基于紅景天苷對三陰性乳腺癌關鍵差異基因作用機制的生物信息學和分子對接技術分析

［摘 要］ 目的：通過生物信息學和網絡藥理學方法探討紅景天苷治療三陰性乳腺癌 （TNBC） 的作用機制，闡明其產生治療作用的主要靶點和信號通路。方法：通過基因表達綜合數據庫（GEO）獲取數據集 GSE45827，利用R 軟件包GSEABase 進行基因集富集分析（GSEA），采用limma R 軟件包尋找相鄰正常組織和TNBC 組織之間的差異表達基因（DEGs），對DEGs 進行基因本體論（GO） 功能富集分析和京都基因與基因組百科全書（KEGG） 信號通路富集分析，將DEGs 與藥物靶點結合，導入基因/蛋白相互作用檢索搜查工具String 數據庫， 形成蛋白-蛋白相互作用 （PPI） 網絡。使用MCODE 插件對 PPI 網絡進行功能模塊篩選，對SCORE 值排名前2 位的關鍵模塊基因再次進行GO 功能富集分析和KEGG 信號通路富集分析。將2 次KEGG 富集分析所得通路與轉錄組數據GSEA 富集分析結果取交集，獲得紅景天苷治療TNBC 的作用通路。使用CytoHubba 插件計算出關鍵模塊中最大團中心性（MCC） 評分前 10 位的關鍵節點基因， 即為核心基因。 應用 AutoDock Vina 1. 1. 2 和PyMOL 2. 3. 0軟件完成分子對接。結果：KEGG與GSEA富集分析的結果取交集得到13條共同通路，涉及細胞周期、細胞衰老和p53 信號通路等。GO 功能富集分析結果中所涉及的有絲分裂、核分裂和姐妹染色單體分離等生物學過程與細胞周期有密切關聯，與KEGG 富集分析結果一致。SCORE 值排名第1 位的關鍵模塊中包含5 個紅景天苷藥物作用靶點，分別為重組人細胞周期蛋白A2 （CCNA2）、細胞周期檢查點激酶1 （CHEK1）、驅動蛋白家族成員11 （KIF11）、DNA 拓撲異構酶2 （TOP2A）和胸腺嘧啶酸合酶（TYMS），將上述蛋白與紅景天苷進行分子對接，結果均表現出很強的結合能力（結合能lt;－7. 0 kcal·mol－1）。結論：紅景天苷的緊密結合靶標位于TNBC的DEGs關鍵功能模塊中，可以與CCNA2 蛋白結合產生直接的調控作用，與KIF11、TOPA2、CHEK1 和TYMS 蛋白結合可針對TNBC 的關鍵節點基因產生間接的調控作用，紅景天苷有可能成為TNBC 的臨床治療藥物。

［關鍵詞］ 紅景天苷； 三陰性乳腺癌； 生物信息學； 網絡藥理學； 分子對接

［中圖分類號］ R737. 9; R285. 5 ［文獻標志碼］ A

三陰性乳腺癌（triple negative breast cancer，TNBC） 占所有乳腺癌的15%～20%，以同時出現雌激素受體（estrogen receptor，ER）、孕激素受體（progesterone receptor，PR） 和人表皮生長因子受體2 （human epidermal growth factor receptor-2，HER-2） 陰性為特征。TNBC 無法從內分泌治療和抗HER-2 靶向治療中獲益， 具有全身轉移率高、對常規治療不敏感和易耐藥等特點， 患者預后較差［1-2］。目前TNBC 的臨床治療仍然以化療為主，但不良反應較重，患者難以耐受。

紅景天苷作為一種富含多糖的成分，是從中藥紅景天中提取的活性成分，在提高人體免疫功能方面具有明顯優勢，已被廣泛用于預防高原病、增強免疫力、改善血管功能、延緩人體衰老、緩解抑郁癥狀和消除疲勞等［3-5］。同時，紅景天苷的抗腫瘤生物學作用廣泛。研究［3-4］ 表明：紅景天苷在體內外均可抑制多種惡性腫瘤細胞的增殖，使細胞周期受抑制， 細胞分裂停滯在分裂時相。近年來研究［5-8］ 顯示：紅景天苷在肺癌、未分化甲狀腺癌和胃癌中具有抗腫瘤活性。

