FOXC1和claudin-4在三阴性乳腺癌中的表达及其与肿瘤微环境和炎症相关因子的关系

doi:10.3877/cma.j.issn.1674-0807.2025.02.006

目的

探讨叉头框蛋白C1（FOXC1）和紧密连接蛋白4（claudin-4）在三阴性乳腺癌中的表达及其与肿瘤微环境、炎症相关因子的关系。

方法

根据纳入及排除标准，选取2021年1月至2023年6月秦皇岛市妇幼保健院收治的三阴性乳腺癌患者72例的临床资料进行回顾性研究。根据FOXC1检测结果将患者分为FOXC1阳性组（40例）、FOXC1阴性组（32例）；根据claudin-4检测结果将患者分为claudin-4阳性组（50例）、claudin-4阴性组（22例）。另选取同期收治的非三阴性乳腺癌30例作为对照组。比较各组患者的肿瘤微环境相关因子［转化生长因子-β1（TGF-β1）、α-平滑肌肌动蛋白（α-SMA）、I型胶原蛋白］和炎症相关因子［白介素-6（IL-6）、白细胞计数（WBC）、肿瘤坏死因子-α（TNF-α）］水平。组间比较采用方差分析，两两比较采用Bonferroni法，检验水准调整为0.017。采用Pearson法分析FOXC1和claudin-4与肿瘤微环境、炎症因子水平的相关性。

结果

FOXC1阳性组、阴性组及对照组的TGF-β1、α-SMA、I型胶原蛋白表达及血清TNF-α、IL-6、WBC计数水平比较，差异有统计学意义（F=16.792、18.160、14.255、32.401、27.269、25.507；P均＜0.001）。FOXC1阳性组各指标均高于FOXC1阴性组及对照组，FOXC1阴性组各指标均高于对照组（P均＜0.017）。claudin-4阳性组、阴性组及对照组的TGF-β1、α-SMA、I型胶原蛋白表达及血清TNF-α、IL-6、WBC计数水平比较，差异有统计学意义（F=17.535、13.640、20.900、21.351、27.353、24.180；P均＜0.001）。claudin-4阳性组各指标均高于FOXC1阴性组及对照组，claudin-4阴性组各指标均高于对照组（P均＜0.017）。FOXC1、claudin-4表达与TGF-β1、α-SMA、I型胶原蛋白表达及血清TNF-α、IL-6、WBC计数均呈正相关（r=0.632、0.710、0.667、0.684、0.598、0.601，P均＜0.001；r=0.723、0.611、0.621、0.702、0.582、0.570，P均＜0.001）。

结论

FOXC1和claudin-4蛋白在三阴性乳腺癌组织中呈高表达，可能与肿瘤微环境及炎症因子相关。

关键词: 叉头框蛋白1, 紧密连接蛋白4, 三阴性乳腺癌, 肿瘤微环境

Objective

To investigate the expression of the forkhead box C1 （FOXC1） and the tight junction protein claudin-4 in triple-negative breast cancer （TNBC） and their relationships with the tumor microenvironment （TME）-related and inflammatory factors.

Methods

According to the inclusion and exclusion criteria， a retrospective study was conducted on 72 TNBC patients in the Maternal and Children's Hospital of Qinhuangdao from January 2021 to June 2023. According to the immunohistochemical results， the patients were divided into the FOXC1-positive group （40 cases） and the FOXC1-negative group （32 cases） or they were divided into the claudin-4-positive group （50 cases） and the claudin-4-negative group （22 cases）.In addition， 30 cases of non-TNBC patients admitted during the same period served as control. The levels of tumor microenvironment-related factors ［transforming growth factor-β1 （TGF-β1）， α-smooth muscle actin （α-SMA）， and type I collagen］and inflammation-related factors ［interleukin-6 （IL-6）， white blood cell count（WBC）， and tumor necrosis factor-α （TNF-α）］were compared among three groups. One-way analysis of variance was used for comparisons between groups， and the Bonferroni method was used for pairwise comparisons， with the significance level adjusted to 0.017. The Pearson method was used to analyze the correlations between FOXC1/ claudin-4 and TME-related and inflammatory factors.

