基于LASSO和SVM算法的心房颤动风险模型及关键线粒体能量代谢基因的免疫浸润研究

本研究针对心房颤动（AF）的复杂病理机制，通过生物信息学和机器学习方法，探索线粒体能量代谢相关基因（MEMRGs）与免疫浸润的关系，构建了基于关键基因的AF诊断模型，揭示了潜在分子机制和治疗靶点，为AF的精准诊断和治疗提供了新思路

　　心房颤动（AF）是一种常见的心律失常疾病，其发病机制复杂，涉及线粒体功能障碍和免疫反应异常。目前，AF的诊断和治疗面临诸多挑战，迫切需要开发新的风险预测模型和生物标志物。为此，国内某研究团队利用生物信息学和机器学习技术，深入分析了线粒体能量代谢相关基因与免疫浸润之间的关系，并构建了基于关键基因的AF诊断模型，为AF的精准诊断和治疗提供了新的理论依据和潜在靶点。研究成果发表在《Scientific Reports》杂志上。
研究团队首先从基因表达数据库（GEO）中获取了多个与AF相关的基因表达数据集（GSE31821、GSE41177和GSE79768），通过差异表达分析筛选出59个与AF相关的线粒体能量代谢差异表达基因（MEMRDEGs）。利用LASSO回归和SVM算法，研究人员进一步筛选出5个关键基因（ACAT1、ALDH1L2、HTT、OGDH和SLC25A3），并基于这些基因构建了AF诊断模型，模型的曲线下面积（AUC）达到0.903，显示出良好的诊断性能。此外，通过单样本基因集富集分析（ssGSEA）和微环境细胞群计数器（MCPcounter）评估免疫浸润情况，发现AF组与对照组之间存在显著的免疫细胞组成差异。ALDH1L2与多数免疫细胞呈正相关，而SLC25A3与单核细胞系呈负相关。这些结果表明，线粒体能量代谢基因与免疫反应在AF中存在交互作用，为深入理解AF的分子机制提供了新的视角。
在技术方法方面，研究团队主要采用了以下几种关键方法：（1）从GEO数据库获取样本数据；（2）利用LASSO回归和SVM算法筛选关键基因；（3）通过ssGSEA和MCPcounter分析免疫浸润情况；（4）构建并验证基于关键基因的AF诊断模型。样本数据来源于GEO数据库中的GSE31821、GSE41177和GSE79768数据集。
研究结果部分，研究人员首先对数据进行了整合与校正，通过主成分分析（PCA）验证了数据的批次效应消除效果。在差异基因分析中，共筛选出59个MEMRDEGs，并通过基因本体（GO）功能和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析，发现这些基因主要富集在线粒体相关组分和能量代谢过程中。基因集富集分析（GSEA）和基因集变异分析（GSVA）进一步揭示了这些基因在Wnt、Hedgehog、JAK-STAT等信号通路中的富集情况。在构建AF诊断模型方面，研究人员通过逻辑回归（LR）分析和LASSO回归模型，筛选出16个关键基因，并利用支持向量机（SVM）方法进一步优化模型，最终确定了5个关键基因。通过列线图、校准曲线和决策曲线分析（DCA）验证了模型的预测性能。此外，研究人员还构建了mRNA-RBP和mRNA-TF相互作用网络，揭示了关键基因与RNA结合蛋白和转录因子之间的复杂调控关系。
在讨论部分，研究团队指出，AF是一种复杂的多因素疾病，线粒体功能障碍和免疫反应异常均在其发病机制中发挥重要作用。本研究通过整合线粒体能量代谢基因和免疫浸润动态，首次构建了基于机器学习的AF诊断模型，为AF的精准诊断提供了新的工具。此外，研究还揭示了关键基因与免疫细胞之间的相关性，为深入理解AF的分子机制提供了新的线索。然而，研究也存在一些局限性，如样本量有限、缺乏实验验证等，未来需要进一步扩大样本量并进行实验验证，以确认模型的临床应用价值。
总之，本研究通过生物信息学和机器学习方法，揭示了线粒体能量代谢基因与免疫反应在AF中的交互作用，为AF的诊断和治疗提供了新的靶点和思路。研究成果不仅丰富了AF的分子机制研究，还为开发新的诊断工具和治疗策略奠定了基础。