基于血红素代谢相关基因构建狼疮肾炎诊断模型并揭示其免疫特征的研究

本研究针对狼疮肾炎(LN)早期诊断困难的问题，通过整合转录组数据和生物信息学方法，筛选出BTG2、CD163、UCP2和LMO2四个关键诊断基因，构建了高精度诊断模型。研究发现这些基因与Toll样受体信号通路显著相关，并揭示了LN患者免疫微环境的特异性改变，为LN的精准诊断和靶向治疗提供了新思路。

　　

狼疮肾炎(Lupus Nephritis, LN)作为系统性红斑狼疮(Systemic Lupus Erythematosus, SLE)最严重和常见的并发症之一，约40%的SLE患者会发展为LN，其中部分患者最终进展为终末期肾病(End-Stage Renal Disease, ESRD)。目前临床上诊断LN的金标准仍然是肾活检，但这种侵入性操作不仅存在出血和感染风险，还不适用于患者的连续监测。因此，开发非侵入性、高精度的生物标志物用于LN的早期诊断和病情评估成为临床实践的迫切需求。

近年来，血红素代谢(Heme Metabolism)作为能量代谢和氧化还原稳态的关键环节，在多种组织疾病的发病机制和进展中被证实发挥重要作用。血红素是一种重要的含铁卟啉化合物，既参与呼吸和电子传输等生命活动，也可能通过促氧化和促炎症反应诱导肾脏等组织器官的细胞毒性。然而，血红素代谢相关基因(Heme Metabolism-Related Genes, HMGs)在LN中的具体作用机制尚不明确。

为了深入探究HMGs在LN诊断和免疫调控中的价值，浙江大学医学院附属第四医院风湿免疫科的Fang Wu、Beiyuan Chi和Jie Chang研究团队在《Clinica Chimica Acta》期刊上发表了最新研究成果。研究人员整合GEO数据库中LN患者的转录组数据和临床信息，通过差异分析、加权基因共表达网络分析(WGCNA)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析等多种生物信息学方法，筛选出关键诊断基因并构建诊断模型。研究进一步采用单基因基因集富集分析(GSEA)、免疫细胞浸润分析(CIBERSORT和ssGSEA)以及共识聚类分析等技术手段，深入探索了诊断基因的生物学功能、免疫特征和分子分型。

3.1. Screening of differential HMGs and enrichment analysis

通过差异分析筛选出926个差异表达基因(DEGs)，其中412个上调基因和514个下调基因。与HMGs取交集后获得19个差异HMGs。相关性分析显示UCP2与CD163呈正相关，而与BTG2呈负相关。GO富集分析表明这些基因主要富集在应对有毒物质、细胞氧化剂解毒、活性氧物种应答等生物学功能。

3.2. Construction of the WGCNA network for LN

WGCNA分析构建了尺度无关网络(R²=0.8)，发现MEblue模块与LN进展显著相关(相关系数=0.85)。通过整合DEGs、HMGs和WGCNA模块基因，进一步筛选出6个候选基因。

3.3. Screening of LN diagnostic genes and validation

LASSO回归分析最终确定了4个关键诊断基因：BTG2、CD163、UCP2和LMO2。主成分分析(PCA)显示这些基因能有效区分LN组和对照组。受试者工作特征(ROC)曲线分析表明这些基因在训练集和验证集中均表现出强大的诊断能力。基因表达分析显示CD163、UCP2和LMO2在LN组中表达上调，而BTG2在对照组中表达显著较高。

3.4. Immune infiltration analysis

CIBERSORT免疫浸润分析显示，LN组中活化肥大细胞、静息树突状细胞、M2型巨噬细胞、单核细胞和活化NK细胞的免疫浸润水平显著升高，而对照组中初始B细胞、静息NK细胞、M0型巨噬细胞、静息记忆CD4⁺ T细胞、CD8⁺ T细胞、调节性T细胞(Tregs)、静息肥大细胞和浆细胞显著升高。ssGSEA分析表明大多数免疫功能和相关免疫细胞浸润水平在LN组中显著升高。

3.5. Gene enrichment analysis

单基因GSEA分析显示，所有四个诊断基因都与Toll样受体信号通路相关。CD163、LMO2和UCP2还富集在缬氨酸亮氨酸异亮氨酸降解和Nod样受体信号通路。各诊断基因还表现出独特的生物学特征：BTG2富集在ATF6介导的未折叠蛋白反应；CD163富集在感知觉和干扰素β产生的正向调节；LMO2富集在ATP合成耦合电子传输；UCP2富集在适应性免疫反应。

3.6. The molecular subtype of LN

基于诊断基因的表达谱，LN样本被分为两个分子亚型：Cluster 1包含52个样本，Cluster 2包含21个样本。基因表达分析显示LMO2在Cluster 1中显著上调，而CD163和BTG2在Cluster 2中表达水平显著升高。免疫浸润分析显示两个亚型在多种免疫细胞浸润水平上存在显著差异。

3.7. Construction of TF and miRNA regulation network

转录因子(TF)调控网络分析显示ZNF24、ETV1、SMARCE1、POLR2A、NR4A1、MEF2D和LEF1是BTG2和LMO2的主要转录因子，而NR2F1、MYNN、IRF1、HMBOX1和ESRRA是BTG2和UCP2的主要转录因子。miRNA调控网络分析发现hsa-miR-15a-5p、hsa-miR-4756-5p等多个miRNA可能是UCP2和BTG2的关键调控因子。

研究结论表明，该研究通过系统性的生物信息学分析阐明了HMGs在LN进展中的关键作用，构建了基于四个基因标志物(BTG2、CD163、UCP2和LMO2)的LN诊断模型。这些基因不仅与Toll样受体信号通路和Nod样受体信号通路显著相关，还参与了LN免疫微环境的调控。特别值得注意的是，研究发现Tregs在对照组中浸润水平显著较高，这与Tregs在维持免疫稳态中的作用相一致。

讨论部分进一步深入分析了各诊断基因的生物学功能。CD163作为血红蛋白-触珠蛋白复合物的清道夫受体，其上调表达可能是应对溶血所致组织损伤的保护性适应机制。UCP2通过调节线粒体活性氧(ROS)产生和氧化应激，在慢性炎症条件下发挥保护功能。BTG2作为抗增殖因子，在对照组中的高表达提示其可能具有抑制NLRP3炎症小体激活的潜在功能。

该研究的重要意义在于首次建立了基于HMGs的LN诊断模型，为LN的早期诊断提供了新的非侵入性生物标志物。同时，研究揭示了HMGs参与LN免疫调控的潜在机制，特别是与Toll样受体和Nod样受体信号通路的关联，为开发针对这些通路的新型治疗策略提供了理论依据。分子分型的结果进一步表明LN存在显著的异质性，为未来实现LN的精准分型和个性化治疗奠定了基础。

尽管这项研究存在一些局限性，如需要在实验研究中进一步验证这些诊断基因的临床应用价值，以及深入探索其在LN进展中的具体分子机制，但无疑为LN的诊断和治疗研究开辟了新的方向，为理解血红素代谢在自身免疫性疾病中的作用提供了重要见解。