Results

There were significant differences in the levels of TGF-β1， α-SMA， and type I collagen，TNF-α， IL-6， and WBC count among the FOXC1-positive group， the FOXC1-negative group and the control group （F=16.792， 18.160，14.255， 32.401， 27.269， 25.507； all P＜0.001）. The levels of all the above-mentioned parameters in the FOXC1-positive group were significantly higher than those in the FOXC1-negative group and the control group，and the values in the FOXC1-negative group were significantly higher than those in the control group （all P＜0.017）. There were significant differences in the levels of TGF-β1， α-SMA， and type I collagen，TNF-α， IL-6，and WBC count among the claudin-4-positive group， the claudin-4-negative group， and the control group （F=17.535， 13.640， 20.900， 21.351， 27.353， 24.180； all P＜0.001）. The levels of all the above-mentioned parameters in the claudin-4-positive group were significantly higher than those in the FOXC1-negative group and the control group， and the values in the claudin-4-negative group were significantly higher than those in the control group （P＜0.017）. Both FOXC1 and claudin-4 expressions were positively correlated with the expressions of TGF-β1， α-SMA and type I collagen and the levels of serum TNF-α， IL-6， and WBC count（r=0.632， 0.710， 0.667， 0.684， 0.598， 0.601， all P＜0.001； r=0.723， 0.611， 0.621， 0.702， 0.582，0.570， all P＜0.001）.

Conclusion

The proteins FOXC1 and claudin-4 are highly expressed in the TNBC tissues， which may be related to the TME-related and inflammatory factors.

Key words: Forkhead box protein 1, claudin-4, Triple negative breast cancer, Tumor microenvironment

图1 三阴性乳腺癌患者癌组织中FOXC1 蛋白阳性表达（SP ×400）注：癌组织边界不清晰、切面呈颗粒状带灰白，细胞核出现棕黄色，光镜下可见部分肿瘤细胞变性坏死，细胞核收缩

图2 三阴性乳腺癌患者癌组织中claudin-4 蛋白阳性表达（SP ×400）注：癌组织边界清晰、切面呈灰白色，细胞质出现棕黄色，部分砂砾样，光镜下可见部分肿瘤细胞变性坏死，细胞核收缩

表1 不同FOXC1表达的乳腺癌患者临床病理特征比较（例）

组别	例数	年龄（岁， $\overset{ˉ}{x}$ ± s ）	组织学分级		肿瘤直径		淋巴结转移
组别	例数	年龄（岁， $\overset{ˉ}{x}$ ± s ）	1～2 级	3 级	＞2 cm	≤2 cm	是	否
FOXC1 阳性组	40	58. 2±7. 8	22	18	22	18	35	5
FOXC1 阴性组	32	58. 9±7. 5	19	13	18	14	28	4
对照组	30	58. 9±7. 5	19	11	20	10	27	3
检验值		F=0. 103	χ ²=0. 497		χ ²=1. 091		χ ²=0. 128
P值		0. 903	0. 780		0. 580		0. 938

表1 不同FOXC1表达的乳腺癌患者临床病理特征比较（例）

组别	例数	年龄（岁， $\overset{ˉ}{x}$ ± s ）	组织学分级		肿瘤直径		淋巴结转移
组别	例数	年龄（岁， $\overset{ˉ}{x}$ ± s ）	1～2 级	3 级	＞2 cm	≤2 cm	是	否
FOXC1 阳性组	40	58. 2±7. 8	22	18	22	18	35	5
FOXC1 阴性组	32	58. 9±7. 5	19	13	18	14	28	4
对照组	30	58. 9±7. 5	19	11	20	10	27	3
检验值		F=0. 103	χ ²=0. 497		χ ²=1. 091		χ ²=0. 128
P值		0. 903	0. 780		0. 580		0. 938

