子痫前期免疫相关生物标志物与治疗靶点的综合鉴定：整合生物信息学与实验验证

《BMC Pregnancy and Childbirth》：Comprehensive identification of immune-related biomarkers and therapeutic targets in preeclampsia: integrative bioinformatics and experimental validation

为解决子痫前期（PE）分子机制不清、有效治疗策略缺乏的临床难题，研究人员开展了一项整合生物信息学与实验验证的研究。该研究通过分析胎盘转录组数据，鉴定出4个核心免疫相关基因（FLT1、PIK3CB、KLRD1、APLN），构建了高精度的诊断模型（AUC>0.94），并揭示了其与免疫细胞浸润及关键信号通路（如PI3K-Akt）的关联，为PE的早期诊断和靶向治疗提供了新视角。

　　

子痫前期（Preeclampsia, PE）是一种严重的妊娠期高血压并发症，全球发病率约为2-8%，是导致孕产妇和围产儿死亡的主要原因之一。尽管现代产科护理取得了显著进步，但PE的病因和发病机制仍不完全清楚，这严重阻碍了有效的预防和干预策略的开发。目前，临床治疗主要侧重于通过降压药和严密监测进行症状管理，而终止妊娠是唯一确定的解决方案，无论孕周大小。这种治疗上的局限性凸显了对PE进行早期识别、增强诊断能力以及开发新治疗方法的迫切需求。

PE的病理生理学极为复杂，涉及胎盘形成异常、氧化应激、免疫失调和内皮功能障碍。其中，免疫失调已成为PE发病的关键因素。免疫稳态的破坏，表现为免疫细胞浸润和细胞因子信号传导的改变，在疾病发病机制中起着重要作用。免疫相关基因（Immune-Related Genes, IRGs）可能在PE发病机制中起决定性作用，但其具体作用机制和调控网络仍不清楚。

为了深入探究PE的分子机制，研究人员利用公共数据库中的胎盘转录组数据，开展了一项多方面的生物信息学策略研究。该研究旨在通过整合免疫相关差异表达基因（Immune-Related Differentially Expressed Genes, IRDEGs）分析、功能富集、免疫浸润分析以及诊断模型构建，系统性地揭示PE中免疫介导的分子机制，并识别潜在的诊断标志物和治疗靶点。

为了回答这些问题，研究人员开展了一项整合生物信息学与实验验证的研究。他们首先从GEO数据库获取了GSE75010和GSE44711两个数据集，利用R语言“limma”包进行差异表达分析，并与ImmPort数据库中的免疫相关基因集取交集，筛选出PE相关的IRDEGs。随后，通过GO、KEGG和DO富集分析探究其生物学功能，并利用STRING数据库构建蛋白互作网络（PPI）。研究采用随机森林（RF）和LASSO回归两种机器学习算法筛选关键基因，并构建诊断模型，通过ROC曲线评估其效能。此外，研究还利用CIBERSORT算法分析了PE胎盘中的免疫细胞浸润情况，并通过ENCORI和CHIPBase数据库构建了mRNA-miRNA和mRNA-TF调控网络。最后，通过DGIdb平台预测了靶向关键基因的潜在治疗药物，并利用临床胎盘组织样本和体外缺氧处理的滋养层细胞模型（HTR-8/SVneo）对关键基因的表达进行了实验验证。

IRDEGs的鉴定

研究人员首先对GSE75010数据集进行了分析，共鉴定出354个差异表达基因（DEGs），其中167个上调，187个下调。通过与1793个免疫相关基因（IRGs）取交集，最终确定了49个免疫相关差异表达基因（IRDEGs），其中25个上调，24个下调。这些基因的表达模式能够有效区分PE样本和正常对照样本。

IRDEGs的富集分析及PPI网络构建

对49个IRDEGs进行功能富集分析发现，它们在生物学过程（BP）中主要富集于对外部刺激的正向调控、MAPK级联的正向调控、细胞趋化性、雌性性别分化和细胞因子介导的信号通路。在细胞组分（CC）中，主要富集于质膜外侧、分泌颗粒腔、细胞质囊泡腔和血小板α颗粒腔。在分子功能（MF）中，主要富集于受体配体活性、信号受体激活剂活性、激素活性、糖胺聚糖结合和细胞因子活性。KEGG通路分析显示，这些基因主要参与细胞因子-细胞因子受体相互作用、病毒蛋白与细胞因子及细胞因子受体的相互作用、趋化因子信号通路、PI3K-Akt信号通路和Rap1信号通路。疾病本体（DO）分析显示，这些基因与卵巢疾病、女性生殖系统疾病、胃肠道系统疾病、子痫前期、心血管系统疾病和血管疾病相关。通过STRING数据库构建的蛋白互作网络（PPI）包含31个相互连接的IRDEGs，其中IGF1、CXCL8和FLT1被确定为网络中的关键枢纽节点。

