间充质干细胞与焦亡相关基因共调控激素性股骨头坏死的分子机制研究

《European Journal of Medical Research》：Exploring the pathogenesis of steroid-induced osteonecrosis of the femoral head co-regulated by mesenchymal stem cells and pyroptosis-related genes with the use of transcriptome

本研究针对激素性股骨头坏死(SONFH)早期诊断标志物缺乏的临床难题，通过生物信息学分析GSE123568和GSE74089数据集，结合机器学习筛选出FKBP8、PTGS2和ANK1三个关键生物标志物。实验验证表明这些基因通过调节间充质干细胞(MSCs)分化和细胞焦亡(pyroptosis)参与SONFH发病，为早期诊断和治疗提供了新靶点。研究成果发表于《European Journal of Medical Research》。

　　

当大剂量激素药物悄然侵蚀骨骼，一种名为"激素性股骨头坏死(SONFH)"的疾病正威胁着30-50岁人群的健康。高达80%的患者在确诊后1-4年内会面临股骨头塌陷，最终只能接受人工关节置换术。这种疾病如同沉默的杀手，早期症状隐匿，但进展迅速，其核心问题在于激素使用导致股骨头血供障碍和骨细胞功能异常。更棘手的是，目前缺乏有效的早期诊断标志物，使得许多患者错失最佳治疗时机。

在这一背景下，荣向斌团队将目光投向了两个关键角色：间充质干细胞(MSCs)和细胞焦亡(pyroptosis)。MSCs本是骨骼修复的工程师，能够分化为成骨细胞促进骨再生；而焦亡则是一种炎症性细胞死亡方式，与骨组织坏死密切相关。尽管已有研究表明二者在骨退行性疾病中存在交互作用，但它们在SONFH中的协同调控机制仍是一片未知领域。

研究人员创新性地采用多组学整合分析策略，首先对GEO数据库中的GSE123568和GSE74089数据集进行深度挖掘。通过主成分分析(PCA)剔除异常样本后，利用limma包识别出485个差异表达基因(DEGs)。接着，通过xCell算法进行免疫浸润分析，发现SONFH样本中MSCs浸润水平显著降低，提示MSCs功能障碍可能是疾病发生的关键环节。

研究团队进一步将差异基因分别与MSCs相关基因和焦亡相关基因(PRGs)进行相关性分析，获得382个交集基因。通过构建蛋白质相互作用(PPI)网络，并运用Betweenness和BottleNeck算法筛选出13个候选基因。功能富集分析显示这些基因主要富集在"突触传递多巴胺能"、"髓系白细胞活化"等生物过程，以及"利什曼病"、"胞葬作用"等信号通路。

为精准识别诊断标志物，研究结合支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)和Boruta两种机器学习方法，筛选出7个特征基因。通过受试者工作特征(ROC)曲线分析，最终确定FKBP8、PTGS2和ANK1三个基因的曲线下面积(AUC)均大于0.8，显示出优异的诊断价值。

基于这三个标志物构建的列线图(nomogram)预测模型表现出色，校准曲线斜率接近1，AUC达到1.000，表明其具有极高的预测准确性。基因集富集分析(GSEA)进一步揭示这些基因主要参与"嗅觉转导"和"剪接体"等通路，提示它们可能通过调控RNA加工和信号转导影响疾病进程。

研究人员还构建了ceRNA调控网络，发现SNHG25-hsa-miR-1908-5p-FKBP8、HELLPAR-hsa-miR-374a-5p-PTGS2等分子轴可能参与转录后调控。通过CTD数据库预测到65种潜在治疗药物，其中黄曲霉毒素B1、苯并[a]芘等与标志物具有较强结合能力，分子动力学模拟显示结合稳定性良好。

实验验证部分，研究团队收集了10例临床样本(5例SONFH坏死股骨头，5例股骨颈骨折患者作为对照)，通过RT-qPCR、Western blot和免疫组化进行多维度验证。结果一致显示：与对照组相比，SONFH组中FKBP8和ANK1的mRNA和蛋白表达水平均显著降低，而PTGS2表达升高。这一发现与生物信息学分析结果高度吻合。

关键技术方法

研究采用生物信息学分析GSE123568(30例SONFH和10例对照血液样本)和GSE74089(4例SONFH和4例对照髋软骨样本)数据集，通过差异表达分析、免疫浸润评估、机器学习筛选和分子对接预测等技术，结合临床样本RT-qPCR、Western blot和免疫组化实验验证。

筛选候选基因

通过PPI网络和拓扑算法分析，从382个交集基因中筛选出13个候选基因，功能富集显示它们参与髓系白细胞活化等生物过程。

鉴定生物标志物FKBP8、PTGS2和ANK1

机器学习筛选出7个特征基因，其中FKBP8、PTGS2和ANK1在训练集和验证集中均显示良好诊断效能(AUC>0.8)，表达趋势一致。

GSEA分析生物标志物

亚细胞定位显示三个标志物主要分布于细胞质，GSEA提示它们共同富集于嗅觉转导和剪接体通路。

生物标志物的调控网络分析

构建ceRNA网络发现10个lncRNA通过多个miRNA与标志物相互作用，亚细胞定位显示它们主要分布于细胞质和细胞核。

药物-生物标志物网络分析

预测到65种潜在治疗药物，分子对接显示黄曲霉毒素B1等与标志物具有强结合力(结合能<-5 kcal/mol)，分子动力学模拟证实结合稳定性。

这项研究的创新之处在于首次系统揭示了MSCs和焦亡协同调控SONFH的分子机制，提出了FKBP8/PTGS2/ANK1信号轴作为潜在治疗靶点。不仅为SONFH的早期诊断提供了新型生物标志物，还为开发靶向治疗策略奠定了理论基础。未来通过制备血清检测试剂盒，有望实现SONFH的无创早期诊断，从而显著改善患者预后。

该研究也存在一定局限性，如GEO数据库中SONFH样本量有限，标志物的具体功能机制仍需通过基因敲除动物模型等实验进一步验证。然而，这项工作无疑为深入理解SONFH发病机制开辟了新视角，为后续转化研究提供了重要方向。