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为解决皮肤利什曼病(CL)治疗失败率高且缺乏预测生物标志物的问题,研究人员开展了对 CL 患者外周血单核细胞(Mo)、中性粒细胞(Nφ)和嗜酸性粒细胞(Eφ)转录组的纵向研究。结果发现 I 型干扰素(IFN)反应特征可预测治疗失败,这为开发新疗法和个性化治疗提供依据。
皮肤利什曼病(Cutaneous Leishmaniasis,CL)是一种由利什曼原虫引起的寄生虫病,每年影响约 100 万人,主要分布在 92 个国家。在没有疫苗和有效病媒控制的情况下,治疗成为控制 CL 传播的关键手段。然而,目前的抗利什曼药物存在诸多问题,如需要肠胃外给药、毒性高(包括肝毒性和心脏毒性),且治疗失败率不断上升。由于缺乏预测治疗结果的生物标志物,难以对患者进行分层治疗,导致治疗效果不佳。同时,CL 的发病机制与免疫和炎症反应密切相关,但其中具体的免疫机制尚不清楚,这也阻碍了新疗法的开发。为了深入了解 CL 治疗失败的机制,寻找预测生物标志物,来自国际医学培训与研究中心(Centro Internacional de Entrenamiento e Investigaciones Médicas,CIDEIM)和哥伦比亚伊塞西大学等机构的研究人员开展了一项重要研究,相关成果发表在《Nature Communications》上。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先,收集了 40 名成年 CL 患者的样本,包括病变活检样本和外周血样本,并从中分离出 Mo、Nφ 和 Eφ。接着,对这些样本进行 RNA 测序,获取基因表达数据。然后,运用主成分分析(PCA)、差异表达分析等方法对数据进行处理和分析,同时还使用加权基因共表达网络分析(WGCNA)和机器学习模型等深入挖掘数据信息。
下面来看具体的研究结果:
- 研究参与者和样本:40 名患者参与研究,1 名因进展为黏膜利什曼病被排除,35 名完成临床随访,1 名未捐赠样本。最终对 29 名接受葡萄糖酸锑钠(meglumine antimoniate,GLUC)治疗患者的样本进行转录组分析。分析排除了利什曼原虫种类、药物耐药性和毒力等因素对治疗结果的显著影响。
- 全局评估样本和人类转录组谱:对病变活检样本和不同治疗阶段的血液样本进行分析,PCA 和聚类分析表明样本转录组数据质量可靠。但发现患者招募诊所存在批次效应,因此排除卡利临床站点样本进行后续分析。
- 转录组分析治疗失败患者的病变活检:研究发现治疗失败(Treatment Failure,TF)患者病变活检的转录组特征显示细胞溶解活性增强,这与之前对感染巴西利什曼原虫(Leishmania (Viannia) braziliensis)的 TF 患者的研究结果一致。
- 先天免疫细胞的转录组在治疗过程中无变化:分析不同治疗时间点的样本发现,先天免疫细胞(Mo、Nφ 和 Eφ)的转录组在治疗过程中没有显著变化,因此将所有时间点的样本合并分析以寻找生物标志物。
- 治愈患者和 TF 患者的单核细胞、中性粒细胞和嗜酸性粒细胞转录组不同:对三种细胞类型的转录组分析显示,治愈患者和 TF 患者的样本明显聚类分开。TF 患者的 Eφ、Nφ 和 Mo 中均存在 I 型 IFN 信号增强、抗菌效应减弱和抗原呈递功能受损的现象。同时发现 12 个在所有细胞类型中都存在差异表达的基因,基于这些基因构建的复合评分可预测 TF。
- IFNα/β 刺激基因构成 CL 中 TF 的标志性特征:基于 11 个上调基因构建的复合评分在 TF 患者中更高,且具有显著预测性。机器学习模型显示,逻辑回归(GLM)模型性能较好,结合两个诊所的样本可提高模型性能。
研究结论和讨论部分指出,本研究揭示了免疫功能正常的 CL 患者在接受抗利什曼化疗时,先天免疫细胞转录组在治愈患者和 TF 患者之间存在差异,I 型 IFN 先天炎症反应参与 TF 过程。基于 11 个差异表达基因的复合评分可预测 TF,这为开发针对 CL 的宿主导向疗法(Host - Directed Therapies,HDTs)提供了潜在靶点。同时,研究也存在局限性,如样本量较小影响机器学习技术的应用,但整体研究为 CL 的个性化治疗奠定了基础,有望改善 CL 患者的治疗现状,对全球公共卫生具有重要意义。
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