目的:近年来,随着化疗药物的临床使用,乳腺癌的生存率有所提高,但用药过程中获得selleck Barasertib性化疗耐药的产生,导致乳腺癌患者在根治性切除后仍有高复发率和远处转移。而谷胱甘肽过氧化物酶4(GPX4)作为铁死亡信号传导的关键分子,是一种通过催化谷胱甘肽将脂质过氧化物转化为类脂醇的硒蛋白,其机制主要是通过打破氧化平衡,引起细胞内脂质活性氧(ROS)和脂质氧化物积聚,导致膜结构被破坏而激发铁死亡。目前研究表明,GPX4参与调控肿瘤的复发、耐药和预后。因此铁死亡有潜力成为乳腺癌治疗的新靶点。遗憾的是,到目前为止,只发现了10种调控铁死亡的抗肿瘤药物。因此,我们的目的是基于生物信息学和网络药理学手段,筛选出通过调控铁死亡途径,进而改善患者不良预后的抗乳腺癌创新药物。方法:1.以TCGA数据库中乳腺癌患者的转录组数据和临床数据为研究对象。通过limma包进行铁死亡差异基因分析,利用单因素Cox回归分析和Lasso Cox回归分析筛选预后基因并构建预后模型。2.基于铁死亡差异基因以及提示不良预后的乳腺癌基因通过CMap筛选出铁死亡相关的抗乳腺癌药物——环丝氨Talazoparib体内实验剂量酸3.CCK8法测定不同浓度L-环丝氨酸孵育条件下MDA-MB-231和MCF-7乳腺癌细胞以及MCF-10A和BEAS-2B正常细胞的生存能力。4.通过相关试剂盒和Western Blot技术检测两种乳腺癌细胞MDA-MB-231和MCF-7在药物孵育条件下,活性氧(ROS)、细胞内总铁水平以及铁死亡关键蛋白GPX4的表达水平。结果:1.我们通过”limma”包筛选出49个差异基因(28个上调基因和21个下调基因),利用单因素Cox回归分析筛选出CS、GCLC、EMC2、NQO1和G6PD五个预后基因,Lasso Cox回归分析纳入五个预后基因构建预后模型,根据中位数分数评分结果将患者分为高低风险两组患者。为进一步验证模型的正确性,我们进行差异分析发现参与模型构建的五个预后基因在高低风险两组之间基因的表达量具有统计学差异(P<0.001)。并且经过卡方检验分析高低风险组患者之间的年龄、性别、分期、T、M、N等临床特征,结果表明高低风险组患者之间的预后特征不受年龄等临床特征的影响(P>0.05)。为了验证风险评分的有效性,我们采用Kaplan-Meier分析和生存状态评估,发现高风险组患者总体生存率(OS)更差,且随着风险评分的增加,患者死亡人数增多,参与模型构建的基因表达均上调。这些研究成果说明我们的模型构建成功,且风险评分可以进行预后价值评估。2.我们通过CMap筛选出调控铁死亡,抑制乳腺癌患者不良预后基因的抗乳腺癌药物——环丝氨酸(肿瘤抑制组中enrichment=-0.762,P=0.00658;高风险基因抑制组中enrichment=-0.724,P=0.0118)。3.L-环丝氨酸以浓度依赖的方式显著抑制MDA-MB-231和MCF-7乳腺癌细胞的增殖,且对MDA-MB-231细胞抑制作用强于MCBiomass sugar syrupsF-7细胞;但L-环丝氨酸对乳腺上皮细胞MCF-10A和肺上皮细胞BEAS-2B的活力没有明显抑制作用。4.L-环丝氨酸显著促进了MDA-MB-231及MCF-7细胞内活性氧(ROS)和铁离子积累,同时明显抑制GPX4表达(P<0.05)。进一步,当铁死亡抑制剂Fer-1存在下,L-环丝氨酸对MDA-MB-231和MCF-7乳腺癌细胞的抑制作用被消除。结论:L-环丝氨酸通过诱导ROS和铁离子积聚,下调GPX4蛋白的表达,抑制MDA-MB-231和MCF-7细胞的增殖而发挥药理学作用。我们认为L-环丝氨酸可以作为一种“新”的调控铁死亡治疗乳腺癌的临床潜在药物。