胰腺癌“炎-癌”转化关键基因筛选及干预中药的预测分析

肖 祥，吴宣諭

胰腺癌“炎-癌”转化关键基因筛选及干预中药的预测分析

肖 祥，吴宣諭*

成都中医药大学附属医院，四川 成都 610072

通过生物信息学技术筛选胰腺癌（pancreatic cancer）与慢性胰腺炎（chronic pancreatitis，CP）组织的差异基因，预测能够干预胰腺癌“炎-癌”转化进程的中药及其潜在治疗靶点及机制。从基因表达数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）获取GSE151945、GSE30134基因芯片，应用R软件进行数据标准化、差异表达基因（differentially expressed genes，DEGs）筛选，并进行基因本体论（gene ontology，GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）富集分析；通过STRING数据库构建蛋白-蛋白互作网络，应用Cytoscape构建蛋白互作网络图，应用CytoHubba插件筛选关键基因；使用R软件对关键基因进行生存分析，筛选显著影响胰腺癌预后的基因，通过Kaplan-Meier曲线进行可视化展示；将上述基因与Coremine Medical数据库相互映射，预测潜在治疗作用的中药。从TCMSP和TCMID数据库获取中药化学成分，利用Cytoscape构建“中药-成分-靶点”网络图，并使用CytoHubba插件筛选关键靶点。共筛选出178个DEGs，其中88个上调基因，90个下调基因；DEGs主要参与病毒生命周期、细胞外结构组织、细胞外基质组织、染色质的共价修饰等生物功能；KEGG通路分析显示DEGs主要富集在人乳头瘤病毒感染、志贺菌病、亨廷顿病、癌症蛋白多糖和丝裂原活化蛋白激酶（mitogen-activated protein kinase，MAPK）信号通路；共得出20个关键基因，生存分析提示黏附连接相关蛋白纽蛋白（vinculin，）、核不均一性核糖核蛋白L（heterogeneous nuclear ribonucleoprotein L，L）、小泛素样修饰物3（small ubiquitin like modifier 3，）、整合素α3（integrin subunit alpha 3，）、整合素β5（integrin subunit beta 5，）、黏结蛋白聚糖1（syndecan 1，）和神经细胞黏附分子1（neural cell adhesion molecule 1，）显著影响胰腺癌预后；筛选得到干预胰腺癌“炎-癌”转化进程的潜在中药有夏枯草、金钱草、紫苏、生地、赤芍、菟丝子等。胰腺癌“炎-癌”转化机制复杂，中药可通过多靶点干预胰腺癌“炎-癌”转化，该研究将为胰腺癌发生机制和治疗药物的研究提供参考方向。

慢性胰腺炎；胰腺癌；生物信息学；中药预测；夏枯草；金钱草；紫苏；生地黄；赤芍；菟丝子

胰腺癌（pancreatic cancer）是由于胰腺内细胞发生DNA的异常突变引起细胞的增殖、生长失控从而形成的肿瘤，是恶性程度最大的肿瘤之一[1]。据国际癌症研究机构报道，胰腺癌的病死率位于所有恶性肿瘤的第7位[2]。我国胰腺癌的发病率位于所有恶性肿瘤的第10位，而其病死率位于第6位[3]。胰腺癌的危险因素包括遗传、衰老、吸烟、饮酒、肥胖、饮食以及慢性胰腺炎[4]。其中慢性胰腺炎（chronic pancreatitis，CP）是胰腺癌的重要危险因素之一，这对胰腺癌的预防和早期干预提供了一定的思路，国际胰腺癌病例与对照联盟指出预防CP有助于避免胰腺癌的发生[5]。现有研究表明CP主要通过内源性和外源性途径引起胰腺癌的发生，其机制可能与胰腺纤维化有关[6-7]，其中、、、、和等基因的异常表达可能促进由CP向胰腺癌的进展[8-13]，但其具体机制仍不清楚。因此，深入探索胰腺癌“炎-癌”转化关键基因和重要生物途径，对于胰腺癌的预防、早期诊断和靶向治疗具有重要意义。

随着社会对精准医学重视度的提高，生物信息学技术凭借其高通量数据处理优势而受到广泛运用[14]。关于治疗胰腺癌新药的研究仍是当下的热点话题[15]，具有数千年历史的中医药，对于胰腺癌的防治具有一定优势[16-18]。本研究基于生物信息学探索胰腺癌“炎-癌”发展过程中的关键基因，并对其展开进一步研究，探索其对于胰腺癌生存率的影响，进一步预测治疗胰腺癌的潜在中药，并构建“中药-成分-靶点”网络图，揭示其作用机制，以期为胰腺癌的临床诊治提供新的思路和方向。

