代谢综合征相关股骨头坏死的新型诊断标志物：基于血浆RNA测序与机器学习的免疫相关ceRNA网络研究

本研究通过血浆RNA测序结合机器学习，首次在代谢综合征（MetS）人群中筛选出5个关键长链非编码RNA（lncRNA）（MRPS30-DT/LINC01106/MIR100HG/WDR11-AS1/PELATON），构建了免疫相关竞争性内源RNA（ceRNA）调控网络，并建立诊断列线图模型（AUC>0.7）。该研究为代谢异常相关股骨头坏死（ONFH）的早期无创诊断提供了新型分子标志物，揭示了Hedgehog/Wnt/NF-κB通路在骨代谢-免疫调控中的关键作用。

　　

1 引言

股骨头坏死（ONFH）作为致残性骨关节疾病，早期诊断面临巨大挑战。最新研究表明，免疫失调在ONFH和代谢综合征（MetS）的发病中起核心作用，但针对MetS高危人群的非侵入性诊断标志物仍属空白。长链非编码RNA（lncRNA）因其在免疫调控和疾病诊断中的潜力成为研究热点，而竞争性内源RNA（ceRNA）网络为解析lncRNA功能提供了新视角。

2 材料与方法

研究纳入9例ONFH患者和6例健康对照，通过DNBSEQ平台进行血浆RNA测序。采用DESeq2筛选差异表达lncRNA（DElncRNA）和mRNA（DEmRNA），整合GEO数据库MetS数据集（GSE98895）进行加权基因共表达网络分析（WGCNA）。通过STRING数据库构建蛋白质互作网络（PPI），结合随机森林（RF）算法筛选关键分子，最终通过qRT-PCR在45例独立样本中验证标志物。

3 结果

3.1 测序分析鉴定出424个DElncRNA（43上调/381下调）和1,431个DEmRNA（147上调/1,284下调），其中免疫相关基因SPOP、TNF等显著差异表达。

3.2 ceRNA网络包含7个lncRNA、24个miRNA和683个mRNA，KEGG富集显示脂肪酸降解、Wnt和Hedgehog通路异常激活。

3.3 WGCNA分析锁定15,840个MetS相关基因，与ceRNA网络交集获得506个ONFH-MetS共关联mRNA。

3.4 PPI网络和机器学习筛选出5个核心lncRNA（MRPS30-DT/LINC01106/MIR100HG/WDR11-AS1/PELATON）及11个hub基因（如BIRC5/CD1D/TNF），交叉验证模型AUC达0.796。

3.5 免疫浸润显示ONFH组静息树突细胞和单核细胞增多，M2巨噬细胞减少，且hub基因与免疫细胞比例显著相关。

4 讨论

5个lncRNA中，LINC01106通过hsa-miR-34a-5p/BIRC5轴调控免疫微环境；MIR100HG可能通过TGFβ/Th17通路促进炎症；WDR11-AS1下调导致TNF/NF-κB通路激活；PELATON抑制铁死亡的功能缺失可能加速骨坏死。这些发现为理解ONFH与MetS的共病机制提供了新视角——脂代谢紊乱通过Wnt/Hedgehog通路失调，协同免疫细胞极化异常（M1巨噬细胞增多、Th17活化），共同驱动骨修复失衡。

5 结论

该研究首次建立基于血浆lncRNA的ONFH-MetS诊断模型，揭示免疫-代谢交叉调控网络，为高危人群早期筛查和靶向干预提供了理论依据。未来需扩大样本验证标志物稳定性，并探索lncRNA调控铁死亡和Th17分化的具体分子机制。