表2 不同claudin-4表达的乳腺癌患者临床病理特征比较（例）

组别	例数	年龄（岁， $\overset{ˉ}{x}$ ± s ）	组织学分级		肿瘤直径		淋巴结转移
组别	例数	年龄（岁， $\overset{ˉ}{x}$ ± s ）	1～2 级	3 级	＞2 cm	≤2 cm	是	否
claudin-4 阳性组	50	58. 3±7. 5	28	22	27	23	44	6
claudin-4 阴性组	22	59. 0±7. 2	13	9	13	9	19	3
对照组	30	58. 8±7. 7	19	11	20	10	27	3
检验值		F=0. 085	χ ²=0. 417		χ ²=1. 243		χ ²=0. 167
P值		0. 919	0. 812		0. 537		0. 920

表2 不同claudin-4表达的乳腺癌患者临床病理特征比较（例）

组别	例数	年龄（岁， $\overset{ˉ}{x}$ ± s ）	组织学分级		肿瘤直径		淋巴结转移
组别	例数	年龄（岁， $\overset{ˉ}{x}$ ± s ）	1～2 级	3 级	＞2 cm	≤2 cm	是	否
claudin-4 阳性组	50	58. 3±7. 5	28	22	27	23	44	6
claudin-4 阴性组	22	59. 0±7. 2	13	9	13	9	19	3
对照组	30	58. 8±7. 7	19	11	20	10	27	3
检验值		F=0. 085	χ ²=0. 417		χ ²=1. 243		χ ²=0. 167
P值		0. 919	0. 812		0. 537		0. 920

表3 FOXC1与肿瘤微环境及炎症相关因子的关系（±s）

组别	例数	肿瘤微环境			炎症指标
组别	例数	TGF-β1（ng/ ml）	α-SMA（ng/ ml）	I 型胶原蛋白（ng/ ml）	WBC 计数（10⁹ / L）	TNF-α（pg/ ml）	IL-6（pg/ ml）
FOXC1 阳性组	40	5. 69±1. 24	9. 86±1. 52	4. 12±0. 85	28. 15±4. 81	9. 32±1. 20	12. 41±1. 52
FOXC1 阴性组	32	4. 78±1. 15^a	8. 69±1. 44^a	3. 56±0. 78^a	25. 22±3. 82^a	8. 55±1. 03^a	11. 08±1. 47^a
对照组	30	4. 10±1. 02^ab	7. 82±1. 25^ab	3. 12±0. 69^ab	20. 20±3. 26^ab	7. 32±1. 11^ab	9. 89±1. 40^ab
F值		16. 792	18. 160	14. 255	32. 401	27. 269	25. 507
P值		＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001

表3 FOXC1与肿瘤微环境及炎症相关因子的关系（±s）

组别	例数	肿瘤微环境			炎症指标
组别	例数	TGF-β1（ng/ ml）	α-SMA（ng/ ml）	I 型胶原蛋白（ng/ ml）	WBC 计数（10⁹ / L）	TNF-α（pg/ ml）	IL-6（pg/ ml）
FOXC1 阳性组	40	5. 69±1. 24	9. 86±1. 52	4. 12±0. 85	28. 15±4. 81	9. 32±1. 20	12. 41±1. 52
FOXC1 阴性组	32	4. 78±1. 15^a	8. 69±1. 44^a	3. 56±0. 78^a	25. 22±3. 82^a	8. 55±1. 03^a	11. 08±1. 47^a
对照组	30	4. 10±1. 02^ab	7. 82±1. 25^ab	3. 12±0. 69^ab	20. 20±3. 26^ab	7. 32±1. 11^ab	9. 89±1. 40^ab
F值		16. 792	18. 160	14. 255	32. 401	27. 269	25. 507
P值		＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001

