《Viruses》：Systematic Review and Meta-Analysis of Genome-Wide CRISPR-Cas Screens to Identify Host Factors Involved in HIV-1 Infection
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人类免疫缺陷病毒1型（HIV-1）的复制依赖于病毒蛋白与宿主细胞因子之间的复杂相互作用，这些宿主因子代表了有前景的治疗靶点。然而，针对HIV宿主因子的全基因组CRISPR筛选结果仍缺乏系统性整合。本研究遵循PRISMA指南，对汇集的全基因组CRISPR-Cas
人类免疫缺陷病毒1型（HIV-1）的复制依赖于病毒蛋白与宿主细胞因子之间的复杂相互作用，这些宿主因子代表了有前景的治疗靶点。然而，针对HIV宿主因子的全基因组CRISPR筛选结果仍缺乏系统性整合。本研究遵循PRISMA指南，对汇集的全基因组CRISPR-Cas9筛选进行了系统评价和荟萃分析，以鉴定HIV-1感染中的宿主依赖性因子、限制性因子和潜伏促进因子。研究人员共识别出11项符合条件的研究，从中提取了26个基因列表，并将其分为三个表型类别，包括依赖性因子（5个列表）、限制性因子（10个列表）和潜伏促进因子（7个列表），并采用信息含量荟萃分析法（MAIC）进行整合。研究人员对MAIC排序后的基因列表进行了基因本体论（GO）过表达分析和基因集富集分析（GSEA），以表征通路架构。MAIC成功恢复了已确立的宿主因子，包括进入受体CD4、CCR5和CXCR4；整合辅因子PSIP1（LEDGF/p75）；以及限制性因子TRIM5、TRIM22、PML、G3BP1和EIF2AK2。RNF114成为排名最高的限制性因子，得到了四个独立发表层面类别的支持。其他高置信度命中基因包括TRIM56、BIRC3、DTX3L以及依赖性因子和潜伏期数据集中的泛素-蛋白酶体系统组分，进一步支持了MAIC框架的稳健性。除了这些经典因子外，研究人员还鉴定了多个特征不足的基因和通路，包括依赖性因子中的凝血和IL-17信号通路、限制性因子中的SUMO化修饰和DNA损伤应答，以及潜伏促进因子中的Integrator复合物和蛋白酶体-颗粒共富集。前沿分析证实，大多数这些非经典富集是由连贯的基因模块驱动的，而非少量多效性枢纽基因。这些发现揭示了三种感染状态下不同的通路架构，并突出了先前未被充分认识的宿主过程，这些过程可能作为抗病毒治疗的靶点。本分析为指导未来宿主-HIV相互作用的机制研究以及制定增强免疫、阻断病毒复制和逆转潜伏的策略提供了综合性资源。
1. 引言
人类免疫缺陷病毒1型（HIV-1）感染仍是全球重大公共卫生挑战。尽管联合抗逆转录病毒疗法（ART）有效抑制病毒复制并大幅降低HIV-1相关发病率和死亡率，但多数ART药物靶向病毒蛋白如逆转录酶、蛋白酶和整合酶，无法清除整合入宿主基因组的潜伏前病毒。因此，治疗中断会导致病毒快速反弹，大多数HIV感染者需终身治疗。长期ART伴随依从性、毒性、药物相互作用和新发耐药性问题，凸显了对功能性治愈新策略的需求。HIV-1生命周期关键依赖宿主细胞机制，宿主蛋白调控病毒复制的几乎所有步骤。同时，宿主细胞通过多种抗病毒机制限制感染。因此，系统性鉴定支持病毒复制的宿主依赖性因子（HDFs）、抑制感染的宿主限制性因子（HRFs）以及调节HIV-1潜伏的宿主因子至关重要。与直接作用抗病毒药物相比，靶向宿主的疗法可能不易产生病毒突变，并为控制或减少潜伏库提供新途径。在CRISPR-Cas系统广泛应用前，RNA干扰（RNAi）是全基因组筛选宿主因子的主要方法，但存在不完全基因敲低、脱靶效应等问题。CRISPR-Cas9提供更直接的功能缺失筛选方法。近年来，CRISPR筛选显著扩展了HIV-1宿主因子的范围。尽管取得进展，当前HIV-1的CRISPR筛选数据面临局限性，如不同研究使用不同细胞类型、病毒株等导致候选基因列表重叠有限。信息含量荟萃分析法（MAIC）是一种整合异质性数据集的算法，本研究系统收集已发表的HIV-1感染CRISPR筛选数据集，利用MAIC生成各分类的整合排序并进行功能注释。
2. 材料与方法
2.1 数据合格性
基于预设纳入和排除标准筛选研究。纳入使用复制 competent 或单周期HIV-1毒株的汇集或阵列式全基因组及靶向CRISPR-Cas筛选。排除使用主要为非HIV包膜假型化病毒的筛选，除非包含野生型HIV包膜条件对照。排除RNAi筛选。纳入鉴定HIV依赖性因子、限制性因子或潜伏促进因子的人类细胞来源的CRISPR功能缺失（LOF）或功能获得（GOF）筛选。未提供至少150个基因列表或原始数据则排除。
2.2 文献检索与研究选择
