通过网络药理学、生物信息学分析和细胞实验识别和验证与黄酮素相关的肝细胞癌预后基因

背景 肝细胞癌（HCC）是一个全球健康问题，临床结果差且生存率低。黄酮素（ICT）是一种源自中医的生物活性化合物，显示出有前景的多靶点抗肿瘤特性和治疗HCC的潜在临床益处；然而，其确切的作用机制尚不完全清楚。因此，本文采用了一种综合策略，结合生物信息学分析、实验验证和网络药理学，系统地探讨了与ICT相关基因的预后和治疗相关性。方法 首先，通过广泛的数据库筛选确定ICT的潜在靶点和与HCC相关的基因，使用WGCNA和差异表达分析进一步确定重叠候选基因。这些核心交集基因随后通过四种互补的机器学习算法、KM生存分析和LASSO Cox回归进行优化，以建立具有预测价值的预后风险评分模型。此外，进行了分子对接和动态模拟，以评估ICT与这些靶点之间的结合稳定性。最后，进行了体外实验，以评估ICT对增殖和迁移的影响，以及对核心靶基因表达的影响。结果 我们确定了ICT与HCC之间的三十五个重叠靶点，功能富集分析显示这些基因主要与细胞周期调控和糖酵解通路相关，突显了ICT发挥抗肿瘤效应的潜在机制。通过整合多种机器学习方法、KM生存分析和LASSO Cox回归，我们开发了一个包含四个基因的预后模型，成功将HCC患者分为高风险组和低风险组。分子对接和分子动力学模拟表明，ICT与核心靶点稳定结合，支持其在调节疾病进展中的潜在作用。体外验证确认ICT以剂量依赖的方式抑制HepG2和Huh7细胞的增殖和迁移，同时分子分析显示，ICT处理显著下调CA9、UCK2和FABP5的表达，并同时上调CYP2C9，从而支持其在调节关键肿瘤元基因通路中的作用。结论 发现调节ICT靶向基因能够有效抑制HCC进展，强调了它们作为预后生物标志物和HCC治疗理想靶点的潜在价值。