表4 claudin-4与肿瘤微环境及炎症相关因子的关系（±s）

组别	例数	肿瘤微环境			炎症指标
组别	例数	TGF-β1（ng/ ml）	α-SMA（ng/ ml）	I 型胶原蛋白（ng/ ml）	WBC 计数（10⁹ / L）	TNF-α（pg/ ml）	IL-6（pg/ ml）
claudin-4 阳性组	40	5. 71±1. 26	9. 56±1. 60	4. 22±0. 78	26. 55±4. 67	9. 16±1. 10	12. 35±1. 68
claudin-4 阴性组	32	5. 10±1. 18^a	8. 47±1. 50^a	3. 70±0. 71^a	23. 88±4. 25^a	8. 37±0. 98^a	10. 86±1. 52^a
对照组	30	4. 10±1. 02^ab	7. 82±1. 25^ab	3. 12±0. 69^ab	20. 20±3. 26^ab	7. 32±1. 11^ab	9. 89±1. 40^ab
F值		16. 314	15. 199	19. 362	19. 910	25. 493	22. 393
P值		＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001

表4 claudin-4与肿瘤微环境及炎症相关因子的关系（±s）

组别	例数	肿瘤微环境			炎症指标
组别	例数	TGF-β1（ng/ ml）	α-SMA（ng/ ml）	I 型胶原蛋白（ng/ ml）	WBC 计数（10⁹ / L）	TNF-α（pg/ ml）	IL-6（pg/ ml）
claudin-4 阳性组	40	5. 71±1. 26	9. 56±1. 60	4. 22±0. 78	26. 55±4. 67	9. 16±1. 10	12. 35±1. 68
claudin-4 阴性组	32	5. 10±1. 18^a	8. 47±1. 50^a	3. 70±0. 71^a	23. 88±4. 25^a	8. 37±0. 98^a	10. 86±1. 52^a
对照组	30	4. 10±1. 02^ab	7. 82±1. 25^ab	3. 12±0. 69^ab	20. 20±3. 26^ab	7. 32±1. 11^ab	9. 89±1. 40^ab
F值		16. 314	15. 199	19. 362	19. 910	25. 493	22. 393
P值		＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001	＜0. 001

表5 FOXC1、claudin-4表达与肿瘤微环境、炎症因子的相关性

检测指标	FOXC1		claudin-4
检测指标	r 值	P值	r 值	P值
TGF-β1	0. 632	＜0. 001	0. 723	＜0. 001
α-SMA	0. 710	＜0. 001	0. 611	＜0. 001
I 型胶原蛋白	0. 667	＜0. 001	0. 621	＜0. 001
WBC 计数	0. 684	＜0. 001	0. 702	＜0. 001
TNF-α	0. 598	＜0. 001	0. 582	＜0. 001
IL-6	0. 601	＜0. 001	0. 570	＜0. 001

表5 FOXC1、claudin-4表达与肿瘤微环境、炎症因子的相关性

检测指标	FOXC1		claudin-4
检测指标	r 值	P值	r 值	P值
TGF-β1	0. 632	＜0. 001	0. 723	＜0. 001
α-SMA	0. 710	＜0. 001	0. 611	＜0. 001
I 型胶原蛋白	0. 667	＜0. 001	0. 621	＜0. 001
WBC 计数	0. 684	＜0. 001	0. 702	＜0. 001
TNF-α	0. 598	＜0. 001	0. 582	＜0. 001
IL-6	0. 601	＜0. 001	0. 570	＜0. 001

