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肝缺血再灌注损伤（HIRI）是肝移植后的主要并发症，机制未明且防治效果不佳。研究人员开展 HIRI 中 PANoptosis 相关分子机制研究，鉴定出 6 个相关基因，构建预测模型，揭示巨噬细胞亚群变化。为 HIRI 防治提供新依据和靶点。
肝移植手术如今已经成为许多终末期肝病患者的希望之光，但术后却面临着一个棘手的难题 —— 肝缺血再灌注损伤（HIRI）。简单来说，HIRI 就是肝脏在经历缺血后，恢复血流时肝细胞反而遭受更严重损伤的过程，就像久旱逢甘露，本应是好事，结果植物却被 “淹死” 了。这一损伤常见于肝移植、肝切除术中血流阻断等情况，会引发复杂的炎症反应，严重时可导致肝细胞坏死，甚至肝功能衰竭，直接影响患者的预后。目前，人们对 HIRI 的发病机制还没有完全弄清楚，现有的防治方法，比如使用抗氧化剂、抑制炎症反应等，效果都不尽如人意。
为了攻克这一难题，中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院肝脏外科的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们希望能找到与 HIRI 相关的关键因素，深入了解其发病机制，从而为防治 HIRI 提供新的思路和方法。最终，这项研究成果发表在了《Scientific Reports》上。
研究人员主要采用了以下几种关键技术方法：从基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）收集肝缺血再灌注前后的批量 RNA 测序（bulk RNA-seq）数据和单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据，利用单样本基因集富集分析（ssGSEA）、差异表达基因分析（DEG）、加权基因共表达网络分析（WGCNA）等生物信息分析方法，结合多种机器学习算法，筛选与 HIRI 相关的生物标志物，并构建预测模型。
下面我们来详细看看研究结果：
- 分析 PANoptosis 相关差异表达基因：通过 ssGSEA 发现，HIRI 组中凋亡、坏死性凋亡、焦亡和 PANoptosis 的得分显著升高，说明这些程序性细胞死亡形式在 HIRI 过程中被激活。对差异表达基因（DEGs）进行分析，找到了 2022 个上调基因和 1313 个下调基因，其中包括 113 个与 PANoptosis 相关的上调基因和 32 个下调基因。基因富集分析显示，这些 DEGs 主要富集在蛋白激酶活性调节、单核细胞分化等生物过程以及 PI3K-Akt、MAPK 等信号通路中。
- 加权基因共表达网络分析 HIRI 相关基因模块：利用 WGCNA 构建基因共表达网络，去除异常样本后，确定了 6 个基因模块。其中黄色模块与四种程序性死亡特征的 ssGSEA 得分以及 HIRI 结局相关性最强。功能富集分析表明，该模块中的基因参与多种生物过程和信号通路，如免疫系统中的细胞因子信号传导、血管发育等。
- 鉴定和功能分析枢纽基因：通过取 PANoptosis 相关基因、DEGs 和 HIRI 相关基因的交集，得到 44 个共同基因，进一步筛选出 23 个基因进行研究。利用 LASSO、RF、SVM-RFE 和 Boruta 四种机器学习算法，最终确定了 6 个核心枢纽基因：CEBPB、HSPA1A、HSPA1B、IRF1、SERPINE1 和 TNFAIP3。这些基因在预测 HIRI 结局方面表现良好，AUC 值大于 0.7。
- 建立和性能评估列线图：基于这 6 个枢纽基因构建了预测 HIRI 的列线图。该列线图的 ROC 曲线 AUC 值达到 0.965，经过 1000 次自抽样验证后，AUC 值始终大于 0.5，校准曲线和决策曲线分析（DCA）也表明其具有良好的预测性能和临床价值。在独立队列中的外部验证进一步证实了模型的可靠性和通用性。
- 基于 6 个 HIRI 相关枢纽基因的分子分型：根据 6 个枢纽基因的表达模式，将 GEO 联合数据集分为两个簇。簇 2 中 HIRI 样本比例显著高于簇 1，且簇 2 中与程序性细胞死亡相关的基因富集得分更高。GSVA 分析显示，簇 1 主要富集在 NF-κB 信号、缺氧等生物过程，簇 2 则主要富集在脂肪酸代谢、蛋白质分泌等过程。
- 6 个 HIRI 相关枢纽基因的功能和相互作用分析：GSEA 表明这些基因参与 TNFα 通过 NFκB 的信号传导、炎症反应等多个复杂生物过程。STRING 构建的蛋白质相互作用网络显示 IRF1 处于核心位置，而利用 RegNetwork 数据库预测的调控网络中，CEBPB、IRF1 和 TNFAIP3 是关键转录因子，has-miR-155 与其他基因的相互作用最多。通过 CTD 数据库还发现了多种与这 6 个基因相互作用的小分子化合物，如白藜芦醇，分子对接模拟显示白藜芦醇与 IRF1 蛋白可能存在相互作用。
- 细胞亚群的注释和功能分析：对 scRNA-seq 数据进行分析，鉴定出 9 种不同的细胞亚群。HIRI 组中单核吞噬细胞比例显著增加，代谢途径分析发现 HIRI 组和非 HIRI 组的代谢途径存在差异，且 HIRI 时肝细胞代谢最活跃。同时，HIRI 组中四种程序性细胞死亡的 AUCell 得分均显著高于非 HIRI 组，说明 HIRI 组细胞更积极参与 PANoptosis。
- 单核吞噬细胞重分类和细胞轨迹探索：单核吞噬细胞重新聚类后分为单核细胞来源的巨噬细胞（MoMFs）和库普弗细胞（KCs）两个亚群。HIRI 组中 MoMFs 比例显著增加，且两个亚群在 HIRI 组中的 PANoptosis 活性均增强。伪时间轨迹分析表明 MoMFs 可能逐渐转化为 KCs，且在这一过程中，一些基因的表达发生变化。
- 单核吞噬细胞与其他细胞之间的细胞间通讯：CellChat 分析显示，HIRI 组细胞间通讯的总体强度显著增加，尤其是 KCs、MoMFs 等细胞。VISFATIN 和 MIF 信号通路在单核吞噬细胞与其他细胞的细胞间通讯中差异明显，在 HIRI 组中这些信号通路增强，且巨噬细胞在其中作为重要信号发送者的作用更加突出。
研究结论和讨论部分指出，该研究鉴定出 6 个与 PANoptosis 相关的基因，构建了高性能的 HIRI 预测模型，揭示了巨噬细胞亚群在 HIRI 过程中的异质性和动态变化。这些发现加深了人们对 HIRI 中 PANoptosis 分子机制的理解，为 HIRI 的防治提供了新的理论基础和潜在靶点。不过，研究也存在一些局限性，如样本量相对较小，且未进行细胞和动物实验验证。但总体而言，这项研究成果为后续进一步探索 HIRI 的发病机制和治疗策略提供了重要线索，有望推动肝移植领域的发展，为更多患者带来希望。
