脓毒症相关性急性肾损伤分子机制新洞察：GBP2、PSMB8、PSMB9基因与免疫微环境特征的综合研究

《BMC Nephrology》：Novel insights into the molecular mechanisms of sepsis-associated acute kidney injury: an integrative study of GBP2, PSMB8, PSMB9 genes and immune microenvironment characteristics

为解决脓毒症相关性急性肾损伤（SA-AKI）发病机制不明及缺乏有效诊断生物标志物的问题，研究人员开展了通过生物信息学方法解析其分子机制并寻找潜在生物标志物的研究。结果发现 GBP2、PSMB8和 PSMB9是 SA-AKI 的候选基因，为其病理机制研究提供新视角。

　　脓毒症相关性急性肾损伤（Sepsis-associated acute kidney injury，SA-AKI）是脓毒症常见且严重的并发症，犹如隐藏在患者体内的 “定时炸弹”，随时可能引发慢性肾脏病（CKD）甚至肾衰竭，严重威胁患者生命健康。近年来，其在重症监护病房的发病率持续攀升，从 2015 年的 14% 增长至 2021 年的 18% ，死亡率高达 18% 。面对如此严峻的现状，探寻 SA-AKI 的潜在分子机制，成为了医学领域的当务之急。只有深入了解其发病机制，才能开发出更精准的诊断方法，找到有价值的分子生物标志物，有效监测疾病进展，准确评估预后，并发现潜在的治疗靶点。

武汉大学人民医院等研究机构的研究人员为此展开了一项全面深入的研究。他们通过多种生物信息学分析方法，结合动物实验验证，对 SA-AKI 的分子机制进行了探索，最终发现 GBP₂、PSMB₈和 PSMB₉这三个基因可能是 SA-AKI 的关键基因，为后续研究指明了方向。该研究成果发表在《BMC Nephrology》上，为攻克 SA-AKI 难题提供了重要的理论依据。

研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。首先，从 Gene Expression Omnibus（GEO）数据库收集与 SA-AKI 相关的转录组数据，以 GSE240304 数据集作为训练集，其他多个数据集作为验证集。然后，利用 R 软件进行基因差异表达分析（Differentially expressed genes，DEGs），筛选出差异表达基因。运用加权基因共表达网络分析（Weighted gene co-expression network analysis，WGCNA）构建基因共表达网络，寻找与 SA-AKI 关联最强的模块。通过基因本体（Gene Ontology，GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）富集分析探究特征基因的生物学功能和相关通路。借助蛋白质 - 蛋白质相互作用（Protein-protein interaction，PPI）网络分析和最小绝对收缩和选择算子（Least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回归分析确定关键基因。此外，使用 CIBERSORT 算法分析免疫细胞浸润情况，并通过动物实验对关键基因的表达进行验证。

研究结果如下：

1. 差异表达基因识别：在 GSE240304 数据集中，经标准化处理后，共识别出 4782 个与 LPS-AKI 相关的差异表达基因，其中 2238 个上调，2544 个下调。
2. WGCNA 分析：通过对 GSE240304 基因表达谱数据进行 WGCNA 分析，确定了黄色模块与 SA-AKI 关联最强。该模块包含 6293 个基因，进一步筛选出 340 个与 SA-AKI 高度相关的基因。
3. 功能富集分析：将 WGCNA 筛选出的 340 个基因与差异表达基因交叉比对，得到 268 个 SA-AKI 特征基因。GO 富集分析显示，这些基因主要参与先天免疫反应、细胞对干扰素的反应、炎症反应等生物学过程，具有蛋白质结合、GTP 酶活性等分子功能，主要定位于胞质区域。KEGG 通路分析表明，它们在 NOD 样受体信号通路、趋化因子信号通路等多条与免疫和炎症相关的通路中显著富集。
4. 关键基因识别与诊断效果评估：构建 PPI 网络并结合拓扑算法和 LASSO 回归分析，最终确定 GBP₂、PSMB₈和 PSMB₉为 SA-AKI 的关键基因。利用 GSE30718 数据集进行验证，发现这三个基因在 AKI 组的表达水平显著高于对照组，且 ROC 分析显示它们对预测 SA-AKI 具有较高的诊断准确性，AUC 值分别为 0.8233、0.7669 和 0.6955。
5. 关键基因疾病特异性评估：通过多个数据集分析发现，GBP₂、PSMB₈和 PSMB₉在 LPS-AKI 与其他类型 AKI（如 IRI-AKI、Cis-AKI 和 CI-AKI）中的表达模式存在差异，表明它们对 LPS 诱导的 SA-AKI 可能具有特异性。不同 LPS 剂量下，这三个基因的表达水平也存在显著差异，且随着肾功能恢复，其表达水平下降，提示基因表达与肾损伤程度可能相关。
6. 免疫细胞浸润分析：利用 CIBERSORT 算法分析发现，LPS-AKI 组与对照组相比，有 9 种免疫细胞亚群的百分比存在显著差异。Spearman 相关性分析表明，GBP₂、PSMB₈和 PSMB₉与多种免疫细胞存在显著相关性，提示这些基因可能在 SA-AKI 的免疫调节中发挥重要作用。
7. 关键基因与临床病理特征的关系：利用 Nephroseq 数据库分析发现，GBP₂、PSMB₈和 PSMB₉的 mRNA 表达水平与肾小球滤过率（GFR）呈负相关，与血清肌酐（Scr）水平呈正相关，且在有蛋白尿的肾组织中表达水平更高。
8. 动物实验验证：在 LPS-AKI 小鼠模型中，SA-AKI 小鼠的 Scr 和 BUN 水平显著升高，肾脏组织出现明显的病理损伤。RT-qPCR、Western blot 和免疫组化分析结果显示，GBP₂、PSMB₈和 PSMB₉在 LPS-AKI 组的表达水平显著增加，与生物信息学预测结果一致。

研究结论和讨论部分指出，免疫和炎症反应在 SA-AKI 的发生发展中占据关键地位，GBP₂、PSMB₈和 PSMB₉作为潜在的生物标志物或治疗靶点，为深入理解 SA-AKI 的病理机制提供了新视角。然而，研究也存在一定局限性，如样本量较小，关键基因的具体作用机制尚不清楚等。未来需要进一步扩大样本量，借助基因敲除模型等深入探究这些基因的功能和调控机制，为 SA-AKI 的治疗开辟新途径。这项研究成果为后续针对 SA-AKI 的研究奠定了坚实基础，有望推动该领域的进一步发展，为改善患者预后带来新的希望。