1 资料和方法

1.1 数据来源

从基因表达数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）数据库下载包含胰腺癌与CP患者的基因芯片（GSE151945、GSE30134）数据，下载数据格式为MINiML。其中GSE151945芯片包括胰腺癌组织3例，CP组织3例，GSE30134芯片包括胰腺癌组织15例，CP组织8例。2种芯片平台分别来自GPL17077、GPL3985，种属为“homo sapiens”。

1.2 数据标准化处理

采用R 3.40.2软件preprocessCore软件包中的normalize.quantiles函数进行数据标准化处理，将探针ID转换为gene symbol，剔除有多个基因的探针，计算多个探针对应基因的平均值。提取2个数据集共有gene symbol。不同数据集标记为不同批次，采用R软件limma包中的removeBatchEffect函数去除批次效应，针对数据预处理结果，通过箱线图评估数据标准化情况；通过对比批次去除前后可视化主成分分析（principal component analysis，PCA）图评估数据批次效应情况，箱线图和PCA图分别通过R软件包ggplot2和ggord绘制。

1.3 差异表达基因（differentially expressed genes，DEGs）筛选

使用R软件的limma软件包研究胰腺癌与CP样本之间mRNA的DEGs。以＜0.05且log2(FC)＞1或log2(FC)＜−1为条件筛选DEGs。FC为差异倍数，代表2组样本间表达量的比值。其中log2(FC)＞1代表基因表达上调，log2(FC)＜−1代表基因表达下调，表达热图通过R软件包pheatmap进行展示。

1.4 基因本体论（gene ontology，GO）和京都基因和基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）通路富集分析

为进一步确认上述DEGs的潜在功能，进行功能丰富分析。GO是一种广泛使用的工具，用于注释具有功能的基因，包括分子功能（molecular function，MF）、生物过程（biological process，BP）和细胞成分（cell component，CC）。KEGG可用于分析基因功能以及相关的高级基因组功能信息。使用R软件中的ClusterProfiler程序包进行GO及KEGG分析。

1.5 蛋白-蛋白互作（protein-protein interaction，PPI）网络分析与关键基因筛选

将上述DEGs导入STRING数据库进行PPI分析，物种设置为“homo sapiens”，选取相互作用得分大于0.4的基因输入Cytoscape进行可视化，用CytoHubba插件筛选PPI网络中度（degree）值前20个基因作为CP癌变关键基因。

1.6 关键基因的生存分析

从癌症基因组图谱（TCGA）数据集获得了178个胰腺癌的RNA测序数据（第3级）的原始计数和相应的临床信息，通过R软件survival和survminer软件包对20个关键基因与胰腺癌总体生存率（overall survival，OS）和无病生存率（disease free survival，DFS）的相关性进行分析，绘制预后显著性差异基因的Kaplan-Meier曲线。

1.7 潜在治疗中药的预测

参照贠张君等[19]的研究，将显著影响胰腺癌预后的基因导入Coremine Medical数据库映射出具有潜在干预作用的中药，以＜0.05为标准筛选，若药物数量过多，则根据中医药理论知识和临床常用为原则进一步筛选[20]。从TCMSP数据库中根据生物口服利用度（OB）≥30%、类药性（DL）≥0.18筛选预测中药的有效成分，提取相应成分的作用靶点，TCMSP数据库未收录的药物成分通过TCMID数据库进行检索[21-22]。运用Uniprot数据库对获得的有效靶点进行去重、规范化，将处理后的数据导入Cytoscape中构建“中药-成分-靶点”网络图，利用CytoHubba插件中degree算法对排名前25的靶点进行筛选并进行可视化处理[21]。

2 结果

2.1 芯片数据标准化和预处理结果

根据数据预处理方案，得到处理后的数据符合预期要求，见图1-A；通过对比批次去除前后可视化PCA图见图1-B、C，认为数据批次去除效应良好。

2.2 DEGs筛选

根据筛选条件，发现胰腺癌组和CP组之间有178个DEGs，其中上调基因88个，下调基因90个，DEGs火山图见图1-D；下调和上调最显著的前50个基因表达热图见图1-E。

