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为探究烟雾病（MMD）发病机制，研究人员结合机器学习与外部验证，发现关键基因，为研究其免疫发病机制及治疗靶点提供新思路。
烟雾病（Moyamoya disease，MMD）是一种罕见却严重的慢性脑血管疾病，如同隐藏在大脑中的 “定时炸弹”，悄无声息地威胁着人们的健康。它主要表现为颅内颈动脉进行性狭窄或闭塞，脑血管造影时会呈现出如烟雾般异常扩张的侧支血管网络。在东亚地区，MMD 更是成为了儿童群体中最为常见的脑血管疾病，其引发的偏瘫、言语障碍、认知受损乃至颅内出血等并发症，严重降低了患者的生活质量，甚至危及生命。
然而，尽管科研人员在 MMD 研究方面付出诸多努力，但其发病机制依旧迷雾重重。现有的治疗手段，如手术血管重建，也只是权宜之计，无法从根本上扭转疾病进程，这皆因对 MMD 发生发展的详细机制缺乏深入了解。与此同时，坏死性凋亡（Necroptosis）作为近年来生命科学领域的研究热点，其在众多疾病发病机制中的关键作用逐渐被揭示，且与缺血性血管疾病紧密相关。而 MMD 作为典型的缺血性血管疾病，坏死性凋亡与坏死性炎症（Necroinflammation）是否参与其发病过程，成为了亟待解答的谜题。此外，炎症反应和免疫细胞在 MMD 中的角色虽已引起关注，但具体作用机制仍不明晰，尤其是坏死性炎症和坏死性凋亡相关基因（NiNRGs）在 MMD 中的作用，此前尚无专门研究。
为了揭开这些谜团，北京协和医院神经外科的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《BMC Immunology》杂志上，为 MMD 的研究开辟了新方向。
研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。首先，从公共数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）获取数据作为发现队列（训练集），同时利用医院自测试数据作为验证集。接着，通过 Limma 分析筛选差异表达基因（DEGs），并进行功能富集分析，探索相关基因的潜在功能。此外，运用 Spearman 相关性分析研究基因与免疫细胞的关系，构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络和多因素调控网络，以揭示基因间的相互作用机制。最后，采用支持向量机（SVM）等机器学习算法构建 MMD 预测模型。
下面让我们详细了解一下研究的具体成果：
- 烟雾病的 37 个差异表达坏死性炎症和坏死性凋亡相关基因（DE - NiNRGs）：研究人员对 GSE189993 数据进行处理，去除批次效应后筛选出 5320 个 DEGs，与 238 个 NiNRGs 取交集，得到 37 个 DE - NiNRGs。其中，7 个基因（PCSK9、TM6SF2、ID1、RB1、ANXA1、PTGER3、IL1R1）在训练集和验证集中表现一致且差异显著。
- 功能富集分析：通过 GO - BP、GO - MF 和 KEGG 等功能富集分析发现，DE - NiNRGs 主要参与细胞因子产生途径、炎症途径和免疫效应过程的调节，其基因表达产物富集于质膜胞质侧，与泛素 - 蛋白连接酶结合或泛素样蛋白连接酶结合功能相关，并且在坏死性凋亡通路中显著富集。
- 与 DE - NiNRGs 相关的免疫浸润：对比 MMD 组和对照组的免疫浸润水平，研究人员筛选出 6 种差异显著的免疫细胞。进一步分析发现，DE - NiNRGs 中的 ANXA1、PTGER3、IL1R1 和 ID1 等基因与这些免疫细胞存在显著相关性，表明它们在 MMD 的免疫反应中发挥重要作用。
- 多因素调控网络：研究人员预测了调控 DE - NiNRGs 的微小核糖核酸（miRNA），构建了 mRNA - miRNA 调控网络。该网络相对分散，说明 DE - NiNRGs 的调控途径较为独立。
- 小分子药物预测：利用 DGIdb 数据库预测 DE - NiNRGs 与药物的靶向关系，构建基因 - 药物相互作用网络。结果显示，多数潜在小分子药物仅靶向一个基因，不过 PCSK9、PTGER3、IL1R1 和 ANXA1 等基因有多个潜在靶向药物。
- 两种 MMD 亚型的鉴定与特征分析：基于 DE - NiNRGs 表达数据集对 MMD 样本进行无监督聚类分析，确定最佳聚类数为 2，将 MMD 患者样本分为两个亚型。这两个亚型在免疫浸润方面存在显著差异，cluster2 中嗜碱性粒细胞、未成熟树突状细胞（iDC）、间充质干细胞（MSC）和浆细胞样树突状细胞（pDC）的免疫浸润水平明显高于 cluster1。
- 构建 MMD 预测的 SVM 模型：研究人员利用 DE - NiNRGs 的表达数据构建了 4 种预测模型，通过多种评估指标筛选出 SVM 模型为最佳模型。该模型中，ID1、ANXA1、PTGER3 和 IL1R1 这 4 个基因对分类贡献显著且通过验证集验证，其特征重要性从高到低依次为 PTGER3、ANXA1、ID1、IL1R1，模型在训练集和验证集中的 AUC 值均大于 0.8，表明预测性能良好。
在研究结论与讨论部分，研究人员发现，PTGER3 和 ANXA1 等基因的异常表达与 MMD 患者的坏死性凋亡促进、免疫细胞迁移分化及血管生成密切相关，这些基因可能成为深入研究 MMD 发病机制的关键突破口。尽管此次研究取得了重要进展，但仍存在一些局限性。样本量有限，且发现队列样本来自同一机构和单一族群，限制了研究结果的代表性；同时，缺乏动物模型，难以在体外验证 DE - NiNRGs 及相关通路的重要性。不过，该研究首次从坏死性凋亡和坏死性炎症相关基因的角度，为理解 MMD 提供了全新视角，为后续探索 MMD 的发病机制、开发针对性治疗药物奠定了坚实基础，有望在未来为 MMD 患者带来新的希望和曙光。
