《Microchemical Journal》：Electrochemical sensor-integrated multi-omics computational framework for biomarker discovery and molecular characterization of pterygium
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•开发了一种用于翼状胬肉精准诊断的新型多组学与人工智能框架。•利用SNF和MOFA整合转录组、蛋白质组和代谢组数据。•深度神经网络达到97.2%的准确率，AUC为0.989。•识别并实验验证了关键生物标志物，包括VEGFA、IL6、MMP9、TGFB1和COL1A1。•展示了
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开发了一种用于翼状胬肉精准诊断的新型多组学与人工智能框架。
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利用SNF和MOFA整合转录组、蛋白质组和代谢组数据。
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深度神经网络达到97.2%的准确率，AUC为0.989。
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识别并实验验证了关键生物标志物，包括VEGFA、IL6、MMP9、TGFB1和COL1A1。
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展示了电化学传感器辅助生物标志物检测在眼表疾病中的潜力。
引言
翼状胬肉是一种眼表的退行性和增生性疾病，其特征是结膜组织的异常纤维血管组织向角膜生长。这是一种多因素疾病，与慢性紫外线照射暴露、环境刺激物、氧化应激、炎症和遗传易感性密切相关[3]。尽管手术切除是治疗翼状胬肉的主要手段，但由于持续炎症活化和不可控的纤维血管增殖，术后复发仍然是一个重要的临床问题。因此，更好地理解翼状胬肉发展和进展的分子机制对于提高诊断准确性和开发更特异的治疗策略至关重要[4]。
既往研究表明，翼状胬肉的发病机制是一个涉及细胞外基质重塑、上皮-间质转化（EMT）、血管新生、氧化应激反应、炎症细胞因子活化和异常细胞增殖的多因素过程。分子研究已发现参与基质金属蛋白酶、血管内皮生长因子、转化生长因子和炎症介质的基因和蛋白失调；然而，大多数研究基于单组学调查，如转录组学或蛋白质组学，无法提供对疾病进展分子机制的整合理解，因为生物系统通过基因、蛋白、代谢物和信号通路之间的相互作用运行[11]。因此，单层分子分析可能不足以捕捉翼状胬肉的完整病理生理学复杂性。
翼状胬肉的发病机制被认为是由氧化应激引起的，氧化应激可由紫外线辐射慢性暴露诱导，导致活性氧（ROS）积累、DNA损伤、炎症信号传导和结膜组织退化，所有这些均导致成纤维细胞增殖、细胞外基质沉积、血管新生和慢性炎症反应[2]。此外，失调的细胞因子，包括白介素-6（IL-6）、血管内皮生长因子（VEGF）、基质金属蛋白酶（MMPs）和转化生长因子-β（TGF-β），已被发现与复发和进展有关，但连接这些通路的各种生物学层次之间确切的分子相互作用尚未完全阐明[6]。
随着高通量组学技术从转录组学、蛋白质组学到代谢组学的最新进展，以及人工智能/机器学习在高维生物医学数据集方面的进步，多组学整合与基于人工智能/机器学习的生物标志物优先排序有助于疾病早期诊断、复发预测和个性化治疗开发[15]、[17]。
电化学传感器与多组学平台的整合可以增强与疾病进展相关的分子改变检测。基于电化学传感器的方法允许灵敏快速地测量关键生物分子，补充转录组学和蛋白质组学分析[16]。图1总结了翼状胬肉生物标志物检测和分子表征的整合多组学方法。
本研究的创新之处在于建立了用于翼状胬肉研究的统一工作流程，该流程整合了转录组、蛋白质组和代谢组特征分析、基于SNF/MOFA的多组学整合、人工智能驱动的生物标志物选择和预测以及电化学传感器验证。所提出的方法将允许检测跨多个生物学层次的协调分子变化，并利用在Boruta中实现的机器学习分类器优先排序与炎症、氧化应激、血管新生和细胞外基质重塑相关的高置信度生物标志物。此外，电化学传感的使用提供了补充性的定量数据以验证所选分子特征，qRT-PCR进一步验证了已识别的生物标志物，从而创建一个从计算到实验的流水线，将推动翼状胬肉研究朝着更稳健的生物标志物发现和未来诊断应用转化发展。
章节摘要
研究设计与临床样本收集
本研究设计为整合性多组学计算研究，旨在发现翼状胬肉的生物标志物并进行分子表征。在获得知情同意和机构伦理批准后，从接受眼科手术的患者处获取了人翼状胬肉组织标本和相应的邻近正常结膜组织。这些标本立即保存在RNA保存液中，并储存于?80 °C以供进一步的分子分析。临床
临床样本收集
共收集了60份组织样本，包括30份翼状胬肉组织和30份邻近正常结膜组织，这些样本显示出足够的保存质量以供下游转录组、蛋白质组和代谢组分析。临床分析表明，翼状胬肉在慢性紫外线暴露和反复眼部炎症的人群中发病率更高，大多数患者表现出中至重度病变分级，伴有活动性纤维血管增殖和炎症
结论
作者开发了一种整合性多组学计算框架，用于翼状胬肉的生物标志物发现和分子表征，该框架整合了转录组、蛋白质组、代谢组和基于机器学习的分析，成功识别了与炎症信号传导、氧化应激、细胞外基质重塑、血管新生和纤维血管增殖相关的显著分子改变，并揭示了关键生物标志物，包括VEGFA、IL6、MMP9、TGFB1
CRediT作者贡献声明
徐建：形式分析、数据管理、概念设计。王伟：撰写—审阅与编辑、撰写—初稿、软件、资源。
利益冲突声明
作者声明，他们不存在任何可能影响本文所报道工作的已知的竞争性经济利益或个人关系。
徐建|王伟
