胰岛素的双重性：整合生物信息学与机器学习揭示2型糖尿病关键基因的调控机制

本研究通过高通量RNA测序技术，结合生物信息学分析和机器学习算法，首次系统揭示了胰岛素治疗对2型糖尿病（T2DM）患者外周血单个核细胞（PBMCs）的分子调控网络。研究发现IL-6、RETN等8个关键基因与胰岛素双向作用密切相关，实验验证显示胰岛素可降低ROS水平和单核细胞-内皮细胞黏附，但可能加剧血管损伤。该研究为优化T2DM胰岛素治疗方案提供了新靶点，发表于《Biochemistry and Biophysics Reports》。

　　

在全球糖尿病患病率激增的背景下，2型糖尿病（T2DM）的胰岛素治疗始终存在"双刃剑"争议——既能有效控制血糖，又可能加速胰岛β细胞衰竭和血管并发症。国际糖尿病联盟预测，到2045年全球糖尿病患者将突破7亿，而胰岛素作为终极控糖手段，其长期使用导致的氧化应激、炎症反应和血管损伤机制尚未阐明。天津医科大学眼科医院团队在《Biochemistry and Biophysics Reports》发表的研究，首次通过多组学整合分析揭开了这一谜题。

研究团队采用"干湿结合"的创新策略，对16例T2DM患者（8例胰岛素治疗组DM R+，8例非胰岛素组DM R-）的外周血单个核细胞（PBMCs）进行RNA测序。通过DESeq2筛选差异表达基因（DEGs），结合STRING数据库构建蛋白质互作网络（PPI），并运用随机森林（RF）机器学习模型筛选关键基因。实验验证采用流式细胞术检测活性氧（ROS）水平和吞噬功能，内皮-单核细胞黏附实验观察血管损伤指标。

3.1 患者特征与数据质量
基线数据显示两组患者在年龄、病程和HbA1c水平上无统计学差异（P>0.05），排除了混杂因素干扰。RNA-seq数据重复性良好（R>0.8），共鉴定出529个DEGs。

3.3 PPI网络鉴定枢纽基因
通过Cytoscape分析发现，IL-6、ALB、CTSG等8个基因构成核心调控网络。其中IL-6在PPI网络中节点度最高，与糖尿病并发症密切关联。

3.4 机器学习验证关键靶点
随机森林模型（ntree=500，mtry=4）显示IL-6的重要性评分最高，其表达在DM R+组显著下调（OOB误差9.09%）。该结果与PPI网络分析相互印证，提示IL-6是胰岛素调控炎症的核心介质。

3.5 功能富集分析
GO分析显示差异基因富集于细胞外基质组织（P=9.31E-07）和真菌防御反应（P=0.00013）。GSVA揭示蛋白酶体通路（P=0.011）和核糖体通路（P=0.012）在DM R+组显著抑制，而亚油酸代谢通路激活（P=0.01）。

3.6 转录因子调控网络
ChEA3数据库分析发现CEBPE、ZNF366等10个关键转录因子。其中CEBPE与中性粒细胞蛋白酶CTSG/ELANE表达正相关（R>0.59），而转录抑制因子ZNF366上调与IL-6下调呈现显著负相关（R=-0.63）。

3.8 实验验证
流式细胞术证实DM R+组的ROS水平、吞噬功能和白细胞黏附均显著降低（P<0.001）。DAPI染色显示内皮细胞黏附减少，这与IL-6下调导致的炎症减轻一致。

讨论与意义
该研究首次绘制了胰岛素治疗的分子图谱：一方面通过抑制IL-6/NF-κB轴减轻炎症（表现为ROS和蛋白酶体通路下调），另一方面却上调了血管损伤因子RETN和中性粒细胞蛋白酶CTSG/ELANE。这种"双重性"解释了临床观察到的矛盾现象——胰岛素虽能改善胰岛素抵抗，但可能加速血管病变。

特别值得注意的是，CEBPE转录因子与CTSG/ELANE的协同上调机制，为解释胰岛素治疗患者血管并发症风险提供了新依据。而ZNF366-GTF2B-IL-6调控轴的发现，则揭示了胰岛素在转录水平抑制炎症的精确开关。

研究的创新性在于将生物信息学预测（发现IL-6的核心地位）与实验验证（ROS和黏附功能检测）有机结合，克服了小样本研究的局限性。尽管存在种族单一性等不足，但为开发"扬长避短"的新型胰岛素辅助疗法（如联合CEBPE抑制剂）提供了理论依据，对实现T2DM精准治疗具有重要临床意义。