基于WGCNA解析颅内动脉瘤关键基因：免疫微环境特征与治疗靶点新视角

颅内动脉瘤(IA)破裂导致高致死致残率的蛛网膜下腔出血，其发病机制中细胞黏附分子的作用尚未明确。研究人员通过整合GEO数据库转录组数据，运用WGCNA、LASSO和随机森林算法鉴定出SLC7A11、FAP、COL1A1三个诊断标志物（AUC>0.9），揭示其通过Toll样受体信号通路调控免疫微环境，尤其与活化肥大细胞显著相关。该研究为IA精准诊疗提供了新型生物标志物和FDA批准药物的潜在治疗方案。

　　

这项关于颅内动脉瘤(Intracranial Aneurysm, IA)的研究可谓抽丝剥茧。作为引发蛛网膜下腔出血的"定时炸弹"，IA的发病机制中血管壁完整性维持的关键——细胞黏附分子(Cell Adhesion Molecules)始终蒙着神秘面纱。科研团队从GEO数据库调取IA组织与外周血转录组数据，通过差异表达分析筛出2052个差异基因(DEGs)，其中54个与细胞黏附和免疫功能密切相关。

研究采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)这一"基因社交网络分析"技术，结合LASSO回归和随机森林算法，最终锁定三个"明星基因"：负责胱氨酸转运的SLC7A11、成纤维细胞活化蛋白FAP以及胶原蛋白COL1A1。这组黄金组合展现出惊人的诊断效能，其中两个基因的曲线下面积(AUC)更是突破0.9大关。

深入机制研究发现，这些基因在Toll样受体(TLR)信号通路和细胞因子-受体相互作用中异常活跃。免疫浸润分析则揭示IA组织中7种免疫细胞"兵力部署"出现紊乱，特别是活化肥大细胞与关键基因展现出"共舞"关系。研究还构建了竞争性内源RNA(ceRNA)调控网络，并筛选出多个靶向关键基因的FDA批准药物。通过共识聚类，IA患者被划分为两种具有不同免疫特征的分子亚型，为个性化治疗指明方向。

这项研究不仅为IA诊断提供了高精度"分子探针"，更通过多组学联分析揭示了免疫微环境在IA发生发展中的关键作用。特别值得一提的是，血管平滑肌细胞的qRT-PCR实验为生物信息学发现提供了扎实的实验室验证，真正实现了"干湿结合"的转化医学研究范式。