摘要目的:紫杉烷类药物是乳腺癌一线化疗药物,其耐药常导致临床治疗失败.泛素化修饰在肿瘤进展及耐药中发挥关键调控作用.本研究旨在基于紫杉烷类药物的治疗反应,构建泛素化相关基因(ubiquitin-related genes,URGs)的乳腺癌预后模型,以预测患者对药物的敏感性与预后,挖掘潜在治疗靶点,为乳腺癌个体化治疗提供依据.方法:从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中获得接受紫杉烷类药物治疗的乳腺癌样本的相关信息,根据治疗反应将样本分为敏感组和耐药组,并作为训练集;采用基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库中的GSE25055数据集作为验证集.从泛素和泛素样缀合综合注释数据库(integrated Annotations for Ubiquitin and Ubiquitin-like Conjugation Database,iUUCD)中获得URGs全集后,筛选敏感组与耐药组差异表达的URGs.采用单因素Cox回归分析筛选与预后相关的差异表达基因,结合最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析及10倍交叉验证法确定模型的核心基因并构建风险评分公式.根据风险评分将患者分为高风险组和低风险组,通过Kaplan-Meier生存分析、受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的预后预测效能,整合风险评分与预后相关临床因素构建列线图并验证其准确性.此外,还基于癌症药物敏感性基因组学(Genomics of Drug Sensitivity in Cancer,GDSC)数据库及"pRRophetic"包分析高风险组与低风险组的药物敏感性差异,并计算药物半抑制浓度(half maximal inhibitory concentration,IC50).通过组织微阵列芯片分析和细胞实验对关键基因E4F1进行验证.结果:筛选出59个敏感组与耐药组间差异表达的URGs,经单因素Cox和LASSO-Cox回归分析,确定E4F1、CBLL1、RNF13、TRIM59为核心基因并构建预后模型.在训练集(TCGA队列)中,预测1、3、5年总生存期(overall survival,OS)的曲线下面积(areas under the curve,AUC)分别为 0.896(95％CI 0.754～1.000)、0.866(95％CI 0.723～1.000)和 0.893(95％CI 0.768～1.000);在独立验证集(GSE25055 队列)中,相应的 AUC 分别为 0.620(95％CI 0.467～0.685)、0.624(95％CI 0.508～0.692)和 0.618(95％CI 0.497～0.719),表明该模型能有效区分高风险组与低风险组患者.整合风险评分与TNM分期的列线图预测1、3、5年总生存期的 AUC分别为 0.992(95％CI 0.976～1.000)、0.890(95％CI0.754～1.000)、0.897(95％CI0.786～1.000),校准曲线显示预测结果与实际生存情况吻合度较高.药物敏感性分析发现,高风险组与低风险组相比,有73种药物的IC50存在显著差异,其中高风险组对Bryostatin-1、PHA-665752、Salubrinal的敏感性更高(均P＜0.05).高风险组患者与更高的T分期及更晚的综合临床分期均显著相关(均P＜0.05).实验结果发现,E4F1在乳腺癌细胞和组织中均显著高表达,且与患者较短的OS显著相关(均P＜0.05).敲减E4F1的表达能有效抑制乳腺癌细胞的侵袭与迁移,且与紫杉醇联用后该抑制作用被进一步增强(均P＜0.05).结论:由E4F1、CBLL1、RNF13、TRIM59构建的预后模型是预测乳腺癌患者预后和药物敏感性的有效工具,有助于指导乳腺癌患者的个体化治疗.其中,E4F1为潜在的致癌基因,可能是增强紫杉醇敏感性的干预靶点.