/النخاعي، وملف الميثيل، والتوزيع في الخلايا المنفردة، وملف الاضطراب الحسابي الاستكشافي لـ MPO في سرطان الثدي. يظهر سير العمل العام في الشكل 1.

البروتوكول

الاستحواذ من قاعدة بيانات TCGA

تم الحصول على بيانات تسلسل RNA والمعلومات السريرية لمجموعة سرطان الثدي الغازي في أطلس جينوم السرطان (TCGA-BRCA) من بوابة البيانات الجينية المشتركة14. تم استخراج بيانات RNA-seq الخاصة بسير عمل STAR بتنسيق عدد النسخ لكل مليون (TPM) جنبًا إلى جنب مع التوصيفات السريرية المطابقة. وقد استُبعدت عينات RNA-seq التي تفتقر إلى المعلومات السريرية المقابلة. وبالنسبة للتحليلات القائمة على التعبير الجيني، تم تحويل قيم TPM إلى log2(TPM + 1). كما استُخرج تعبير MPO باستخدام رمز الجين MPO ومعرف جين Ensembl رقم ENSG00000005381.8. وبالنسبة للتحليلات التي تتطلب تقسيمًا إلى مجموعات MPO-high وMPO-low، تم تضمين عينات أورام TCGA-BRCA فقط، واستُبعدت العينات الطبيعية المجاورة من تخصيص المجموعات. قُسمت عينات الأورام وفقًا للقيمة الوسيطة لتعبير MPO المُحول بـ log2(TPM + 1) بين عينات أورام TCGA-BRCA. خُصصت العينات التي كان تعبير MPO فيها أكبر من أو يساوي القيمة الوسيطة إلى مجموعة MPO-high، بينما خُصصت العينات التي كانت أقل من القيمة الوسيطة إلى مجموعة MPO-low. استُخدمت استراتيجية التقسيم القائمة على الوسيط هذه في تحليل البقاء، وتحليل التعبير التفاضلي، وتحليل الإثراء، وتقسيم الميثيلية، ومقارنات إثراء الخلايا المناعية، ما لم يُنص على خلاف ذلك. حُللت الخصائص المرضية السريرية، بما في ذلك الجنس، والعمر، والعرق، والمرحلة المرضية T، والدرجة النسيجية، والنمط الفرعي PAM50، والمرحلة المرضية، وحالة الورم، ونقاط النهاية للبقاء، بما في ذلك البقاء الإجمالي (OS)، والفترة الخالية من تطور المرض (PFI)، والبقاء الخاص بالمرض (DSS)، باستخدام إصدار R 4.2.1.

استرجاع صور الكيمياء النسيجية المناعية العامة

استُخدمت صور ممثلة للكيمياء النسيجية المناعية (IHC) لبروتين MPO في أنسجة الثدي الطبيعية المجاورة وأنسجة سرطان الثدي كمرجع نوعي لمستويات البروتين. ولم تُدرج هذه الصور في التحليلات المورفومترية الكمية أو التحليلات الإحصائية. وتشير المناطق المحددة بالمربعات إلى المناطق المعروضة بتكبير أعلى. تشير أشرطة المقياس إلى 100 µm في صور 20× و 50 µm في صور 40×.

تحليل ارتباط التعبير

استُخدمت مجموعة بيانات TCGA-BRCA لفحص الجينات التي يتغير تعبيرها بشكل مشترك مع تعبير MPO في سرطان الثدي. تم حساب معاملات ارتباط بيرسون على مستوى الجينوم بين MPO والجينات المشفرة للبروتين، واختيرت أعلى 30 جينًا ذات ارتباط إيجابي وأعلى 30 جينًا ذات ارتباط سلبي للتصور البياني. وبالنسبة لتحليلات الارتباط التي شملت جينات متعددة تم اختبارها، عُدلت قيم p الاسمية باستخدام طريقة بنجاميني-هوكبرج لمعدل الاكتشاف الكاذب. كما تم إنشاء شبكة التفاعل بين البروتينات (PPI) المرتبطة بـ MPO باستخدام قاعدة بيانات أداة البحث عن الجينات/البروتينات المتفاعلة (STRING)، مع الاحتفاظ بأزواج البروتينات التي أظهرت درجات تفاعل أكبر من 0.40 للتصور البياني15.

تحليل الإثراء الوظيفي

تم تحديد الجينات ذات التعبير المتباين (DEGs) من خلال مقارنة مجموعات أورام TCGA-BRCA ذات التعبير المرتفع عن MPO والتعبير المنخفض عنه، وذلك باستخدام عتبات |log2FC| > 1 وقيمة p-value معدلة وفق طريقة Benjamini-Hochberg < 0.05. كما أُجري تحليل الإثراء الوظيفي للجينات ذات التعبير المتباين باستخدام حزمة R clusterProfiler الإصدار 4.4.4، بما في ذلك تحليل الأنطولوجيا الجينية (GO) للعمليات البيولوجية، والمكونات الخلوية، والوظائف الجزيئية، وتحليلات مسارات موسوعة كيوتو للجينات والجينومات (KEGG)16,17,18,19,20. واعتُبرت مصطلحات GO وKEGG المُثراة ذات دلالة إحصائية عندما كانت قيمة p-value المعدلة < 0.05.

تم إجراء تحليل إثراء مجموعة الجينات (GSEA) باستخدام قائمة جينات مرتبة مسبقاً بناءً على إحصائيات التعبير التفاضلي بين المجموعات ذات المستوى العالي من MPO والمجموعات ذات المستوى المنخفض من MPO. استُخدمت مجموعة المسارات القياسية C2 من قاعدة بيانات MSigDB المسماة c2.cp.all.v2022.1.Hs.symbols.gmt، والتي تقابل MSigDB v2022.1.Hs وتحتوي على 3,050 مجموعة جينات21,22. واعتُبرت المصطلحات المثرية ذات دلالة إحصائية وفقاً لقيمة p-value المعدلة بطريقة بنجاميني-هوخبيرج < 0.05، وقيمة FDR q-value < 0.25، و|درجة الإثراء الطبيعية| > 1. وحيثما كان ذلك مناسباً، تم حساب قيم Z-scores للمصطلحات المثرية بشكل دال إحصائياً باستخدام حزمة GOplot لأغراض التصوير البياني.

تحليل إثراء الخلايا المناعية في الأورام

تم تقييم المكونات المناعية والسداوية في مجموعة TCGA-BRCA باستخدام خوارزمية ESTIMATE المطبقة في حزمة R package estimate الإصدار 1.0.13. واستُخدمت بيانات التعبير التي خضعت لتحويل Log2(TPM + 1) كمدخلات، حيث تم حساب الدرجة المناعية، والدرجة السداوية، ودرجة ESTIMATE لكل عينة ورمية. واستُخدم برنامج TIMER/TIMER2.0 لتقييم الارتباطات بين تعبير MPO ومستويات الارتشاح المقدرة لمجموعات الخلايا المناعية الرئيسية في مجموعة TCGA-BRCA، بما في ذلك الخلايا البائية، وخلايا T CD8+، وخلايا T CD4+، والبلعميات، والعدلات، والخلايا الشجيرية23,24,25. وقد فُسِّرت النتائج المستندة إلى TIMER على أنها تقديرات للارتشاح المناعي مشتقة من المورد المتاح عبر الإنترنت. ولإجراء تحليل إثراء الخلايا المناعية عبر 24 نوعاً من الخلايا المناعية، تم تطبيق تحليل إثراء مجموعة الجينات للعينة الواحدة (ssGSEA) باستخدام حزمة R package GSVA الإصدار 1.46.026. وتتوفر مصفوفة بصمة الخلايا المناعية LM22 المستخدمة لفك التلافيف المستند إلى CIBERSORT لـ 22 نوعاً من الخلايا المناعية في الجدول التكميلي 1. كما تم تقييم الارتباطات بين تعبير MPO ودرجات إثراء الخلايا المناعية باستخدام معامل ارتباط سبيرمان للرتب. وقورنت الاختلافات في درجات إثراء الخلايا المناعية بين مجموعات الأورام ذات التعبير العالي عن MPO والمنخفض عنه (والمحددة بناءً على الوسيط) باستخدام اختبار ويلكوكسون لمجموع الرتب. وبالنسبة للتحليلات التي شملت أنواعاً متعددة من الخلايا المناعية، تم تعديل قيم p باستخدام طريقة بنجاميني-هوخبيرج لمعدل الاكتشاف الكاذب.

مثيلة الحمض النووي DNA لجين MPO

تم تقييم أنماط مثيلة DNA ضمن موقع MPO باستخدام منصة MethSurv. وقد تم الحصول على قيم بيتا لمثيلة CpG وارتباطات البقاء على قيد الحياة لبيانات TCGA-BRCA من منصة MethSurv. وتم تصوير مواقع CpG المختارة المرتبطة بـ MPO، وتقييم ارتباطاتها بنتائج البقاء على قيد الحياة باستخدام مخرجات تحليل البقاء التي وفرتها منصة MethSurv27. وبالنسبة للتحليلات التي شملت مواقع CpG متعددة، تم تعديل قيم p عبر مواقع CpG المختبرة المرتبطة بـ MPO باستخدام طريقة Benjamini-Hochberg لمعدل الاكتشاف الكاذب. وقد فُسرت تحليلات المثيلة هذه على أنها توصيفات فوق جينية استكشافية.

بناء شبكة التفاعلات البروتينية-البروتينية (PPI) وتحليل الارتباط للجينات المرتبطة بالعدلات

لفحص الارتباط بين MPO والبيولوجيا المتعلقة بالخلايا المتعادلة، أُجري تحليل شبكي منهجي. وقد جُمعت مجموعة جينات تضم وسائط مثبتة لتنشيط الخلايا المتعادلة والعمليات الالتهابية المرتبطة بها من الأدبيات الحالية. تتوفر القائمة الكاملة للجينات المتعلقة بالخلايا المتعادلة في الجدول التكميلي 2. وُحدت رموز الجينات وفقاً للرموز الرسمية، وحُذفت المدخلات المكررة، ثم جرى تقاطع الجينات المتاحة مع مصفوفة التعبير الخاصة بـ TCGA-BRCA قبل إجراء تحليل STRING/PPI، وتحديد أولويات الجينات المحورية، وتحليل الارتباط بين MPO والجينات المحورية. تم بناء شبكة تفاعلات البروتين-بروتين (PPI) بين هذه الجينات باستخدام قاعدة بيانات STRING (الإصدار 11.5) مع تحديد عتبة درجة ثقة متوسطة للتفاعل (>0.40). صُنفت الجينات المحورية ضمن هذه الشبكة خوارزمياً بناءً على مركزية الدرجة، والتي تقيس عدد التفاعلات المباشرة لكل عقدة. وقد تم اختيار أعلى 20 جيناً سجلت أعلى درجات المركزية لإجراء تحليل الارتباط اللاحق.

لاحقًا، تم استخراج ملفات التعبير الجيني لهذه الجينات المحورية وMPO من مجموعة بيانات النسخ الخاصة بـ TCGA-BRCA. كما تم تقييم الارتباط بين MPO وكل جين محوري إحصائيًا باستخدام معامل ارتباط سبيرمان (Spearman's rank correlation). ولتحديد أنماط الارتباط بين الجينات المحورية نفسها، تم حساب مصفوفة ارتباط سبيرمان ثنائية عبر جميع عينات الأورام. وقد وفرت تحليلات الارتباط هذه الأساس الكمي للتصويرات البيانية اللاحقة، بما في ذلك مخطط المصاصة (lollipop plot) لارتباطات MPO بالجينات المحورية، والمخطط الوترِي (chord diagram) أو الخريطة الحرارية التي توضح أنماط ارتباط الجينات المحورية.

