基于WGCNA与机器学习联用技术解析刺猬信号通路(Hedgehog)在先兆子痫诊断标志物中的调控机制

来自多学科交叉团队的研究人员通过整合加权基因共表达网络分析(WGCNA)和机器学习算法，深入探究了刺猬信号通路(Hedgehog signaling pathway)在先兆子痫发病机制中的关键作用。研究成功筛选出CCND2、GLI2等核心调控因子，构建了具有92.7%预测准确度的诊断模型，为妊娠期高血压疾病的早期预警提供了新型分子标记物和精准诊疗靶点。

　　

这项创新性研究采用计算生物学与临床医学的交叉策略，通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)对胎盘组织转录组数据进行模块挖掘，发现与先兆子痫显著相关的基因共表达模块。研究团队巧妙运用随机森林(Random Forest)和支持向量机(SVM)等机器学习算法，从刺猬信号通路(Hedgehog signaling pathway)中鉴定出CCND2、PTCH1和GLI2等关键效应分子。实验验证显示这些靶点在患者胎盘组织中呈现特异性表达模式，其调控网络涉及细胞周期、血管生成等病理过程。特别值得注意的是，基于LASSO回归构建的多基因诊断模型在独立验证队列中展现出优异的区分效能(AUC=0.927)，为临床实现无创早期诊断提供了重要理论依据。该研究不仅揭示了Hedgehog通路异常激活与子痫前期发病的分子关联，更为开发新型液体活检标志物奠定了计算生物学基础。