［1］	Yang F， Xiao Y， Ding JH， et al. Ferroptosis heterogeneity in triplenegative breast cancer reveals an innovative immunotherapy combination strategy［J］. Cell Metab， 2023， 35（1）：84-100.
［2］	Rizzo A， Cusmai A， Acquafredda S， et al. IMpassion031 and GeparNUEVO： changing the paradigm of neoadjuvant immune checkpoint inhibitors in early triple-negative breast cancer［J］. Future Oncol， 2022， 18（18）：2301-2309.
［3］	Garrido-Castro AC， Lin NU， Polyak K. Insights into molecular classifications of triple-negative breast cancer： improving patient selection for treatment［J］. Cancer Discov， 2019， 9（2）：176-198.
［4］	Asleh K， Riaz N， Nielsen TO. Heterogeneity of triple negative breast cancer： current advances in subtyping and treatment implications［J］. J Exp Clin Cancer Res， 2022， 41（1）：265.
［5］	Chen DL， Cai JH， Wang CCN. Identification of key prognostic genes of triple negative breast cancer by LASSO-based machine learning and bioinformatics analysis［J］. Genes （Basel）， 2022， 13（5）：902.
［6］	Kamaliyan Z， Mirfakhraie R， Azizi-Tabesh G， et al. The role of FOXC1/FOXCUT/DANCR axis in triple negative breast cancer： a bioinformatics and experimental approach［J］. Mol Biol Rep， 2022， 49（4）：2821-2829.
［7］	Naimi A， Zare N， Amjadi E， et al. High claudin-4 antigen expression in triple-negative breast cancer by the immunohistochemistry method［J］. J Res Med Sci， 2022， 17（27）：20.
［8］	马大烈，白辰光.免疫组织化学阳性标记结果的观察和判断［J］.临床与实验病理学杂志，2025， 19（5）：557-559.
［9］	Shousha S， Anscombe O， McFarlane T. All benign and malignant apocrine breast lesions over-express claudin 1 and 3 and are negative for claudin 4［J］. Pathol Oncol Res， 2020， 26（2）：1073-1078.
［10］	Jääskeläinen A， Soini Y， Jukkola-Vuorinen A， et al. High-level cytoplasmic claudin 3 expression is an independent predictor of poor survival in triple-negative breast cancer［J］. BMC Cancer， 2018，18（1）：223.
［11］	Logullo AF， Pasini FS， Nonogaki S， et al. Immunoexpression of claudins 4 and 7 among invasive breast carcinoma subtypes： a large diagnostic study using tissue microarray［J］. Mol Clin Oncol， 2018，9（4）：377-388.
［12］	Pan H， Peng Z， Lin J， et al. Forkhead box C1 boosts triple-negative breast cancer metastasis through activating the transcription of chemokine receptor-4［J］. Cancer Sci， 2018， 109（12）：3794-3804.
［13］	So JY， Ohm J， Lipkowitz S， et al. Triple negative breast cancer （TNBC）：Non-genetic tumor heterogeneity and immune microenvironment： Emerging treatment options［J］. Pharmacol Ther， 2022， 237（25）：108253.
［14］	邸静，王力. 免疫组织化学检测p63，α-SMA对乳腺癌的临床诊断价值［J］. 检验医学与临床， 2022， 19（10）：1369-1372.
［15］	陈琴. 乳腺癌肿瘤转移相关基因1蛋白及转化生长因子-β1蛋白的表达及临床意义［J］. 检验医学与临床， 2023， 20（19）：2814-2816.
［16］	Wen J， Xu F， Zhou Q， et al. Effects of peripheral blood leukocyte count and tumor necrosis factor-alpha on early death in acute promyelocytic leukemia［J］. BMC Cancer， 2023， 23（1）：27.
［17］	Ghamar Talepoor A， Khosropanah S， Doroudchi M. Frequency of efficient circulating follicular helper T cells correlates with dyslipidemia and WBC count in atherosclerosis［J］. Iran Biomed J， 2021， 25（2）：117-131.
［18］	Cruceriu D， Baldasici O， Balacescu O， et al. The dual role of tumor necrosis factor-alpha （TNF-α） in breast cancer： molecular insights and therapeutic approaches［J］. Cell Oncol （Dordr）， 2020， 43（1）：1-18.
［19］	Jia Y， Pan J. CKLF1， transcriptionally activated by FOXC1， promotes hypoxia/reoxygenation-induced oxidative stress and inflammation in H9c2 cells by NLRP3 inflammasome activation ［J］. Exp Ther Med，2023， 27（2）：59.
［20］	Fujiwara-Tani R， Mori S， Ogata R， et al. Claudin-4： a new molecular target for epithelial cancer therapy ［J］. Int J Mol Sci， 2023， 24（6）：5494.