التنبؤ بعوامل النسخ والـ miRNAs العلوية التي تستهدف MPO

استُخدمت قاعدة بيانات KnockTF ‏(https://bio.liclab.net/KnockTF/index.php)28,29، وقاعدة بيانات ChIP ‏(http://chip-atlas.org/)30,31، وقاعدة بيانات GTRD32,33 ‏(https://gtrd.biouml.org/#!) للتنبؤ بعوامل النسخ (TFs) المستهدفة بواسطة MPO. بالإضافة إلى ذلك، استُخدمت قاعدة بيانات TargetScan ‏(https://www.targetscan.org/vert_80/) للتنبؤ بمواقع ربط miRNA المحتملة التي تستهدف MPO. كما تم إنشاء مخططات فين (Venn diagrams) باستخدام موقع MicroBioinformatics الإلكتروني ‏(https://www.bioinformatics.com.cn/static/others/jvenn/example.html)34.

تحليل الخلية الواحدة لـ MPO

تأتي مجموعة البيانات المحددة GSE161529 من قاعدة بيانات Gene Expression Omnibus (GEO). بدأت عملية المعالجة المسبقة للبيانات بإجراء تصفية على مستوى الخلية لاستبعاد الخلايا منخفضة الجودة، وهي الخلايا التي استوفت أيًا من المعايير التالية: تعبير الجينات الميتوكوندرية الذي يتجاوز 25%، أو إجمالي عدد المعرفات الجزيئية الفريدة (UMI) الذي يقل عن 5000، أو اكتشاف أقل من 2500 جين. بعد ذلك، تم تصحيح التلوث بالحمض النووي الريبي (RNA) المحيط والتأثيرات التقنية للدفعات35. أُجري تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد لتقييم التشابه الخلوي، متبوعًا بـ UMAP لتجميع الخلايا وتصورها. ثم تم تعيين مجموعات الخلايا المختلفة إلى أنواع خلوية بناءً على الجينات الواسمة النموذجية للخلايا11. تتوفر مجموعة الجينات المرتبطة بـ MPO المستخدمة في تسجيل البصمة أحادية الخلية في الملف التكميلي 1. وقبل التسجيل، تمت مواءمة رموز الجينات مع الرموز الرسمية، وإزالة الإدخالات المكررة، ومقاطعة الجينات المتاحة مع مصفوفة التعبير GSE161529. استُخدمت أدوات AUCell وSeurat AddModuleScore وssGSEA لحساب درجات ارتباط MPO لكل خلية. خضعت الدرجات الناتجة عن الطرق الثلاث لعملية تسوية Z-score، وتم قياسها إلى نطاق قابل للمقارنة، ثم دمجها لإنشاء درجة مركبة مرتبطة بـ MPO للتحليلات الوصفية اللاحقة. تم استقصاء شبكات التفاعل بين الخلايا لمقارنة أنماط الاتصال المستنتاجة بين الليجاند والمستقبل التي تشمل الخلايا الورمية الظهارية المصنفة حسب إشارة ارتباط MPO وأنواع مختلفة من الخلايا الشريكة. فُسرت هذه المخرجات على أنها أنماط اتصال وصفية وليست دليلًا على أن الخلايا التي تعبر عن MPO تتوسط الاتصال بين الخلايا بشكل مباشر.

إسكات جيني افتراضي أحادي الخلية لـ MPO وتحليل إثراء المسارات باستخدام scTenifoldKnk

تم إجراء عملية إسكات افتراضي لـ MPO على مستوى الخلية الواحدة من خلال دمج Seurat وscTenifoldKnk. وبناءً على مراقبة الجودة القياسية (200–6,000 جين لكل خلية؛ ونسبة الميتوكوندريا < 10%)، خضعت البيانات للتطبيع اللوغاريتمي (log-normalization)، وتم اختيار 2,000 جين شديد التباين لتقليل الأبعاد والتجميع. ولإثراء السياقات ذات الصلة بـ MPO، تم الاحتفاظ بالخلايا التي سجلت في أعلى 50% من وحدة جينات النخاع/الخلايا المتعادلة. ومن هذه الخلايا، تم تحديد مجموعة فرعية من "جوار MPO" عن طريق التوسع من بذور موجبة لـ MPO باستخدام k = 40 من أقرب الجيران في فضاء PCA. ولم يتم التعامل مع المجموعة الفرعية الموسعة كعشيرة نقية موجبة لـ MPO، كما لم يتم استخلاص أي استنتاجات حول نسبة أنواع الخلايا من خطوة توسيع KNN هذه. خضعت هذه المجموعة الفرعية لتحليل الإسكات الافتراضي عبر scTenifoldKnk، باستخدام اتحاد الجينات شديدة التباين وMPO (المعبر عنه في ≥25 خلية) كمجموعة جينات. وتم تحديد الجينات التي تعرضت لاضطراب ملحوظ (FDR < 0.05، مصححة وفقاً لطريقة BH). كما تم تحليل الجينات الناتجة لاحقاً لمعرفة الإثراء الوظيفي في العمليات البيولوجية لـ GO ومسارات KEGG (q < 0.05).

الاسترجاع الاستكشافي للعلاقة بين الدواء والجين و توصيف ADMET

تم الاستعلام من قاعدة بيانات DGIdb للحصول على سجلات أولية للتفاعلات بين الدواء والجينة أو الكيميائية والجينة المرتبطة بـ MPO. وبما أن قوائم التفاعلات المستمدة من قواعد البيانات قد تتضمن إدخالات مدعومة بأنواع أدلة متباينة وقد لا تتوافق مباشرة مع العوامل العلاجية القابلة للتطبيق سريرياً، فقد تم التعامل مع المركبات المسترجعة على أنها تعليقات توضيحية استكشافية بدلاً من كونها مرشحات علاجية ذات أولوية. بعد ذلك، استُخدم كل من SwissADME وADMETlab لتلخيص الخصائص الفيزيائية والكيميائية، والحركية الدوائية، والسموم المتوقعة. وقد استُخدمت هذه التعليقات التوضيحية التي تمت حاسوبياً (in silico) لتوفير سياق أولي لتفسير مستوى المركبات ولتسليط الضوء على الحاجة إلى مزيد من التقييم الدوائي والسمومي والسريري قبل النظر في أي صلة علاجية36.

النتائج

أنماط تعبير MPO والارتباطات الاستكشافية للبقاء على قيد الحياة في سرطان الثدي

لوصف أنماط تعبير MPO عبر مجموعات بيانات السرطان، قمنا بتحليل بيانات تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA-seq) الخاصة بـ MPO من مجموعة بيانات TCGA الشاملة للسرطانات، ولاحظنا انخفاضًا في تعبير MPO في أنسجة الأورام من سرطان الظهارة البولية للحويضة (BLCA)، وسرطان الثدي الغازي (BRCA)، وورم الدبلاستوما متعدد الأشكال (GBM)، وسرطان الخلايا الحرشفية للرأس والعنق (HNSC)، وسرطان الكلى الكروموفوبي (KICH)، وسرطان الكبد الخلوي (LIHC)، وسرطان الغدد الرئوي (LUAD)، وسرطان الخلايا الحرشفية للرئة (LUSC)، وسرطان الغدة البنكرياسية الغازي (PAAD)، وسرطان الغدة البروستاتية (PRAD)، وسرطان الغدة الدرقية (THCA)، بينما لوحظ ارتفاع في تعبير MPO في سرطان القولون الغدي (COAD)، وسرطان الخلايا الحليمية الكلوية (KIRP)، وبعض الأنسجة الأخرى (الشكل 2A). ثم قمنا بتقييم الارتباطات بين تعبير MPO والنتائج السريرية لكل نوع من أنواع السرطان. في مجموعة TCGA-BRCA، أظهرت المقارنات غير المزدوجة والمقترنة معًا انخفاضًا في تعبير MPO في أنسجة الورم مقارنة بأنسجة الطبيعية/الجوار (الشكل 2B،C). وبعد تقسيم عينات أورام TCGA-BRCA باستخدام عتبة متوسطة تعبير MPO في الورم، أظهر تحليل كابلان-ماير أن المرضى ذوي التعبير الأعلى عن MPO كانوا يتمتعون بفترة حرة من التقدم أطول (نسبة الخطورة (HR) = 0.67، p = 0.028) (الشكل 2D). أما البقاء على قيد الحياة الكلي (OS) (p = 0.296؛ الشكل التكميلي 1A) والبقاء المحدد بالمرض (DSS) (p = 0.18؛ الشكل التكميلي 1B) فلم يكونا ذو دلالة إحصائية. واقترح منحنى ROC الخاص بمقارنة الورم مقابل الطبيعي وجود تمييز بين مجموعات الأنسجة في هذه المجموعة (الشكل 2E)، ولكن لا ينبغي تفسير هذا التحليل كتأكيد تشخيصي سريري. قد يتأثر هذا التمييز الاستكشافي بمصدر العينات الطبيعية، وتأثيرات الدُفعات، ونقاء الورم، والاختلافات في تكوين الأنسجة. كما ارتبط تعبير MPO بمرحلة الورم المرضية (T stage) (الشكل 2F) وتوزيع الأنواع الفرعية حسب تصنيف PAM50 (الشكل 2G). تم تضمين صور تمثيلية للكشف المناعي النسيجي (IHC) الخاص بـ MPO لأنسجة الثدي الطبيعية المجاورة وأنسجة سرطان الثدي كمراجع نوعية على مستوى البروتين (الشكل 2H). تشير المناطق المربعة إلى المناطق المعروضة بتقريب أعلى. تتضمن الصور الشاملة بتكبير 20× شرائط مقياس بطول 100 µm، في حين تتضمن الصور ذات التكبير الأعلى بتكبير 40× شرائط مقياس بطول 50 µm.

تحليل الارتباط والثراء لـ MPO في مجموعة TCGA-BRCA المساندة

حدد تحليل ارتباط بيرسون أعلى 30 جينًا مرتبطًا ارتباطًا موجبًا بـ MPO، والتي أظهرت تنظيمًا تصاعديًا منسقًا وفقًا لتدرج التعبير عن MPO (الشكل 3A)، في حين أظهرت أعلى 30 جينًا مرتبطة ارتباطًا سالبًا نمط تعبير عكسي (الشكل 3B). على مستوى المسار، كان التعبير عن MPO مرتبطًا بشكل كبير وموجب مع عدة درجات توقيع مرتبطة بالورم، بما في ذلك درجة توقيع الاستجابة الالتهابية (r = 0.41؛ الشكل 3C)، وعلامات الانتقال الظهاري-النسيج الليفي (EMT) (r = 0.264؛ الشكل 3D)، ودرجة مجموعة الجينات المرتبطة بجذور الأكسجين التفاعلية (ROS) (r = 0.415؛ الشكل 3E)، مما يشير إلى أن تعبير MPO يتبع الحالات النسخيّة الالتهابية/الأكسيدية والشبيهة بالنسيج الليفي في مجموعة TCGA-BRCA.