基于PRISMA指南在PubMed和Web of Science进行系统检索，检索日期至2026年6月10日。使用特定关键词组合，无日期或语言限制。依据标题和摘要评估重复性和相关性，随后获取全文确认资格。两名评审员独立提取数据。
2.3 基因列表提取与MAIC准备
从合格研究中提取数据，将筛选分为依赖性因子、限制性因子或潜伏促进因子三组。区分排序列表与非排序列表。对于sgRNA水平数据，取同基因所有sgRNA最大富集值生成基因级排序列表。非人类基因映射至人类同源基因。根据MAIC要求，长列表截取前2000个基因。
2.4 信息含量荟萃分析
使用MAIC整合来自多项CRISPR筛选研究的异质性基因列表。该方法无需预定义显著性阈值即可结合部分重叠的基因集。主要分类定义为发表层面类别，同一研究的基因列表归为一类以避免冗余。每个基因根据其在各列表的出现情况和排序位置获得初始分数，迭代更新直至收敛，最终按MAIC得分降序排列基因。
2.5 MAIC输入与结果的可视化与分析
首先评估单个CRISPR筛选间的一致性和互补性，使用UpSet图展示各列表前2000个基因的交集。计算发表层面类别间的Jaccard相似系数并显示为热图。生成MAIC输出热图，展示排名靠前基因在各类别中的分布。绘制由独立类别支持的基因频率分布条形图和累积线图。
2.6 过表达分析与基因集富集分析
对MAIC排序的基因列表进行过表达分析（ORA）和基因集富集分析（GSEA）。ORA选取各MAIC输出前300个基因，使用clusterProfiler包对Gene Ontology（GO）数据库进行富集分析。GSEA使用完整排序基因列表对KEGG、GO和WikiPathways数据库进行分析，显著性阈值为校正后p值小于0.05。
3. 结果
3.1 系统文献综述与研究选择
系统检索获得99篇研究，经筛选后11项研究符合所有纳入标准，从中提取26个基因列表。22个排序列表分为三类：依赖性因子（5个列表）、限制性因子（10个列表）和潜伏促进因子（7个列表），另有4个非排序列表作为背景。
3.2 排序基因列表间的重叠
检查排序基因列表间的成对重叠，各列表限定于前2000个基因。来自同一研究的基因列表通常比不同研究间重叠更大。检测到的基因涉及NF-κB信号、P-TEFb依赖性转录延伸和泛素-蛋白酶体系统。由于研究间差异大，应用MAIC进行整合。
3.3 纳入筛选的MAIC分析
分别对三类基因列表应用MAIC。限制性因子分析包括10个排序列表，分属5个发表层面类别，共3739个独特基因。RNF114获得最高MAIC得分，是唯一被四个类别支持的基因。其他高排名基因包括TRIM5、TRIM22等。依赖性因子分析包括5个排序列表，分属5个类别，共3788个独特基因。CXCR4和PSIP1是被三个类别支持的唯二基因。潜伏促进因子分析包括7个排序列表，分属4个类别，共9140个独特基因。RPS19BP1、UBE3C、ENC1和HSF4是被所有四个类别支持的基因。
3.4 Jaccard相似性与排名靠前宿主因子的分布
Jaccard相似性分析显示三类筛选间一致性程度不同。依赖性因子类别间相似性普遍较低，限制性因子数据集间跨类别相似性较高，潜伏促进因子类别呈中间模式。MAIC分析识别出各类别中已知和新的候选因子。
3.5 MAIC排序基因列表的GO富集分析
对各类别前300个基因进行GO过表达分析。限制性因子数据集中，除经典抗病毒通路外，还发现DNA损伤应答通路等相对研究不足的通路。依赖性因子数据集中，除经典通路外，还发现凝血与止血、伤口愈合、IL-17信号和SUMO化修饰等通路。潜伏促进因子数据集中，最显著富集的通路涉及RNA剪接加工、染色质重塑、蛋白酶体复合物以及ficolin-1丰富颗粒通路等。
4. 讨论
本研究通过MAIC整合多项全基因组CRISPR-Cas9筛选数据集，生成了三类宿主因子的排序基因列表。方法的有效性体现在其准确识别已知宿主因子的能力。在依赖性因子中，凝血/止血、伤口愈合、IL-17信号和SUMO化修饰等通路较少被探索。在限制性因子中，DNA损伤应答等作为未被充分认识的限制分支。在潜伏促进因子中，Integrator复合物、细胞周期检查点和DNA修复等几乎未被研究的通路浮现。三类因子表现出显著不同的通路架构。泛素化在依赖性和限制性因子中均高度富集，但功能可能截然相反。分析存在一些局限性，包括整合了一个CRISPRa筛选、纳入了验证来源的短列表以及使用了任意阈值等。
5. 结论
总之，这项全基因组CRISPR-Cas9筛选的系统荟萃分析结合GO ORA和GSEA，提供了跨越三种不同感染状态的宿主-HIV相互作用综合功能图谱。它引起了人们对已确立宿主通路以及特征不足功能模块的关注。通过前沿基因分析，证明了大多数非经典富集由分布式的基因模块支持。本研究生成的基因列表和通路注释可作为指导未来宿主-HIV相互作用研究和识别新型治疗靶点的宝贵资源。
