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牙周炎（PD）和系统性红斑狼疮（SLE）关系密切，但潜在机制不明。研究人员通过多组学方法分析相关数据集，确定 32 个串扰基因（CGs）等，还发现潜在治疗药物及疾病亚型。这为深入理解 PD 和 SLE 关系及诊疗提供新方向。
在人类健康的大版图中，牙周炎和系统性红斑狼疮就像两颗看似孤立，实则紧密相连的 “暗星”，对人们的生活产生着深远影响。牙周炎，这位全球近半数成年人的 “健康宿敌”，因牙菌斑的肆意累积，悄无声息地破坏着牙周组织，让牙齿逐渐松动、脱落，严重降低人们的生活质量。而系统性红斑狼疮，作为一种棘手的自身免疫疾病，尤其偏爱育龄女性，不仅严重损害多个器官系统，还显著增加患者的死亡风险。
近年来，越来越多的证据显示，这两种疾病之间似乎存在着某种神秘的 “对话”。有研究发现，SLE 患者患上牙周炎的风险更高，可究竟是什么在背后牵线搭桥，促使它们相互影响呢？在基因表达层面，二者之间又有着怎样千丝万缕的联系？这些谜题如同层层迷雾，笼罩在科研人员心头，也成为他们开展这项研究的强大动力。
为了揭开这些谜团，新疆医科大学第二附属医院和第一附属医院的研究人员踏上了探索之旅。他们运用多组学方法，对牙周炎和系统性红斑狼疮的奥秘展开了深入挖掘。研究成果发表在《Scientific Reports》上，为我们理解这两种疾病的关系打开了新的大门。
研究人员主要运用了以下几种关键技术方法：从公共数据库（GEO）获取牙周炎（GSE10334、GSE16134）和系统性红斑狼疮（GSE50772、GSE81622）的基因表达数据集及相应微阵列平台数据。通过 R 软件对数据进行标准化处理，利用 “limma” 包筛选差异表达基因（DEGs） 。运用加权基因共表达网络分析（WGCNA）识别关键基因模块，再结合 DAVID 数据库进行基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归确定共享诊断基因，并构建诊断模型，通过多种评估方法验证模型效能。借助 STRING 数据库和 Cytoscape 软件构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络筛选关键基因，利用单样本基因集富集分析（ssGSEA）探究免疫细胞浸润情况，最后通过 Enrichr 平台和分子对接筛选潜在治疗药物 。
下面来看具体的研究结果：
- 差异表达基因（DEGs）分析：研究人员对数据集进行标准化处理后，利用 “limma” 包在牙周炎数据集（GSE10334）中发现了 1218 个差异表达基因，其中 691 个上调，527 个下调；在系统性红斑狼疮数据集（GSE50772）中找到 3326 个差异表达基因，1568 个上调，1758 个下调。火山图展示了这些基因的表达模式，热图则呈现了上下调前 20 个基因的情况。
- WGCNA 网络分析：对样本进行聚类分析后保留所有样本，为确保网络符合无标度拓扑，分别为牙周炎和系统性红斑狼疮数据集选择 6 和 7 的软阈值。由此识别出牙周炎 23 个、系统性红斑狼疮 15 个模块，选取相关性系数超 0.6 的模块进一步分析，确定了 32 个串扰基因（CGs） 。
- GO 和 KEGG 富集分析：对 32 个 CGs 进行富集分析，发现生物过程（BP）主要与炎症反应和免疫因子相关，细胞成分（CC）和分子功能（MF）主要涉及细胞外途径和蛋白质结合。KEGG 分析表明，这些基因与免疫相关通路，如 NF - κB 信号通路、IL - 17 信号通路和细胞因子相互作用密切相关 。
- LASSO 分析筛选共享诊断基因：运用 LASSO 回归算法分析 CG 矩阵，在牙周炎和系统性红斑狼疮数据集中分别筛选出 15 个和 6 个基因，交叉比对后确定 TAGLN、MMP9 和 TNFAIP6 为共享诊断基因。在两个疾病数据集中，这三个基因的表达情况有所不同 。
- 诊断模型构建与评估：以这三个诊断基因构建预测模型，列线图和决策曲线分析（DCA）显示模型预测性能良好。受试者工作特征曲线（ROC）评估结果表明，训练集和验证集中曲线下面积（AUC）均超 0.85，单个基因的 AUC 在牙周炎数据集中超 0.75，在系统性红斑狼疮数据集中超 0.65，显示出良好的诊断效能 。
- 关键基因筛选：利用 STRING 数据库构建 PPI 网络，结合 Cytoscape 软件中的四种拓扑算法，确定 MMP9、IL1B、CXCL8 和 FCGR3B 为关键相互作用基因，它们在疾病组中的表达水平显著升高 。
- 免疫浸润分析：采用 ssGSEA 方法分析 28 种免疫细胞浸润情况，发现牙周炎疾病组中多种 B 细胞、T 细胞和髓源性抑制细胞（MDSCs）浸润增加；系统性红斑狼疮疾病组中活化的树突状细胞、中央记忆 T 细胞（CD8）等增加，效应记忆 T 细胞（CD4 和 CD8）减少。免疫细胞浸润与关键相互作用基因高度相关 。
- 潜在药物筛选与分子对接：将诊断和关键相互作用基因导入 Enrichr 平台，筛选出橙皮苷（Hesperidin）、多西环素（Doxycycline）和细胞松弛素 D（Cytochalasin D）作为潜在治疗药物。分子对接结果显示，九种药物 - 靶点对的结合能均低于 - 5 kcal/mol，表明结合效果良好 。
- 疾病亚型识别：通过对 CGs 进行共识聚类分析，在牙周炎和系统性红斑狼疮数据集中均识别出 C1 和 C2 两个亚型。基因表达分析和主成分分析（PCA）显示，两个亚型之间存在显著差异 。
综合研究结果，研究人员得出结论：确定了 32 个与牙周炎和系统性红斑狼疮相关的 CGs，其中 TAGLN、MMP9 和 TNFAIP6 有望成为潜在诊断标记物，据此构建的疾病预测模型展现出良好的预测性能。MMP9、IL1B、CXCL8 和 FCGR3B 作为关键串扰基因，在两种疾病的发生发展中起着重要作用。此外，研究还发现了潜在治疗药物和疾病分类策略。不过，研究也存在一定局限性，如转录组数据可能缺乏区域和性别差异信息，预测模型和潜在治疗药物还需进一步临床验证。
这项研究意义重大，不仅为深入理解牙周炎和系统性红斑狼疮的发病机制提供了新视角，还为未来开发更精准的诊断方法和更有效的治疗策略奠定了坚实基础，有望改善患者的生活质量，为全球受这两种疾病困扰的患者带来新的希望 。
