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为解决 IPF 诊断、治疗及预后评估难题，郑州大学研究人员开展氧化应激相关基因研究。他们构建 8 基因风险模型，发现 CCL2 与巨噬细胞关联及 VD3 的作用。这为 IPF 研究提供新思路，值得科研人员一读。
在肺部疾病的神秘世界里，有一种病症犹如隐藏在黑暗中的 “杀手”，它就是特发性肺纤维化（IPF）。这是一种与年龄相关的间质性肺疾病，就像肺部被施了 “魔法”，病因不明，却悄无声息地侵蚀着患者的健康。患者一旦被确诊，生命就仿佛进入了倒计时，3 年的中位生存率只有 50%，5 年生存率更是低至 20% 。目前，针对 IPF 的治疗手段非常有限，只有尼达尼布和吡非尼酮这两种药物，虽然能在一定程度上延缓疾病进展，但也伴随着各种不良反应，治疗效果远远无法满足患者的需求。
面对这样严峻的现状，科研人员们就像勇敢的探险家，决心深入探索 IPF 的奥秘，寻找新的治疗靶点和预后评估指标。来自郑州大学第一附属医院等单位的研究人员，肩负着这一使命，在《Scientific Reports》期刊上发表了一篇名为 “The role of oxidative stress-related genes in idiopathic pulmonary fibrosis” 的论文，为我们揭开了 IPF 神秘面纱的一角。
在这次研究中，科研人员们使用了多种关键技术方法。他们从公共数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）下载了相关数据集，通过生物信息学分析筛选出差异表达基因。运用单因素 Cox 回归、LASSO（Least absolute shrinkage and selection operator，最小绝对收缩和选择算子）和多因素 Cox 回归构建风险模型。利用基因本体（Gene ontology，GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genome，KEGG）进行富集分析，探究基因功能和参与的信号通路。还建立了 IPF 大鼠模型，采用免疫荧光、Western blot 等实验技术验证相关机制。
下面，让我们一起走进他们的研究成果。
1. 识别 IPF 中与预后相关的氧化应激基因
科研人员首先对比了 20 个正常样本和 176 个 IPF 样本的基因表达情况，像侦探寻找线索一样，筛选出了 483 个差异表达基因（Differentially Expressed Genes，DEGs）。接着，他们将这些基因与 1398 个氧化应激相关基因进行 “交叉比对”，最终找到了 50 个氧化应激相关差异基因（Oxidative Stress-Related Differential Genes，OSDEGs）。对这些 OSDEGs 进行单因素 Cox 回归分析后发现，有 34 个氧化应激相关基因与 IPF 患者的预后密切相关，其中 5 个基因表达上调，29 个基因表达下调。这就像是找到了 IPF 预后 “拼图” 的重要碎片，为后续研究指明了方向。
2. 风险模型的构建
为了从这 34 个基因中找到真正的 “关键先生”，科研人员运用 LASSO 和多因素 Cox 回归分析，精心构建了一个风险评分预后模型。最终确定了 8 个基因，成功建立起这个模型。根据风险评分公式，患者被分为高风险组和低风险组。从 Kaplan–Meier 曲线可以明显看出，高风险组患者的总生存期（Overall Survival，OS）明显短于低风险组，而且这 8 个基因在高低风险组患者中的表达也有显著差异。这意味着这个模型就像一个精准的 “预测器”，能够帮助医生提前了解患者的预后情况。
3. 风险模型的识别
GAP 指数是评估 IPF 患者风险的一种常用方法。科研人员为了确定这个新构建的风险评分模型是否可靠，进行了单因素和多因素回归分析。结果显示，风险评分和 GAP 指数都是独立的预后指标。再通过 ROC（Receiver operating characteristic，受试者工作特征）分析，发现这个模型预测患者生存情况的能力很强，1 年、3 年和 5 年的曲线下面积（Area Under Curve，AUC）分别达到了 0.860、0.857 和 0.910。这一系列结果让科研人员信心大增，也让这个风险模型的可靠性得到了有力证明。
4. GO 和 KEGG 富集分析
为了进一步了解这些 OSDEGs 在 IPF 中发挥作用的 “秘密通道”，科研人员进行了 GO 和 KEGG 富集分析。GO 分析就像是给基因 “分类归档”，发现这些差异表达基因主要富集在氧化应激相关的白细胞迁移、细胞趋化等生物学过程，以及氧化应激相关的内吞小泡等细胞组分和细胞因子活性等分子功能上。KEGG 分析则揭示了这些基因在细胞因子 - 细胞因子受体相互作用等氧化应激相关通路中富集。这表明这些基因就像一群 “小齿轮”，通过这些功能和通路，在 IPF 的发展过程中发挥着重要作用。
5. 免疫功能的比较分析
