《Gene》：TFRC-associated ferroptosis in synovial macrophages promotes inflammatory and fibrotic remodeling in osteoarthritis
编辑推荐：
•单细胞分析揭示了滑膜巨噬细胞中铁死亡（ferroptosis）的异质性，其中巨噬细胞表现出最高的骨关节炎铁死亡活性。•机器学习识别出TFRC为关键铁死亡驱动因子，具有高度诊断价值且与骨关节炎巨噬细胞铁死亡密切相关。•高铁死亡巨噬细胞通过TNF/TGFβ介导的交叉对话调控滑膜
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单细胞分析揭示了滑膜巨噬细胞中铁死亡（ferroptosis）的异质性，其中巨噬细胞表现出最高的骨关节炎铁死亡活性。
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机器学习识别出TFRC为关键铁死亡驱动因子，具有高度诊断价值且与骨关节炎巨噬细胞铁死亡密切相关。
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高铁死亡巨噬细胞通过TNF/TGFβ介导的交叉对话调控滑膜炎症、纤维化和血管新生。
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铁死亡巨噬细胞通过代谢重编程将炎症激活、基质重塑和脂质代谢联系起来。
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滑膜巨噬细胞中TFRC驱动的铁死亡是骨关节炎干预的潜在治疗靶点。
引言
骨关节炎（OA）是一种退行性关节疾病，其特征为关节软骨进行性退化（Barnett，2018）、滑膜慢性炎症（Sanchez-Lopez等，2022）以及整个关节结构的损伤。它已成为全球中老年人疼痛和致残的主要原因之一（Dell'Isola等，2025）。尽管骨关节炎的发病机制复杂，涉及异常的机械应力、代谢紊乱和衰老等多种因素，但以往研究大多集中于软骨损伤（Scerif和Eldridge，2026）。然而，近期研究表明滑膜病变可能先于软骨退化发生，滑膜在骨关节炎进展中的核心作用日益凸显（Shen等，2024）。滑膜巨噬细胞作为关节微环境中的关键免疫哨兵细胞，发挥着重要的调节作用（Zhang等，2018）。在骨关节炎进展过程中，滑膜巨噬细胞发生动态表型转变，从抗炎修复型M2样表型转向促炎型M1样表型（Zhang等，2020）。这一过程加剧了滑膜纤维化、软骨细胞凋亡以及细胞外基质降解（Zhang等，2020）。然而，巨噬细胞介导的关节微环境稳态失衡背后的分子调控机制仍未完全阐明。
铁死亡是一种由铁依赖的脂质过氧化驱动的细胞程序性死亡方式（Mou等，2019；Dixon和Olzmann，2024），近年来已被证实深度参与骨关节炎的病理过程（Miao等，2022；Wang等，2022）。研究表明，关节腔内铁代谢紊乱（如滑液中铁离子堆积和软骨组织中铁沉积）（Sutipornpalangkul等，2009）可通过Fenton反应催化产生过量活性氧（ROS）（Henning等，2022），直接诱导软骨细胞发生铁死亡（He等，2023）。值得注意的是，最新证据揭示了铁死亡与免疫炎症网络之间的双向调控关系：一方面，巨噬细胞的铁死亡状态可重塑其炎症表型（Zhao等，2023；Xia等，2025）；另一方面，通过训练免疫介导的巨噬细胞与成纤维细胞之间的相互作用，可通过调控铁死亡相关分子加剧关节炎症损伤（Liu等，2024；Wu等，2025c；Kulzhanova等，2026）。这些发现提示，铁死亡可能成为连接滑膜免疫紊乱和软骨退化的关键病理枢纽（Latourte等，2024；Wu等，2025a）。
然而，目前研究主要集中在软骨细胞的铁死亡，而滑膜巨噬细胞的铁死亡特征及其在骨关节炎微环境中的调控作用仍知之甚少。单细胞转录组测序（scRNA-seq）技术凭借其单细胞水平的精确分析能力，为系统绘制疾病微环境的异质性提供了关键技术支撑。基于此，本研究旨在整合scRNA-seq和高通量数据分析技术，系统分析骨关节炎滑膜巨噬细胞的动态变化，筛选与铁死亡相关的关键分子标志物，并探讨其对滑膜巨噬细胞功能的调控作用。研究目标是揭示铁死亡在骨关节炎微环境重塑中的潜在机制，为骨关节炎的免疫靶向治疗和分子诊断提供新的理论基础和候选靶点。
各章节摘要
实验设计与数据获取
从GEO数据库获取GSE216651数据集，包含3个正常滑膜组织样本和3个骨关节炎滑膜组织样本。经过样本整合和批次效应校正后，构建了初步基因表达矩阵。此外，也从GEO数据库收集了mRNA测序数据（GSE206848、GSE82107和GSE55235）。本研究使用的所有数据集均来源于公开资源或已发表的研究，因此无需伦理审批。
铁死亡评分与功能富集分析
从msigDB下载WP_Ferroptosis基因集（补充表1）。使用AddModuleScore、UCell、AUCell和singscore等多种方法对铁死亡相关基因集进行评分。使用ggplot包进行后续可视化。对高铁死亡评分巨噬细胞和高铁死亡评分巨噬细胞之间差异表达基因的功能富集分析，使用clusterProfiler包进行KEGG通路和GO富集分析。
人类滑膜组织微环境图谱
为分析滑膜组织的组成和细胞图谱，我们整合了六个滑膜组织单细胞RNA测序（scRNA-seq）样本。经过质量控制、双细胞去除和批次效应去除（图1A，图S1A-C）后，保留的细胞被认为质量较高。进行聚类树分析（图S1D）后，选择适当的分辨率，将数据聚类为17个不同群组，并使用UMAP进行可视化。
讨论
本研究系统描绘了骨关节炎滑膜微环境的细胞组成和功能状态，并聚焦于一个长期被忽视但病理相关性极高的过程——滑膜巨噬细胞中的铁死亡（Xiang等，2025）。与以往主要将滑膜炎症归因于经典免疫激活或细胞因子网络的研究不同，我们的结果提示铁死亡可能连接炎症的放大。
结论
本研究系统分析了骨关节炎患者滑膜组织的单细胞结构，揭示了铁死亡在滑膜巨噬细胞中的作用。我们发现滑膜巨噬细胞在所有滑膜细胞类型中表现出最高的铁死亡特征。通过整合机器学习方法，我们识别出TFRC为一个可靠且高度特异性的铁死亡相关标志物，具有高度特异性和敏感性。值得注意的是，高铁死亡评分的巨噬细胞……
作者贡献声明
Wei Shi（石伟）：撰写——初稿、可视化、软件。Xiunan Wang（王秀男）：撰写——初稿、形式分析、数据管理。Yue Tian（田越）：验证、方法学、数据管理。Lei Zhang（张磊）：软件、方法学。Lide Zhu（朱礼德）：方法学、数据管理。Xue Li（李雪）：撰写——审阅与编辑、可视化、概念构思。Qingyu Liu（刘清宇）：撰写——审阅与编辑、概念构思。
伦理审批与参与同意
本文使用的数据来自公开数据集，因此不需要伦理审批。
利益冲突声明
作者声明不存在任何已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。
石伟 | 王秀男 | 田越 | 张磊 | 朱礼德 | 李雪 | 刘清宇
