重大发现！BTK 或成桥本甲状腺炎关键免疫生物标志物

为探究免疫相关分子在桥本甲状腺炎（HT）中的作用，研究人员经生物信息分析，发现 BTK 或为 HT 潜在生物标志物。

　　桥本甲状腺炎（Hashimoto’s thyroiditis，HT）是一种常见的自身免疫性甲状腺疾病，就像身体里的免疫系统 “认错了人”，把甲状腺当成了敌人，不断发起攻击。患者的甲状腺会出现弥漫性肿大，大量淋巴细胞涌入 “捣乱”，还会产生甲状腺特异性自身抗体。而且，女性患病的概率比男性高 5 到 10 倍。目前，HT 的诊断主要依靠临床症状、甲状腺功能检查以及甲状腺超声等，但这些方法并不够精准，容易和其他甲状腺疾病混淆。同时，HT 的发病机制也尚未完全明确，现有的治疗手段也存在局限性，大多只是对症治疗，患者往往需要终身服药，药量控制不好还会引发心血管疾病等问题。所以，寻找新的诊断标志物和治疗靶点迫在眉睫。

江苏大学附属医院等机构的研究人员为此展开了深入研究，相关成果发表在《BMC Immunology》杂志上。这项研究意义重大，若能找到 HT 的关键免疫相关生物标志物，不仅能提高诊断的准确性，还可能为开发新的免疫治疗方法提供方向。

研究人员运用了多种关键技术方法。首先，从 GSAHuman 数据库和 GTEx 数据库收集 HT 患者和正常对照（NC）的转录组测序数据，经过预处理和批次效应消除，整合生成新数据集 NGS；从 NCBI 数据库获取验证集数据，从 ImmPort 数据库获取免疫相关基因（IRGs）。然后，利用‘limma’包筛选差异表达基因（DEGs），通过基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析探究 DEGs 功能。采用加权基因共表达网络分析（WGCNA）确定与 HT 相关的关键模块，运用两种机器学习算法（LASSO 和 RF）筛选潜在生物标志物。招募 HT 患者和健康对照者，采集血清和外周血单核细胞（PBMCs），用定量实时聚合酶链反应（qRT-PCR）验证基因表达，通过受试者工作特征（ROC）曲线评估诊断效能，借助 CIBERSORT 算法分析免疫细胞浸润情况。

研究结果如下：

• 数据处理与 DEGs 鉴定：研究人员整合、处理数据后，共鉴定出 15426 个 DEGs，其中 1055 个显著上调，346 个显著下调。
• DEGs 的 GO 和 KEGG 分析：GO 富集分析显示，DEGs 主要参与 T 细胞激活等生物学过程，与细胞外膜等细胞成分相关，具有免疫受体活性等分子功能。KEGG 通路分析表明，DEGs 涉及 24 条信号通路，主要集中在免疫相关通路，如 T 细胞受体信号通路等。
• HT 中免疫相关基因的鉴定：WGCNA 分析确定了与 HT 相关性最高的蓝色模块，通过与 DEGs、IRGs 取交集，得到 192 个免疫相关基因。
• 机器学习筛选免疫相关生物标志物：运用 LASSO 和 RF 算法对 192 个基因进行分析，筛选出 BTK 和 CD19 两个潜在的免疫相关生物标志物。
• 筛选基因的 ROC 曲线分析：在 NGS 和 GSE138198 数据集进行 ROC 曲线分析，结果显示 BTK 和 CD19 在区分 HT 患者和正常对照方面有一定价值，且 BTK 的诊断价值更高。
• 筛选基因的验证：扩大样本量进行 qRT-PCR 验证，发现 HT 患者 PBMCs 中 BTK 的转录水平显著升高，而 CD19 无明显差异，进一步证实 BTK 可能是 HT 潜在的免疫相关生物标志物。
• BTK 表达与临床参数的关系：BTK 表达与血清中抗甲状腺球蛋白抗体（TgAb）和抗甲状腺过氧化物酶抗体（TPOAb）水平呈显著正相关，与其他甲状腺功能指标无明显相关性。
• BTK 与免疫细胞的相关性分析：CIBERSORT 算法分析发现，HT 患者体内多种免疫细胞比例失衡。进一步研究表明，BTK 表达与浆细胞、M1 巨噬细胞等呈正相关，与 M0 巨噬细胞等呈负相关，提示 BTK 可能通过调节免疫细胞参与 HT 发病机制。

研究结论和讨论部分指出，研究人员通过整合现有转录组数据和多种生物信息学方法，成功筛选出 BTK 作为 HT 潜在的免疫相关生物标志物。BTK 可能通过调节浆细胞参与 HT 的发病过程。然而，该研究也存在一些局限性，如验证 BTK 和 CD19 水平的样本量较小，且仅在汉族人群中进行验证，无法代表所有种族；对 BTK 与浆细胞关系的研究仅为初步分析，详细机制还需进一步探索。尽管如此，这项研究仍为 HT 的诊断和治疗开辟了新的方向，未来有望基于 BTK 开展更多深入研究，开发出更有效的诊断方法和治疗策略。