整合转录组学与机器学习框架揭示黄曲霉毒素B1暴露在乳腺癌中的候选基因与潜在机制

为什么一种食物霉菌与乳腺健康相关

黄曲霉毒素B1是一种由某些霉菌产生的毒素，这类霉菌常见于玉米和花生等食物上，尤以温暖潮湿地区为甚。它以损害肝脏闻名，但科学家越来越担心它可能也会影响乳腺癌。本研究提出了一个看似简单却至关重要的问题：如果女性长期摄入低剂量这种毒素，是否会以微妙方式改变乳腺组织，从而提高癌症风险？我们能否利用现代基因组学和数据科学工具及早检测这些变化？

将隐匿毒素与乳腺肿瘤相连

研究者首先汇集了大量现有的乳腺肿瘤和健康乳腺组织的基因数据。他们整合了若干公共数据集，并仔细校正技术性差异，以便对所有样本进行公平比较。与此同时，他们利用化学数据库预测黄曲霉毒素B1最有可能作用的人体蛋白质。通过将毒素预测的靶点与在乳腺癌中表现异常的基因重叠，研究团队把成千上万的候选项缩小为位于黄曲霉毒素暴露与肿瘤生物学交汇处的一小组基因。

发现一个由七个基因组成的预警面板

为了将这一生物学发现转化为临床可用的工具，团队应用了多种机器学习方法。这些算法筛选交集基因以找出哪种组合最能将乳腺癌样本与非癌性乳腺组织区分开来。经过对127种模型变体的测试，他们得到了一个简化的七基因面板。该组合使他们的最佳模型以极高的准确度区分癌变与非癌变组织。其中部分基因（如EGFR和MET）是癌症生长中的熟知因子，而其他基因——例如PPARG、MME、NQO2和NR3C2——则更多地与激素平衡、解毒和炎症相关。

免疫系统与组织布局如何参与其中

除了简单的开关式表达外，研究还探讨了这些基因如何塑造乳腺组织的局部免疫环境。利用能够估算整体组织样本中免疫细胞组成的计算工具，作者发现某些支持性免疫细胞，尤其是一类活化的巨噬细胞，在肿瘤中往往更为丰度。七基因中的一些，尤其是MME和NR3C2，与这些炎性细胞水平较低持续相关，这暗示当这些具有保护作用的基因表达降低时，肿瘤的免疫微环境可能变得更有利于癌症生长。单细胞与空间转录组技术随后提供了显微地图，显示每个基因在真实肿瘤切片中在哪些细胞类型和区域被激活。

逐细胞放大观察

通过检查来自不同乳腺癌亚型的数千个单细胞样本——例如激素敏感型、HER2阳性和三阴性肿瘤——研究人员能够沿着一个粗略的“时间线”追踪基因活性如何随肿瘤进展而变化。若干具有保护作用的基因在较早的细胞状态中活性更高，随着细胞向更具攻击性的表型转变而逐渐减弱。另一基因MIF则呈相反模式，在充满免疫活动的区域的巨噬细胞和肿瘤细胞中变得更为显著，符合其在驱动炎症与免疫逃逸中的作用。这些模式在肿瘤切片的空间图谱中得到了呼应，部分基因的高表达聚集于肿瘤富集区或免疫富集区，凸显出癌细胞、免疫细胞与其周围环境之间错综复杂的对话。

这对患者与食品安全意味着什么

通俗来说，这项工作表明黄曲霉毒素B1可能通过扰动一小组但影响力显著的基因（这些基因调控生长信号、解毒和局部免疫环境）将乳腺组织推向更易致癌的状态。标识出这种扰动的同一七基因组合也构成了一个强有力的诊断特征，经过在更大、更具多样性的患者群体中进一步验证后，可能帮助医生更早发现乳腺癌并更好地理解个体风险。尽管该研究并未证明日常暴露于黄曲霉毒素必然直接导致乳腺癌，但它为加强食品污染管理提供了更有力的理由，并提供了一套新的基因学工具，用以探查环境污染物如何在不显山露水中影响癌症风险。

引用: Wang, W., Liu, M. & Li, X. Integrative transcriptomic and machine learning framework reveals candidate genes and potential mechanisms of aflatoxin B1 exposure in breast cancer. Sci Rep 16, 8818 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39844-2

关键词: 黄曲霉毒素B1, 乳腺癌, 环境致癌物, 多组学, 癌症生物标志物