研究［6］ 顯示：4 g·L－1 紅景天苷可抑制人乳腺癌MDA-MB-435 細胞增殖， 誘導細胞凋亡， 阻滯細胞周期，并明顯抑制細胞的遷移和侵襲。有研究者［7］ 采用TNBC 細胞系MDA-MB 231 進行研究發現： 紅景天苷可通過基質金屬蛋白酶2 （matrixmetalloproteinase 2，MMP2） 調控表皮生長因子受體（epidermal growth factor receptor， EGFR） /Janus 激酶2 （Janus kinase 2， Jak2） /信號轉導和轉錄激活因子3 （signal transducer and activator oftranscription 3， STAT3） 信號通路， 抑制TNBC細胞遷移、侵襲和血管生成。研究［8］ 顯示： 紅景天苷對乳腺癌裸鼠模型腫瘤生長的抑制作用強于紫杉醇，其作用機制可能是通過下調細胞凋亡調節因子B 細胞淋巴瘤2 （B cell lymphoma-2， Bcl-2） 和腫瘤抗原p53， 上調Bcl-2 相關X 蛋白（Bcl-2associated X protein，Bax） 和含半胱氨酸的天冬氨酸蛋白水解酶3 （cysteinyl aspartate specificproteinase 3， Caspase 3）， 從而增加促凋亡因子的表達，誘導腫瘤細胞凋亡。紅景天苷是一種極具潛力的抗乳腺癌藥物，具有重要研究價值，但其作用機制目前尚不明確，從生物信息學和網絡藥理學的角度深入探討紅景天苷與TNBC 相互作用機制的研究較少，因此本文作者從該切入點進行分析，以期為紅景天苷用于TNBC 的臨床治療提供理論依據。

1 資料與方法

1. 1 公共數據收集

從美國國家生物技術信息中心（National Center for Biotechnology Information，NCBI） 基因表達綜合數據庫（Gene ExpressionOminibus， GEO） （https：//www. ncbi. nlm.nih. gov/） 下載包含TNBC 和相鄰正常組織樣本的數據集（GSE45827），選用該數據集中包括11 個正常樣本和41 個TNBC 腫瘤樣本的信息。根據患者臨床信息對基因表達數據進行初步處理，使用R 軟件limma 包， 根據GPL570-55999 文件對基因符號進行注釋，形成完整的表達矩陣。

1. 2 差異表達基因（differentially expressed genes，DEGs）的鑒定

使用limma R軟件包對原始數據進行質量控制、數據背景校正、歸一化處理、對數轉換和去除批次效應處理， 并尋找相鄰正常組織和TNBC 組織之間的DEGs， 計算變換倍數（foldchange，FC），以Plt;0. 05 和 |log2FC|≥ 2 作為篩選標準用以檢測與正常樣本相比的TNBC 組織中的DEGs。選用ggplot2 和pheatmap 等R 軟件包對分析結果進行可視化繪圖。R 軟件包可從bioconductor網站（https：//www. bioconductor. org/） 免費下載獲取。

1. 3 基 因 集 富 集 分 析（Gene Set EnrichmentAnalysis，GSEA）、基 因 本 體 論（Gene Ontology，GO）功能富集分析和京都基因與基因組百科全書（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）信號通路富集分析

利用 DAVID數據庫，根據各基因的分子功能（molecular function，MF）、細胞組成（cellular component， CC） 和生物學過程（biological process， BP） 對DEGs 進行GO 功能及KEGG 信號通路富集分析，闡明DEGs和細胞信號通路的功能。R 軟件GSEABase 包用于分析基因矩陣數據所涉及的通路。

1. 4 紅景天苷潛在靶點篩選

在比較毒理基因組學數據庫（Comparative Toxicogenomics Database，CTD）（http：//ctdbase. org/）、Phar mMapper 數據庫（http：//www. lilab-ecust. cn/pharmmapper/）、Super-PRED 數據庫（https：//prediction. charite.de/index. php） 和SwissTarget Prediction 數據庫（http：//www. swisstargetprediction. ch/） 中檢索紅景天苷的作用靶點。利用 UniProt 數據庫（https：//www. uniprot. org/） 將靶點名稱標準化。將紅景天苷靶標與TNBC 對應DEGs 取并集獲得紅景天苷治療疾病的潛在靶點。

1. 5 蛋白-蛋白相互作用（protein-protein interaction，PPI）網絡

選擇 String 在線分析工具 （http：//www. string-db. org/），置信度為0. 4，從數據庫中獲取的紅景天苷藥物靶點和DEGs 取并集后構建PPI 網絡圖。采用Cytoscape （3. 9. 1 版） 軟件構建交互式網絡圖，并使用MCODE 插件在網絡圖中追蹤關鍵基因模塊。在PPI 網絡中，節點代表目標蛋白質，邊代表蛋白質之間存在相互作用。

