强直性脊柱炎（AS）的隐匿性起病和非特异性早期症状通常会导致诊断和治疗的延误，这可能导致残疾的发作。因此，必须识别新的生物标志物。今天小编和大家一起分享一篇2024年12月发表FrontImmunol（IF=5.7）杂志的文章《Explorationofmolecularbiomarkersinankylosingspondylitistranscriptomics》

题目：强直性脊柱炎转录组学中分子生物标志物的探索

杂志：FrontiersinImmunology

影响因子：5.7

Highlights

1.揭示强直性脊柱炎（AS）与铁死亡之间潜在关联的生物标志物。

2.生物标志物在外周血单核细胞（PBMC）中的表达水平与疾病活动度密切相关

1.背景介绍

强直性脊柱炎（AS）是累及脊柱和骶髂关节的慢性炎症病，患病率因地区而异，会引发关节内外症状，严重可致残疾，且因起病隐匿常诊断延迟。其病因不明，现有生物标志物诊断预后作用有限。RNA测序等新技术为研究带来希望，但AS患者外周血分子机制待验证。本研究利用基因微阵列数据和生物信息学分析，发现关键基因与铁死亡关联，揭示免疫细胞作用，验证后为AS诊断治疗提供新潜在标志物和靶点。

2.方法和结果

2.1强直性脊柱炎的DEG鉴定

如图1所示为本研究流程图。本研究调查GSE73754和GSE25101数据库中AS患者与健康对照者的高通量测序数据，分别从两数据集鉴定出196个和576个差异表达基因（DEGs），经可视化分析后，获得9个共表达DEGs，5个上调，4个下调。

图1.研究流程图。

图2.AS的DEGs和富集分析。

2.2潜在功能和通路分析

GSE73754数据集的GSEA分析显示，rRNA加工、翻译等过程显著下调，破骨细胞分化等相关基因上调，氧化磷酸化相关基因下调。对整合两数据集得到的9个共表达DEGs进行GO和KEGG富集分析，GO分析确定多类显著术语，KEGG揭示11条富集通路，均表明AS中免疫、代谢等机制发生重要变化。

图3.功能富集分析的结果。

2.3加权基因共表达网络的构建

通过WGCNA对GSE73754数据集分析，确定差异表达的共表达基因簇，计算模块与疾病性状关系。将软阈值功率设为15，确定4个模块。其中灰色模块与AS发生正相关最强（r=0.48），并从中筛选出121个基因。

图4.WGCNA

2.4基于关键基因的诊断模型验证

9个共表达DEGs与121个灰色模块基因交集得到6个核心基因，经LASSO回归确定5个关键基因。通过箱形图展示其表达趋势，ROC分析显示5个基因AUC均超0.7。基于此构建列线图预测AS风险，校准曲线与ROC曲线表明模型预测及诊断性能良好。

图5.核心基因诊断模型的验证。

图6.AS的列线图模型。

2.5免疫细胞浸润与关键基因的相关性分析

分析AS组和对照组28种免疫细胞亚型浸润，6种细胞亚群差异显著。AS组中枢记忆CD8T细胞和中性粒细胞增多，4种细胞减少。关键基因与差异免疫细胞相关性分析显示，不同基因与中性粒细胞、γδT细胞、活化CD8T细胞等浸润存在正负相关关系。

图7.核心基因与差异免疫细胞亚群之间的相关性分析。

2.6RT-qPCR表达和临床相关性

通过RT-qPCR测定AS患者和健康个体PBMC中5个关键基因mRNA表达，ACSL1和SLC40A1上调，GZMM和XBP1下调，TRIB1与模型预测相反。相关性分析显示，各关键基因与hsCRP、ESR等临床指标存在正负相关关系。

图8.AS组和HC组5个核心基因相对表达水平的差异

3.研究小结

这些关键基因可太有意义了！它们不仅诊断性能好，还与疾病活动度相关。以后，其表达水平有望成为早期诊断AS的敏感指标，帮助我们在患者出现症状前就发现高风险个体。动态监测这些基因表达，还能评估疾病活动度和治疗效果，为个性化治疗提供有力指导。像ACSL1和SLC40A1这些与铁死亡和免疫浸润相关的基因，甚至可能成为未来治疗的新靶点。不过，这项研究也存在一些局限性。样本量相对较小，可能会影响研究结果的普遍适用性；主要依赖PBMCs的基因表达数据，不能全面反映其他组织或细胞类型的病理变化；虽然通过生物信息学方法推断了基因功能，但还需要实验进一步验证。但不管怎么说，这项研究为我们深入了解AS的分子机制打开了新窗口，让我们看到了未来攻克AS的新希望。期待在科研人员的不懈努力下，能早日找到更有效的诊断和治疗方法，帮助广大AS患者摆脱病痛折磨！