2.3 GO富集分析和KEGG通路富集分析

使用R软件的ClusterProfiler程序包，分析上述DEGs的GO功能并富集KEGG通路，见图2。GO分析结果显示，上调基因主要参与病毒生命周期（viral life cycle）、细胞外结构组织（extracellular structure organization）、细胞外基质组织（extracellular matrix organization）等生物功能；下调基因主要参与组蛋白变性（histone madification）、染色质的共价修饰（covalent chromatin modification）等生物功能。KEGG通路富集分析结果显示，上调基因主要富集在人乳头瘤病毒感染（human papillomavirus infection）、志贺菌病（Shigellosis）、亨廷顿病（Huntington disease）和癌症蛋白多糖（proteoglycans in cancer）通路；下调基因主要富集在丝裂原活化蛋白激酶（mitogen-activated protein kinase，MAPK）信号通路。

2.4 PPI网络分析与关键DEGs筛选

将上述DEGs导入STRING数据库进行PPI网络分析，以TSV文件格式导出数据，再导入Cytoscape进行PPI网络图的构建，见图3；利用CytoHubba插件，根据度值降序筛选网络图中相互作用程度较高的前20个基因作为关键基因，得到胰腺癌和CP的关键基因分别为钙离子依赖的细胞黏附素1（cadherin 1，CDH1）、小泛素样修饰蛋白- E2连接酶I（ubiquitin conjugating enzyme E2 I，UBE2I）、信号传导转录激活因子1（signal transducer and activator of transcription 1，STAT1）、黏附连接相关蛋白纽蛋白（vinculin，VCL）、转化生长因子B受体2（transforming growth factor beta receptor 2，TGFBR2）、环磷酸腺苷应答元件结合蛋白1（cAMP responsive element binding protein 1，CREB1）、染色质域解旋酶DNA结合蛋白4（chromodomain helicase DNA binding protein 4，CHD4）、β-2微球蛋白（beta-2-microglobulin，B2M）、组织抑制剂金属蛋白酶-1（tissue inhibitor metalloproteinase-1，TIMP-1）、伴侣素包含T复合蛋白1ε亚基（chaperonin containing TCP1 subunit 5，CCT5）、RAS癌基因家族成员（member RAS oncogene family，RAN）、黏结蛋白聚糖1（syndecan 1，SDC1）、神经细胞黏附分子1（neural cell adhesion molecule 1，NCAM1）、苯丙氨酰-tRNA合成酶β（phenylalanyl-tRNA synthetase subunit beta，FARSB）、核不均一性核糖核蛋白L（heterogeneous nuclear ribonucleoprotein L，HNRNPL）、溶酶体相关膜蛋白3（lysosomal-associated membrane protein 3，CD63）、基质金属蛋白酶2（matrix metallopeptidase 2，MMP2）、小泛素样修饰物3（small ubiquitin like modifier 3，SUMO3）、整合素α3（integrin subunit alpha 3，ITGA3）、整合素β5（integrin subunit beta 5，ITGB5）。其中、、、、、、、、、、、、、为上调基因；、、、、、为下调基因。

A-数据标准化后箱线图 B-去批次前PCA图 C-去批次后PCA图 D-DEGs火山图 E-下调和上调最显著的前50个基因表达热图

2.5 关键基因的生存分析

对上述关键基因与胰腺癌的OS和DFS的相关性进行分析，以下7个基因（、、、、、和）显著影响胰腺癌预后。其中、、、、高表达为OS的危险因素，高表达为OS的保护因素；、、、高表达为DFS的危险因素。上述基因对胰腺癌患者OS的Kaplan-Meier曲线见图4，对胰腺癌患者DFS的Kaplan-Meier曲线见图5。

图2 GO富集分析与KEGG通路富集分析

2.6 潜在治疗中药的预测

将以上7个基因与Coremine Medical数据库映射，以＜0.05为标准，得到潜在治疗中药，见表1。基于中医药理论分析，夏枯草、金钱草、生地、赤芍具有清热燥湿、泻火解毒、活血消癓的功效；紫苏具有行气宽中、止呕的功效；菟丝子补益肝肾，兼走脾经，上述药物在中医临床中常用于CP与胰腺癌的治疗，故用于进一步分析[23-28]。从TCMSP数据库中获取上述6味中药活性成分和作用靶点，得到85种有效成分，1439个作用靶点。在Uniprot数据库中对上述成分作用靶点进行基因去重、规范化，并绘制“中药-成分-靶点”网络图，见图6。使用CytoHubba插件degree算法筛选出排列前25的靶点，并以不同色阶进行展示，上述6味中药的活性成分主要参与调控前列腺素氧化环化酶1（prostaglandin-endoperoxide synthase 1，PTGS1）、前列腺素氧化环化酶2（prostaglandin-endoperoxide synthase 2，PTGS2）、核受体辅激活因子2（nuclear receptor coactivator 2，NCOA2）、孕酮受体（progesterone receptor，PGR）等基因，可能成为干预胰腺癌“炎-癌”发展过程的潜在中药，见图7。

