帕金森病转录组数据的计算分析及功能网络的绘制

《Frontiers in Bioinformatics》：Computational analysis of transcriptome data and mapping of functional networks in Parkinson’s disease

帕金森病（PD）患者与健康对照的外周血RNA-seq数据通过性别和年龄分层分析，结合生物信息学及机器学习（随机森林、XGBoost等），揭示了性别特异性基因表达模式。男性以下调基因为主，女性则呈现免疫相关基因（如IFITM3、SIGLEC1）显著上调。SHAP分析显示不同模型对关键基因（如LFALS2、LRRC37A17P）的重要性排序存在差异，支持PD的性别特异性生物学机制。功能富集分析发现免疫通路、泛素-蛋白酶体系统相关基因（如TUBB8）及铜代谢基因（GPRC5D）与PD病理相关。该框架为血液PD生物标志物开发提供了新思路，并验证了机器学习在复杂疾病分子分型中的应用潜力。

　　
帕金森病（PD）作为最常见的神经退行性运动障碍，其病理机制涉及多巴胺能神经元退化。近年研究聚焦于外周免疫系统在PD发生中的作用，本文基于PPMI项目133 RNA-seq数据，系统分析外周血转录组特征与PD的关联性，并构建多模型机器学习分类框架。研究重点覆盖50-70岁人群，该年龄段PD发病率最高且样本量充足。

在数据预处理阶段，采用AnnData对象整合质量通过样本，基于性别和年龄构建分层分析框架。值得注意的是，样本采集存在两次测序周期差异（2019-2021），但PCA分析显示技术偏差可忽略（图1）。性别差异显著影响基因表达模式：男性呈现普遍下调趋势，仅50-70岁组出现1200+基因上调；女性则保持持续上调态势，尤其在70-80岁组C4BPA基因上调量达2.8倍。年龄分层显示，>80岁组出现RNF182等关键基因深度下调，而50-70岁组因疾病早期症状不明显，上调基因数量达到峰值。

机器学习模型构建采用四类主流算法：逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林和XGBoost。针对2:1的类别不平衡，引入动态权重调整机制。实验显示随机森林在女性50-70岁组PR-AUC达0.83，XGBoost在男性同年龄段ROC-AUC达0.73。SHAP分析揭示关键生物标志物：女性以SIGLEC1（接头蛋白）、IFITM3（干扰素信号通路）为核心，男性则聚焦于BTNL3（炎症调控）、STK19B（线粒体质量控制）等基因。值得注意的是，LGALS2（糖基化酶）在女性模型中重要性突出，其表达水平与外周免疫活性呈正相关。

功能网络分析显示两大核心机制：免疫应答通路（女性组）和线粒体质量控制通路（男性组）。女性样本中Jak-Stat信号通路富集度达0.008，包含RSAD2、IFI44L等关键基因，这些成分在PD患者中呈现协同下调。男性组则形成以KRT77（角蛋白）为核心的蛋白网络，其表达下调幅度与黑质多巴胺能神经元丢失呈剂量效应关系。特别需要指出的是，虽然网络分析显示LCE1A（角蛋白相关基因）在男性组下调达3.2倍，但现有文献尚未证实其在PD病理中的直接作用，可能存在技术偏差或表观调控机制。

分类模型验证显示，50-70岁男性组XGBoost模型在交叉验证中ROC-AUC稳定在0.71-0.76区间，而女性组随机森林模型PR-AUC达到0.83。SHAP特征重要性分析揭示性别特异性差异：男性模型前三位特征（BTNL3、STK19B、KRT77）均属于炎症调控和细胞骨架系统，女性模型则集中在免疫识别（SIGLEC1）、干扰素信号（IFITM3）和细胞黏附（LCE1A）领域。

生物学验证方面，通过STRING数据库构建的基因互作网络显示，女性组特征基因与MMP9（基质金属蛋白酶9）形成正调控回路，该酶在PD早期病理中具有促炎作用。男性组则形成KRT77-TUBB8（微管蛋白）负反馈环路，与线粒体自噬障碍相关。功能富集分析发现，女性组显著富集干扰素-III通路（p=0.0012），而男性组富集角蛋白相关质膜蛋白合成通路（p=0.0035）。值得注意的是，TUBB8基因在两组中均呈现差异表达，其亚细胞定位提示可能参与神经元轴突运输异常。

该研究创新性体现在：1）首次建立基于性别和年龄分层的动态机器学习模型，2）发现外周血免疫微环境（女性）与细胞骨架异常（男性）的双路径致病机制，3）提出"50-70岁窗口期"的分子分型策略。但研究仍存在局限：1）未纳入PD早期诊断样本，可能影响模型泛化能力；2）角蛋白通路机制尚未通过动物模型验证；3）技术偏差可能影响老年组（>80岁）结果解读。

未来研究方向应聚焦：1）开发基于动态网络模型的早期预警系统；2）构建性别特异性生物标志物组合；3）验证角蛋白-线粒体质量控制通路的分子机制。该研究为外周血PD生物标志物开发提供了重要框架，其多维度分析方法对神经退行性疾病研究具有范式意义。