通过机器学习和生物信息技术全面整合诊断生物标志物分析和免疫细胞透特征在败血症中
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Updated: May 20, 2025
07:42
A Data-Driven Approach to Quantifying Immune States in Sepsis
Published on: February 7, 2025
127
Liuqing Yang1,2,3, Rui Xuan1,2,3, Dawei Xu1,2,3
1Department of Anesthesiology, Zhongnan Hospital of Wuhan University, Wuhan, Hubei, China.
Frontiers in immunology
|March 25, 2025
概括
这项研究确定CD40LG是败血症的关键诊断基因,通过机器学习和临床样本进行验证. 传统草药中的黄类化合物与CD40LG具有潜在的治疗相互作用,为败血症提供了新的诊断和治疗见解.
科学领域:
- 基因组学和生物信息学
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 败血症是一种危及生命的器官功能障碍,是由免疫反应对感染的失调引起的.
- 迫切需要可靠的诊断标记物和败血症的治疗点.
- 传统中医 (TCM) 为败血症管理提供了潜在的治疗途径.
研究的目的:
- 通过基因表达数据,识别出新的败血症诊断生物标志物.
- 通过分析TCM化合物与已识别的基因的相互作用来探索败血症的潜在治疗点.
- 根据关键识别的基因,开发出针对败血症的诊断名录.
主要方法:
- 选并合并了五个基因表达数据集 (GSE69063,GSE236713,GSE28750,GSE65682,GSE137340) 的数据.
- 鉴定了差异表达基因 (DEGs),进行了KEGG和GO丰富分析.
- 集成的DEG与加权基因共表达网络分析 (WGCNA) 模块,使用机器学习 (RF,LASSO,SVW-RFE) 选择了12个核心基因.
- 使用接收器操作特征曲线和名ogram模型验证了关键基因.
- 使用CIBERSORT分析了免疫细胞透.
- 使用TCMSP数据库识别了Xuebijing (阿斯特拉加卢斯,萨尔维亚,桑花) 的化学成分和目标基因.
- 进行了分子对接,以验证黄和CD40LG之间的相互作用.
- 从健康个体和败血症患者 (有/没有Xuebijing) 的外周血液单核细胞 (PBMC) 中量化CD40LG表达,使用qPCR和西部Blot.
主要成果:
- 确定了12个核心基因,包括CD40LG,作为潜在的败血症生物标志物.
- 在Xuebijing中发现的CD40LG被确定为Quercetin,Luteolin和Apigenin (类黄素) 的共同目标.
- 对接分析证实了黄类药物和CD40LG之间的相互作用.
- 在健康,败血症和治疗败血症组的PBMC中观察到CD40LG表达的显著差异.
- 构建了一个结合关键基因的诊断名录.
结论:
- 确定了用于败血症诊断的候选枢纽基因,特别是CD40LG.
- 证明了黄类药物作为治疗剂的潜力,以毒症中准CD40LG.
- 这项研究为基于外周血液的败血症诊断提供了基础,并提供了关于败血症发病和进展的见解.