أدى التجميع غير الخاضع للإشراف للجينات المرتبطة بـ MPO إلى مزيد من تجزئة الأورام إلى أنماط تعبيرية تتماشى مع الترميزات السريرية، بما في ذلك المرحلة المرضية T والنماذج الفسيولوجية الداخلية PAM50 (الشكل 3F). ولاستكشاف إمكانية وجود اتصالات بين الجينات المرتبطة بـ MPO، قمنا ببناء شبكة تفاعل بروتين-بروتين (PPI) باستخدام أداة STRING، والتي كشفت عن وحدة متصلة تضم عدة جينات مرتبطة بـ MPO (الشكل 3G). وفي شبكة التفاعل هذه، أظهرت الجينات ESR1 وFOXA1 وXBP1 وGATA3 وKRT18 درجة عالية من الاتصال داخل هذه الوحدة المستمدة من الارتباط. تُحدد هذه النتائج الجينات التي تتغير بالتزامن مع التعبير عن MPO، لكنها لا تثبت حدوث تسبب مرضي مرتبط بـ MPO ولا الاتجاه السببي. كشف تحليل التعبير التفاضلي بين المجموعتين عالية وقليلة التعبير عن MPO عن اختلافات نسيجية تم تلخيصها في رسم الفولكانو (الشكل 3H). تم تحديد ما مجموعه 1,159 جينًا مُفعّلًا و854 جينًا مثبطًا، مما وفر بيانات مدخلة للتحليلات التكميلية اللاحقة.

بعد ذلك، قمنا بدراسة الأهمية الوظيفية للجينات المُعبّر عنها بشكل تفاضلي (DEGs) بين المجموعتين عالية وقليلة التعبير عن MPO باستخدام حزمة clusterProfiler في برنامج R. أشار تحليل إثراء أونتولوجيا الجينات (GO) إلى أن هذه الجينات المُعبّر عنها بشكل تفاضلي تشارك بشكل رئيسي في العمليات البيولوجية المرتبطة بالمناعة، بما في ذلك تنظيم إشارات مستقبلات سطح الخلية المرتبطة بالاستجابة المناعية والمناعة المتوسطة بواسطة الخلايا الليمفاوية، مع ملاحظة إثراء أيضًا في المكونات الخلوية مثل معقد مستقبل الخلايا التائية والوظائف الجزيئية المرتبطة بنشاط منشط المستقبل (الشكل 4A). وبشكل متسق، أبرز تحليل مسار KEGG مسارات مرتبطة بالمناعة والالتهاب، تشمل تفاعل السيتوكينات مع مستقبلاتها، وإشارات الكيموكينات، وإشارات مستقبل الخلايا التائية، والسمية الخلوية المتوسطة بواسطة الخلايا القاتلة الطبيعية، والتمايز Th1/Th2 وTh17، وإشارات NF-κB، والمناعة الأولية الناقصة، وشبكة المناعة المعوية لإنتاج IgA (الشكل 4B).

لدمج اتجاهية التعبير بشكل أكبر مع المصطلحات الوظيفية، تم استخدام مخطط GO لحساب درجات Z على مستوى المصطلحات استنادًا إلى قيم |log2FC| للجينات المُعبّر عنها بشكل تفاضلي (DEG)، والتي سلطت الضوء مرة أخرى على البرامج النسخية الغنية بالمناعة مثل الاستجابة المناعية الخلطية، والمناعة المتوسطة بواسطة الكريات البيض/اللمفاويات، وتفعيل الاستجابة المناعية، وانتقال الإشارات (الشكل 4C). كما أظهر تحليل إثراء مجموعات الجينات (GSEA) استنادًا إلى قائمة الجينات المرتبة إثراءً في مسارات الجهاز المناعي، بما في ذلك الجهاز المناعي التكيفي، والتفاعل بين السيتوكينات ومستقبلاتها، وتفتت الحبيبات العدلية (الشكل 4D–G). وبما أن MPO هو جين مرتبط بالخلايا النخاعية/العدلات، فإن هذه الإثراءات تُفسر على أنها دليل على أن العينات الغنية بـ MPO تُظهر إشارات نسخية مناعية/نخاعية أقوى، وليس كدليل على أن MPO نفسه يعيد تشكيل البيئة الدقيقة المناعية.

الارتباط بين التعبير عن MPO واندماج الخلايا المناعية في سرطان الثدي

قمنا بتقييم العلاقة بين التعبير عن MPO وخصائص البيئة الدقيقة للورم في مجموعة TCGA-BRCA. وأظهر تطبيق خوارزمية ESTIMATE وجود ارتباطات إيجابية كبيرة بين التعبير عن MPO ودرجة ESTIMATE (R = 0.347، p < 0.001)، ودرجة المناعة (R = 0.361، p < 0.001)، ودرجة النسيج الخلوي (R = 0.232، p < 0.001) (الشكل 5A). ويُظهر التوزيع هذه الدرجات عبر العينات في الشكل 5B. وأشار التحليل باستخدام مورد TIMER/TIMER2.0 إلى أن التعبير عن MPO يرتبط بمستويات الانتشار المقدرة للسكان الرئيسيين للخلايا المناعية، بما في ذلك الخلايا البائية، والخلايا التائية CD8+، والعدلات، والخلايا التائية CD4+، والبلاعم، والخلايا التغصنية في مجموعة TCGA-BRCA (الشكل 5C). تم تقييم نمط الارتباط هذا بشكل إضافي باستخدام درجات التخصيب للخلايا المناعية المعتمدة على ssGSEA لنوع 24 من أنواع الخلايا المناعية. وبعد تصحيح معدل اكتشاف الخلل الكاذب بنجاميني-هوشبرغ، أظهر التعبير عن MPO ارتباطات إيجابية مع درجات تخصيب متعددة لأنواع الخلايا المناعية، بما في ذلك الخلايا التائية، والخلايا البائية، والخلايا السامة، وفئات فرعية من الخلايا التغصنية، والبلاعم، وفئات فرعية من الخلايا التائية المساعدة، والخلايا التائية التنظيمية، والخلايا التائية CD8+، والخلايا القاتلة الطبيعية (NK)، والخلايا البدينة، والعدلات (الشكل 5D). تُفسر هذه النتائج على أنها ارتباطات في تكوين المناعة، وليس دليلاً على أن MPO يتحكم مباشرة في انتشار الخلايا المناعية. تم إنشاء مخطط حراري لتصور أنماط تخصيب الخلايا المناعية على مستوى العينة عبر مجموعة TCGA-BRCA (الشكل 5E). ثم قمنا بمقارنة درجات تخصيب الخلايا المناعية المقدرة باستخدام ssGSEA بين مجموعتي الأورام المعرفة بحسب الوسيط: مجموعة التعبير العالي عن MPO ومجموعة التعبير المنخفض عن MPO. وكانت هناك اختلافات في درجات تخصيب عدة أنواع من الخلايا المناعية بين المجموعتين، بما في ذلك الخلايا التغصنية المنشطة (aDC)، والخلايا البائية، والخلايا التائية CD8+، والخلايا السامة، والعدلات، والخلايا التائية، والخلايا التائية التنظيمية (Tregs)، وخلايا Th1، وخلايا Th2، وخلايا Th17، وخلايا γδ التائية، وخلايا T المساعدة الجريبية (TFH)، وخلايا الجينات شديدة التباين (HVG)، وخلايا الذاكرة الفعالة، وخلايا الذاكرة المركزية، والخلايا التائية المساعدة (الشكل 5F،G). وبالإضافة إلى ذلك، تم إجراء تحليل تفكيك يعتمد على CIBERSORT باستخدام مصفوفة البصمة الجينية LM22 لتقدير الكسور النسبية لأنواع 22 من الخلايا المناعية، ويُظهر الشكل الناتج لأنماط تكوين الخلايا المناعية في الشكل 5H.

تحليل الميثيلية DNA لـ MPO في مجموعة TCGA-BRCA السائدة

باستخدام نفس حد التعبير الوسيط للورم عن بروتين MPO، تم تجميع عينات TCGA-BRCA إلى مجموعتين: مجموعة عالية التعبير عن MPO ومجموعة منخفضة التعبير عن MPO، وتم تصور أنماط الميثيلية للحمض النووي لكل مجموعة (الشكل 6A). أظهرت مواقع CpG المختارة ضمن موقع الجين MPO ارتباطات بالبقاء على قيد الحياة في تحليل MethSurv، بما في ذلك cg22331200 وcg14619064 وcg11151395 (الشكل 6B–G). تم تفسير هذه النتائج المرتبطة بالميثيلية على أنها تفسيرات استكشافية للإشارات الإبيجينية، وتحتاج إلى التحقق منها بشكل مستقل قبل استخلاص أي استنتاجات تنبؤية أو آلية.

الارتباط بين تعبير MPO وشبكات الجينات المرتبطة بالعدلات في سرطان الثدي

تم استخدام مجموعة بيانات TCGA-BRCA لدراسة الارتباط بين التعبير عن الجين MPO والجينات المرتبطة بالعدلات. تم إنشاء شبكة تفاعل بروتين-بروتين (PPI) استنادًا إلى قاعدة بيانات STRING للجينات المرتبطة بالعدلات، وتم تحديد الجينات الأساسية وفقًا لطوبولوجيا الشبكة (الشكل 7A). ثم تم تقييم الارتباط بين التعبير عن الجين MPO وأهم 20 جينًا أساسيًا. وكما هو موضح في رسم العصا والكرة (lollipop plot)، أظهر الجين MPO ارتباطات إيجابية في الغالب مع العديد من الوسائط المرتبطة بالعدلات، مع ارتباطات أقوى لوحظت مع مكونات إشارات الكيموكينات والمناعة الفطرية مثل CCL5 وCCL2 وTLR2، إضافةً إلى TLR4 وCXCR4 وTNF وMMP9 (الشكل 7B).

لمزيد من توصيف نمط التنظيم المشترك بين هذه الجينات المحورية، قمنا بتخيل علاقاتها الزوجية باستخدام مخطط وتر ومخطط حراري للارتباط، وكشف ذلك عن ارتباطات جينية موجبة واسعة الانتشار عبر الوحدة الجينية المحورية، بما يتماشى مع برنامج نسخي منسق مرتبط بالالتهاب/العدلات (الشكل 7C،D). بشكل جماعي، تشير هذه النتائج إلى أن التعبير الأعلى لـ MPO يصاحبه تعبير منسق لشبكة جينية مرتبطة بالعدلات في سرطان الثدي.

التعليق التوضيحي للعوامل المرشحة للنسخ الجيني بالنسبة لـ MPO

لدراسة عوامل النسخ المرشحة التي قد تكون مرتبطة بـ MPO، تم استقصاء واستيفاء موارد عامة متعلقة بعوامل النسخ، تشمل KnockTF وChIP-Atlas وGTRD. ثم تم تلخيص عوامل النسخ المرشحة إضافيًا باستخدام التصنيف القائم على الشبكات وتحليل الارتباط. ويُعرض ملخص بصري في الشكل التكميلي 2، كما تُقدَّم النتائج الجدولية الكاملة في الملف التكميلي 2. وبما أن هذه القواعد البيانات تدمج أدلة من سياقات تجريبية متنوعة، فقد استُخدم التداخل بين القواعد البيانات ودرجة الشبكة فقط لأغراض الترميز التوضيحي وتحديد أولويات المرشحات. ولم يُؤخذ بهذه النتائج بوصفها دليلاً وظيفيًا على تنظيم نسخي مباشر لـ MPO في سرطان الثدي. وبالتالي، تُقدَّم عوامل النسخ المرشحة، ومنها MYC، بوصفها ترميزات استكشافية تكميلية وليست بوصفها منظمات عليا تم التحقق من صحتها.