1. 6 分子對接

根據小分子的化學文摘服務社（Chemical Abstracts Service，CAS） 號從PubChem數據庫下載SDF 格式的3D 結構， 將結構導入ChemBio3D Ultra 14. 0 進行能量最小化， 將Minimum RMS Gradient 設置為0. 001，將小分子保存為mol2 格式。將優化好的小分子導入AutodockTools-1. 5. 6 進行加氫、計算電荷、分配電荷和設置可旋轉鍵后保存為“pdbqt” 格式。從蛋白質結構數據庫（protein data bank，PDB） 下載細胞周期素A2 （cyclin A2， CCNA2）（PDB ID：4EOP）、細胞周期檢查點激酶1 （checkpointkinase 1， CHEK1）（PDB ID： 7SUF）、驅動蛋白超家族成員11 （kinesin family member 11， KIF11）（PDB ID： 6TIW）、DNA 拓撲異構酶2α （DNAtopoisomerase 2-alpha，TOP2A）（PDB ID：1ZXM）和胸腺嘧啶酸合酶（thymidylate synthase，TYMS）（PDB ID：6QXH），使用Pymol 2. 3. 0 軟件去除蛋白結晶水和原始配體等，將蛋白結構導入AutoDocktools （v1. 5. 6） 進行加氫、計算電荷、分配電荷和指定原子類型并保存為“pdbqt”格式。使用POCASA 1. 1 在線工具（https：//g6altair.sci. hokudai. ac. jp/g6/service/pocasa/） 預測蛋白結合位點， 采用AutoDock Vina 1. 1. 2 軟件進行分子對接。利用PyMOL 2. 3. 0 軟件對對接結果進行相互作用模式分析。

2 結 果

2. 1 紅 景 天 苷 的 潛 在 靶 點

通 過 CTD、pharmmapper、Super-PRED 和SwissTargetPrediction 數據庫獲取紅景天苷作用靶點， 經過UniProt 數據庫校正并整理去重，取并集后得到作用靶點共410 個。見圖1。

2. 2 DEGs的識別和 GSEA 富集分析

對數據集GSE45827 進行分析， TNBC 組有814 個DEGs，包括452個上調基因和362個下調基因，|log2 FC|≥2且 Plt;0. 05。正常組和TNBC 組DEGs 的熱圖和火山圖見圖2A 和2B， 其中熱圖展示了|log2 FC|前50 位的差異基因。對表達矩陣基因信息進行GSEA富集分析，結果顯示：富集的通路主要涉及DNA復制、同種異體移植排斥、檸檬酸循環、蛋白酶體、移植物抗宿主病、視黃醇的新陳代謝、甘油酯新陳代謝、醛固酮調節鈉重吸收、藥物代謝-細胞色素P450 和細胞色素P450 對異種生物的代謝作用等。見圖2C 和2D。

2. 3 紅景天苷作用靶點和DEGs

將DEGs與藥物靶點取交集， 共發現29 個共同的基因（表1）。GO 功能富集分析結果顯示：BP 主要涉及細胞發育的正向調節、糖基化合物代謝過程和肌肉細胞分化的正向調節；CC 涉及血小板α 顆粒管腔、血小板α 顆粒和血液微粒；MF 涉及激素綁定、核受體活性和配體激活的轉錄因子活性等。KEGG 信號通路富集到的通路途徑包括叉頭框蛋白O （Forkhead boxprotein O， FoxO） 信號通路、磷脂酰肌醇3-激酶（phosphatidylinositol 3-kinase， PI3K） /蛋白激酶B（protein kinase B，AKT） 信號通路、核苷酸代謝、結腸直腸癌、小細胞肺癌、前列腺癌、化學致癌-活性氧、AMP 依賴的蛋白激酶 （AMP activatedprotein kinase，AMPK） 信號通路、胰島素信號通路、自噬-動物、胃癌和細胞衰老等，上述通路與許多惡性腫瘤的發生發展有密切關聯（圖3）。

