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脊髓损伤（SCI）治疗手段有限，为深入了解其分子机制，研究人员开展脊髓损伤转录组 meta 分析。他们整合 14 项研究，鉴定出严重程度和阶段特异性生物标志物基因，开发 MetaSCI 应用程序。这为评估 SCI 提供框架，有助于精准诊疗。
脊髓损伤（Spinal Cord Injury，SCI），这个名字听起来或许有些陌生，但它带来的后果却十分严重。想象一下，身体突然失去了对某些部位的控制，无法自由活动，感觉也变得迟钝，这就是 SCI 患者面临的困境。据世界卫生组织估计，每年有 25 万 - 50 万人遭受 SCI 的折磨。然而，目前我们还没有找到治愈它的方法。尽管有不少临床前研究在努力探索，但 SCI 复杂的分子机制仍未完全明晰。比如在 SCI 的不同阶段，身体内的基因和细胞是如何变化的，这些变化又怎样影响病情发展，我们都知之甚少。所以，为了更好地理解 SCI，找到更有效的治疗方法，来自西班牙 Principe Felipe 研究中心等机构的研究人员开展了一项重要研究，相关成果发表在《Journal of Translational Medicine》上。
研究人员运用了多种关键技术方法。首先，他们在公共数据库中进行系统检索，筛选出符合条件的 14 项研究和 273 个样本。接着，对这些样本的转录组数据进行标准化处理，包括数据预处理、探索性分析和差异基因表达（Differential Gene Expression，DGE）分析等。之后，通过基因表达元分析整合结果，还进行了聚类分析、生物标志物基因鉴定、基因集分析等一系列操作，全面深入地探究 SCI 的分子机制。
下面来看看具体的研究结果：
- 基于严重程度和时间识别基因一致性特征：研究人员按 PRISMA 指南筛选研究，将样本按损伤严重程度分为中度（M）和重度（S），按时间分为急性（0 - 3 天，T1）、亚急性（4 - 14 天，T2）、早期慢性（15 - 35 天，T3）和晚期慢性（>35 天，T4）。通过对选定数据集进行个体分析和元分析，得到每个实验组的转录一致性特征。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和层次聚类分析显示，重度和中度损伤能明显区分，急性阶段特征尤为突出。
- 识别用于严重程度评估的预测生物标志物基因：比较重度和中度损伤组的转录一致性特征，发现 282 个基因（FDR<0.1）。其中，前 10 个基因能清晰区分中度和重度损伤，如 Srpx2、Hoxb8 等。蛋白质 - 蛋白质相互作用（Protein - Protein Interaction，PPI）分析表明，下调基因与神经系统发育等功能相关，上调基因与细胞外基质组织等功能有关。
- 使用阶段特异性生物标志物基因进行有效分组分类：系统比较各阶段，确定了阶段特异性生物标志物基因。急性阶段基因变化最明显，有 770 个基因（FDR<0.1）。用各阶段前 10 个基因构建的阶段特异性一致性特征能有效区分不同阶段，且不受损伤严重程度影响。
- 基因一致性特征的功能表征：通过基因集分析（Gene Set Analysis，GSA）等三种分析，发现免疫系统相关通路在 SCI 后持续上调，而与神经系统功能和代谢相关的通路则下调。转录因子（Transcription Factor，TF）活性分析显示，早期 TF 激活较多，之后逐渐减少。基因共表达网络分析表明，不同严重程度的基因在功能上有相似性。
- 小鼠和大鼠时间基因表达模式的一致性：选取小鼠 RNA - seq 数据集，与大鼠元分析结果对比，发现两者基因表达模式总体呈正相关。聚类分析也显示，基于选定的阶段特异性基因，能按损伤时间清晰区分不同组。
- 提出的严重程度和阶段特异性生物标志物基因有效分类新的大鼠转录组谱：用 GSE218088 数据集验证，发现选定的生物标志物基因能准确对新的转录组谱进行分类，将其与重度损伤组和相应阶段的特征聚类。
- 元分析基因表达模式与 qPCR 分析的一致性：对大鼠 SCI 后不同时间点的脊髓组织进行 RNA 提取和 qPCR 验证，选取 8 个基因，虽然精确重现基因表达模式有困难，但验证了损伤后特定阶段基因的失调模式或方向。
- 大鼠严重程度特异性生物标志物基因预测人类 SCI 患者血液样本的损伤预后：分析人类血液样本数据集 GSE151371，发现 12 个与大鼠严重程度特异性基因相交的基因。用这 12 - 基因特征对大鼠和人类样本进行聚类分析，能按严重程度分层，表明这些基因可用于区分不同严重程度的亚组。
- Meta - SCI 应用程序 —— 一个交互式且用户友好的探索结果平台：开发的 Meta - SCI 应用程序，为研究人员提供了一个方便的平台，可查询、可视化研究结果，还能进行进一步分析和研究。
研究结论和讨论部分意义重大。研究人员通过转录组元分析，整合多个大鼠 SCI 研究，建立了全面的转录组参考。他们鉴定出的严重程度和阶段特异性生物标志物基因，有助于深入了解 SCI 的进展，还可能用于预测病情和指导治疗。功能分析揭示了 SCI 相关的关键通路和 TF 活性变化，为开发多靶点治疗策略提供了理论依据。此外，Meta - SCI 应用程序为研究人员提供了有力工具，推动 SCI 研究的进一步发展。不过，研究也存在一些局限性，如实验分组样本不均衡，部分数据缺乏等。但总体而言，这项研究为 SCI 的研究和治疗开辟了新方向，为未来攻克这一难题奠定了坚实基础。