التجميع على مستوى الخلية المفردة وتحليل وصفي للاتصال بين الخلايا مصنف حسب إشارة MPO

لإضافة التسميات لأنواع الخلايا، قمنا أولاً بإجراء تحليل للتعبير الخاص بكل مجموعة بناءً على العلامات النموذجية لكل سلالة. ويُعرض متوسط مستويات التعبير والنسبة المئوية للخلايا التي تعبر عن هذه الجينات الأساسية عبر المجموعات، مما يدعم عملية التسمية اللاحقة (الشكل 8A). ووفقاً لذلك، تُعرض المجموعات الخلوية المُسمَّاة في رسم بياني لتقارب التعددية المنتظم والتحليل الإسقاطي (UMAP)، حيث تُلوَّن كل مجموعة حسب نوعها المحدد، بما في ذلك الخلايا التغصنية البلازمية، والخلايا البطانية، والخلايا الظهارية العضلية، والخلايا الظهارية المتكاثرة، والخلايا البلازمية، والخلايا التائية السامة، والخلايا الورمية الظهارية، والخلايا البائية، والخلايا التائية CD4 النشطة، والخلايا الوحيدة–الضامة، والخلايا الليفية، والخلايا التائية التقليدية (الشكل 8B). ويعرض المخطط الحراري مستويات التعبير للجينات المختارة عبر مجموعات الخلايا (C1-C8). حيث يمثل كل صف جيناً، ويمثل كل عمود مجموعة خلوية. وتشير درجات الألوان إلى مستويات التعبير، بحيث يدل اللون الأحمر على تعبير عالٍ ويُدلّل اللون الأزرق على تعبير منخفض. ويُجمّع الشجرة الجانبية اليسرى الجينات ذات أنماط التعبير المتشابهة (الشكل 8C). وتم حساب الدرجة المرتبطة بـ MPO لكل خلية باستخدام مجموعة الجينات المرتبطة بـ MPO المقدمة في الملف التكميلي 1. واستُخدمت طرق AUCell وSeurat AddModuleScore وتحليل إثراء مجموعة الجينات لعينة واحدة (ssGSEA) لحساب الدرجات لكل خلية. ثم تم تسوية الدرجات الناتجة من الطرق الثلاث باستخدام Z-score، وتم تحجيمها إلى مدى قابل للمقارنة، ودمجها لإنتاج درجة مركبة مرتبطة بـ MPO تُستخدم في التحليل الوصفي اللاحق (الشكل 8D).

قارنت تحليلات تفاعل الخلية بالخلية أنماط الاتصال الاستدلالية بين مجموعات الخلايا المصنفة حسب إشارة MPO المرتبطة، بما في ذلك شبكة التفاعل، خرائط الحرارة لأنماط الإشارات، مخطط فقاعات الإشارات الصادرة، ومخطط فقاعات الإشارات الواردة (الشكل 8E–H). نظرًا لكون إشارة MPO نادرة على مستوى الخلية المفردة، فقد تتأثر التوزيعات الظاهرية عبر أنواع الخلايا المحددة بظاهرة الانقطاع (dropout)، الحمض النووي الريبي المحيط، الخلايا المزدوجة، وعدم اليقين في التحديد، وبالتالي ينبغي تفسير مخططات الاتصال هذه باعتبارها مخرجات وصفية للتدفق العملي. ولا تُظهر هذه المخططات أن الخلايا المُعبرة عن MPO تتوسط أو تتحكم في الاتصال بين الخلايا. وقد لوحظت إشارة MPO القابلة للكشف في عدد محدود من الخلايا، تشمل خلايا الورم الظهارية المحددة وخلايا الوحيدات–البلاعم (الشكل 8I). وبالنظر إلى أن MPO يرتبط تقليديًا بسلالات العدلات/النخاعية، فإن هذا النمط يتطلب التحقق منه في مجموعات بيانات خلوية مفردة مستقلة أو باستخدام طرق تجريبية متقاطعة.

تحليل حساسية استكشافي باستخدام scTenifoldKnk استنادًا إلى الخلايا النادرة الموجبة لـ MPO

تم دمج عينات متعددة من 10x Genomics، تلا ذلك التطبيع واختيار الجينات عالية التباين (HVG)، ثم تقليل الأبعاد باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، وبناء رسم بياني للجيران الأقرب k، وتقنيع لويفان. تم تلخيص أنماط التعبير الجينية المميزة القياسية عبر المجموعات باستخدام مخطط النقط (DotPlot)، مما يدعم الترميز اللاحق لأنواع الخلايا (الشكل 9A). أظهر التصوير باستخدام UMAP التجمعات الخلوية المفردة المُرمَّزة في مجموعة البيانات المُدمجة (الشكل 9B). أظهرت علامات الخطوط المميزة القياسية (مثل EPCAM و KRT8/KRT18 للخلايا الظهارية؛ PTPRC للخلايا المناعية؛ MS4A1 للخلايا البائية؛ LST1/S100A8/S100A9 للخلايا النقيّة؛ PECAM1 للخلايا البطانية؛ وCOL1A1 لخطوط اللييفات/العضلات الملساء) أنماط تعبير محددة لكل مجموعة، مما يدعم ترميز نوع الخلية (الشكل 9C). أشارت مخططات الأعمدة المتراكبة المصنفة حسب العينة إلى أن كل عينة تحتوي على مجموعات متعددة مع تباين محدود بين الدُفعات بشكل عام (الشكل 9D).

كان التعبير عن MPO محدودًا نسبيًا في مجموعة البيانات المفردة للخلية، حيث تم اكتشاف 85 خلية فقط تعبر عن MPO في البداية (الشكل 9E). نظرًا لهذا العدد المحدود، تم استخدام توسيع الجوار القائم على KNN فقط لتحديد مجموعة فرعية محلية من خلايا الجوار المرتبطة بـ MPO تُستخدم في تحليل حساسية استكشافي. لا ينبغي تفسير هذه المجموعة الفرعية الموسعة على أنها مجموعة نقية من الخلايا الموجبة لـ MPO، لأنها قد تشمل خلايا مجاورة تعبر عن MPO بمستويات منخفضة أو غير قابلة للكشف. ضمن هذه المجموعة الفرعية لجوار MPO، تم إجراء إسكات افتراضي لـ MPO باستخدام scTenifoldKnk كتحليل حساسية حسابي. سلط تحليل الرسم البركاني الناتج، وتحليل إزاحة المتعدد، وتصور محاذاة المتعدد، ونتائج إثراء GO/KEGG، والجينات ذات الإزاحة العليا (الشكل 9F-N)، الضوء على البرامج النسخيّة المرشحة المتعلقة بعرض المستضدات، وتنشيط الخلايا النقوية/اللمفاوية، وإنتاج السيتوكينات، ومسارات مرتبطة بالبلعمة. ينبغي تفسير هذه النتائج على أنها مخرجات حساسية نسخية استكشافية، وليس كدليل مباشر على أن MPO ينظم آليًا هذه المسارات في سرطان الثدي. ستكون هناك حاجة إلى مجموعات بيانات مستقلة على مستوى الخلية المفردة، وإلى التحقق التجريبي المتعامد، مثل التلوين المناعي النسيجي، أو قياس التدفق الخلوي، أو تفاعل البوليميراز المتسلسل الكمي، أو الفحوصات الوظيفية، لإثبات هذه الملاحظات.

استرجاع التفاعلات الاستكشافية بين الأدوية والجينات وتوثيق الخواص الدوائية والسمية

كتمديد استكشافي للتحليل المتمحور حول MPO، تم استرجاع معلومات التفاعل بين الأدوية والجينات من قاعدة بيانات DGIdb. ويُظهر الشكل التكميلي 3 ملخصًا بصريًا، وتُقدَّم النتائج على مستوى المركب في الجدول التكميلي 3. وقد أعاد استعلام DGIdb مجموعة غير متجانسة من المدخلات الكيميائية المرتبطة بـ MPO، تضم مركبات ذات إمكانات سريرية محدودة أو بروفايلات سمية غير مواتية. ولذلك، لم تُعتبر هذه المركبات المستمدة من قواعد البيانات مرشحات علاجية لسرطان الثدي بناءً على التحليل الحالي. وتم تلخيص المعلومات المتعلقة بـ ADMET لتوفير ترميز أولي للخصائص الفيزيوكيميائية والدوائية الحركية والسمية المتوقعة. ولا يعادل استرجاع المركبات القائم على قواعد البيانات والترميز المرتبط بـ ADMET عملية تحديد أولويات الأدوية التي تتم بمراجعة سريرية دقيقة. وبالتالي، تُعد هذه النتائج مجرد ترميزات كيميائية على مستوى الفحص، وتشير إلى الحاجة إلى تصفية دقيقة من الناحية الدوائية والسمية والسريرية قبل النظر في أي مركب لأغراض التحقيق العلاجي. وتركز النتائج الرئيسية لهذه الدراسة على الارتباط بين التعبير عن MPO والميزات النسخيّة المرتبطة بالمناعة/النقيّ.

توفر البيانات:

تم الحصول على بيانات النسخ الجيني والبيانات السريرية من مشروع تكوين جينوم الورم (TCGA-BRCA) من خلال بوابة البيانات الجينومية المشتركة (Genomic Data Commons) (https://portal.gdc.cancer.gov؛ تم التنزيل في 26 أغسطس 2025؛ إصدار/نسخة البيانات 202208). تم الحصول على مجموعة البيانات على مستوى الخلية المفردة GSE161529 من مستودع التعبير الجيني (Gene Expression Omnibus) (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE161529). لم يتم إنشاء أي بيانات تسلسل جديدة في هذه الدراسة. تتوفر نصوص التحليل للعامة على الرابط التالي: https://github.com/tengfeitcm/MPO.