2. 4 DEGs的 GO 功能富集分析和 KEGG 信號通路富集分析

采用 DAVID數據庫進行 GO功能富集分析和KEGG 信號通路富集分析。GO 功能富集分析中， BP 結果顯示： 篩選出的DEGs 主要在核內有絲分裂、通過質膜黏附分子的嗜同質細胞黏附、細胞器裂變、腺發育、有絲分裂姐妹染色單體分離、細胞激活的正向調節、白細胞激活的正向調控和核分裂等子集中富集； CC 結果顯示： DEGs主要在含有膠原的細胞外基質、血液微粒、質膜的外側、細胞-底物連接、染色體區域、黏著斑、黑素體和色素顆粒等子集中富集； MF 結果顯示：DEGs 主要在糖胺聚糖綁定、整合素結合、單鏈DNA 解旋酶活性、主要組織相容性復合體Ⅱ（major histocompatibility complex Ⅱ ， MHCⅡ） 蛋白復合物結合、DNA 解旋酶活性、肝素結合和免疫球蛋白受體結合成分中富集。見圖4A。KEGG信號通路富集分析結果顯示：DEGs 主要在細胞周期、細胞衰老、卵母細胞減數分裂、人類T 淋巴細胞白血病病毒1 感染、病毒性心肌炎、黏著斑、p53 信號通路、瘧疾、鐵死亡、孕激素介導的卵母細胞成熟、類風濕性關節炎、硫胺素新陳代謝、前列腺癌、DNA 復制、腸道免疫網絡的IgA 生產、細胞外基質（extracellular matrix， ECM） -受體相互作用、阿米巴病、檸檬酸循環、白細胞介素17（interleukin-17， IL-17） 信號通路和急性髓系白血病等通路中富集。見圖4B。

2. 5 PPI和關鍵基因模塊的篩選

篩選出的DEGs結果結合藥物作用靶點在String 網站上進行分析，獲得PPI 結果。采用Cytoscape 軟件對PPI 結果進行拓撲分析，構建PPI 網絡（圖5A），使用MCODE插件對PPI 網絡進行功能模塊篩選（圖5B 和5C），在R 軟件中使用clusterProfiler 包對SCORE 值排名前2 位的功能模塊進行KEGG 信號通路富集分析，以Plt;0. 05 為差異有統計學意義，關鍵基因模塊1 和2 的基因主要在鼠疫感染、人類T 淋巴細胞白血病病毒1 型感染、化學致癌-活性氧、趨化因子信號通路、晚期糖基化終產物（advancedglycosylation end products， AGEs）-AGEs 受體（receptor of AGEs，RAGE） 信號通路在糖尿病并發癥中的作用、EGFR 酪氨酸激酶抑制劑耐藥性、黏著斑、病毒致癌作用、脂質與動脈粥樣硬化和細胞周期等信號通路中富集（圖5D）。GO 功能富集分析結果見圖5E。采用CytoHubba 插件計算關鍵基因模塊中MCC 評分前10 位的關鍵節點基因，并生成相互作用網絡圖， 即得到10 個核心基因， 包括TOP2A、泛素結合酶E2C （ubiquitinconjugatingenzyme E2 C， UBE2C）、細胞分裂周期蛋白20 （cell division cycle protein 20，CDC20）、細胞周期素依賴性激酶1 （cyclin-dependent kinase 1，CDK1）、大同源物大關聯蛋白5 （disks largeassociatedprotein 5， DLGAP5）、中心體蛋白55（centrosomal protein of 55 kDa， CEP55）、KIF11、核糖核苷二磷酸還原酶亞基M2 （ribonucleosidediphosphatereductase subunit M2， RRM2）、細胞周期蛋白B1 （cyclin B1，CCNB1）、BUB1 有絲分裂檢查點絲氨酸/蘇氨酸蛋白激酶B （BUB1mitotic checkpoint serine/threonine-protein kinase B ，BUB1B）， 其中TOP2A 和KIF11 屬于藥物作用靶點，其余8 個基因屬于TNBC 的DEGs （圖5F）。

2. 6 DEGs 結合紅景天苷關鍵通路的篩選

將GSEA 富集分析結果、DEGs 的KEGG 富集分析結果和關鍵模塊基因KEGG 富集分析通路相結合，取交集得到13 個信號通路（圖6）。13 個信號通路涉及人類T 淋巴細胞白血病病毒1 型感染（hsa05166）、EGFR 酪氨酸激酶抑制劑耐藥性（hsa04510）、黏著斑（hsa04110）、細胞周期（hsa04218）、細胞衰老（hsa01521）、前列腺癌（hsa04621）、Nod 樣受體信號通路（hsa05215）、IL-17 信號通路（hsa04657）、急性髓系白血病（hsa04114）、p53 信號通路（hsa05221）、卵母細胞減數分裂（hsa04115）、孕酮介導的卵母細胞成熟（hsa04914） 和利什曼病（hsa05140）。