图3 前20位关键基因编码蛋白PPI网络

3 讨论

胰腺癌是恶性程度最高的肿瘤之一，是一种典型的炎症驱动型癌症，CP是其主要危险因素之一[29]。研究表明CP患者群体发生胰腺癌的概率较一般人群增加2.3～18.5倍，其中遗传性胰腺炎是已知的最重要的胰腺癌危险因素[30-31]。最近在欧洲的一项队列研究中，581名CP患者在5年随访中有6名确诊胰腺癌，从诊断CP到胰腺癌发生的平均时间为5年[32]。CP癌变具体机制尚不明了，本研究通过GEO数据库下载胰腺癌与CP患者基因芯片，通过R软件分析DEGs，得到88个上调基因，90个下调基因。

通过GO和KEGG富集分析对DEGs进行功能注释，分析其生物学过程，GO富集分析显示，上调基因主要涉及病毒生命周期、细胞外结构组织、细胞外基质组织。溶瘤腺病毒被认为是胰腺癌治疗的理想疗法之一，其具有特异性感染并裂解肿瘤细胞的作用，具有靶向性好，不良反应少等优点[33]，慢病毒载体在胰腺癌的抗肿瘤研究中广为运用[34]。目前也有研究提出胰腺癌的发生可能与乙型肝炎病毒（hepatitis B，HBV）感染相关[35]，且HBV感染者患胰腺癌的可能性增加24%[36]，可能机制为HBV-X蛋白在胰腺组织内表达并通过磷脂酰肌醇-3-羟激酶（phosphatidylinositol-3-hydroxykinase，PI3K）/蛋白激酶B（protein kinase B，Akt）通路促进胰腺癌的增殖与转移[37]。因此，上调基因可能通过调节病毒感染介导的通路促进肿瘤的发生、增殖与转移。下调基因主要参与组蛋白变性、染色质的共价修饰。组蛋白赖氨酸甲基转移酶2D（lysine methyltransferase 2D，KMT2D）下调可促进胰腺癌细胞生长，抑癌基因含有WW结构域的氧化还原酶（WW domain containing oxidoreductase，）甲基化导致其表达下调，也是胰腺癌发生的机制之一[38-39]。因此，下调基因可能通过诱导组蛋白变性使DNA构象改变，导致转录异常而引起胰腺癌的发生。

图4 关键基因对胰腺癌OS的影响

图5 关键基因对胰腺癌DFS的影响

表1 关键基因中药预测

KEGG通路富集分析结果显示，上调基因主要富集在人乳头瘤病毒感染、志贺菌病，亨廷顿病和癌症蛋白多糖通路。人乳头瘤病毒（human papillomavirus，HPV）与全球5.5%的癌症相关，HPV感染后基因插入宿主细胞DNA为其主要机制，据报道，PC的发生可能与HPV的感染有关[40-42]。志贺菌是一种革兰阴性菌，感染后易引起人体出现腹泻、发烧、胃部痉挛等症状[43]，据Khodavirdipour等[44]报道，Flexneri志贺菌在胰腺癌中具有潜在的抗细胞增殖作用，其可能机制为上调Bcl-2-相关X蛋白（Bcl-2 associated X protein，Bax）及下调B淋巴细胞瘤-2（B-cell lymphoma-2，Bcl-2）表达。研究表明，人亨廷顿相互作用蛋白可选择性表达于人胰岛中，对胰岛分泌功能起着一定的调节作用[45-47]。蛋白多糖（proteoglycans, PGs）是一种含有长而不分硫支共价结合重复二糖长链的糖蛋白，在细胞中和细胞外基质中含量丰富，并在发育和病理生理学中发挥多种作用[48]。PGs与肿瘤发生过程相关，主要影响肿瘤细胞增殖、黏附、迁移和侵袭能力，同时对肿瘤血管生成具有促进或抑制作用[49]。研究表明，在胰腺癌的发生中，硫酸软骨素蛋白多糖4（chondroitin sulfate proteoglycan 4，CSPG4）和磷脂酰肌醇蛋白多糖-1（glypican-1，GPC-1）起着重要作用[50-52]。差异下调基因主要富集在MAPK信号通路，该通路是真核生物信号传递网络中的重要途径之一，在基因表达调控和细胞质功能活动中发挥关键作用[53]。鼠类肉瘤病毒癌基因（Kirsten rat sarcoma viral oncogene，）突变激活MAPK通路，是胰腺癌起始和进展的关键遗传驱动因素[54-55]，通路上的鼠类肉瘤滤过性毒菌致癌同源体（V-Raf murine sarcoma viral oncogene homolog，RAF）、丝裂原活化的蛋白激酶激酶（mitogen-activated protein kinase kinase，MEK）、细胞外信号调节激酶（extracellular signal-regulated kinase，ERK）、c-Jun氨基末端激酶（c-Jun amino terminal kinase，JNK）等信号的激活对于胰腺癌的发生具有促进作用[56-58]。