مخطط انسيابي لتحليل الوميكس المتعدد، والاتصال الخلوي، وتعبير MPO، ودمج البيانات السريرية.
الشكل 1: مخطط انسيابي لعملية جمع البيانات وتحليلها. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

أبحاث سرطان الثدي؛ مخططات الأعمدة التعبيرية لـ MPO، منحنى البقاء، منحنى ROC، تحليل صور النسيج.
الشكل 2أنماط التعبير عن MPO والارتباطات الاستكشافية بالبقاء على قيد الحياة في سرطان الثدي. (Aتم تحليل مستويات التعبير عن MPO في 33 نوعًا سرطانيًا مختلفًا ونسائجها الطبيعية المحيطة باستخدام قاعدة بيانات TCGA.Bتم اختيار عينات غير مزدوجة من مجموعة بيانات TCGA-BRCA لتحليل التعبير عن mRNA للبروتين أحادي بيروكسيديز (MPO) في أنسجة سرطان الثدي والأنسجة الطبيعية.جتم اختيار عينات مزدوجة من مجموعة بيانات TCGA-BRCA لتحليل التعبير عن mRNA للإنزيم MPO في أنسجة سرطان الثدي والأنسجة الطبيعية.دتحليل كابلان-ماير لفترة الاستقرار التام (PFI) لدى المرضى المصنفين وفقًا لقيمة متوسط تعبير MPO في الورم باستخدام عتبة الانقسام في مجموعة TCGA-BRCA.هـمنحنى ROC الاستكشافي لتقييم التمييز بين الورم والأنسجة الطبيعية بناءً على التعبير عن MPO في مجموعة البيانات الترانسكريبتومية العامة المُحلَّلة.فالتعبير عن MPO عبر مراحل T المرضية المختلفة. (جالتعبير عن MPO عبر الأنواع الجزيئية حسب تصنيف PAM50، مع إظهار تسميات الأنواع الفرعية.هـ) صور تمثيلية للمناعة النسيجية لإنزيم البيروكسيديز المتعادل (MPO) في نسيج الثدي الطبيعي المجاور ونسيج سرطان الثدي. تشير المناطق المحددة بأطراف إلى مناطق مُصوّرة بتقنيّة تكبير أعلى. تشمل الصور الشاملة عند تكبير 20× 100 µm شريط المقاييس، في حين أن الصور ذات التكبير الأعلى 40× تتضمن 50 µm شريطات المقياس. تُعرض هذه الصور كمراجع نوعية على مستوى البروتين، ولم تُستخدم في التحليل الكمي المورفومتري أو التحليلي الإحصائي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخططات تحليل التعبير الجيني ومخططات الشبكة، والخرائط الحرارية، ورسومات التشتت ورسومات البركان.
الشكل 3: تحليل الارتباط والتعبير التفاضلي المرتبط بـ MPO في سرطان الثدي. (أ) أفضل 30 جيناً مشفرًا مرتبطًا ارتباطًا موجبًا مع تعبير MPO على مستوى mRNA استنادًا إلى معاملات ارتباط بيرسون من قاعدة بيانات TCGA. (ب) أفضل 30 جيناً مشفرًا مرتبطًا ارتباطًا سالبًا مع تعبير MPO على مستوى mRNA استنادًا إلى معاملات ارتباط بيرسون. (ج) رسومات تشتت توضح الارتباطات السبيمانية بين MPO والجينات التي زاد تعبيرها استجابة للالتهاب. (د) رسومات تشتت توضح الارتباطات السبيمانية بين MPO والجينات التي زاد تعبيرها بفعل علامات الانتقال الظهاري-الميسنكيمي (EMT). (هـ) رسومات تشتت توضح الارتباطات السبيمانية بين MPO والجينات التي زاد تعبيرها بفعل الجذور الحرة للأكسجين (ROS). (و) خريطة حرارية للتجمعات الجينية المرتبطة بـ MPO استنادًا إلى الأهمية السريرية (المرحلة T وPAM50). (ز) شبكة تفاعل البروتين-بروتين (PPI) التنبؤية باستخدام قاعدة بيانات STRING للبروتينات المرتبطة بـ MPO. (ح) رسم بياني بركاني للجينات ذات التعبير التفاضلي بين مجموعتي الأورام عالية وقليلة التعبير لـ MPO المُعرّفتين حسب الوسيط في مجموعة TCGA-BRCA. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخططات تحليل إثراء الجينات مع المسارات وفئات الأونتولوجيا؛ مخططات الأعمدة والرسوم البيانية الخطية.
الشكل 4: تحليل الإثراء لـ MPO في سرطان الثدي. (أ) تحليل إثراء أونتولوجيا الجينات للـ 2,013 جينًا المُعبّر عنها بشكل تفاضلي بين مجموعتي MPO مرتفع وMPO منخفض. (ب) تحليل إثراء مسار موسوعة كيوتو للجينات والجينوم (KEGG) للـ 2,013 جينًا المُعبّر عنها بشكل تفاضلي. (ج) تصور متكامل لتحليل إثراء أونتولوجيا الجينات يجمع بين المصطلحات المستثرَثة واتجاه التعبير التفاضلي وقيم |log2FC|. (د) مخطط إثراء نموذجي لتحليل GSEA لمجموعة جينات مرتبطة بـ MPO وذات صلة بالمناعة؛ ويُعرض في اللوحة اسم مجموعة الجينات ودرجة الإثراء المعيارية وقيمة FDR q. (هـ) مخطط إثراء نموذجي لتحليل GSEA لمجموعة جينات مناعية إضافية مرتبطة بـ MPO؛ ويُعرض في اللوحة اسم مجموعة الجينات ودرجة الإثراء المعيارية وقيمة FDR q. (و) مخطط إثراء نموذجي لتحليل GSEA لمجموعة جينات مناعية إضافية مرتبطة بـ MPO؛ ويُعرض في اللوحة اسم مجموعة الجينات ودرجة الإثراء المعيارية وقيمة FDR q. (ز) مخطط إثراء نموذجي لتحليل GSEA لمجموعة جينات مناعية إضافية مرتبطة بـ MPO؛ ويُعرض في اللوحة اسم مجموعة الجينات ودرجة الإثراء المعيارية وقيمة FDR q. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخططات تحليل التعبير الجيني، دور MPO في انتشار الخلايا المناعية، الارتباط والتصور البياني للبيانات.
الشكل 5: الارتباط بين تضخّم الخلايا المناعية وتعبير MPO في سرطان الثدي. (أ) مخططات التبعثر التي تُظهر الارتباطات بين تعبير MPO ودرجة ESTIMATE، ودرجة المناعة، ودرجة النسيج الخلوي. (ب) مخططات الصندوق التي تُظهر الفروق في درجة ESTIMATE، ودرجة المناعة، ودرجة النسيج الخلوي بين مجموعتي الأورام عالية وقليلة التعبير عن MPO المُعرّفتين بالوسيط. (ج) تحليل مبني على TIMER/TIMER2.0 يُظهر الارتباطات بين تعبير MPO والاندماج المُقدّر لسكان الخلايا المناعية الرئيسية. (د) مخطط الرؤوس العصوية (لوليبوب) الذي يُظهر ارتباطات سبيرمان بين تعبير MPO ودرجات التضخّم المُقدّرة بواسطة ssGSEA لأنواع الخلايا المناعية الـ24. تم تعديل القيم الاحتمالية (P-values) الناتجة عن الارتباطات المتعددة للخلايا المناعية باستخدام طريقة معدلة للكشف عن معدل الخطأ لاكتشاف بنجاميني-هوكبيرغ. (هـ) خريطة حرارية توضح أنماط تضخّم الخلايا المناعية على مستوى العينة في مجموعة TCGA-BRCA. (و) مخططات الصندوق التي تُظهر المجموعة الأولى من الفروق في درجات تضخّم الخلايا المناعية المُقدّرة بواسطة ssGSEA بين مجموعتي الأورام عالية وقليلة التعبير عن MPO المُعرّفتين بالوسيط؛ أُجريت المقارنات بين المجموعات باستخدام اختبار مجموع الرتبة ويلكوكسون مع التصحيح حسب بنجاميني-هوكبيرغ. (ز) مخططات الصندوق التي تُظهر المجموعة الثانية من الفروق في درجات تضخّم الخلايا المناعية المُقدّرة بواسطة ssGSEA بين مجموعتي الأورام عالية وقليلة التعبير عن MPO المُعرّفتين بالوسيط؛ أُجريت المقارنات بين المجموعات باستخدام اختبار مجموع الرتبة ويلكوكسون مع التصحيح حسب بنجاميني-هوكبيرغ. (ح) مخطط الأعمدة المتراصة الذي يُظهر الكسور المُقدّرة للخلايا المناعية باستخدام CIBERSORT استنادًا إلى مصفوفة البصمة الجينية LM22 للأنواع الـ22 للخلايا المناعية في مجموعتي الأورام قليلة وعالية التعبير عن MPO المُعرّفتين بالوسيط. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخطط حراري لأنماط ميثيلة الحمض النووي ومخططات تحليل البقاء على قيد الحياة لدراسة التعبير الجيني.
الشكل 6: تحليل ميثيلة الحمض النووي للجين MPO في سرطان الثدي. (أ) مخطط حراري يوضح أنماط ميثيلة الجين MPO في مجموعتي MPO مرتفع وMPO منخفض المُعرّفتين حسب الوسيط. (ب) منحنى بقاء كابلان-مير يوضح الأهمية النبوئية لموقع الميثيلة cg27456487. (ج) منحن游戏副本لان-مير يوضح الأهمية النبوئية لموقع الميثيلة cg02668773. (د) منحنو بقاء كابلان-مير يوضح الأهمية النبوئية لموقع الميثيلة cg07110356. (هـ) منحنى بقاء كابلان-مير يوضح الأهمية النبوئية لموقع الميثيلة cg11151395. (و) منحنى بقاء كابلان-مير يوضح الأهمية النبوئية لموقع الميثيلة cg14619064. (ز) منحنى بقاء كابلان-مير يوضح الأهمية النبوئية لموقع الميثيلة cg22331200. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

تحليل شبكة التعبير الجيني؛ رسم تخطيطي، مخطط، نتائج الارتباط؛ بيانات تفاعل البروتين.
الشكل 7: تحليل ارتباطات الجينات المرتبطة بالبيروكسي داز المتعادلة على مستوى mRNA باستخدام قاعدة بيانات TCGA. (أ) تصور شبكة تفاعل البروتينات، يوضح التفاعلات بين البروتين الأساسي وبروتينات أخرى. (ب) تحليل ارتباط الجينات العشرين الأولى المرتبطة بالخلايا المتعادلة مع البيروكسي داز، ويعرض معاملات الارتباط وتوزيعات القيمة الاحتمالية (P-value) للجينات المختلفة. (ج) مخطط أوتار يوضح الارتباطات بين الجينات العشرين الأولى المرتبطة بالخلايا المتعادلة، يمثل بصرياً قوة واتجاه الارتباطات الجينية. (د) خريطة حرارية للارتباطات للجينات العشرين الأولى المرتبطة بالخلايا المتعادلة، تعرض معاملات الارتباط ومستويات الدلالة من خلال تدرجات الألوان والعلامات الإحصائية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