IPF 患者的支气管肺泡灌洗液（Bronchoalveolar Lavage Fluid，BALF）中含有血细胞，这些血细胞可能会影响肺纤维化的进程。科研人员对高低风险人群的免疫细胞浸润水平进行了探索，发现高风险组的巨噬细胞数量比低风险组更多，而且在抗原呈递细胞（Antigen-Presenting Cell，APC）共刺激、细胞因子 - 细胞因子受体（Cytokine-Cytokine Receptor，CCR）相互作用等免疫功能方面，高风险组的评分也更高。这说明免疫细胞和免疫功能在 IPF 的发展中扮演着重要角色，就像一场战争中的 “士兵” 和 “武器”。
6. 模型在测试集中的验证
科研人员不满足于模型在训练集中的良好表现，他们将模型应用到测试集中进行验证。结果令人欣喜，测试集中高风险组患者的 OS 同样比低风险组更差，风险评分的 AUC 在 1 年、3 年和 5 年分别为 0.850、0.847 和 0.922。在免疫细胞方面，高风险组的 CD8 + T 细胞和巨噬细胞数量更多，免疫功能评分也更高。这进一步证明了这个风险评分预后模型具有很好的通用性和稳定性，就像一把 “万能钥匙”，在不同的数据集里都能发挥作用。
7. CCL2 在 IPF 中的作用
在研究过程中，科研人员发现 CCL2 这个基因与巨噬细胞浸润密切相关。在训练集和测试集中，CCL2 都与 IPF 中的巨噬细胞浸润呈显著正相关，这让 CCL2 成为了研究的重点关注对象，就像夜空中一颗格外闪亮的星星。
8. IPF 大鼠模型的建立
为了深入研究 CCL2 在 IPF 中的作用机制，科研人员建立了 IPF 大鼠模型。他们给大鼠气管内注射博来霉素诱导肺纤维化，然后观察大鼠的体重和肺重变化，计算肺系数。结果显示，模型组大鼠的肺系数明显高于对照组，这意味着 IPF 大鼠模型成功建立。同时，他们还发现抗 CCL2 组、VD3 组和联合治疗组的肺系数都有所降低，说明这些干预措施在一定程度上缓解了肺损伤，但还不能完全恢复到正常水平。这就像给生病的大鼠带来了一丝希望，但还有很长的路要走。
9. 肺纤维化的组织学评估
科研人员通过 H&E（苏木精 - 伊红）染色和 Masson 三色染色对肺纤维化进行组织学评估。H&E 染色让他们看到了肺组织的结构变化，模型组出现了明显的慢性炎症反应，肺泡壁增厚、气道重塑等。Masson 三色染色则显示模型组的胶原纤维明显增多，这表明胶原沉积与纤维化程度密切相关。这两种染色就像 “显微镜下的侦探工具”，帮助科研人员更清楚地了解肺纤维化的病理变化。
10. Ashcroft 评分
利用 Ashcroft 评分系统对肺纤维化进行定量评估，科研人员发现模型组的纤维化程度明显高于对照组。而抗 CCL2 和 VD3 单独治疗都能显著降低 Ashcroft 评分，联合治疗的效果更明显。这说明抗 CCL2 和 VD3 都能有效减轻肺纤维化，联合治疗就像 “强强联合”，效果更好。
11. VD3 抑制 CCL2 表达以减轻肺纤维化
转化生长因子 β（Transforming Growth Factor β，TGF-β）信号通路在 IPF 的发生发展中起着关键作用。科研人员通过 Western blot 分析发现，IPF 模型中 TGF-β 信号通路表达升高，而 CCL2 沉默后 p-Smad3 表达降低。VD3 干预后，CCR2 水平显著下降，这表明 VD3 可以减少巨噬细胞浸润，改善 IPF 病情。就像给 IPF 的 “熊熊烈火” 浇了一盆冷水，抑制了病情的发展。
12. 免疫荧光
免疫荧光结果显示，IPF 模型组巨噬细胞 M2 标记物（CD206）的表达明显高于正常对照组，说明巨噬细胞 M2 在 IPF 中发挥着重要作用。这就像在 IPF 的战场上发现了一个 “重要角色”，为进一步研究 IPF 的发病机制提供了新线索。
13. M2 巨噬细胞的诱导
科研人员通过诱导 M2 巨噬细胞极化，发现与对照组相比，M2 巨噬细胞诱导组的 CCL2 表达显著升高，而 VD3 干预后，CCL2 表达又明显下降。这表明 M2 极化会产生更多 CCL2，而 VD3 可以减少这种产生，就像给失控的 “生产工厂” 踩了刹车。
在这场与 IPF 的 “战斗” 中，科研人员取得了重要成果。他们建立了由 8 个氧化应激相关基因组成的预后标记，这个风险评分模型能够有效预测 IPF 患者的不良预后。研究还发现 CCL2 与巨噬细胞浸润水平呈正相关，而 VD3 可以通过减少巨噬细胞浸润、抑制 TGF-β 信号通路来缓解 IPF。这些发现为 IPF 的诊断、治疗和预后评估提供了新的思路和潜在靶点，就像在黑暗中为医生和患者点亮了一盏明灯。
不过，科研人员也很清楚，这项研究还有一些 “小遗憾”。比如数据样本相对较小，而且是基于公共数据库，缺乏临床样本的对比。另外，只基于单一特征构建预测模型，可能会遗漏一些重要的预后基因。VD3 的治疗作用也还需要在临床样本中进一步验证。但这些不足并不会阻挡科研人员前进的脚步，他们将继续探索，为彻底攻克 IPF 这个难题而努力。相信在未来，随着研究的不断深入，IPF 患者将迎来更多的希望和更好的治疗方法。
