通过整合转录组分析及机器学习方法，确定ITGB2、ELN和KLRK1为与翼状胬肉相关的应激颗粒生物标志物

《Biochemical and Biophysical Research Communications》：Identification of ITGB2, ELN, and KLRK1 as stress granule-related biomarkers of pterygium through integrated transcriptomic analysis and machine learning

　　

Jingyi Cheng|Dandan Wang|Qian Zhang|Jiawen Wu|Yidan Fan|Zhaoyuan Lyu|Jiayu Gu|Jun Xiang|Ning Lyu

中国上海200031，复旦大学眼耳鼻喉医院眼科与眼科学系

摘要

背景

应激颗粒在细胞应激反应中起着关键作用，但其在翼状胬肉中的作用尚不明确。本研究旨在识别与翼状胬肉相关的应激颗粒相关基因，并探索这些基因的潜在调控机制。

方法

共收集了12份结膜样本和16份翼状胬肉样本用于RNA测序。通过将应激颗粒相关基因与翼状胬肉组与对照组之间的差异表达基因进行交叉分析，筛选出候选基因。进一步利用蛋白质-蛋白质相互作用网络和机器学习技术对这些基因进行分析。构建数值表以评估所识别生物标志物的诊断概率。通过富集分析、转录因子预测和分子对接研究这些生物标志物在翼状胬肉中的生物学功能。最后通过定量实时PCR验证这些生物标志物在临床样本中的表达情况。

结果

通过将1,461个差异表达基因与844个应激颗粒相关基因进行交叉分析，共得到86个候选基因。通过蛋白质-蛋白质相互作用网络分析、机器学习及表达验证，ITGB2、ELN和< />ITGB2与利非替格斯的结合亲和力最强，为-8.2千卡/摩尔，而

结论

ITGB2、ELN和< />

引言

翼状胬肉是一种常见的眼表疾病，其特征是三角形纤维血管组织从角膜缘和结膜向角膜方向异常增生[1]。该病在全球范围内有相当高的发病率[2]。一项详细的荟萃分析显示，翼状胬肉的总体患病率为12%（95%置信区间为11%-14%），其中10-20岁的年轻人发病率约为3%，而80岁以上的老年人发病率则高达19.5%[2]。随着病情发展，患者会出现眼睛发红、刺激感、干涩、流泪以及视力下降等症状，这些都会严重影响生活质量[3]。手术切除仍是治疗翼状胬肉的主要方法，但可能会带来移植物丢失、回缩或位移、肉芽肿形成、角膜瘢痕形成、散光等并发症，在严重情况下还可能导致角膜熔化或穿孔[4]、[5]。此外，根据所采用的手术方式不同，翼状胬肉的复发率也在0%到88%之间不等[6]、[7]、[8]，因此需要新的治疗策略来改善患者的预后。

翼状胬肉的发病机制涉及多种眼表危险因素之间的复杂相互作用，包括紫外线辐射、病毒感染、遗传易感性、免疫功能紊乱、无菌性炎症、环境刺激物（如灰尘、物理损伤和吸烟）以及眼表干燥[9]。这些因素会导致翼状胬肉组织出现分子层面的变化，包括炎症介质[10]、生长因子[11]以及细胞外基质[9]的改变，进而促使组织异常生长和结构重塑。目前已有一些与翼状胬肉相关的生物标志物被报道，尤其是那些与氧化应激、细胞凋亡、炎症和血管生成相关的分子，如HSP8、p53、VEGF和MMPs[12]、[13]、[14]。然而，尽管已有大量证据表明翼状胬肉存在分子层面的改变，但其背后的发病机制仍未完全明确。此外，目前现有的生物标志物存在特异性不足、动态表达模式不明以及与临床表型之间的关系描述不充分等问题[1]、[12]。