基因集富集分析（GSEA）

对GSE75010数据集进行的GSEA分析揭示了PE中显著富集的几个通路，包括HIF1转录因子通路、内皮素信号级联、呼吸电子传递和ATP合成、角质化过程以及HIV因子的宿主相互作用。

枢纽基因的鉴定及诊断模型的构建

研究采用随机森林（RF）和LASSO回归两种机器学习算法对49个IRDEGs进行特征筛选。RF算法确定了12个重要的IRDEGs，随后通过LASSO回归进一步优化，最终筛选出4个枢纽基因：FLT1、PIK3CB、KLRD1和APLN。基于这4个基因构建的RF诊断模型在训练集（GSE75010）中表现出色，AUC值为0.9468。在独立验证集（GSE44711）中，该模型依然保持了强大的性能，AUC值高达0.9844，证明了其良好的泛化能力。

免疫浸润分析

利用CIBERSORT算法对胎盘组织中的免疫细胞组成进行解卷积分析发现，PE样本中嗜酸性粒细胞、浆细胞和CD8⁺T细胞的比例显著升高，而单核细胞和M2巨噬细胞的比例则显著降低。相关性分析显示，枢纽基因的表达与免疫细胞亚型存在显著相关性。例如，FLT1的表达与浆细胞、CD8⁺T细胞、初始B细胞、嗜酸性粒细胞和调节性T细胞（Tregs）呈正相关，而与中性粒细胞、单核细胞和M2巨噬细胞呈负相关。APLN则表现出相反的模式，与初始B细胞、CD8⁺T细胞和浆细胞呈负相关，而与M2巨噬细胞和单核细胞呈正相关。

枢纽基因的相互作用网络分析

通过ENCORI数据库预测了枢纽基因的miRNA调控网络，共识别出128个mRNA-miRNA相互作用对。通过CHIPBase数据库预测了转录因子（TF）调控网络，共识别出31个mRNA-TF相互作用对，涉及24个不同的转录因子。

潜在药理学靶点分析

通过DGIdb数据库筛选，共发现217种化合物与4个枢纽基因存在相互作用。其中，PIK3CB的成药性最高，与126种潜在调节化合物存在相互作用。值得注意的是，环氧化酶（COX）抑制剂（如阿司匹林）与APLN存在强相互作用，而TNF-α抑制剂（如依那西普）则靶向KLRD1。

PE胎盘中四个枢纽IRDEGs的差异表达

临床样本分析显示，与正常对照组相比，PE患者胎盘中FLT1和PIK3CB的表达显著上调，而KLRD1和APLN的表达显著下调。相关性分析进一步表明，FLT1和PIK3CB的表达水平与收缩压/舒张压和尿蛋白呈正相关，与分娩孕周和新生儿出生体重呈负相关；而KLRD1和APLN的表达则呈现出相反的模式，提示这些基因的表达改变与PE的疾病严重程度和不良妊娠结局密切相关。

缺氧条件下HTR-8/SVneo细胞中枢纽IRDEGs的mRNA和蛋白表达

体外实验验证了上述发现。在低氧（1% O₂）条件下培养的HTR-8/SVneo滋养层细胞中，FLT1和PIK3CB的mRNA和蛋白表达水平均显著升高，而KLRD1和APLN的mRNA和蛋白表达水平均显著降低，这与临床样本中的表达趋势一致。

该研究通过整合生物信息学分析和实验验证，成功鉴定出四个免疫相关枢纽基因（FLT1、PIK3CB、KLRD1和APLN）作为PE的潜在诊断生物标志物。基于这些基因构建的诊断模型在训练集和验证集中均表现出优异的诊断性能，证明了其作为PE诊断工具的潜力。通路富集分析揭示了这些基因在免疫失调和关键信号通路（如PI3K-Akt信号通路）中的重要作用，强调了免疫失调在PE发病机制中的核心地位。免疫浸润分析揭示了PE胎盘组织中免疫细胞组成的显著改变，并发现枢纽基因与特定的免疫细胞亚型存在复杂的相关性，进一步阐明了免疫微环境在疾病发展中的作用。调控网络分析揭示了枢纽基因上游复杂的转录调控机制，而药物-基因相互作用分析则识别出环氧化酶抑制剂和TNF-α抑制剂等潜在的治疗药物，为PE的靶向治疗提供了新的思路。最后，通过临床样本和体外细胞模型的实验验证，证实了这些枢纽基因在PE中的表达改变，为其生物学相关性提供了有力证据。这些发现不仅增进了我们对PE免疫中心机制的理解，也为开发新的诊断工具和治疗策略奠定了坚实的基础。