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溃疡性结肠炎（UC）病因不明，免疫反应紊乱在其发病中起关键作用。研究人员聚焦液 - 液相分离相关基因（LLPS-RGs）在 UC 免疫浸润中的作用。他们经多算法筛选出关键基因，发现其与免疫细胞浸润、细胞因子相关，还找到潜在治疗靶点，为 UC 精准治疗提供新思路。
在人体的微观世界里，肠道就像一个神秘的 “小宇宙”，维持着人体的健康平衡。然而，溃疡性结肠炎（Ulcerative Colitis，UC）却如同这个 “小宇宙” 中的一场 “风暴”，打破了平静。UC 是一种慢性炎症性肠病，病变主要累及近端结肠或直肠，给患者带来诸多痛苦。尽管医学研究不断进步，但 UC 的病因至今仍不明确，免疫系统在其中的作用机制也迷雾重重。
近年来，液 - 液相分离（Liquid-Liquid Phase Separation，LLPS）这一生物学过程逐渐受到关注。它就像细胞内的 “建筑师”，能构建相对封闭的区域，助力各种化学反应。在多种疾病的发生发展中，LLPS 都扮演着重要角色，与免疫反应也有着千丝万缕的联系。但在 UC 这个特殊的 “战场” 上，LLPS 相关基因（LLPS-RGs）对免疫浸润的影响却鲜为人知。为了揭开这层神秘的面纱，来自杭州临平区第一人民医院急诊科、武汉大学中南医院等机构的研究人员展开了深入探索。
他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上，为 UC 的研究开辟了新的方向。研究人员通过多种关键技术方法，为 UC 的研究找到了突破口。首先，从 GEO 数据库获取 UC 和正常组织样本的基因表达谱，结合 DrLLPS 数据资源确定差异表达的 LLPS 相关基因（DE-LLPS-RGs）。接着，运用多种机器学习算法，如最小绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和随机森林（Random Forest，RF），筛选出关键的 LLPS-RGs。同时，利用单细胞 RNA 测序（Single Cell RNA Sequence，scRNA-seq）技术，深入分析这些基因在免疫细胞中的表达模式。此外，构建 UC 细胞模型，并进行体外实验验证，确保研究结果的可靠性。
研究结果亮点频出。在筛选 DE-LLPS-RGs 环节，研究人员从大量数据中精准识别出 40 个在 UC 患者和健康对照之间存在差异表达的基因。这些基因参与了多种生物学过程，像维持细胞内物质的定位、正向调节炎症反应，还与 Toll 样受体结合、IL-17 信号通路等密切相关，初步表明 LLPS 过程参与了 UC 相关的免疫反应。
通过机器学习算法，研究人员进一步锁定了 7 个核心基因：HSPB3、SLC16A1、TRIM22、SRI、PLEKHG6、GBP1 和 PADI2。这些基因在 UC 患者的免疫调节中具有潜在的关键作用，且对 UC 的诊断具有较高的预测准确性。例如，GBP1 和 TRIM22 在 UC 患者中表达上调，与多种免疫细胞，如巨噬细胞 M1、中性粒细胞、CD4 记忆激活 T 细胞等呈正相关，而与巨噬细胞 M2、调节性 T 细胞（Tregs）等呈负相关；其他下调基因也各自与不同免疫细胞存在特定的相关性。
在功能和通路分析方面，研究人员借助基因集变异分析（Gene Set Variation Analysis，GSVA）发现，这些核心基因主要富集在适应性免疫反应、细胞因子 - 细胞因子受体相互作用等相关通路。这进一步揭示了它们在 UC 免疫调节中的重要功能，暗示着 UC 的发病机制与适应性免疫反应紊乱密切相关。
为了更深入了解这些基因在免疫细胞中的具体情况，研究人员利用 scRNA-seq 技术进行分析。结果发现，GBP1、SRI、TRIM22 等基因与单核细胞、CD4?T 细胞、B 细胞等免疫细胞存在明显的相关性，这为探究 UC 的免疫发病机制提供了更精细的视角。
为了验证研究结果的可靠性，研究人员使用外部数据集和 UC 细胞模型进行验证。结果显示，基因表达模式、预测准确性和免疫景观与之前的研究高度相似，进一步证实了研究结果的可信度。
此外，研究人员还根据核心基因的表达模式将 UC 患者分为两个亚组。通过分析发现，两个亚组在免疫浸润水平、生物学功能和潜在治疗药物方面存在显著差异。例如，A 组的免疫浸润水平更高，且在适应性免疫反应相关的功能和通路中显著富集；B 组则在另一些生物学过程和通路中表现出独特性。基于这些差异，研究人员通过连通性图谱（Connectivity Map，cMAP）分析，为两个亚组分别找到了潜在的治疗药物，为 UC 的精准治疗提供了重要依据。
研究结论和讨论部分意义重大。该研究首次揭示了 LLPS-RGs 与 UC 患者免疫反应紊乱之间的关系，筛选出的 7 个核心基因不仅可用于 UC 的无创诊断，还能作为潜在的治疗靶点。通过对不同亚组的分析，为 UC 患者的分层治疗提供了科学依据，有助于开发更具针对性的精准治疗方案。这一研究成果为 UC 的发病机制研究和临床治疗开辟了新的方向，有望为 UC 患者带来新的希望，推动 UC 治疗领域的进一步发展。
