线粒体-免疫调控网络：生物信息学揭示阿尔茨海默病新型诊断标志物TSPO/HIGD1A/NDUFAB1/NT5DC3/MRPS30

编辑推荐：本研究针对阿尔茨海默病(AD)诊断靶点匮乏的难题，通过整合GSE109887/GSE5281队列数据、WGCNA网络分析和机器学习算法，首次鉴定出TSPO、HIGD1A等5个线粒体-免疫相关基因(MIRG)标志物，构建的列线图模型AUC>0.9，实验验证显示其可调控神经炎症和Ca2+稳态，为AD的免疫代谢机制研究提供新视角。

　　

阿尔茨海默病(AD)作为最常见的神经退行性疾病，其发病机制至今仍是未解之谜。传统Aβ假说指导下的药物研发屡遭失败，促使科学家将目光转向线粒体功能障碍与神经免疫的交叉领域。最新研究表明，小胶质细胞的线粒体异常会加剧Aβ沉积和Tau蛋白磷酸化，而外周免疫细胞通过破损的血脑屏障(BBB)浸润中枢神经系统(CNS)，共同构成"神经炎症-代谢紊乱"的恶性循环。然而，如何系统解析线粒体与免疫系统的交互作用网络，并从中挖掘可靠的诊断标志物，成为当前AD研究的重点难点。

针对这一科学问题，云南云科生物技术研究院联合昆明市第二人民医院的研究团队在《European Journal of Medical Research》发表了创新性成果。研究团队运用多组学整合分析策略，首先从GEO数据库获取GSE109887(46例AD/32例对照)和GSE5281(16例AD/12例对照)的颞叶皮层转录组数据，通过limma包鉴定差异表达基因(DEGs)；采用ssGSEA算法量化28种免疫细胞浸润程度，结合WGCNA构建共表达网络；从MitoCarta 3.0数据库提取线粒体相关基因(MRGs)，最终筛选出26个线粒体-免疫相关基因(MIRGs)。随后运用LASSO回归、支持向量机(SVM)和随机森林三种机器学习算法，确定TSPO、HIGD1A、NDUFAB1、NT5DC3和MRPS30五个核心标志物，并建立诊断效能优异的列线图模型(AUC=0.906)。在APPswe/PS1Δ9转基因AD小鼠模型中，通过qPCR验证了标志物表达变化与生物信息学预测一致，Morris水迷宫实验证实其与空间记忆损伤显著相关。

关键技术方法包括：1)基于GSE109887/GSE5281队列的差异基因分析；2)ssGSEA算法评估免疫细胞浸润；3)WGCNA共表达网络构建；4)LASSO/SVM/随机森林机器学习筛选标志物；5)APPswe/PS1Δ9转基因AD小鼠模型验证。

研究结果部分显示：在"线粒体-免疫相关差异基因鉴定"中，通过WGCNA分析发现dark gray等5个关键模块与14种差异免疫细胞(如CD56^dim NK细胞、NKT细胞)显著相关。GO/KEGG分析揭示这些基因富集于线粒体通透性转换孔(mPTP)复合体、氧化磷酸化(OXPHOS)等通路，与阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病密切关联。

"机器学习筛选标志物"部分显示：三种算法交叉验证获得五个标志物，其中TSPO(线粒体外膜转位蛋白)与NKT细胞浸润呈最强正相关(r=0.75)，而MRPS30(线粒体核糖体蛋白)与CD56^dim NK细胞呈显著负相关(r=-0.76)。单基因GSEA分析发现NDUFAB1(复合I辅助亚基)显著富集于阿尔茨海默病、亨廷顿病等通路。

"标志物功能解析"部分显示：药物预测发现24种潜在治疗化合物，如靶向TSPO的氯硝西泮、靶向NT5DC3的丙烯醛。调控网络分析揭示hsa-miR-16-5p可能通过调控SP1转录因子影响TSPO表达。

在实验验证环节，AD小鼠表现出神经元萎缩、尼氏体减少等病理特征，Morris水迷宫测试显示逃避潜伏期显著延长(P<0.01)。qPCR证实AD组TSPO表达上调2.3倍，而NDUFAB1等基因表达降低40-60%。但外周血检测未检出HIGD1A和MRPS30，提示这些标志物具有组织特异性。

结论与讨论指出：该研究首次建立线粒体-免疫交互网络在AD中的调控框架，五个标志物中TSPO已被证实参与神经炎症调控，而HIGD1A通过抑制γ-分泌酶活性减少Aβ生成。创新性体现在：1)整合多组学与机器学习算法；2)发现MRPS30等新型标志物与Ca²⁺稳态的潜在关联；3)验证外周血TSPO/NDUFAB1/NT5DC3的无创检测价值。局限性在于尚未阐明标志物间的调控级联，未来需开展类器官模型和分子对接研究。该成果为开发AD的免疫代谢调控疗法提供了新靶点，列线图模型有望转化为临床诊断工具。