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本研究针对脓毒症（Sepsis）早期诊断难题，利用机器学习算法构建诊断模型，筛选关键基因并发现潜在治疗药物，为临床诊断和治疗提供新思路。
脓毒症是重症监护病房（ICU）中一种危及生命的全身性炎症反应综合征（SIRS），其发病率和死亡率居高不下，早期诊断和治疗至关重要。然而，目前临床常用的生物标志物缺乏快速特异性增长和治疗后快速下降的特性，导致诊断延迟。为解决这一问题，国内研究人员开展了一项基于机器学习框架的脓毒症诊断模型构建研究，旨在通过整合多种机器学习算法筛选关键基因，并探索潜在的治疗药物。
研究团队来自江西省人民医院和南昌大学，他们通过分析多个基因表达数据库（GEO）数据集，结合加权基因共表达网络分析（WGCNA）、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析、CIBERSORT免疫细胞亚群分析等技术，构建了基于关键基因的脓毒症诊断模型，并利用诺模图（Nomogram）、决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线（CIC）验证了模型的可靠性。此外，研究人员还通过分子对接技术筛选出与关键基因相互作用的潜在药物分子，为脓毒症的靶向治疗提供了新方向。该研究发表于《BMC Infectious Diseases》。
在技术方法方面，研究人员首先对GSE13904和GSE26440数据集进行质量控制和标准化处理，筛选差异表达基因（DEGs），并结合WGCNA分析获得与脓毒症相关的基因模块。通过机器学习算法组合构建诊断模型，筛选出22个核心基因，并进一步通过PPI网络分析确定4个关键基因（CD177、GNLY、ANKRD22和IFIT1）。CIBERSORT分析揭示了这些关键基因与免疫细胞亚群的相关性，而分子对接实验则筛选出与关键基因相互作用的潜在药物分子（如Dieckol、Grosvenorine和Tellimagrandin II）。
在研究结果方面，研究人员发现脓毒症患者中存在405个差异表达基因，包括334个上调基因和71个下调基因。通过GO和KEGG富集分析，发现这些基因主要与免疫反应和细菌感染相关。诊断模型在外部验证数据集上表现出良好的预测性能，AUC值分别达到0.999和0.763。关键基因与免疫细胞亚群的相关性分析表明，CD177、ANKRD22和IFIT1与静止肥大细胞显著相关，而GNLY、ANKRD22和IFIT1与M2型巨噬细胞显著相关。分子对接结果显示，Dieckol与CD177的结合能为-7.581 kcal/mol，Grosvenorine与GNLY和IFIT1的结合能分别为-5.3681 kcal/mol和-8.622 kcal/mol，Tellimagrandin II与ANKRD22的结合能为-6.779 kcal/mol。
在讨论部分，研究人员指出，脓毒症的早期诊断对于改善预后至关重要，而本研究通过整合多种机器学习算法构建的诊断模型能够有效区分脓毒症患者和健康对照组。关键基因的发现为深入理解脓毒症的发病机制提供了新视角，而潜在药物分子的筛选则为靶向治疗提供了新方向。然而，研究也存在局限性，如缺乏特定人群数据、未进行前瞻性临床试验验证等。未来的研究需要进一步通过细胞和动物实验验证这些基因和药物的有效性。
总体而言，本研究通过构建基于机器学习的脓毒症诊断模型，筛选出关键基因并发现潜在治疗药物，为脓毒症的早期诊断和靶向治疗提供了新的理论依据和实践指导，具有重要的临床应用价值。
