【喜讯】我院学生利用人工智能技术为鼻咽癌精准治疗提供新靶点

喜讯！信管学院信息系学生古缘缘在导师张茂胜教授和一附院耳鼻喉科何光耀主任的指导下，通过分析多组学数据并建立人工智能模型，首次系统识别出四个与鼻咽癌发生发展密切相关的铁死亡关键基因，为鼻咽癌的早期诊断和靶向治疗提供了新的理论依据和潜在靶点。该项研究成果已于2025暑期在国际知名遗传学期刊《Frontiers in Genetics》上发表。

多学科智能筛选发现关键基因，诊断模型效能卓越

鼻咽癌是广西高发恶性肿瘤，研究团队整合GEO数据库的鼻咽癌转录组数据和FerrDb铁死亡基因集，通过差异表达分析、加权基因共表达网络分析（WGCNA）以及四种机器学习算法，从484个铁死亡相关基因中筛选出90个差异表达基因，并最终锁定TBK1、KIF20A、SLC16A1和QSOX1四个核心基因。基于这四个基因构建的诊断模型在独立验证中表现出色，展现出极高的判别性能与临床应用潜力。

基因机制与免疫调控双揭示，助力药物重定位与精准治疗

通过功能富集、免疫浸润及单细胞分析，团队发现这些基因不仅参与细胞周期、DNA复制等关键生物学过程，还与M1型巨噬细胞、中性粒细胞等免疫细胞浸润显著相关，揭示了其通过调控肿瘤免疫微环境影响鼻咽癌进展的新机制。利用DGIdb数据库预测发现包括Entrectinib在内的多种靶向药物可能与这些基因相互作用，为药物重定位和个体化治疗提供了新方向。该研究是医工交叉融合的成功范例，不仅深化了对鼻咽癌铁死亡机制的理解，也为开发新的诊断工具和治疗策略提供了重要依据，团队将进一步开展实验验证，推动其临床转化应用。