تجمعات خلوية وتحليل التعبير؛ رسوم بيانية وخرائط حرارية ورسم شبكي؛ بيانات تسلسل الحمض النووي الريبي.
الشكل 8: تجميع الخلايا المنفردة وتحليل اتصالات الخلايا المرتبطة بـ MPO في مجموعة بيانات الخلايا المنفردة لسرطان الثدي. (أ) رسم نقطي للجينات العلامة التقليدية عبر التجمعات لتحديد نوع الخلية. (ب) تصور UMAP للتجمعات الخلوية المحددة. (ج) خريطة حرارية للجينات العلامة المختارة عبر التجمعات الخلوية. (د) رسم نقطي يلخّص درجات الارتباط بـ MPO عبر أنواع الخلايا المحددة، المحسوبة باستخدام AUCell وssGSEA وSeurat AddModuleScore استنادًا إلى مجموعة الجينات المقدمة في الملف التكميلي 1. (هـ) شبكة تفاعل بين الخلايا تُظهر الاتصالات بين خلايا الورم الظهارية المصنفة حسب إشارة MPO وأنواع الخلايا الأخرى؛ حيث يمثل عرض الحافة قوة التفاعل وحجم العقدة يعكس نشاط التفاعل الكلي. (و) خرائط حرارية تُظهر أنماط الإشارات الصادرة والواردة عبر أنواع الخلايا. (ز) رسم فقاعي للمسارات الإشارية الصادرة من خلايا الورم الظهارية المصنفة حسب إشارة MPO إلى أنواع الخلايا الأخرى. (ح) رسم فقاعي للمسارات الإشارية الواردة من أنواع خلايا أخرى نحو خلايا الورم الظهارية المصنفة حسب إشارة MPO. (ط) توزيع تعبير MPO عبر أنواع الخلايا المحددة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخططات تجميع UMAP، خريطة حرارية للتعبير الجيني، مخططات شريطية، ورسم بياني لتحليل البيانات.
الشكل 9: تحليل أطلس الخلايا المفردة والتجربة الافتراضية لاستهداف حساسية MPO. (أ) مخطط النقطة الذي يوضح تعبير الجينات المميزة عبر تجمعات الخلايا المفردة؛ حيث يمثل حجم النقطة النسبة المئوية للخلايا التي تعبر عن كل علامة جينية، ويمثل شدة اللون مستوى التعبير المتوسط. (ب) تمثيل UMAP للتجمعات الخلوية المفردة المصنفة، حيث تمثل كل لون نوع خلية أو تجمعًا مختلفًا. (ج) تمثيل UMAP لتعبير الجينات المميزة الرئيسية، ويوضح توزيع التعبير للجينات المميزة لأنواع الخلايا، بما في ذلك الخلايا النقيعية. (د) مخطط شريطي مكدس لنسب تجمعات الخلايا عبر العينات. (هـ) تمثيل UMAP لتعبير الجين MPO. (و) مخطط كثافة شكله يشبه الكمان (Violin plot) يوضح مقاييس الجودة في تسلسل الخلايا المفردة. (ز) مخطط تجميع الجينات المميزة الرئيسية. (ح) مخطط النقطة للجينات المميزة القياسية على مستوى التجمع. (ط) مخطط فقاعة (Volcano plot) للجينات التي تغيرت في تحليل الحساسية الناتج عن الاستهداف الافتراضي. (ي) مخطط التبعثر (Scatter plot) للإزاحة مقابل الدلالة الإحصائية. (ك) مخطط السهم لمحاذاة الفضاءات (Manifold alignment arrow plot). (ل) تحليل إثراء GO BP للجينات المستمدة من ناتج الاستهداف الافتراضي. (م) تحليل إثراء مسار KEGG للجينات المستمدة من ناتج الاستهداف الافتراضي. (ن) أعلى 20 جينًا ذات أعلى إزاحة في الفضاء بعد استبعاد MPO. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

الشكل التكميلي 1: تحليلات بقاء إضافية لـ MPO في مجموعة TCGA-BRCA. (أ، ب) يحتوي هذا الملف على تحليلات بقاء كابلان-ماير التكميلية لكل من (أ) البقاء الكلي و(ب) البقاء المحدد بالمرض، مصنفة حسب حد التعبير الوسيط لـ MPO في الورم. تُقدَّم هذه التحليلات كتحليلات نتائج تكميلية للشكل 2D، ولم تكن ذات دلالة إحصائية في المجموعة الحالية.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الشكل التكميلي 2: توضيح استكشافي لعوامل النسخ المرشحة لإنزيم MPO. (أ) مخطط فيين الذي يوضح التقاطع بين عوامل النسخ المرشحة من ثلاث مصادر عامة لعوامل النسخ. (ب) ناتج مقارنة التعبير الجيني لـ MYC. (ج) خريطة حرارية لارتباط عوامل النسخ مع تسميات الصفوف والأعمدة. (د) ناتج ارتباط MPO–MYC. (هـ) ناتج تحليل البقاء لـ MYC. (و) ناتج منحنى ROC لـ MYC. تُعرض النواتج المرتبطة بـ MYC فقط كملاحظات توضيحية تكميلية لعوامل النسخ المرشحة، ولا تُستخدم لدعم الاستنتاجات الميكانيكية حول المنظمات العليا.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الشكل التكميلي 3: ناتج استرجاع الأدوية والجينات من قاعدة بيانات DGIdb الاستكشافية لـ MPO. تمثل العقد الرمادية جين MPO، وتمثل العقد البرتقالية الإدخالات المسترجعة للجزيئات الصغيرة، وتشير الخطوط المتصلة إلى علاقات الأدوية–الجينات التي تنبأت بها قاعدة البيانات.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الجدول التكميلي 1: مصفوفة البصمة الخلوية المناعية LM22 المستخدمة في تحليل تحلل الخلايا المناعية القائم على CIBERSORT لأنواع الخلايا المناعية الـ22. تم توحيد رموز الجينات، وإزالة الإدخالات المكررة، وتم تقاطع الجينات المتاحة مع مصفوفات التعبير المقابلة لـ TCGA-BRCA أو GSE161529 قبل التحليل اللاحق.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الجدول التكميلي 2: قائمة الجينات المرتبطة بالعدلات المستخدمة في تحليل شبكة التفاعل البروتيني (STRING/PPI)، وتحديد أولوية الجينات الأساسية، وتحليل ارتباط الجين الأساسي مع MPO. يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الجدول التكميلي 3: نتائج استرجاع أدوية–جينات DGIdb الاستكشافية ونتائج الترميز البيولوجي ADMET لـ MPO. يحتوي هذا الملف على سجلات التفاعلات الكيميائية–الجينية المرتبطة بـ MPO المسترجعة من خلال DGIdb، بالإضافة إلى التعليقات التوضيحية على مستوى المركب للخصائص الفيزيوكيميائية، والسمية، والخصائص الدوائية الحيوية المُتنبأ بها. تُقدَّم هذه النتائج فقط كتعليقات كيميائية أولية، ولا ينبغي تفسيرها على أنها قوائم لمرشحات علاجية. ولا تؤكّد هذه النتائج تثبيط MPO، أو ارتباط الهدف، أو تخصّص الليغاند، أو الانتقائية، أو السلامة، أو الفعالية العلاجية، أو الملاءمة السريرية. تمثّل القيم الواردة في هذا الجدول معايير متنبأ بها للخصائص الفيزيوكيميائية وشبه الدوائية للمركبات المدرجة. ويُعبّر عن الوزن الجزيئي بالجرام لكل مول (g/mol). وتشير قيم المانحات والمتقبلات للرابطة الهيدروجينية إلى الأعداد المتنبأ بها للمتقبلات والمانحات للرابطة الهيدروجينية على التوالي. ويشير معامل تقسيم الأوكتانول–الماء لموريغوشي إلى اللبيولية (الانحلالية في الدهون) المتنبأ بها. وتشير انتهاكات قاعدة ليبينسكي الخمس إلى عدد معايير قاعدة الخمسة التي لا يستوفيها كل مركب. وتمثل درجة التوافر البيولوجي الدرجة المتنبأ بها المرتبطة بالتوافر البيولوجي الفموي، في حين يشير المساحة السطحية الطوبولوجية إلى المساحة القطبية السطحية الطوبولوجية المتنبأ بها.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الملف التكميلي 1: قائمة الجينات المرتبطة بالبيروكسي داز المييلوبيروكسي داز المستخدمة في تقييم البصمة الفردية للخلية باستخدام AUCell، وSeurat AddModuleScore، وssGSEA. يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الملف التكميلي 2: مخرجات التحليل الاستكشافي للمرشحات الخاصة بالعوامل النسخية والريبونوكليوتيدات الصغيرة (miRNA) لإنزيم MPO. يحتوي هذا الملف على نتائج التحليلات المرشحة للعوامل النسخية والريبونوكليوتيدات الصغيرة (miRNA) المستمدة من قواعد بيانات مبنية على مصادر عامة، تشمل KnockTF وChIP-Atlas وGTRD وTargetScan. تُقدَّم هذه التحليلات فقط لأغراض ترتيب الأولويات الاستكشافية للمرشحات، ولا ينبغي تفسيرها كدليل وظيفي على التنظيم العلوي لإنزيم MPO في سرطان الثدي.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

المناقشة

تقدم هذه الدراسة سير عمل استكشافيًا يعتمد على مجموعة بيانات عامة ومحاكاة حاسوبية (in silico) لفحص الارتباطات بين تعبير MPO والسمات المناعية/النخاعية في سرطان الثدي. أظهرت تحليلات TCGA-BRCA أن تعبير MPO كان أقل في الأنسجة الورمية مقارنة بالأنسجة المجاورة غير الورمية، وأن ارتفاع تعبير MPO ارتبط بفترة أطول لخلو المرض من التطور. ومع ذلك، لم تكن معدلات البقاء على قيد الحياة الإجمالية والبقاء على قيد الحياة الخاص بالمرض ذات دلالة إحصائية. بناءً على ذلك، لا ينبغي تفسير MPO كعلامة بيولوجية إنذارية قوية أو مثبتة استنادًا إلى الأدلة الحالية. ويجب أن تقيم الدراسات المستقبلية MPO باستخدام نماذج انحدار كوكس (Cox regression) متعددة المتغيرات والمعدلة وفقًا للمتغيرات السريرية المرضية المعتمدة، ومجموعات تحقق مستقلة، وتحليلات طبقية حسب النوع الفرعي.

بالمقارنة مع تحليل التعبير التفاضلي التقليدي لمجموعة واحدة أو تقدير الارتشاح المناعي لمنصة واحدة، يدمج سير العمل المتمحور حول MPO هذا بين النسخ الشامل (bulk transcriptomics)، والإثراء المناعي، وتوصيف الميثيل، ورسم الخرائط أحادية الخلية، والاضطراب الافتراضي، وذلك لتوفير رؤية استكشافية أوسع للميزات المناعية/النخاعية المرتبطة بـ MPO. ومع ذلك، يظل سير العمل هذا مكملاً، وليس بديلاً، عن التحقق من صحة المجموعات الخارجية، والتحقق المكاني أو على مستوى البروتين، ومقاييس الاضطراب التجريبي.

يجب تفسير نتائج الارتشاح المناعي والإثراء على أنها سياق مناعي مرتبط بـ MPO بدلاً من كونها إعادة تشكيل مناعي مدفوعة بـ MPO. يُعبر عن MPO بشكل أساسي في الخلايا المتعادلة وخلايا أخرى من السلالة النخاعية37. لذا، فإن الارتباطات الإيجابية بين تعبير MPO ودرجات ESTIMATE، والدرجات المناعية، ودرجات إثراء الخلايا المناعية، والجينات المرتبطة بالخلايا المتعادلة، ومسارات السيتوكينات، وبصمات تقديم المستضد، أو مسارات تحلل حبيبات الخلايا المتعادلة هي ارتباطات معقولة بيولوجياً وقد تعكس إلى حد كبير الاختلافات في وفرة الخلايا المناعية/النخاعية داخل عينات الورم الكلية. ويتفق هذا التفسير مع الدراسات السابقة التي أظهرت أن ارتشاح الخلايا المتعادلة الموجبة لـ MPO يرتبط بإنذار جيد في سرطان الثدي، وأن MPO قد ارتبط بوظيفة الخلايا الشجرية والالتهاب النسيجي المدفوع بالخلايا التائية38,39. ولا يمكن لبيانات RNA-seq الكلية تحديد ما إذا كان لـ MPO نشاط ذاتي داخل الخلايا الورمية أو ما إذا كانت الإشارة الملحوظة تعكس بشكل أساسي الخلايا المناعية المرتشحة. وسيلزم الاعتماد على مجموعات بيانات مستقلة للخلايا المفردة، أو التوصيف المكاني، أو الكيمياء النسيجية المناعية، أو قياس التدفق الخلوي، أو النماذج التجريبية القائمة على الاضطراب لتوضيح المصدر الخلوي والوظيفة.