六边形-各中药独有成分 正方形-2种及以上中药的共同成分 菱形-靶点，图7同

图7 预测中药干预胰腺癌“炎-癌”进展的关键靶点

为了进一步研究DEGs与胰腺癌之间的关系，通过PPI分析筛选出20个关键基因，对上述关键基因与胰腺癌的OS和DFS的相关性进行分析，结果发现、、、、高表达为OS的危险因素，高表达为OS的保护因素；、、、高表达为DFS的危险因素，这与其他研究结果基本一致，互相映证，从侧面体现了本研究具有较高的可信度[59-64]。其中可能是胰腺癌的保护因素，但有待进一步验证，可以确定的是，是一种神经细胞黏附分子，在细胞黏附和发育过程中具有调节作用。近期的一项研究表明成釉细胞瘤组织中高表达的可抑制细胞迁移，从而起到抗成釉细胞瘤作用[65]。的过度表达通过抑制长链非编码RNA1060（long intergenic non-protein coding RNA 1060，Linc01060）的表达来促进胰腺癌细胞的增殖和侵袭，同时可通过上调ERK的表达来加速胰腺癌细胞增殖[66]。表达上调可促进上皮间充质转化（epithelial mesenchymal transition，EMT）过程，从而提高胰腺癌细胞迁移率[67]。SUMO信号通路与原癌基因相连通，可以导致低分化程度胰腺癌的发生，但其具体机制仍不明确[68]。和是细胞表面基质受体，与细胞外基质一同介导致癌信号传导，其表达增高可促进胰腺癌细胞的迁移和侵袭能力[69-70]。的高表达可上调成纤维细胞生长因子2（fibroblast growth factor 2，FGF2）的表达，从而促进胰腺癌细胞的侵袭和转移[71]。众多基因显著影响胰腺癌的预后，进一步说明胰腺癌的致病分子具有复杂性和多样性，未来的研究任重而道远。

中医药作为我国的传统医学，经历了数千年的实践检验，对于胰腺癌的治疗具有一定的特色。鉴于此，将上述显著影响胰腺癌预后的基因输入Coremine Medical数据库，按照临床常用原则筛选出夏枯草、金钱草、赤芍、生地、紫苏、菟丝子6味中药。为了进一步探索这6味中药治疗胰腺癌的机制，进行了网络药理学分析，结果发现这些中药主要通过调控、、、等基因发挥作用。胰腺癌的发生与中焦脾胃关系密切，其证候特征是本虚标实，本虚为脏腑元气虚弱，以脾虚为主；标实为肝郁、湿热、痰瘀[72]。临床治疗以疏肝健脾、活血化瘀、清热燥湿为主。夏枯草、金钱草、赤芍、紫苏、生地和菟丝子均属于上述治则范畴，现代药理研究表明，这些药物的有效成分具有抗肿瘤、抗炎、抗氧化的作用[73-77]。宋玮等[78]发现夏枯草注射液可以通过调控胰腺癌的Bcl-2家族基因表达，使人胰腺癌PANC-1细胞Bax表达上调和Bcl-2表达下调，从而促进胰腺癌细胞凋亡并抑制其增殖。Matos等[79]发现紫苏的有效成分紫苏醇能促进胰腺癌患者肿瘤细胞凋亡。黄巍等[80]发现赤芍的有效成分芍药苷可通过激活Caspase途径抑制Panc-1细胞的增殖并促进其凋亡，从而达到抗胰腺癌效果。叶春林等[77]发现菟丝子多糖能抑制PANC-1细胞生长，且呈浓度相关性。进一步说明了本研究的药物预测结果符合中医对胰腺癌的认识，符合临床实际，具有较高的可信度。然而其具体机制仍不明确，有待深入挖掘，而本研究通过网络药理学预测出来中药通过调节PTGS1、PTGS2、NCOA2、PGR等靶点从而达到防治胰腺癌的作用，不失为一个有意义的研究方向。

