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为探究脓毒症诱导免疫抑制的机制，中日友好医院等机构的研究人员开展了基于加权基因共表达网络分析（WGCNA）的研究。结果发现了与脓毒症免疫抑制相关的 lncRNAs 及 Th17 细胞分化等三条通路。该研究为脓毒症免疫抑制的诊疗提供了潜在靶点1215。
脓毒症，就像健康路上的 “凶狠刺客”，每年在全球兴风作浪，将近 5000 万人深受其害，死亡率约 22% 。它引发的免疫抑制更是 “致命陷阱”，不少患者在此阶段失去生命。尽管知道这其中涉及复杂的分子机制，可关于长链非编码 RNA（lncRNA）的作用，却如同隐藏在迷雾中的宝藏，有待挖掘。为了揭开脓毒症免疫抑制的神秘面纱，找到潜在的诊疗靶点，中日友好医院等机构的研究人员踏上了探索之旅。他们的研究成果发表在《Hereditas》杂志上，为脓毒症的诊疗开辟了新方向
3415。
研究人员采用了多个关键技术方法：收集 23 例脓毒症诱导免疫抑制患者和 13 例年龄、性别匹配的健康对照者的外周血单个核细胞（PBMCs）样本；利用 RNA 微阵列技术检测总 RNA；通过 WGCNA 构建共表达网络并识别模块；运用京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析探究相关通路；借助 STRING 数据库和 Cytoscape 软件构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络；最后用定量聚合酶链式反应（qPCR）对关键基因进行验证567。
研究结果如下：
- WGCNA 分析：研究人员基于 p 值 <0.05 和 fold-change>1 筛选出 4193 个 lncRNAs 进行 WGCNA 分析。将软阈值功率设为 12 时，网络呈现良好的无标度拓扑特征。在众多模块中， turquoise 模块与脓毒症免疫抑制患者的临床特征关联最为紧密89。
- 关键模块与基因鉴定：聚焦 turquoise 模块，筛选出 20 个具有高模块成员（MM）和基因显著性（GS）值的 lncRNAs 深入研究。KEGG 通路富集分析显示，这些 lncRNAs 主要富集在 Th17细胞分化、癌症相关蛋白聚糖信号通路以及细胞因子 - 细胞因子受体相互作用这三条与免疫密切相关的通路上10。
- PPI 网络构建与核心基因确定：依据 64 个与上述 20 个 lncRNAs 相关的靶基因构建 PPI 网络，确定了 SLFN12、ICOS、IKZF2 这三个核心基因。它们在脓毒症免疫抑制进程中极有可能扮演关键角色11。
- qPCR 验证与数据集验证：对 ENSG00000267074、lnc-ICOSLG-1 等 3 个 lncRNAs 和 SLFN12、ICOS 等 3 个 mRNAs 进行 qPCR 验证，结果表明这些 RNA 在脓毒症免疫抑制患者中的表达明显降低。此外，研究人员还利用 GEO 数据库中的 GSE201958 数据集对 10 个差异表达的 lncRNAs 进行验证，进一步证实了研究数据的可靠性1213。
在讨论部分，研究人员指出，此次专注于 PBMCs 在脓毒症免疫抑制中的作用，排除了粒细胞的干扰，从全新角度深入剖析免疫抑制机制。研究发现的三条关键通路中，Th17细胞分化在免疫调节等方面意义重大，脓毒症免疫抑制时其受乳酸影响；蛋白聚糖与炎症、自噬紧密相连，去除特定基因会削弱小鼠对抗脓毒症的能力；细胞因子 - 细胞因子受体相互作用在免疫反应中不可或缺，相关细胞因子比例与脓毒症免疫抑制密切相关。而核心基因及对应的 lncRNAs，如 ENSG00000267074 可能经 Th17细胞分化通路影响脓毒症免疫抑制，ICOS、IKZF2 也分别通过相关通路发挥作用。
尽管研究存在样本量小、缺乏传统生物学实验验证等不足，但 WGCNA 在处理基因表达数据上优势显著，且研究结果经 qPCR 验证。整体而言，该研究成功找到了与脓毒症免疫抑制相关的关键通路和 lncRNAs，为脓毒症免疫抑制的诊断和治疗提供了潜在的生物标志物和靶点，照亮了后续深入研究和临床实践的道路，对改善脓毒症患者的治疗效果、降低死亡率有着重要意义141615。
