双酚A通过基因表达调控和免疫微环境重塑加剧糖尿病肾病的整合毒理基因组学与分子动力学研究

本研究针对双酚A(BPA)暴露加剧糖尿病肾病(DN)的分子机制，通过整合GSE96804数据集分析、机器学习模型(LASSO/RF/SVM-RFE)和分子对接技术，发现ALB/CTSD/GAS6/VDAC1四个关键基因与BPA诱导的肾损伤显著相关，揭示BPA通过AGE-RAGE信号通路和免疫细胞浸润促进DN进展，为环境毒素致肾病机制提供新见解。

　　

在糖尿病并发症的阴影下，糖尿病肾病(DN)正悄然成为全球公共卫生的重大挑战。作为终末期肾病的主要诱因，DN每年导致数百万人面临透析或肾移植的困境。更令人担忧的是，环境污染物双酚A(BPA)——这种广泛存在于塑料制品中的内分泌干扰物，正在通过未知机制加速肾脏功能的恶化。现有研究表明，BPA暴露与糖尿病患者的肾功能下降存在显著相关性，但其分子机制如同蒙着面纱，特别是对基因表达调控和免疫微环境的影响仍是一片亟待探索的领域。

郑州大学第一附属医院的研究团队在《Diabetology》发表的重要研究，首次采用整合毒理基因组学与分子动力学模拟的创新方法，揭开了BPA加剧DN的神秘面纱。研究团队通过分析GEO数据库的GSE96804数据集，结合比较毒理基因组学数据库(CTD)的BPA毒性靶点，运用三种机器学习算法筛选特征基因，并采用单样本基因集富集分析(ssGSEA)评估免疫浸润状态，最后通过分子对接和动力学模拟验证关键相互作用。

关键技术方法包括：1)基于GSE96804和GSE30528/30529数据集的差异表达分析；2)LASSO/RF/SVM-RFE机器学习模型筛选特征基因；3)ssGSEA算法评估28种免疫细胞浸润；4)AutoDock Vina和Desmond软件进行分子对接与动力学模拟；5)HK-2细胞模型验证核心基因表达。

双酚A相关差异表达基因的鉴定与分析

研究团队首先从GSE96804数据集筛选出10,143个DN相关差异表达基因(DEGs)，与CTD数据库的44个BPA毒性靶点取交集，最终锁定31个关键基因。热图分析显示这些基因在DN组呈现特征性表达模式，相关网络揭示它们形成复杂的调控网络。特别值得注意的是，这些基因在肾小管上皮细胞(HK-2)经BPA处理后表达显著改变，证实了环境毒素与肾脏基因表达的直接关联。

富集分析揭示关键通路

通过KEGG和GO富集分析，研究发现BPA相关DEGs显著富集于AGE-RAGE信号通路、肾素-血管紧张素系统和糖尿病心肌病等通路。在生物过程层面，这些基因主要参与血压调节和血管重塑；分子功能上则与肽酶活性和受体配体结合相关。这些发现为理解BPA如何通过干扰肾脏稳态通路促进DN提供了系统生物学证据。

机器学习识别特征基因

研究创新性地应用三种机器学习模型(LASSO、随机森林和SVM-RFE)筛选关键基因。令人瞩目的是，四种基因(ALB、CTSD、GAS6和VDAC1)在所有模型中均被识别为最具预测价值的特征。验证数据集显示这些基因在DN患者中表达显著下调，其中：

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  ALB(白蛋白)作为肾脏损伤标志物

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  CTSD(组织蛋白酶D)与蛋白尿进展相关

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  GAS6(生长停滞特异性蛋白6)具有抗炎作用

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  VDAC1(电压依赖性阴离子通道1)调控线粒体功能

免疫微环境重塑特征

ssGSEA分析发现DN组存在明显的免疫细胞浸润模式改变，调节性T细胞(Treg)、Th2细胞和巨噬细胞显著增加。相关性分析显示四个特征基因与特定免疫亚群密切相关，如ALB与中性粒细胞呈负相关(r=-0.42)，而VDAC1与Th17细胞正相关(r=0.38)。这些发现提示BPA可能通过改变肾脏免疫景观加速DN进展。

分子相互作用验证

分子对接显示BPA与ALB结合能达-8.0 kcal/mol，主要结合位点涉及M123和R117等关键氨基酸。100 ns分子动力学模拟证实ALB-BPA复合物结构稳定(RMSD≈2.8 ?)，TYR138形成持续性氢键(占比44%)。这种高亲和力结合可能干扰ALB的生理功能，解释了BPA暴露与低白蛋白血症的关联。

这项开创性研究首次系统阐释了BPA通过多维度机制加剧DN的病理过程：从基因表达调控(ALB/CTSD/GAS6/VDAC1)、通路激活(AGE-RAGE/肾素-血管紧张素系统)到免疫微环境重塑(Treg/Th2/巨噬细胞浸润)。特别重要的是，分子模拟证实BPA可直接结合肾脏关键蛋白，为环境毒素的肾毒性机制提供了原子水平的结构证据。这些发现不仅为DN的早期诊断提供了新的生物标志物组合，更重要的是揭示了环境污染物在糖尿病并发症中的重要作用，为制定针对高风险人群的防护策略提供了科学依据。未来研究可针对这些特征基因开发特异性干预措施，或通过减少BPA暴露来延缓DN进展。