基于多组学与机器学习筛选2型糖尿病先天免疫细胞屏障相关关键基因及其单核细胞免疫调控机制

《Scientific Reports》：Identification and validation of key genes related to innate immune cell barrier in type 2 diabetes mellitus: transcriptome and single-cell combined analysis

摘要2型糖尿病（T2DM）是一个重大的全球公共卫生问题，其特征是胰岛素抵抗和胰腺β细胞功能进行性下降。先天免疫细胞屏障（ICB）相关基因（ICBRGs）在T2DM进展中的调控作用尚不清楚。本研究旨在识别与T2DM相关的关键ICBRGs，阐明其调控机制和临床意义，并为精准治疗干预提供分子靶点。首先，从公共数据库下载了T2DM相关转录组数据集，其中GSE15932作为训练集，GSE26168作为验证集，并辅以单细胞数据集GSE268210。通过差异表达分析与ICBRGs取交集筛选获得候选基因。随后使用多种机器学习算法（如XGBoost和随机森林（RF））进行关键基因识别。深入探索基因功能涉及免疫浸润分析、基因集富集分析（GSEA）和单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析，涵盖细胞通讯和拟时序分析等方面。最后，采用逆转录定量聚合酶链反应（RT-qPCR）验证所识别关键基因的表达。成功识别了三个关键基因：CEBPA、ELANE和TGFB1。免疫浸润分析显示这些基因与免疫细胞（尤其是单核细胞和CD4+记忆T细胞）呈显著相关性。GSEA结果表明这些基因在关键代谢通路（包括胰岛素信号通路）中共同富集。单细胞分析证实单核细胞在T2DM中发挥关键作用，与B细胞的通讯概率最高。拟时序分析显示关键基因在单核细胞分化过程中呈动态表达模式。RT-qPCR验证显示T2DM血液样本中CEBPA和ELANE显著上调，而TGFB1呈上升趋势但未达到统计学显著性。CEBPA、ELANE和TGFB1可能通过单核细胞相关的免疫调节参与T2DM的发生发展。CEBPA和ELANE显示出一致性的实验验证结果，而TGFB1作为候选生物标志物，需在更大的临床队列中进一步确认。