《Journal of Computational Science》：Computational ceRNA Network Modeling Identifies Host RNA Biomarkers of Strain-Dependent Post-Transcriptional Regulation in Mycobacterium tuberculosis Infection
编辑推荐：
海雅·M·阿尔胡塔利|沙塔·阿尔扎赫拉尼|玛哈·M·巴库拉耶萨|阿马尼·A·阿尔雷海利|马拉姆·贾米尔·胡尔巴|纳赫德·穆罕默德·豪萨维|齐亚·乌尔·雷赫曼|穆罕默德·伊姆兰沙特阿拉伯泰夫市21944，邮编11099，泰夫大学应用医学科学学院临床实验室科学系摘要长非编码RNA在宿
海雅·M·阿尔胡塔利|沙塔·阿尔扎赫拉尼|玛哈·M·巴库拉耶萨|阿马尼·A·阿尔雷海利|马拉姆·贾米尔·胡尔巴|纳赫德·穆罕默德·豪萨维|齐亚·乌尔·雷赫曼|穆罕默德·伊姆兰
沙特阿拉伯泰夫市21944，邮编11099，泰夫大学应用医学科学学院临床实验室科学系
摘要
长非编码RNA在宿主免疫反应中发挥着重要调控作用，但其在结核分枝杆菌感染过程中对巨噬细胞转录程序的调控机制尚未完全明确。本研究采用计算网络建模方法，分析来自不同时间点（1小时、4小时、12小时、24小时、48小时）的被毒力型H37Rv和弱毒力型H37Ra结核分枝杆菌感染的THP-1巨噬细胞的RNA测序数据（GSE108731）。通过整合差异表达的长非编码RNA和信使RNA，以及从RAID v3.0和miRTarBase获得的经实验验证的微小RNA相互作用信息，构建了具有时间分辨率的竞争性内源RNA网络。利用最大团中心性评分对网络进行分析后，发现了27个关键基因，包括RPL30、EPC1、SFPQ、CSNK1D和LTBP3等，功能富集分析表明这些基因与RNA加工、DNA修复、免疫信号传导及细胞凋亡等相关。毒力型结核分枝杆菌会形成稳定且高度连接的竞争性内源RNA网络，而弱毒力型感染则会产生碎片化且短暂的网络。通过独立的结核病转录组数据集验证后，该模型显示出一致的预测性能，其中RPL30、LTBP3和EPC1具有较高的诊断特异性（AUC大于0.87）。单细胞及组织水平上的表达分析进一步将这些关键基因与参与结核病病理过程的巨噬细胞、肺上皮细胞及免疫细胞亚群联系起来。总体而言，这些研究建立了一个可扩展的竞争性内源RNA网络建模框架，揭示了结核分枝杆菌感染中因菌株差异而存在的转录后调控机制，并找到了具有潜在诊断和机制研究价值的宿主RNA生物标志物。
引言
结核分枝杆菌是导致结核病的病原体，作为一种极为成功的细胞内病原体，它与人类共同进化了数千年。该菌主要感染肺部，并在肺泡巨噬细胞中存活，而这些巨噬细胞正是首先接触吸入细菌的免疫细胞[1]、[2]。尽管面临营养匮乏、酸性环境以及活性氧和氮物种等恶劣的吞噬体环境，结核分枝杆菌仍能通过分泌多种蛋白质和脂质效应因子来调节宿主的信号通路，从而存活并适应这种环境[3]、[4]、[5]。这些毒力机制能够阻断吞噬溶酶体成熟、自噬和细胞凋亡等重要的抗菌过程，同时抑制促炎细胞因子的释放，使得病原体能够在巨噬细胞和肉芽肿中长期存在[6]、[7]、[8]。这种逃避免疫清除的能力是结核病发病机制的关键因素，它导致了潜伏性感染、治疗难度增加，以及易感人群中疾病的再次发作。巨噬细胞既是结核分枝杆菌存活的主要场所，也是免疫反应的核心调控者，因此它们是研究结核病感染过程中宿主与病原体相互作用的理想模型。巨噬细胞所发挥的抗菌防御作用与结核分枝杆菌的免疫逃避策略之间的平衡，决定了疾病的最终结局，即是否实现病原体清除、保持潜伏状态或发展为活动性疾病[9]、[10]、[11]、[12]。然而，许多影响结核分枝杆菌存活或促进有效免疫的宿主调控因子至今仍未被完全阐明，这使得我们对结核病免疫病理机制的理解存在诸多空白[13]。填补这些空白对于开发新的生物标志物、针对宿主的疗法以及更有效的结核病疫苗具有重要意义。
最新研究表明，非编码RNA，尤其是长非编码RNA，在宿主免疫反应中起着关键调控作用，可能显著影响机体对结核分枝杆菌感染的易感性[14]、[15]。长非编码RNA可以通过与微小RNA和信使RNA的相互作用，精细调控转录和转录后过程，进而影响免疫信号通路[16]、[17]。不过，长非编码RNA及其调控网络在结核病中的作用仍不十分清楚，因为大多数转录组学研究都集中在蛋白质编码基因上，而忽视了非编码RNA之间的相互作用。计算层面的竞争性内源RNA网络建模为研究转录后的RNA相互作用提供了结构化的框架，它通过共享的微小RNA响应关系，将长非编码RNA、微小RNA、环状RNA和信使RNA整合在一起[18]、[19]、[20]、[21]。在结核病研究中，已有几项研究采用基于竞争性内源RNA的策略，寻找潜在的RNA调控轴和生物标志物。谭等人构建了一个与抗结核治疗反应相关的环状RNA-微小RNA-信使RNA竞争性内源RNA网络，并发现了若干可能与治疗结果相关的信使RNA[22]。