結直腸癌是一種高度致命的胃腸道惡性腫瘤，其發病機制和分子驅動因素尚未完全明了。本研究旨在尋找在癌癥組織和正常黏膜中差異表達的基因，以識別與結直腸癌發病機制相關的分子表達模式。我們分析了來自基因表達組數據庫（Gene Expression Omnibus）的585個結直腸癌樣本和329個正常樣本，構建了一個包含24,069個基因的加權基因共表達網絡分析模型。通過這種方法，我們發現了與結直腸癌相關的5個基因模塊，這些模塊在MAPK信號通路和膽固醇代謝通路中表達富集。利用最小絕對收縮選擇算法（LASSO regression），我們從這些模塊中篩選出了13個關鍵基因：[ABCB5, AOC1, ARHGAP44, CACNG3, DBNDD1, GAS7, GTF2IRD1, PRSS22, SCN4A, TTC22, DLX6, PDK4 和 SLC13A2]。生存分析表明，DBNDD1的高表達與結直腸癌患者的總體生存率較低相關。機器學習驗證證實了這些遺傳標記的穩定性。實驗驗證顯示，在結直腸癌組織中，DBNDD1和生長分化因子15（GDF15）的水平升高，通過DBNDD1依賴性的GDF15誘導作用促進了NF-κB（RELA）的持續激活。在體外實驗中，敲低DBNDD1可抑制DLD1/HCT116細胞的增殖、遷移和侵襲能力，同時降低GDF15的表達并減弱p-NF-κB p65–p-I-κB信號通路。此外，在體內實驗中，敲低DBNDD1也能抑制腫瘤生長，這表明DBNDD1–GDF15–NF-κB信號通路在結直腸癌的發病機制中起關鍵作用。

本研究強調了DBNDD1–GDF15–NF-κB信號通路在結直腸癌發展中的重要作用，將DBNDD1確定為精準醫療策略的一個有前景的目標，有望改善患者的治療效果。