يوفر تحليل الخلية الواحدة معلومات وصفية إضافية، ولكنه يظل محدوداً بسبب الكشف الضئيل عن MPO. حيث تم اكتشاف 85 خلية فقط موجبة لـ MPO في البداية قبل إجراء عملية توسيع الجوار القائمة على KNN. وبالرغم من أن توسيع KNN سمح بإجراء تحليل حساسية للخلايا الموجودة في الجوار النسخي المحلي للخلايا الموجبة لـ MPO، إلا أن هذا الإجراء قد يشمل خلايا لا تعبر عن MPO بشكل مباشر. وبناءً على ذلك، يجب تفسير مخرجات التعطيل الافتراضي لـ scTenifoldKnk على أنها تحليل حساسية حاسوبي استكشافي بدلاً من كونها دليلاً على تنظيم المسار بوساطة MPO40. وسيتطلب الأمر التحقق من ذلك في مجموعات بيانات مستقلة لسرطان الثدي على مستوى الخلية الواحدة ومن خلال مقايسات تجريبية متعامدة قبل التوصل إلى استنتاجات ميكانيكية.

يجب أيضاً تفسير تحليل عوامل النسخ بحذر. إن تداخل تنبؤات KnockTF وGTRD وChIP-Atlas، المتبوع بترتيب الأولويات بناءً على الدرجة، يمكن أن يرشح عوامل نسخ مرشحة، ولكن لا يمكنه إثبات التنظيم النسخي الوظيفي لـ MPO في سرطان الثدي. وبناءً على ذلك، تم الاحتفاظ بـ MYC والعوامل المرشحة الأخرى فقط كتعليقات توضيحية استكشافية. ونظراً لأن نشاط عوامل النسخ يعتمد بشكل كبير على السياق وقد يختلف باختلاف النوع الفرعي للورم، والتركيب الخلوي، ومنصة المقايسة، واستراتيجية المعالجة المسبقة، فإن التحقق من الصحة الخاص بالسياق سيكون مطلوباً قبل إسناد دور تنظيمي علوي لأي عامل مرشح. وينبغي أن يشمل هذا التحقق اختبارات ChIP-qPCR أو ChIP-seq، ومقايسات المراسل للمروج، واضطراب عوامل النسخ المتبوع بقياس تعبير MPO.

يجب أيضاً تفسير عملية استرجاع بيانات الدواء-الجين وتوصيفات ADMET بحذر. إذ يمكن لقاعدة بيانات DGIdb أن تعيد ارتباطات كيميائية-جينية غير متجانسة، بما في ذلك مركبات ليست ليجاندات انتقائية لـ MPO وقد تكون ذات مصداقية سريرية محدودة أو خصائص سمية غير مواتية36. وتوفر تنبؤات ADMET توصيفات كيميائية أولية ولكنها لا تثبت الارتباط بالهدف، أو القوة، أو الانتقائية، أو السلامة، أو الفعالية العلاجية41. لذلك، لا ينبغي استخدام النتائج الحالية على مستوى المركبات لاستنتاج الإمكانات العلاجية. يتطلب التقييم الترجمي ذو المغزى مجموعة منسقة من مثبطات أو مجسات MPO ذات الصلة فارماكولوجياً، ومقارنتها بمركبات معروفة تستهدف MPO، والتحقق من صحتها باستخدام مقاييس كيميائية حيوية وخلوية وفارماكولوجية. كما يجب مراعاة الدور المزدوج المحتمل لـ MPO في السرطان والذي يعتمد على السياق عند تفسير النتائج المتعلقة بالأدوية؛ فقد يساهم MPO في العمليات المعززة للأورام من خلال الإجهاد التأكسدي، وتوليد المؤكسدات التفاعلية، وتلف DNA، والالتهاب المزمن، وإعادة تشكيل البيئة الدقيقة للورم. وفي الوقت ذاته، قد يعكس تعبير MPO في مجموعات بيانات الورم الكلية تسلل الخلايا المتعادلة أو الخلايا المناعية النخاعية الأخرى، والتي قد ترتبط في بعض السياقات ببيئة دقيقة نشطة مناعياً ونتائج سريرية أكثر ملاءمة39,42. وبناءً على ذلك، فإن التفسير البيولوجي لـ MPO يعتمد على نوع الورم، والمصدر الخلوي، ومرحلة المرض، وتكوين الخلايا المناعية.

كما اعتبرت نتائج مثيلة DNA ضمن موقع MPO استكشافية. أظهرت مواقع CpG مختارة ارتباطات بالبقاء على قيد الحياة في تحليل MethSurv، ولكن هذه النتائج تتطلب تحققاً مستقلاً قبل استخلاص استنتاجات إنذارية أو ميكانيكية. قد يتفاعل التنظيم فوق الجيني لـ MPO مع ارتباط عوامل النسخ والتنظيم على مستوى الكروماتين، ولكن تظل هذه التفاعلات تخمينية دون توفر بيانات وظيفية للكروماتين أو بيانات عن الاضطرابات43.

يجب تفسير الآثار السريرية للتعبير عن MPO بحذر؛ إذ لا تثبت النتائج الحالية أن MPO يمثل مؤشراً حيوياً قابلاً للتطبيق سريرياً، أو مؤشراً يمكنه توجيه قرارات العلاج المناعي في سرطان الثدي في الوقت الحالي. بل قد يعكس MPO سياقاً مناعياً مرتبطاً بالخلايا النخاعية/العدلات داخل البيئة المجهرية للورم. وفي الدراسات المستقبلية، يمكن تقييم التعبير عن MPO جنباً إلى جنب مع المؤشرات المعتمدة المرتبطة بالعلاج المناعي، بما في ذلك الخلايا اللمفاوية المرتشحة في الورم، والتعبير عن PD-L1، والتعبير الجيني لنقاط التفتيش المناعية، والنمط الجزيئي الفرعي، والبصمات المناعية المعتمدة. كما يجب أن تشمل هذه التحليلات مجموعات مستقلة، ونماذج متعددة المتغيرات، ومجموعات بيانات الاستجابة للعلاج قبل إمكانية النظر في استخدام MPO لتصنيف المرضى أو اتخاذ قرارات العلاج المناعي.

تعد العديد من خطوات سير العمل بالغة الأهمية لضمان إمكانية إعادة الإنتاج، بما في ذلك المعالجة المسبقة المتسقة لبيانات TCGA-BRCA، وتصنيف المجموعات إلى MPO-high و MPO-low بناءً على الوسيط للورم فقط، والعتبات الإحصائية المحددة مسبقاً وتصحيح الاختبارات المتعددة، وخوارزميات إثراء الخلايا المناعية ومجموعات البصمات، ومراقبة جودة الخلايا المفردة وتوصيفها، وتوسيع نطاق جوار MPO بناءً على خوارزمية KNN، والتعامل الاستكشافي مع مخرجات التعطيل الافتراضي (virtual knockdown) وسجلات DGIdb/ADMET. قد تؤثر التغييرات في هذه المعلمات على النتائج والتفسيرات اللاحقة؛ لذا يجب الإبلاغ عنها وإعادة إنتاجها بدقة. ولأغراض استكشاف الأخطاء وإصلاحها، يجب معالجة المخرجات غير المتسقة من خلال مراجعة مصدر العينة، وتسوية التعبير الجيني، ونقطة قطع التصنيف، وتصحيح الاختبارات المتعددة، ومجموعات بصمات الخلايا المناعية، ومراقبة جودة الخلايا المفردة وتوصيفها، وتعريف جوار KNN، وعتبات التعطيل الافتراضي، ونقاط قطع الإثراء، وسجلات المركبات غير المتجانسة في DGIdb/ADMET.

يجب الإقرار بوجود العديد من القصور في هذه الدراسة. أولاً، استندت هذه الدراسة إلى تحليلات استرجاعية لقواعد بيانات عامة باستخدام TCGA-BRCA وبيانات الخلية الواحدة المتاحة علنًا، وبالتالي قد تتأثر بعدم تجانس المجموعات، والاختلافات في مصادر العينات، وتأثيرات الدفعات (batch effects)، وعدم اكتمال التعليقات التوضيحية السريرية، والاختلافات في تكوين الورم. ثانياً، استُمدت النتائج الحالية بشكل أساسي من الارتباطات النسخية والتحليلات الحاسوبية (in silico) وتفتقر إلى التحقق التجريبي المباشر؛ لذا لا ينبغي تفسير الارتباطات الملحوظة بين تعبير MPO، والسمات المناعية/النخاعية، وتعليقات الميثيلة، وعوامل النسخ المرشحة، ومخرجات التعطيل الافتراضي (virtual knockdown) على أنها آليات مسببة. ثالثاً، كان اكتشاف MPO في مجموعة بيانات الخلية الواحدة نادراً، حيث تم اكتشاف 85 خلية فقط موجبة لـ MPO قبل توسيع الجوار القائم على KNN، وقد تشتمل المجموعة الفرعية الموسعة لجوار MPO على خلايا ذات تعبير MPO منخفض أو غير قابل للكشف، ولا ينبغي اعتبارها مجتمعاً نقياً من الخلايا الموجبة لـ MPO. رابعاً، نظراً لأن MPO يرتبط بشكل أساسي بالعدلات والخلايا الأخرى ذات السلالة النخاعية، فإن الإشارات المرتبطة بـ MPO في بيانات bulk RNA-seq قد تتأثر بوفرة الخلايا المناعية، ونقاء الورم، والتكوين الخلوي بدلاً من أن تعكس النشاط الجوهري لخلايا الورم. وأخيراً، كانت عملية استرجاع الأدوية-الجينات بناءً على DGIdb وتعليقات ADMET مجرد تعليقات كيميائية استكشافية، وهذه المخرجات لا تثبت تثبيط MPO، أو الارتباط بالهدف، أو الانتقائية، أو السلامة، أو الفعالية العلاجية، أو الملاءمة السريرية. وتتطلب الدراسات المستقبلية استخدام مجموعات مستقلة، والتحقق على مستوى البروتين أو مكانياً، وإجراء تجارب وظيفية لتأكيد الأهمية البيولوجية والسريرية لهذه النتائج.

باختصار، تدعم تحليلات مجموعات البيانات العامة الحالية وجود ارتباط بين تعبير MPO والسمات النسخية المناعية/النخاعية في سرطان الثدي، حيث ارتبط ارتفاع تعبير MPO بفترة أطول خالية من تقدم المرض في المجموعة التي تم تحليلها. وتظل هذه النتائج استكشافية ومولدة للفرضيات؛ فهي لا تثبت أن MPO ينظم البيئة الدقيقة المناعية للأورام بشكل سببي، أو أن MYC ينظم MPO وظيفياً، أو أن المركبات المستخلصة ذات صلة علاجية. وتتمثل المساهمات الرئيسية لهذه الدراسة في تقديم سير عمل حوسبي قابل للتكرار ومجموعة من الفرضيات القابلة للاختبار التي تتطلب التحقق من صحتها عبر مجموعات خارجية وتأكيداً تجريبياً.

