基于BCL2-MAPK14-TXN氧化应激特征基因的脓毒症诊断模型构建及硫氧还蛋白（TXN）机制探索

本研究针对脓毒症缺乏高效诊断标志物的临床困境，创新性从氧化应激角度筛选关键基因。研究人员通过机器学习算法从GEO数据库筛选出BCL2、MAPK14、TXN三个核心氧化应激相关差异表达基因（OSDEGs），构建的诊断模型在训练/验证队列中准确率达95.83-99.19%，并通过单细胞测序和实验验证揭示TXN通过调控巨噬细胞（M0/M1/M2）参与氧化应激的机制，为脓毒症诊疗提供新靶点。

　　

脓毒症作为感染引发的全身炎症风暴，每年导致全球超1100万人死亡，其30天休克死亡率居高不下。尽管学界已发现自噬、铁死亡等多条致病通路，但针对氧化应激这一核心病理环节的诊断标志物仍属空白。当机体抗氧化系统崩溃时，过量活性氧(ROS)会攻击线粒体、触发程序性死亡，最终导致多器官衰竭。重庆医科大学第一附属医院团队在《International Immunopharmacology》发表的研究，首次建立了基于氧化应激基因特征的脓毒症诊断体系。

研究团队运用生物信息学与实验验证相结合的策略：从NCBI GEO数据库获取4个人类全血转录组数据集（GSE65682等），通过机器学习（LASSO回归和随机森林）筛选关键基因；采用CIBERSORT和ssGSEA进行免疫细胞浸润分析；结合单细胞数据集GSE175453解析基因表达模式；最后通过动物实验验证TXN的调控作用。

Identification of 3 hub-OSDEGs
在训练队列中发现1206个差异表达基因（DEGs），与氧化应激基因集交集后获得36个OSDEGs。机器学习确定BCL2（凋亡调控因子）、MAPK14（p38 MAPK信号核心）和TXN（硫氧还蛋白）为关键基因，三者在脓毒症组均显著上调。

Diagnostic model establishment
构建的列线图模型在训练队列中AUC达0.985，外部验证显示卓越区分度（验证队列A AUC=0.958）。值得注意的是，TXN与M₁型巨噬细胞浸润呈强正相关（r=0.52），提示其可能通过促炎性巨噬细胞加剧氧化损伤。

Single-cell profiling
scRNA-seq显示TXN在髓系细胞中高表达，尤其在CD14⁺单核细胞亚群表达量是对照组的2.3倍，这与巨噬细胞激活的病理过程高度吻合。

Experimental validation
LPS诱导的脓毒症小鼠模型中，脾脏TXN蛋白表达升高1.8倍（p<0.01），伴随丙二醛（MDA）水平上升和超氧化物歧化酶（SOD）活性下降，直接证实TXN与氧化应激的因果关系。

该研究首次提出BCL2-MAPK14-TXN三联诊断模型，其创新性在于：①突破传统炎症标志物局限，从氧化应激角度提供诊断新思路；②揭示TXN通过调控巨噬细胞极化状态参与氧化应激的分子机制；③为开发靶向TXN的抗氧化治疗策略奠定理论基础。作者建议未来开展多中心临床试验，并探索TXN抑制剂在脓毒症中的应用潜力。这项研究不仅填补了氧化应激诊断标志物的空白，更为理解脓毒症多器官功能障碍的分子机制提供了全新视角。