2. 7 分子對接

將 PPI網絡關鍵模塊中的藥物靶點基因與紅景天苷進行分子對接。選擇MCODE 插件篩選出的評分最高關鍵模塊中的5 個藥物靶基因TYMS、KIF11、CCNA2、TOP2A 和CHEK1 與紅景天苷進行分子對接。分子對接結果顯示：紅景天苷與上述5 個藥物靶基因均可實現良好對接，結合能lt;－7. 0 kcal·mol－1， 其中最大團中心性（maximal clique centrality， MCC） 評分前10 位的核心基因中KIF11 和TOP2A 與紅景天苷的結合能≤－8. 0 kcal·mol－1， 之間具有很強的結合能力（表2）。分子對接結果可視化分析見圖7。

3 討 論

乳腺癌已成為女性最常見的惡性腫瘤，并且呈逐年增長趨勢。研究［9］ 顯示：2020 年女性乳腺癌新發病例數達2 261 419 例， 占全球女性惡性腫瘤發病的25. 84%，占全球惡性腫瘤發病的12. 50%。全球女性乳腺癌發病率為58. 5 / 10 萬， 世界標準發病率為47. 8 / 10 萬，在癌癥發病率譜中居首位。

流行病學調查［10-11］ 顯示： TNBC 多發生于絕經前女性。與其他類型乳腺癌比較，TNBC 易復發和轉移， 病情進展迅速， 并且缺乏有效的治療靶點，預后較差［12-13］。目前，針對TNBC 的標準治療方案還停留在化療和放療階段，缺乏明確靶點和靶向藥物。

通過分析紅景天苷對不同腫瘤細胞作用的相關研究，本文作者認為：紅景天苷可能在治療TNBC中發揮作用。本研究首先利用CTD、pharmmapper、Super-PRED 和SwissTargetPrediction 數據庫獲取了410 個與紅景天苷有關的目標基因，然后通過對轉錄組數據進行差異分析，結果顯示：在TNBC 與正常組織之間存在452 個上調基因和362 個下調基因。本文作者對DEGs 進行GO 功能富集分析和KEGG 信號通路富集分析，并進一步將DEGs 與藥物靶點結合形成PPI 網絡，使用MCODE 插件篩選出關鍵模塊，對SCORE 值排名前2 位的關鍵模塊進行KEGG 通路富集分析，將2 次KEGG 富集分析所得通路與轉錄組數據GSEA富集分析結果取交集， 得到13 條共同通路， 其中多個通路涉及惡性腫瘤發生發展的多個方面； 將DEGs 與紅景天苷作用靶點取交集，獲得29 個共有基因，進行富集分析得到相關通路，但由于在PPI網絡中部分共有節點之間的互作關系缺乏緊密性，故本研究著重分析位于關鍵功能模塊中的紅景天苷作用靶點。

本研究中GO 富集分析結果顯示：關鍵模塊中的基因主要在核內有絲分裂、核分裂、有絲分裂細胞周期的調節、有絲分裂細胞周期相變和姐妹染色單體分離等生物過程中起到重要作用；KEGG 信號通路分析結果顯示：上述基因與細胞周期、細胞衰老、卵母細胞減數分裂和孕酮介導的卵母細胞成熟等有密切聯系。關鍵模塊所涉及的生物學過程與細胞周期有密切關聯，KEGG 信號通路富集分析結果也驗證了該結果。

另外，Nod 樣受體信號通路也在本研究篩選出的13 條重要通路中。Nod 樣受體是炎癥免疫受體的代表之一，目前研究［14］ 顯示：炎癥與腫瘤存在著密切關聯，炎癥甚至是部分惡性腫瘤發生發展的主要原因。已有研究［15］ 通過細胞實驗和動物實驗驗證： Nod 樣受體信號通路與TNBC、炎性乳腺癌、胃癌和結腸癌等均存在關聯，但不同研究所得結論各不相同，Nod 樣受體信號通路所起到的作用也不同，具體機制仍有待進一步研究。本研究從生物信息學角度驗證了紅景天苷可通過Nod 樣受體信號通路作用于TNBC。