冯等人利用公共转录组数据集，建立了基于长非编码RNA-微小RNA-信使RNA竞争性内源RNA调控网络的结核病预测模型[23]。洪等人则进一步将竞争性内源RNA网络建模与免疫细胞分析及机器学习分类相结合，发现了与结核病活化相关的T细胞相关MIR600HG/hsa-miR-21-5p调控轴[24]。此外，还有研究通过高通量测序和实验验证，研究了活动性肺结核的竞争性内源RNA调控网络，而蒲等人则构建了用于结核病诊断靶标筛选的环状RNA-微小RNA-信使RNA网络[25]、[26]。另外，也有研究在结核分枝杆菌感染的免疫细胞中，分析了H37Rv感染巨噬细胞、非小细胞肺癌中的非编码RNA调控网络，以及H37Ra和BCG感染期间树突状细胞中由环状RNA介导的竞争性内源RNA调控机制[27]、[28]、[29]。由此可见，竞争性内源RNA建模在结核病及传染病研究中的重要性日益凸显。不过，目前大多数与结核病相关的竞争性内源RNA研究都集中在患者与对照组的比较、诊断生物标志物、治疗反应或单一感染情境的分析上，对于巨噬细胞竞争性内源RNA网络的时间动态变化及菌株特异性特征研究还相对较少。
本研究旨在系统分析结核分枝杆菌感染巨噬细胞中差异表达的长非编码RNA，构建一个连接长非编码RNA、微小RNA和信使RNA的竞争性内源RNA网络，以揭示这些分子在感染过程中对巨噬细胞反应的调控作用。研究目标是确定多个感染时间点下的核心非编码和编码RNA调控因子，预测它们之间的潜在转录后相互作用，进而找出与感染期间的免疫信号传导及细胞适应性相关的关键基因。与以往主要依赖静态或单一条件分析的研究不同，本研究采用了具有时间分辨率且考虑菌株差异的网络分析框架，对比毒力型H37Rv和弱毒力型H37Ra感染的情况，探讨调控核心基因是如何随时间出现、持续存在或消失的。虽然本研究基于公开的数据集并通过计算方式推断出各种相互作用，但它仍然为识别结核病相关的潜在长非编码RNA调控轴提供了动态的网络分析框架，也为未来对宿主RNA生物标志物的实验验证奠定了基础。
章节节选
研究设计、数据集选择及依据
本研究旨在利用公开的可用转录组数据集，探究长非编码RNA在巨噬细胞应对结核分枝杆菌感染过程中的调控作用。我们从基因表达 Omnibus数据库中选择了GSE108731[30]，该数据集包含了人类THP-1巨噬细胞在不同时间点（1小时、4小时、12小时、24小时、48小时）被毒力型H37Rv、弱毒力型H37Ra结核分枝杆菌感染或未受感染的RNA测序数据。选择这个数据集的原因是
实验数据集与计算分析流程
本研究的分析基于GEO数据集GSE108731中的RNA测序数据，该数据集记录了被结核分枝杆菌感染的THP-1巨噬细胞的转录组反应情况。该数据集包含16个样本，涵盖了五种感染时间点（1小时、4小时、12小时、24小时、48小时）下的三种实验条件：未受感染的对照组、被弱毒力型H37Ra菌株感染的细胞，以及被毒力型H37Rv菌株感染的细胞。每种条件及每个时间点都对应一个样本
讨论
结核病是导致传染性疾病死亡的主要原因之一，深入了解宿主对结核分枝杆菌的转录反应，对于改进疾病的诊断和治疗方法具有重要意义。尽管已有大量研究描述了结核分枝杆菌感染过程中基因表达的变化，但长非编码RNA的作用及其在转录后RNA相互作用中的作用却鲜有研究[39]、[40]、[41]。在本研究中，我们整合了
局限性
尽管这项整合性计算分析方法具有一定优势，但仍存在一些局限性。首先，原始数据集（GSE108731）中并不包含微小RNA的表达数据。因此，微小RNA是在基于实验验证的相互作用数据库的基础上被当作调控因子进行建模的，而非直接根据实际观测到的表达水平来确定。这样一来，所推断出的竞争性内源RNA相互作用关系应被视为基于已知信息的调控模型，其有效性受到长非编码RNA和信使RNA表达水平的限制
结论
在本研究中，我们利用具有时间分辨率的竞争性内源RNA网络框架，分析了结核分枝杆菌如何影响宿主巨噬细胞中的转录后调控过程。通过分析五个感染时间点（1小时、4小时、12小时、24小时、48小时）的RNA测序数据，我们追踪了长非编码RNA-微小RNA-信使RNA相互作用关系的变化，并比较了毒力型与弱毒力型菌株所引发的免疫反应差异。我们的分析流程属于计算驱动型，结合了基于效应大小的表达筛选方法以及实验验证结果
利益冲突声明
作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知利益冲突或个人关系。
CRediT作者贡献说明
海雅·M·阿尔胡塔利：写作——审稿与编辑，写作——初稿撰写，可视化分析，结果验证，研究指导，资源提供，项目管理，方法设计，实验实施，正式分析，数据整理，概念构思。沙塔·阿尔扎赫拉尼：写作——审稿与编辑，写作——初稿撰写，可视化分析，方法设计，实验实施，正式分析，数据整理。纳赫德·穆罕默德·豪萨维：写作——审稿与编辑，写作——初稿撰写，实验实施，正式分析，数据整理。
致谢
作者感谢沙特阿拉伯北部边境大学对本研究的支持，该支持是通过项目编号NBU-CRP-2026-2043提供的。