4 结论

本研究通过对胰腺癌及PC基因芯片的数据挖掘及生物信息学分析，筛选出胰腺癌“炎-癌”转化的20个关键基因，发现病毒生命周期、细胞外结构组织、细胞外基质组织、染色质的共价修饰、癌症蛋白多糖和MAPK等生物过程和信号通路等在胰腺癌癌变中起着关键作用。夏枯草、金钱草、生地、赤芍、紫苏、菟丝子及其活性成分可能通过多靶点实现抗胰腺癌作用。为后续胰腺癌发生发展机制及其潜在治疗药物的研究提供了新的研究方向。基因芯片技术和网络药理学的出现为中医药的发展带来了新的契机，通过生物信息学技术挖掘疾病潜在靶点，通过网络药理学提取中药作用靶点，为中医药现代化发展提供了新的思路和方向。

利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突

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Screening of key genes for “inflammation-cancer” transformation of pancreatic cancer and predictive analysis of intervening traditional Chinese medicine

XIAO Xiang, WU Xuan-yu

Hospital of Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 610072, China

To screen the differentially expressed genes (DEGs) between pancreatic cancer (PC) and chronic pancreatitis (CP) tissues through bioinformatics techniques, in order to predict the traditional Chinese medicine (TCM) that can interfere with the “inflammation-cancer” transformation process and their the potential therapeutic targets and mechanisms.GSE151945 and GSE30134 gene chips were obtained from Gene Expression Omnibus (GEO), and R software was applied to normalize the data, screen DEGs, and perform gene ontology (GO) and Kyoto encyclopedia of genes and genomes (KEGG) enrichment analysis. The protein-protein interaction network was constructed by STRING database, the protein-protein interaction network map was created by Cytoscape, and the hub genes were screened by CytoHubba plug-in. R software was used to analyze the effect of the hub gene on the survival analysis of pancreatic cancer and screen for genes that significantly affect the prognosis of pancreatic cancer, visualized by Kaplan-Meier curves. The above genes were mapped with Coremine Medical database to predict potential therapeutic TCM. The chemical components of the TCM were obtained from TCMSP and TCMID databases. The network diagram of “TCM-component-target” was constructed by Cytoscape, and the key targets were screened by CytoHubba plug-in.A total of 178 DEGs were screened, including 88 up-regulated and 90 down-regulated genes. DEGs were mainly involved in biological functions such as virus life cycle, extracellular structure, extracellular matrix organization, and covalent modification of chromatin. KEGG pathway analysis showed that DEGs were mainly enriched in human papillomavirus infection, shigellosis, Huntington’s disease, cancer proteoglycan, and mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway. A total of 20 hub genes were obtained, and survival analysis showed that adhesion-linkage-associated protein nucleoprotein vinculin (), heterogeneous nuclear ribonucleoprotein L (L), small ubiquitin like modifier 3 (), integrin subunit alpha 3 (), integrin subunit beta 5 (), syndecan 1(), and neural cell adhesion molecule 1 () significantly affected the prognosis of PC. The potential TCMs that can interfere with the “inflammation-cancer” transformation process of PC include Xiakucao (),Jinqiancao (),Zisu (),Shengdi (),Chishao (),Tusizi ().The transformation mechanism of “inflammation-cancer” of PC is complex, and TCM can interfere with the “inflammation-cancer” transformation process of PC through multiple targets. This study will provide a reference direction for the study of the pathogenesis and therapeutic agents of PC.

chronic pancreatitis; pancreatic cancer; bioinformatics; prediction of traditional Chinese medicine;;;(L.) Britt.;;;

R285

A

0253 - 2670(2022)15 - 4795 - 12

10.7501/j.issn.0253-2670.2022.15.023

2022-02-18

成都中医药大学大学生科研实践创新课题（ky-2021049，ky-2022004）

肖 祥，男，本科在读，研究方向为中医学。E-mail: xxiangtcm@163.com

通信作者：吴宣諭，女，研究方向为中医学。E-mail: w_syuanyu@163.com

[责任编辑 潘明佳]