《Biochemical and Biophysical Research Communications》：Exploration and Validation of Potential Diagnostic Biomarkers of PANoptosis in Periodontitis Using Bioinformatics Approaches
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郝蕾曦|万秋旭|宋琳|姚丽红|廖桂燕|刘颖|郭金荣|王淑敏|谢家欣|王秀梅哈尔滨医科大学第二附属医院口腔科，中国黑龙江省哈尔滨市学府路246号，邮编150086摘要背景牙周炎是一种慢性炎症性疾病，由牙菌斑相关微生物与宿主免疫反应之间的相互作用引起。PANoptosis是一种新发现
郝蕾曦|万秋旭|宋琳|姚丽红|廖桂燕|刘颖|郭金荣|王淑敏|谢家欣|王秀梅
哈尔滨医科大学第二附属医院口腔科，中国黑龙江省哈尔滨市学府路246号，邮编150086
摘要 背景 牙周炎是一种慢性炎症性疾病，由牙菌斑相关微生物与宿主免疫反应之间的相互作用引起。PANoptosis是一种新发现的程序性细胞死亡方式，与多种炎症性疾病有关。然而，其在牙周炎发病机制中的作用及其诊断潜力仍不明确。本研究旨在通过生物信息学分析并随后进行实验验证，来确定牙周炎中与PANoptosis相关的关键生物标志物。
方法 应用了三种机器学习算法来识别与PANoptosis相关的差异表达基因（DE-PRGs），并在公共数据集和测序数据中进行了ROC分析，以评估其诊断牙周炎的性能。对这些DE-PRGs进行了功能富集、免疫浸润分析和药物预测分析。通过qPCR确认了这些基因在人类牙龈组织中的mRNA表达，并通过免疫组化在大鼠牙周炎模型中验证了其蛋白质表达。
结果 ALOX5 、CDK5R1 、MMP14 和JAK3 被确定为关键候选基因，主要富集在炎症、氧化应激和免疫通路中。这些基因在公共牙周炎数据库和测序数据中均显示出良好的诊断价值。qPCR和IHC结果显示，与健康对照组相比，ALOX5、MMP14和JAK3在人类和大鼠牙周炎组织中的表达水平较高，而CDK5R1的表达水平降低（P < 0.05）。药物预测表明，托法替尼（tofacitinib）、齐留通（zileuton）和褪黑素（melatonin）可能是潜在的牙周炎治疗药物。
结论 本研究提供了将PANoptosis与牙周炎联系起来的新证据。ALOX5、CDK5R1、MMP14和JAK3被确定为与PANoptosis相关的生物标志物和潜在的治疗靶点。这些发现支持牙周炎的精准诊断和治疗。
引言 牙周炎是一种常见的慢性炎症性疾病，由牙菌斑微生物与宿主免疫炎症反应之间的有害相互作用引发，导致临床附着丧失和牙槽骨吸收[1]。牙周炎影响全球约40-60%的人口，并且一直与多种系统性疾病（包括心血管疾病和糖尿病）的发病率和进展有关[2]。证据表明，有效的牙周治疗可以显著改变相关疾病的进展[3]。然而，目前的牙周炎治疗策略主要集中在发病后的干预，因为牙周炎中炎症与免疫调节之间的机制尚不清楚，且缺乏早期预警的诊断生物标志物[4]。这一不足严重限制了牙周炎的早期预防和精准干预，强调了筛查和识别具有早期预测潜力的生物标志物的重要性。
PANoptosis由Malireddi等人在2019年提出，描述了pyroptosis、apoptosis和necroptosis作为相互关联的过程，形成一种协调的细胞死亡模式[5]。尽管它整合了这些通路的核心特征，但其机制无法仅用任何单一的细胞死亡通路来完全解释[6]。这一过程由PANoptosomes介导，PANoptosomes由传感器（ZBP1、NLRP3）、适配器（ASC、FADD）和效应器（caspase-3、GSDMD、MLKL）组成，它们的相互作用调节不同细胞死亡模式之间的转换和相互作用[7]。最近，PANoptosis在炎症性疾病发病机制中的作用引起了越来越多的关注[8]、[9]。Li等人证明，在急性胰腺炎组织中PANoptosome成分同时被激活[10]，导致过多的炎症介质释放和先天免疫细胞激活，最终导致器官损伤，而抑制PANoptosis可以有效缓解疾病进展[11]。此外，F.nucleatum 感染显著上调了GSDME介导的pyroptosis、caspase-3介导的apoptosis和MLKL介导的necroptosis，而ZBP1的抑制则消除了PANoptosis的激活[12]。这些发现表明PANoptosis在炎症性疾病的进展中起着重要作用。
