Рак желудка с ранним началом (early-onset gastric cancer, EOGC) представляет клинически и биологически отличную подгруппу с уникальными молекулярными характеристиками, механизмы которых остаются неясными. Исследователи применили интегрированный подход, включающий анализ дифференциально экспрессируемых генов (DEG), взвешенный анализ коэкспрессионных сетей (WGCNA), LASSO-регрессию и алгоритмы случайного леса для идентификации hub-генов, ассоциированных с EOGC.

Транскриптомный анализ выявил 227 дифференциально экспрессируемых генов между EOGC и раком желудка с поздним началом (LOGC). WGCNA определил семь модулей коэкспрессии, при этом зелёный модуль показал наиболее сильную ассоциацию с EOGC. Машинное обучение идентифицировало пять hub-генов: CCR7, CD1D, PTGER2, PIK3CG и EBI3. Все пять генов демонстрировали повышенную экспрессию при EOGC и были валидированы на уровне мРНК и белка.

Комбинированная пятигенная логистическая регрессионная модель продемонстрировала хорошую дискриминационную способность: AUC составила 0.909 в обучающей когорте, 0.859 при внутренней валидации и 0.802 при независимой внешней валидации. Bootstrap-ресэмплинг подтвердил стабильность модели (AUC 0.908, 0.852 и 0.789 соответственно). Иммунное профилирование и одноклеточный анализ выявили иммуно-ассоциированный молекулярный фенотип и различные паттерны экспрессии в субпопуляциях иммунных клеток.

Силенсинг hub-генов подавлял пролиферацию и миграцию клеток рака желудка in vitro. Авторы подчёркивают, что пятигенная модель представляет молекулярную сигнатуру EOGC, позволяющую отличить EOGC от LOGC, но не является самостоятельным клинико-диагностическим инструментом. Результаты раскрывают молекулярный и иммунный ландшафт EOGC и могут информировать будущие исследования молекулярной стратификации и прогнозирования ответа на терапию.