大家晚上好！今天小编和大家分享一篇22年12月发表在Frontiers in Immunology (IF:7.3)杂志的文章《Development and validation of the prognostic model based on autophagy-associated genes in idiopathic pulmonary fibrosis》。本研究通过生物信息学鉴定特异性飞肺纤维化中和自噬相关的预后基因，并通过RT-PCR和Western blot 进一步验证预后基因的表达。为特异性飞肺纤维化的诊断和预后提供参考。

背景

特异性飞肺纤维化（IPF)是一种慢性进行性间质性肺疾病。有研究发现自噬和IPF的发生发展和预后相关，但是之间的关联机制尚未阐明。

方法

1）使用“limma”包鉴定IPF组和对照组之间的差异表达基因。

2）构建PPI网络分析自噬相关DEG之间的相互作用。

3）构建和验证预后模型。

4）使用“rms”包构建列线图预测患者的生存。

5）通过CIBERSORT算法计算免疫浸润水平，鉴定差异免疫细胞。

6）“clusterProfiler”包进行了基因本体（GO）和京都基因和基因组百科全书（KEGG）分析。

7）RT-PCR和Western blot 进行验证预后基因的表达。

研究结果

1.特发性肺纤维化中差异表达的自噬相关基因的鉴定

通过“limma”包鉴定GSE28042中的差异表达基因，与自噬相关基因取交集获得71个自噬相关DEG，构建PPI网络分析自噬相关DEG之间的相互作用。

2.预后模型的构建

在训练集GSE28042中，基于单变量Cox分析鉴定到11个预后标记基因，接下来使用LASSO算法进一步筛选5个特征基因（预后基因）。进行生存分析，结果表明这四个基因（FOXO1、IRGM、MYC、MAPK1）可以很好的预测IPF患者的预后。

3.预后模型的评估

生存分析高低风险组之间的生存有显著差异，并且高风险组生存率较低。绘制ROC曲线进一步评估患者的生存。此外，发现MAPK1在高风险组中高表达，而FOXO1、IRGM、MYC和PRKCQ在低风险组中表达较高。最后，基于单因素和多因素cox分析，结果表明riskcore可独立预后因子。

4.预后模型的验证

在验证集（GSE27957)中验证预后模型的普适性，结果和训练集一致。

5.构建和评估列线图

基于年龄和5个预后基因构建列线图，校准曲线显示预测值和真实值很接近，说明这五个基因和年龄可以很好的预测患者的生存。

6.免疫浸润分析

通过CIBERSORT算法计算了高风险评分组和低风险评分组之间22个免疫细胞浸润水平的差异，进一步鉴定到6个差异免疫细胞，并且探讨差异免疫细胞与5个预后基因之间的关系。

7.功能富集分析

为了进一步探讨与自噬相关预后模型相关的潜在生物学功能和途径，我们基于GO和KEGG背景基因集，进行了富集分析。发现主要富集在免疫相关通路，例如中性粒细胞活化、中性粒细胞介导的免疫和T细胞活化。

8.验证5个预后基因

qRT-PCR结果显示，IPF PBMC样品中FOXO1、IRGM、MYC和PRKCQ的表达水平均显著低于正常PBMC样品。Western blot 结果显示FOXO1、IRGM、c-MYC和PRKCQ在TGF-β刺激MRC-5细胞中的表达显著降低。p38 MAPK在TGF-β刺激后上调。

【声明】内容源于网络

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5+！基于生物信息学分析，探索了特异性肺纤维化中自噬相关的预后相关基因的鉴定