近年来，应激颗粒作为一种重要的细胞防御机制，被发现在应对多种环境压力方面发挥着作用，包括紫外线辐射和病毒感染[15]、[16]、[17]。应激颗粒是一种无膜的动态细胞质凝聚物，由翻译受阻的mRNA、RNA结合蛋白、核糖体亚基以及其他成分组成，在氧化应激和病毒感染等应激条件下，通过液-液相分离的方式聚集在一起[18]、[19]、[20]、[21]。应激颗粒通过调节mRNA代谢、翻译抑制、信号传导以及与其他细胞器的相互作用，参与细胞的应激反应、稳态维持和免疫调节[22]、[23]、[24]、[25]。应激颗粒的异常组装或解体与视网膜疾病、青光眼、神经退行性疾病、病毒感染以及癌症等相关[25]、[26]、[27]、[28]、[29]。紫外线辐射是引发翼状胬肉发病的关键因素，它能诱导特殊的应激颗粒形成，这类颗粒可以隔离被紫外线损伤的RNA，尤其是含有内含子的RNA和双链RNA，从而将损伤限制在特定区域，抑制翻译，并触发类似抗病毒的反应[30]、[31]。不过，应激颗粒在翼状胬肉发病机制中的作用仍不清楚。

整合转录组分析结合机器学习技术，已成为识别疾病相关生物标志物和治疗靶点的有效方法。这些技术已被成功应用于急性髓系白血病[32]、非酒精性脂肪肝病[33]以及肺腺癌[34]等疾病的诊断和预后模型构建中。与此同时，细胞应激反应通路，尤其是自噬[35]和氧化应激[36]，也越来越被认为能够调控疾病微环境。尽管取得了这些进展，但将整合转录组分析和应激反应框架应用于翼状胬肉的研究仍然十分有限。尤其是那些在细胞应对环境压力中起重要作用的应激颗粒，在翼状胬肉研究中的探讨还远远不够。

因此，本研究旨在实现以下目标：（1）通过整合分析大规模RNA测序数据，识别并表征与翼状胬肉相关的应激颗粒生物标志物；（2）研究这些生物标志物的调控机制；（3）探索与这些生物标志物相关的潜在治疗靶点。

章节节选

数据获取

本研究已获得复旦大学眼耳鼻喉医院伦理委员会的批准（编号ky2012-037）。我们从该医院的翼状胬肉患者处采集了16份组织样本，从眼库中采集了12份结膜组织样本，用于大规模RNA测序和转录组分析（临床信息详见表S1）。纳入研究的患者需符合以下标准：（1）确诊为翼状胬肉

识别86个候选基因并探究其生物学功能

经过质量控制后，测序数据稳定，适合后续分析。虽然不同样本间的基因表达水平存在差异，但整体数据质量足以支持后续分析（见图S1）。通过对训练集进行差异分析，共发现了1,461个差异表达基因，其中翼状胬肉组相比对照组有462个基因表达下调，999个基因表达上调。例如，HBD和GRP的表达显著上调，而< />和< />的表达则显著

讨论

翼状胬肉是一种常见的眼表疾病，起源于睑裂处的角膜缘结膜，随后逐渐向中央角膜扩展[1]。近年来，混合机器学习框架在多种疾病的诊断中展现出优异的性能。例如，基于PSO-XGBoost的模型在心血管疾病领域的诊断准确率可超过95%，可用于心律失常的检测[59]、[60]。系统性综述也进一步强调了特征选择的重要性

结论

综上所述，通过整合转录组分析及机器学习技术，本研究确定了ITGB2、ELN和< />

伦理审批与知情同意

本研究已获得复旦大学眼耳鼻喉医院伦理委员会的批准（编号ky2012-037）。在采集样本之前，已获得所有患者的知情同意。

利益冲突声明

作者声明不存在任何利益冲突。

CRediT作者贡献说明

Qian Zhang：资源提供、正式分析、概念设计。Jiawen Wu：可视化、软件使用。Yidan Fan：可视化、软件使用。Zhaoyuan Lyu：可视化、项目管理、数据整理。Ning Lyu：初稿撰写、研究实施、资金筹集、概念设计。Jingyi Cheng：方法设计、正式分析、数据整理。Dandan Wang：初稿撰写、可视化、软件使用。Jiayu Gu：软件使用、资源提供。Jun Xiang：审稿与编辑、研究指导，

发表许可

无需许可。

数据与材料获取途径

本研究中使用和/或分析的数据集，可在合理请求下从相应作者处获取。

资助情况

本研究得到了中国国家自然科学基金（项目编号为82201147和82501279）、浙江省自然科学基金（项目编号LQN25H120005）的资助；资助方未对本研究的设计或实施施加任何影响。

利益冲突声明

作者声明不存在任何利益冲突。

致谢

无需致谢。