IL-17 信號通路也是關鍵模塊基因明顯富集的通路之一。IL-17 是一種參與免疫反應的細胞因子，與細胞膜上IL-17 受體（IL-17 receptor， IL-17R）結合發揮作用。在乳腺癌相關研究［16］ 中，IL-17R可通過募集腫瘤壞死因子聯合受體6 （TNFreceptor-associated factor 6， TRAF6） 和激活核因子κB （nuclear factor-kappa B，NF-κB） 上調Bcl-2，并誘導乳腺癌細胞對依托泊苷的耐藥性；而用抗體靶向抑制白細胞介素17 受體B （interleukin-17receptor B， IL-17RB） 或白細胞介素17B（interleukin-17B，IL-17B） 可抑制人乳腺癌細胞體外集落形成和體內腫瘤生長。研究［17］ 顯示：酒精性脂肪性肝炎可以通過抑制Th17 細胞分化、白細胞介素17A （interleukin-17A， IL-17A） 阻斷抗體和骨髓細胞中IL-17AR 基因敲除來預防肝細胞癌的發生。RAO 等［18］ 研究顯示：腫瘤TNM 分期越高，血清中IL-17、乳酸脫氫酶（lactate dehydrogenase，LDH） 和血管內皮生長因子（vascular endothelialgrowth factor， VEGF） 水平越高； Cox 回歸分析顯示： 血清中IL-17、LDH 和VEGF 水平及腫瘤TNM 分期可能是胃癌的獨立高危影響因素。IL-17信號通路與多種惡性腫瘤存在緊密關聯［17-18］，針對該通路尋找靶向藥物具有重要意義。

本研究在PPI 網絡中提取到了MCC 評分前10 位的節點，其中包括2 個藥物作用靶點和8 個疾病關鍵DEGs； 分子對接結果顯示： TOP2A 和KIF11 均可以很低的結合能與紅景天苷形成良好對接， 從而通過調控此二者的表達影響疾病的關鍵DEGs 的表達， 其中CDK1、CCNB1 和CDC20 均與細胞周期有密切關聯［19-20］，紅景天苷對其進行間接調控，即對細胞周期產生影響，進一步驗證了紅景天苷對TNBC 的抗腫瘤活性。

在篩選出的10 個核心基因中，2 個藥物作用靶點TOP2A 和KIF11 雖然在本研究的生物信息學分析結果中差異無統計學意義， 但文獻檢索［21-22］ 結果顯示：TOP2A 和KIF11 與TNBC 的發生發展及預后均存在明顯的關聯。

劉蕾等［23］ 研究顯示： TOP2A 在所有TNBC患者中的高表達率為35. 8% （19/53）， 接受多西紫杉醇聯合表柔比星作為新輔助化療的 TNBC 患者總體病理完全緩解（pathologic completeresponse， PCR） 率為18. 9% （10/53）， TOP2A高表達的TNBC 患者PCR 率為31. 6% （6/19），而TOP2A 低表達的患者PCR 率僅為11. 8% （4/34），可見TOP2A 不僅在相當一部分TNBC 患者中高表達，同時通過檢測TOP2A 基因表達可預測化療對TNBC 患者的療效。WEI 等［24］ 通過對GSE76250數據集的分析最終鑒定了8 個與TNBC 相關的核心基因，其中包含TOP2A，且上述基因的生存預后分析表明其與TNBC 患者總體生存呈負相關關系。

THANKAMONY 等［25］ 研究顯示： KIF11 缺失可導致TNBC 細胞增殖能力明顯降低， 同時與單純化療比較，用KIF11 抑制劑治療結合化療也出現更明顯的減瘤效果。NOVITASARI 等［26］ 通過癌癥基因組圖譜（The Cancer Genome Atlas，TCGA） 數據庫對TNBC 進行分析篩選出的250 個明顯上調的DEGs 中同樣包括KIF11。

本研究通過網絡藥理學和生物信息學方法系統分析了TNBC 轉錄組基因表達的差異， 經過分子對接證明了紅景天苷的緊密結合靶標位于疾病的最關鍵基因模塊之中，可針對TNBC 的關鍵DEGs 產生調控作用， 同時揭示了紅景天苷作用于TNBC的可能信號通路，為后續針對二者關系的研究提供了可靠的理論依據。

利益沖突聲明：所有作者聲明不存在利益沖突。

作者貢獻聲明：朱紫嘉參與論文設計和撰寫及數據收集和統計學分析，陳霞參與論文修改和審校，崔曼、文繼紅和王蘋參與數據收集及統計學分析，宋東參與論文設計。

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[基金項目] 吉林省科技廳自然科學基金項目（20210401057YY，20210101326JC）