通过整合生物信息学和机器学习方法，识别肝缺血-再灌注损伤中与线粒体功能障碍相关的生物标志物及免疫细胞浸润

《Biochemical and Biophysical Research Communications》：Identification of mitochondrial dysfunction-related biomarkers and immune infiltration in liver ischemia-reperfusion injury via integrated bioinformatics and machine learning

线粒体功能障碍相关基因在肝脏缺血再灌注损伤中通过免疫微环境调控发挥作用，筛选出IL-6、HTT和SLC19A2为关键生物标志物，并验证其诊断价值及靶向药物潜力。

　　

陈先祥|周毅|张振|袁观斗|何松青|肖芳

广西医科大学第一附属医院肝胆外科，中国南宁

摘要

背景

线粒体功能障碍参与了多种疾病的发病机制。本研究探讨了与线粒体功能障碍相关的基因（MDRGs）在肝缺血-再灌注损伤（LIRI）中的作用。

方法

利用公共数据库识别差异表达的MDRGs（DE-MDRGs）。通过整合功能富集、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析和机器学习算法，我们确定了关键的核心基因。这些候选基因通过独立队列、体内LIRI小鼠模型以及包括分子对接和动态模拟在内的计算方法进行了严格验证。

结果

共识别出12个DE-MDRGs，这些基因在自噬调控、自噬体形成、细胞因子活性以及与神经退行性疾病和移植物抗宿主病相关的通路中富集。MCC算法对其中10个DE-MDRGs进行了优先排序，IL-6、HTT和SLC19A2在多个机器学习模型中均被一致选中。ROC分析证实了它们的诊断准确性。包含这些基因的诺模图显示出对LIRI风险的强大预测能力。免疫分析显示，LIRI的特点是中性粒细胞、幼稚CD4 T细胞和活化肥大细胞的数量增加，而M2巨噬细胞以及静息状态的肥大细胞和记忆CD4 T细胞的数量显著减少。GSEA进一步显示IL-6、HTT和SLC19A2在与免疫反应相关的通路中显著富集。这三个基因的差异表达在外部验证队列和鼠LIRI模型的肝组织中得到了进一步证实。通过对接和动态模拟的计算机筛选表明，姜黄素、丙戊酸或乙酰半胱氨酸可以有效靶向这些核心基因。

结论

我们的研究揭示了线粒体功能障碍与LIRI中的免疫微环境之间的相互作用。这一发现可能为通过调节线粒体活性来临床管理LIRI提供重要见解。

引言

肝缺血-再灌注损伤（LIRI）是肝脏手术常见的严重并发症，尤其是在部分肝切除术、肝脏移植和创伤性肝损伤中[1,2]。LIRI的进展包括两个病理生理阶段：缺血阶段，其特征是能量代谢紊乱、线粒体功能障碍，最终导致肝细胞损伤；以及再灌注阶段，在此阶段活性氧（ROS）水平升高，炎症信号通路被激活，免疫细胞浸润受影响组织，最终导致广泛的肝细胞坏死、凋亡和不可逆的组织损伤[3,4]。尽管对LIRI相关的炎症已有深刻认识，但由于缺乏明确的分子调控图谱，仍需进一步探索未探索的生物标志物和可药物靶点。

线粒体作为真核细胞能量代谢和氧化还原稳态的核心细胞器，在LIRI的启动和进展中起着关键作用[[5], [6], [7]]。缺血损伤通过抑制ATP生成和诱导膜去极化来破坏线粒体稳态。这种状态会触发线粒体通透性转换孔的持续开放，使促凋亡蛋白（包括细胞色素c）进入细胞质。再灌注时，线粒体呼吸链复合物的活性进一步受到破坏，导致ROS过度产生，从而引发氧化损伤的正反馈循环[8,9]。此外，来自受损线粒体的损伤相关分子模式的释放是无菌炎症的关键驱动因素。这些分子与免疫细胞上的模式识别受体结合，最终加剧炎症级联反应并加重组织损伤[10]。为了实现LIRI的精准医疗，有必要严格评估线粒体功能障碍如何调控免疫环境，从而发现潜在的临床应用靶点。

通过探索组学数据集来识别关键分子生物标志物已成为现代医学的核心主题，这在很大程度上得益于高通量测序和复杂机器学习框架的整合。通过系统地筛选与线粒体功能障碍相关的基因（MDRGs）并结合机器学习算法构建诊断模型，不仅可以提高LIRI早期识别的准确性，还有助于揭示其潜在的分子机制。然而，关于MDRGs在LIRI中的表达模式、免疫调节功能和诊断价值的研究仍然有限。

本研究基于GEO数据库的数据集，并结合GeneCards数据库来筛选MDRGs，系统分析它们在LIRI中的表达谱和免疫浸润特征；进一步利用LASSO、RF和SVM等机器学习算法筛选关键特征基因并构建诊断模型；最后通过外部数据集、小鼠LIRI模型、分子对接和动态模拟对核心基因进行了验证。本研究旨在阐明线粒体功能障碍与免疫微环境之间的相互作用机制，为LIRI的早期诊断和靶向治疗提供新的理论基础和潜在生物标志物。

数据获取

从GEO数据库（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/）获取了两个转录组数据集（GSE112713和GSE15480）[11]。GSE112713数据集包含22个LIRI样本和26个对照样本，而GSE15480数据集包含6个LIRI样本和6个对照样本。GSE15480数据集被指定为外部验证队列。同时，从GeneCards数据库（https://www.genecards.org/）基于相关性收集了1064个线粒体功能障碍基因

与LIRI相关的DEGs的识别与分析

在GSE112713数据集（包含22个LIRI样本和26个对照样本）中，基于p<0.05和|log2FC|>0.58的显著性阈值，共识别出493个DEGs。其中376个基因显著上调，117个基因显著下调。

图2B和C展示了所识别DEGs的表达谱。生成的热图不仅突出了变化最显著的基因，还显示了表达的显著差异

讨论

本研究首次将线粒体功能障碍相关基因与免疫微环境特征相结合，系统揭示了它们在肝缺血-再灌注损伤中的分子机制和临床诊断意义。通过结合生物信息学和机器学习算法的整合分析，确定了三个关键的诊断生物标志物——IL-6、HTT和SLC19A2。这些生物标志物在LIRI中的潜在免疫调节功能也得到了探索

结论

总之，本研究揭示了线粒体功能障碍与LIRI中免疫反应之间的复杂相互作用。DE-MDRGs，特别是IL-6、HTT和SLC19A2，被确定为LIRI早期诊断的潜在生物标志物和有前景的治疗靶点。ROC分析和外部验证证实了IL-6、HTT和SLC19A2的强大诊断性能，突显了它们在临床应用中的潜在价值。

伦理声明

该动物研究获得了广西医科大学动物护理和使用委员会的批准（批准编号：202506001）。研究遵循当地法规和机构要求进行。

资助

本工作得到了广西研究生教育创新项目（YCBZ2025128）、111项目（D17011）、国家自然科学基金（82460132）和广西自然科学基金（编号2024GXNSFAA010139）的支持。

CRediT作者贡献声明

陈先祥：数据整理、初稿撰写、审阅与编辑。周毅：概念构思、初稿撰写。张振：审阅与编辑。袁观斗：数据整理、审阅与编辑。何松青：资金筹集、项目管理、审阅与编辑。肖芳：资金筹集、项目管理、审阅与编辑。

利益冲突声明

作者声明本研究在没有任何可能被视为潜在利益冲突的商业或财务关系的情况下进行。