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为解决慢性乙肝（CHB）治疗难题，山东大学齐鲁医院研究人员开展 “USP21 参与慢性乙肝发展机制” 研究。他们经多组学分析和机器学习算法，发现 USP21 可区分 CHB 不同病程，为疾病诊疗提供新靶点和思路。
乙肝病毒（HBV）感染是全球性公共卫生难题，犹如一颗 “定时炸弹”，威胁着全球约 2.57 亿人的健康。当前，由于肝细胞中共价闭合环状 DNA（cccDNA）的持续存在，尚无药物能彻底清除 HBV。在这场与乙肝的 “战争” 中，揭示 HBV 感染如何改变肝脏免疫微环境，寻找关键分子靶点，成为控制慢性乙肝（CHB）发病和进展的关键 “钥匙” 。
山东大学齐鲁医院的研究人员勇挑重担，开展了一项极具意义的研究。他们聚焦于 CHB 患者的肝脏免疫微环境变化，通过对多个 RNA 测序数据集进行全面的生物信息学分析，利用多种机器学习算法，深入挖掘与 CHB 相关的关键基因。最终发现，泛素特异性肽酶 21（USP21）在 CHB 的发展过程中扮演着重要角色，可用于区分不同病程的 CHB 患者，这一发现为 CHB 的治疗和监测带来了新的希望，该研究成果发表在《European Journal of Medical Research》上。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：从公共数据库（如 Gene Expression Omnibus，GEO）获取多个与 HBV 感染相关的基因表达谱数据集；利用 R 语言中的 “limma” 等多种包进行差异表达基因（DEGs）分析；通过基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）进行功能富集分析；运用加权基因共表达网络分析（WGCNA）构建基因共表达网络；借助随机森林（RF）、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）、支持向量机递归特征消除（SVM - RFE）等机器学习算法筛选特征基因；采用单样本基因集富集分析（ssGSEA）和 CIBERSORT 算法评估免疫细胞浸润情况；通过构建受试者工作特征（ROC）曲线评估基因的诊断价值 。
研究结果如下：
- 差异表达基因分析：研究人员对比 CHB 患者和健康对照（HCs）肝脏组织的基因表达谱，筛选出 1724 个差异表达基因，其中 1031 个上调，693 个下调。这些基因在免疫反应、细胞激活等过程中发挥重要作用。
- 功能富集分析：GO 分析表明，差异表达基因参与免疫反应、白细胞激活等生物学过程，在细胞外区域、细胞表面等细胞组分发挥作用，涉及糖胺聚糖结合、肽结合等分子功能。KEGG 富集分析显示，这些基因与细胞因子 - 细胞因子受体相互作用、人类 T 细胞白血病病毒 1 感染等关键通路相关，提示它们在免疫反应、细胞信号传导和炎症反应中具有重要意义。
- WGCNA 分析：通过 WGCNA 构建基因共表达网络，确定了 28 个模块，其中深绿松石模块与 CHB 的正相关性最强。研究人员从该模块及其他相关模块中筛选出与 CHB 表型密切相关的基因，为后续研究提供了重要基础。
- 特征基因筛选：结合 WGCNA、PCD 相关基因和差异表达基因，研究人员得到 17 个潜在候选基因。经过 RF、LASSO 和 SVM - RFE 三种机器学习算法的层层筛选，最终确定了 AKT1、POR 和 USP21 三个与 CHB 密切相关的特征基因。
- 特征基因表达差异分析：在多个数据集（GSE83148、GSE58208 和 GSE65359）中，研究人员发现这三个特征基因在 CHB 患者中的表达水平显著高于 HCs。其中，USP21 在不同免疫阶段的表达变化尤为显著，暗示其在 CHB 免疫反应中的关键作用。
- 功能富集分析：对三个特征基因进行单基因 GSEA 分析，发现 POR 基因参与精氨酸生物合成、氧化磷酸化等多种代谢途径；USP21 基因与免疫反应抑制和氨基酸代谢相关；AKT1 基因则在细胞生长、代谢和免疫调节中发挥作用。
- 免疫细胞和免疫功能浸润分析：利用 ssGSEA 算法，研究人员发现 CHB 患者和 HCs 之间的免疫细胞浸润和免疫功能存在显著差异。CHB 患者中多种免疫细胞浸润水平更高，且特征基因在不同免疫细胞中的表达模式各异，揭示了 CHB 患者独特的免疫状态。
- CHB 亚型分析：基于三个特征基因的表达，研究人员将 CHB 样本分为两个亚型（Cluster1 和 Cluster2）。其中，Cluster2 亚型中特征基因表达更高，且 T 细胞 CD8、浆细胞和调节性 T 细胞（Tregs）的浸润更为显著，表明不同 CHB 亚型具有不同的免疫微环境特征。
- USP21 的诊断价值：在研究队列中，USP21 在 CHB 患者中的表达显著增加，ROC 曲线分析显示其对区分 HCs 和 CHB 患者具有较高准确性。进一步研究发现，USP21 表达水平可有效区分 CHB 患者的不同自然病程阶段，且与传统肝功能指标（ALT 和 AST）联合使用时，能显著提高诊断准确性。
研究结论和讨论部分指出，该研究通过多种机器学习方法筛选出与 CHB 密切相关的特征基因，揭示了这些基因在免疫调节、炎症反应和细胞代谢中的重要作用。研究发现 CHB 患者和 HCs 的免疫微环境存在显著差异，且不同 CHB 亚型的免疫细胞浸润和特征基因表达不同，为 CHB 的精准治疗提供了新的靶点和思路。USP21 作为关键基因，在区分 CHB 自然病程方面具有重要价值，有望成为 CHB 治疗和监测的新生物标志物。然而，该研究也存在一定局限性，如缺乏长期随访数据，USP21 在 CHB 发病机制中的具体分子作用尚未明确。未来研究需克服这些局限，进一步深入探索 CHB 的病理过程，开发更有效的治疗方法。
