圆锥角膜早期诊断新突破：构建模型与揭示免疫微环境

为解决圆锥角膜（KC）早期诊断难题，研究人员开展相关研究，构建诊断模型，揭示免疫环境，意义重大。

　　圆锥角膜（Keratoconus，KC）的早期诊断对于治疗决策至关重要。因此，本研究旨在确定潜在的疾病特异性基因生物标志物，并描绘圆锥角膜中的免疫环境。研究人员从基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）和 ArrayExpress 数据库获取圆锥角膜的转录组数据，进行后续分析。首先识别圆锥角膜组和对照组之间差异表达的信使核糖核酸（mRNAs）、微小核糖核酸（microRNAs）和长链非编码核糖核酸（lncRNAs），构建疾病特异性蛋白质 - 蛋白质相互作用（Protein-Protein Interaction，PPI）网络以及竞争性内源性核糖核酸（Competing Endogenous RNA，ceRNA）共调控网络，以探索圆锥角膜潜在的分子机制。此外，运用弹性网络（ElasticNet）算法开发诊断模型及相关列线图，以提高圆锥角膜的诊断水平。最后，采用多种反卷积方法解析圆锥角膜患者的免疫环境。简而言之，通过综合分析构建了圆锥角膜疾病特异性的 PPI 和 ceRNA 网络。通路富集分析表明，这些网络与脂多糖、趋化因子和炎症相关通路显著相关。基于 ceRNA 网络，构建的诊断模型和相关列线图在圆锥角膜诊断方面表现良好。而且，与对照组相比，明显观察到圆锥角膜患者存在独特的免疫微环境。通过单细胞测序分析发现，免疫细胞（单核细胞、巨噬细胞和 T 细胞）在圆锥角膜患者中与角膜细胞紧密相连。总之，系统构建的诊断模型和相关列线图为圆锥角膜的早期检测提供了新的生物标志物。此外，该研究全面展示了圆锥角膜的免疫微环境，为理解圆锥角膜的分子机制提供了新的视角。