最近的研究表明，牙周炎患者的牙周组织中PANoptosome成分的表达水平升高[13]。此外，体外 研究表明，将成纤维细胞、干细胞和牙周韧带干细胞暴露于炎症刺激物脂多糖（LPS）不同时间后，会上调与PANoptosis相关的蛋白质，包括ASC、GSDMD、Bcl-2和MLKL[4]、[14]。类似的，实验性牙周炎模型在第7天同时检测到pyroptosis、apoptosis和necroptosis，表明PANoptosis被激活[13]。Wu等人报告称，P .gingivalis 会诱导线粒体应力，触发mtDNA的释放，使ZBP1结合并启动PANoptosis，从而加剧牙周组织的破坏[15]。这些观察结果表明PANoptosis在牙周炎中起着关键作用；因此，阐明其机制、识别关键调控靶点并使用特定的PANoptosis抑制剂可能代表牙周炎预防和治疗的新方向。
因此，本研究使用机器学习算法来识别牙周炎中与PANoptosis相关的差异表达基因（DEGs），并应用富集和免疫浸润分析来研究它们与牙周免疫炎症的关联。这些发现从PANoptosis的角度提供了潜在的诊断和治疗靶点，支持牙周炎的精准诊断和治疗策略。
章节片段 数据获取和差异表达的PANoptosis相关基因的识别 数据集GSE16134和GSE10334来自Gene Expression Omnibus (GEO)数据库（
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ ）。这两个微阵列数据集都是使用GPL570平台生成的。GSE16134被用作本研究的训练集，包含来自牙龈组织样本的基因表达谱，包括241个牙周炎样本和69个正常样本。GSE10334作为验证数据集，包含183个牙周炎组织样本和64个正常组织样本。
DE-PRGs的识别和功能富集分析 使用|log2 FC| > 0.8和adj. p -value < 0.05作为阈值，对GSE16134数据集进行差异表达分析，识别出637个DEGs，包括215个上调基因和422个下调基因（图1A和B）。从GeneCards数据库中检索到1,400个PRGs。牙周炎中的DEGs与PRGs的交集分析揭示了81个DE-PRGs，包括16个上调基因和65个下调基因（图1D和E）。
GO富集分析显示这些基因
讨论 本研究使用GSE16134数据集作为训练集来识别与牙周炎相关的DEGs。与PRGs的交集得到了一组DE-PRGs。富集分析显示这些基因主要参与凋亡信号传导、炎症反应和细胞因子介导的免疫调节。为了识别牙周炎中潜在的与PANoptosis相关的诊断生物标志物，应用了三种机器学习算法，得到了六个关键基因（ALOX5、CDK5R1 、MMP14 ）
结论 总之，本研究利用生物信息学方法研究了PANoptosis在牙周炎发病机制中的调控作用。ALOX5 、CDK5R1 、JAK3 和MMP14 被确定为重要的诊断和预后标志物，展示了它们作为牙周炎生物标志物和治疗靶点的双重潜力。此外，药物-基因关联分析确定了针对这些基因的候选化合物，提供了潜在的治疗选择
CRediT作者贡献声明 王淑敏： 正式分析、数据管理。郭金荣： 研究、数据管理。刘颖： 验证、研究、正式分析、数据管理。廖桂燕： 可视化、验证、研究、正式分析、数据管理。姚丽红： 验证、方法学、正式分析、数据管理。宋琳： 可视化、验证、方法学、研究、数据管理。万秋旭： 写作——审稿与编辑、监督、方法学、研究、概念化。郝蕾曦：
伦理批准和参与同意 该研究获得了伦理委员会的批准，并获得了所有参与者的知情同意。动物实验遵循批准的伦理标准进行。
资金来源 本工作得到了中央支持地方大学人才发展与改革计划 （编号070500020404）、黑龙江省博士后通用计划（编号LBH-Z24232）和省级领军人才储备团队领导资金分配 （编号0202-21032220015）的资助。
利益冲突声明 ? 作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：王秀梅报告称获得了中央支持地方大学人才发展与改革计划的财务支持。王秀梅报告称获得了省级领军人才储备团队领导资金分配的财务支持。万秋旭报告称获得了黑龙江省博士后通用计划的财务支持。