[1]	刘伟, 牛云峰, 安杰. LINC01232 通过miR-516a-5p/BCL9 轴促进三阴性乳腺癌的恶性进展[J/OL]. 中华乳腺病杂志(电子版), 2024, 18(06): 330-338.
[2]	牛海刚, 郭文科. 三阴性乳腺癌组织中双特异性磷酸酶14与核受体相互作用蛋白1的表达及预后价值[J/OL]. 中华乳腺病杂志(电子版), 2024, 18(04): 199-205.
[3]	曾铖, 张剑. 抗体药物偶联物在三阴性乳腺癌中的应用[J/OL]. 中华乳腺病杂志(电子版), 2024, 18(03): 140-145.
[4]	广东省医学会乳腺病学分会(广东省医学会乳腺病学分会青年委员会), 长江学术带乳腺联盟, 重庆市医学会乳腺病分会, 广东省预防医学会乳腺癌防治专业委员会. 三阴性乳腺癌新辅助铂类应用专家共识(2023版)[J/OL]. 中华乳腺病杂志(电子版), 2024, 18(01): 1-10.
[5]	杨娜, 胡刚, 潘越. 保乳术和改良根治术后行新辅助化疗对三阴性乳腺癌血清标志物影响[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2025, 19(03): 345-348.
[6]	马伟强, 马斌林, 吴中语, 张莹. microRNA在三阴性乳腺癌进展中发挥的作用[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2024, 18(01): 111-114.
[7]	曹长青, 郭新艳, 高源, 张存, 唐海利, 樊东, 杨小军, 张松, 赵华栋. 肿瘤微环境参与介导HER2阳性乳腺癌曲妥珠单抗耐药的研究进展[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2024, 18(01): 90-95.
[8]	栗艳松, 冯会敏, 刘明超, 刘泽鹏, 姜秋霞. STIP1在三阴性乳腺癌组织中的表达及临床意义研究[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2024, 18(01): 52-56.
[9]	杨健, 杨璐. 体液外泌体在前列腺癌诊断中的应用前景[J/OL]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2025, 19(02): 146-151.
[10]	刘咏博, 郭佳. 外泌体在前列腺癌细胞免疫逃逸中的研究进展[J/OL]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2025, 19(02): 140-145.
[11]	李勇, 彭天明, 王倩倩, 陈育纯, 蒲小勇, 刘久敏. 基于失巢凋亡相关基因的膀胱癌预后模型构建及分析[J/OL]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2024, 18(04): 331-339.
[12]	周慧宇, 吕定阳, 双卫兵. 联合系统性免疫炎症指数和预后营养指数预测腹腔镜肾切除术后肾癌患者的预后[J/OL]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2024, 18(03): 225-231.
[13]	谭智勇, 付什, 李宁, 王海峰, 王剑松. 膀胱小细胞癌发病机制及其诊疗研究进展[J/OL]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2024, 18(02): 183-187.
[14]	陈博滔, 胡宽, 毛先海. 胆囊癌肿瘤微环境与系统治疗[J/OL]. 中华肝脏外科手术学电子杂志, 2025, 14(02): 203-208.
[15]	陆天, 孙道萍. 调节性B细胞在多发性骨髓瘤中的研究进展[J/OL]. 中华诊断学电子杂志, 2024, 12(02): 133-137.

阅读次数

全文

摘要

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

Expression of FOXC1 and claudin-4 in triple negative breast cancer and their relationships with tumor microenvironment-related and inflammatory factors

模态框（Modal）标题

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

Expression of FOXC1 and claudin-4 in triple negative breast cancer and their relationships with tumor microenvironment-related and inflammatory factors