الإفصاحات

يفيد المؤلفون بعدم وجود تضارب في المصالح في هذا العمل. تم استخدام أداة تحرير لغوي قائمة على الذكاء الاصطناعي فقط للمساعدة في صقل اللغة الإنجليزية وتحسين مقروئيتها أثناء مراجعة المخطوطة. لم تُستخدم الأداة في تصميم الدراسة، أو تحليل البيانات، أو إنشاء الأشكال، أو تفسير النتائج، أو اختيار المراجع، أو استخلاص الاستنتاجات العلمية. وقد تم فحص جميع التحليلات والنتائج والتفسيرات والمراجع والنص النهائي بدقة ومراجعتها والموافقة عليها من قبل المؤلفين، الذين يتحملون المسؤولية الكاملة عن محتوى المخطوطة.

شكر وتقدير

يتوجه المؤلفون بجزيل الشكر والتقدير للدعم المالي المقدم من صندوق البحوث العلمية في مستشفى مركز الفضاء (YN202530).

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
CellChatحزمة R/مفتوح المصدرhttps://github.com/sqjin/CellChatتحليل التواصل بين الخلايا
ChIP-Atlasقاعدة بيانات عامةhttps://chip-atlas.org/فحص أهداف عوامل النسخ (TF)؛ تحديث 2021 
clusterProfilerBioconductorhttps://bioconductor.org/packages/clusterProfiler/تحليل إثراء GO/KEGG؛ v4.4.4
CytoscapeCytoscape Consortiumhttps://cytoscape.org/تصوير الشبكات وتحليل الطوبولوجيا
DGIdbجامعة واشنطن/قاعدة بيانات عامةhttps://www.dgidb.org/استرجاع التفاعلات بين الدواء والجين
GDC/TCGA-BRCAالمعهد الوطني للسرطانhttps://portal.gdc.cancer.gov/مصدر البيانات السريرية والترانسكريبتومية الكلية
Gene Expression Omnibus: GSE161529NCBIhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/مصدر مجموعة بيانات الخلية الواحدة
GSEA/MSigDBمعهد Broadhttps://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdbتحليل إثراء مجموعة الجينات ومرجع مجموعة الجينات؛ الإصدار 3.0 
GSVABioconductorhttps://bioconductor.org/packages/GSVA/تقييم تباين مجموعة الجينات/النقاط المتعلقة بـ ssGSEA؛ الإصدار 1.46.0
GTRDقاعدة بيانات عامةhttp://gtrd.biouml.org/فحص أهداف عوامل النسخ (TF)؛ 2021 
KnockTFقاعدة بيانات عامةhttp://www.licpathway.net/KnockTF/index.htmlمورد اضطراب عوامل النسخ (TF)؛ الإصدار 2.0 
Rمؤسسة R للحوسبة الإحصائيةhttps://www.r-project.org/بيئة الحوسبة الإحصائية
scTenifoldKnkحزمة R/مفتوح المصدرhttps://github.com/cailab-tamu/scTenifoldKnkتحليل التعطيل الافتراضي (Virtual knockdown)
Seuratحزمة R/مفتوح المصدرhttps://satijalab.org/seurat/المعالجة المسبقة والتجميع لبيانات الخلية الواحدة
STRINGELIXIR/قاعدة بيانات عامةhttps://string-db.org/تحليل التفاعل بين البروتينات؛ v11 
SwissADMEالمعهد السويسري للمعلوماتية الحيوية SIBhttp://www.swissadme.ch/تقييم التشابه مع الأدوية؛ إصدار 2017/أداة ويب 
TIMERمورد ويب عامhttps://timer.cistrome.org/تحليل الارتشاح المناعي؛ TIMER2.0 
UCSC Xena أو بوابة TCGA المرتبطةUCSChttps://xenabrowser.net/الوصول الاستكشافي للبيانات/التحقق من الصحة 

المراجع

  1. Onkar SS, et al. The great immune escape: Understanding the divergent immune response in breast cancer subtypes. Cancer Discov. 2023;13(1):23-40.
  2. Quail DF, Park M, Welm AL, Ekiz HA. Breast cancer immunity: It is time for the next chapter. Cold Spring Harb Perspect Med. 2024;14(2):a041324.
  3. Valadez-Cosmes P, Raftopoulou S, Mihalic ZN, Marsche G, Kargl J. Myeloperoxidase: Growing importance in cancer pathogenesis and potential drug target. Pharmacol Ther. 2022;236:108052.
  4. Ohshima H, Tatemichi M, Sawa T. Chemical basis of inflammation-induced carcinogenesis. Arch Biochem Biophys. 2003;417(1):3-11.
  5. Davies MJ, Hawkins CL. The role of myeloperoxidase in biomolecule modification, chronic inflammation, and disease. Antioxid Redox Signal. 2020;32(13):957-981.
  6. Gomez-Mejiba SE, et al. Myeloperoxidase-induced genomic DNA-centered radicals. J Biol Chem. 2010;285(26):20062-20071.
  7. Eruslanov EB, et al. Tumor-associated neutrophils stimulate T cell responses in early-stage human lung cancer. J Clin Invest. 2014;124(12):5466-5480.
  8. Däster S, et al. Absence of myeloperoxidase and CD8 positive cells in colorectal cancer infiltrates identifies patients with severe prognosis. Oncoimmunology. 2015;4(12):e1050574.
  9. Droeser RA, et al. High myeloperoxidase positive cell infiltration in colorectal cancer is an independent favorable prognostic factor. PLoS One. 2013;8(5):e64814.
  10. Gerber-Ferder Y, et al. Breast cancer remotely imposes a myeloid bias on haematopoietic stem cells by reprogramming the bone marrow niche. Nat Cell Biol. 2023;25(12):1736-1745.
  11. Xu H, et al. Single-cell transcriptomics reveals CCL3+ classical monocyte subset linked to autoimmune pathogenesis. J Inflamm Res. 2025;18:16273-16291.
  12. Jiahao S, Cong W, Xin L, Xu C, Wenpeng X, et al. BCAT1 mediates the carcinogenic effects of environmental bisphenol exposure: mechanistic discoveries in osteosarcoma and pan-cancer analysis. Mol Divers. 2026. doi:10.1007/s11030-026-11566-7.
  13. Huo Z, Sun W, Lou C, Yang T. Integrated single-cell and spatial mapping coupled with machine learning unveils core stemness landscapes and regulatory drivers in triple-negative breast cancer. Discov Oncol. 2026;17(1):602.
  14. Das SC, et al. Comprehensive bioinformatics and machine learning analyses for breast cancer staging using TCGA dataset. Brief Bioinform. 2024;26(1):bbae628.
  15. Szklarczyk D, et al. STRING v11: protein-protein association networks with increased coverage, supporting functional discovery in genome-wide experimental datasets. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D607-D613.
  16. Yu G, Wang LG, Han Y, He QY. clusterProfiler: an R package for comparing biological themes among gene clusters. OMICS. 2012;16(5):284-287.
  17. Ashburner M, et al. Gene ontology: tool for the unification of biology. Nat Genet. 2000;25(1):25-29.
  18. Kanehisa M, Goto S. KEGG: Kyoto encyclopedia of genes and genomes. Nucleic Acids Res. 2000;28(1):27-30.
  19. Chen GY, et al. Integrating network pharmacology and experimental validation to explore the key mechanism of gubitong recipe in the treatment of osteoarthritis. Comput Math Methods Med. 2022;2022:7858925.
  20. Chen GY, et al. Prediction of Rhizoma Drynariae targets in the treatment of osteoarthritis based on network pharmacology and experimental verification. Evid Based Complement Alternat Med. 2021;2021:5233462.
  21. Liberzon A, et al. Molecular signatures database MSigDB 3.0. Bioinformatics. 2011;27(12):1739-1740.
  22. Subramanian A, et al. Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proc Natl Acad Sci U S A. 2005;102(43):15545-15550.
  23. Li B, et al. Comprehensive analyses of tumor immunity: implications for cancer immunotherapy. Genome Biol. 2016;17(1):174.
  24. Li T, et al. TIMER: A web server for comprehensive analysis of tumor-infiltrating immune cells. Cancer Res. 2017;77(21):e108-e110.
  25. Li T, et al. TIMER2.0 for analysis of tumor-infiltrating immune cells. Nucleic Acids Res. 2020;48(W1):W509-W514.
  26. Hänzelmann S, Castelo R, Guinney J. GSVA: gene set variation analysis for microarray and RNA-seq data. BMC Bioinformatics. 2013;14:7.
  27. Modhukur V, et al. MethSurv: a web tool to perform multivariable survival analysis using DNA methylation data. Epigenomics. 2018;10(3):277-288.
  28. Feng C, et al. KnockTF: a comprehensive human gene expression profile database with knockdown/knockout of transcription factors. Nucleic Acids Res. 2020;48(D1):D93-D100.
  29. Feng C, et al. KnockTF 2.0: a comprehensive gene expression profile database with knockdown/knockout of transcription co-factors in multiple species. Nucleic Acids Res. 2024;52(D1):D183-D193.
  30. Oki S, et al. ChIP-Atlas: a data-mining suite powered by full integration of public ChIP-seq data. EMBO Rep. 2018;19(12):e46255.
  31. Zou Z, Ohta T, Miura F, Oki S. ChIP-Atlas 2021 update: a data-mining suite for exploring epigenomic landscapes by fully integrating ChIP-seq, ATAC-seq and Bisulfite-seq data. Nucleic Acids Res. 2022;50(W1):W175-W182.
  32. Kolmykov S, et al. GTRD: an integrated view of transcription regulation. Nucleic Acids Res. 2021;49(D1):D104-D111.
  33. Yevshin I, Sharipov R, Kolmykov S, Kondrakhin Y, Kolpakov F. GTRD: a database on gene transcription regulation—2019 update. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D100-D105.
  34. Tang D, et al. SRplot: A free online platform for data visualization and graphing. PLoS One. 2023;18(11):e0294236.
  35. Wang Y, et al. Immunological profiling of rheumatoid factor-positive primary Sjögren's syndrome by single-cell RNA sequencing. Front Immunol. 2026;17:1822615.
  36. Daina A, Michielin O, Zoete V. SwissADME: a free web tool to evaluate pharmacokinetics, drug-likeness and medicinal chemistry friendliness of small molecules. Sci Rep. 2017;7:42717.
  37. Lin W, Chen H, Chen X, Guo C. The roles of neutrophil-derived myeloperoxidase MPO in diseases: The new progress. Antioxidants. 2024;13(1):132.
  38. Odobasic D, et al. Neutrophil myeloperoxidase regulates T-cell-driven tissue inflammation in mice by inhibiting dendritic cell function. Blood. 2013;121(20):4195-4204.
  39. Zeindler J, et al. Infiltration by myeloperoxidase-positive neutrophils is an independent prognostic factor in breast cancer. Breast Cancer Res Treat. 2019;177(3):581-589.
  40. Osorio D, et al. scTenifoldKnk: An efficient virtual knockout tool for gene function predictions via single-cell gene regulatory network perturbation. Patterns. 2022;3(3):100434.
  41. Li X, Tang L, Li Z, Qiu D, Yang Z, et al. Prediction of ADMET properties of anti-breast cancer compounds using three machine learning algorithms. Molecules. 2023;28(5):2326.
  42. Scandolara TB, et al. Anti-neutrophil antibodies anti-MPO-ANCAs are associated with poor prognosis in breast cancer patients. Immunobiology. 2020;225(6):152011.
  43. Gilbert J, Gore SD, Herman JG, Carducci MA. The clinical application of targeting cancer through histone acetylation and hypomethylation. Clin Cancer Res. 2004;10(14):4589-4596.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

TCGA BRCA
اتصل بنا
أوصِ بها للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

2026 © حقوق الطبع والنشر MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.