代谢功能障碍相关脂肪性肝炎免疫浸润景观与枢纽基因生物标志物的系统解析

针对代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)免疫机制不明和诊断标志物缺乏的问题，研究人员通过生物信息学挖掘GEO数据库，结合小鼠模型验证，鉴定出FN1、RHOA等8个枢纽免疫相关差异表达基因(IR-DEGs)，揭示其通过调节Th17细胞分化、PI3K/AKT等通路影响免疫微环境。该研究为MASH的免疫诊断和靶向治疗提供新思路。

　　

代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)作为全球增长最快的慢性肝病，预计到2030年将成为肝移植的首要病因。这种疾病伴随着脂肪堆积、肝细胞损伤和纤维化，不仅导致肝硬化、肝癌等肝脏并发症，还与心血管疾病等肝外病变密切相关。尽管已知先天性和适应性免疫失调在MASH进展中起关键作用，但当前仍缺乏特异性免疫靶向治疗方案，其分子机制和诊断标志物亟待探索。

为破解这一难题，研究人员开展了一项整合生物信息学与实验验证的系统研究。通过分析GSE164760数据集中的74例MASH和6例健康对照样本，鉴定出91个免疫相关差异表达基因(IR-DEGs)，其中61个上调、30个下调。借助蛋白互作网络(PPI)分析，锁定FN1、RHOA、FOS、PDGFRα、CCND1、PIK3R1、CSF1和FGF3等8个枢纽基因。这些基因不仅与Th17细胞分化、B细胞受体信号通路等免疫过程密切相关，还与NKT细胞、树突状细胞等免疫亚群存在显著相关性。研究进一步通过GSE48452和GSE63067数据集验证了枢纽基因的诊断价值，并在高脂胆碱缺乏饮食(HFCD)诱导的小鼠模型中证实其表达变化。该成果发表于《Metabolism Open》，为MASH的免疫机制研究和精准诊疗提供了新视角。

关键技术方法包括：1)基于GEO数据库的转录组数据分析；2)使用CIBERSORTx算法解析免疫细胞浸润特征；3)STRING数据库构建蛋白互作网络；4)HFCD饮食诱导的小鼠MASH模型验证；5)实时定量PCR(qPCR)检测基因表达。

研究结果部分：
3.1 DEGs表达谱分析：通过PCA和热图显示MASH组与健康对照的显著差异，筛选出THBS2等前10个上调基因和NNMT等前10个下调基因。
3.2 IR-DEGs鉴定：从2839个免疫相关基因中筛选出91个IR-DEGs，CREBZF等基因显著上调，EWSR1等显著下调。
3.3 功能富集分析：GO分析显示IR-DEGs主要富集于髓系细胞分化等生物过程，KEGG提示Th17细胞分化和PI3K/AKT通路激活。
3.4 枢纽基因筛选：PPI网络识别出FN1、RHOA等8个枢纽基因，其中PDGFRα、CSF1和FGF3为首次报道与MASH相关。
3.5 免疫细胞景观：MASH肝脏中活化CD4⁺
T细胞、未成熟B细胞等亚群比例异常升高。
3.6 基因-免疫细胞关联：PDGFRα与中央记忆CD4⁺
T细胞正相关，CSF1与CD56^bright
NK细胞存在显著相关性。
3.7 诊断价值验证：ROC曲线显示枢纽基因组合在独立队列中AUC达0.825，小鼠模型qPCR结果与生信分析一致。

讨论与结论指出，该研究首次系统揭示了PDGFRα、CSF1等新型免疫调节因子在MASH中的作用，其与NKT细胞、树突状细胞的关联为解释MASH免疫失衡提供了新机制。特别值得注意的是，FGF3的表达下调与未成熟树突状细胞负相关，可能成为干预MASH免疫异常的新靶点。尽管HFCD小鼠模型能模拟部分人类MASH特征，但未来仍需扩大临床样本验证。这些发现不仅深化了对MASH免疫微环境的认识，更为开发基于多基因panel的诊断工具和免疫调节疗法奠定了理论基础。