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为探究急性髓系白血病（AML）相关的关键基因及其与溶血的因果关系，研究人员开展了基于加权基因共表达网络分析（WGCNA）和孟德尔随机化（MR）的研究。结果发现了与 AML 溶血相关的基因，如 TLR4 等，这为 AML 的分子生物学研究提供了新方向。
急性髓系白血病（Acute Myeloid Leukemia，AML）是一种严重的血液系统恶性肿瘤，在各类白血病中死亡率较高。在美国，2024 年有大量新发病例和死亡病例。AML 患者常出现感染、出血、溶血和贫血等症状，其中溶血的原因复杂，虽然与血制品输入有关，但具体机制尚未完全明确。目前的研究多集中在避免溶血和新疗法是否导致溶血上，而确定相关基因的表达水平对理解 AML 患者溶血机制和预后评估至关重要。
为了深入探究 AML 患者溶血过程中涉及的关键基因以及这些基因与溶血之间的因果关系，海军军医大学第一附属医院的研究人员开展了一项研究。该研究成果发表在《Blood Research》上。
研究人员运用了多种技术方法。首先，从 NCBI 的 Gene Expression Omnibus 数据库获取 AML 患者（65 例）和健康志愿者（62 例）的外周血转录组微阵列数据。然后，利用 R 软件进行差异分析，筛选出差异表达基因（Differentially Expressed Genes，DEGs）；运用 “WGCNA” 包构建基因共表达网络，识别与 AML 相关的模块和中心基因；通过在 GeneCards 数据库检索、Venn 图筛选等操作，得到候选枢纽基因；借助 “clusterProfiler” 包进行基因本体（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；利用 STRING 数据库和 Cytoscape 软件构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（Protein-Protein Interaction，PPI）网络来寻找枢纽基因；构建列线图（nomogram）模型预测 AML 患者溶血风险，通过计算 Harrell 一致性指数评估模型性能，绘制受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线验证候选生物标志物的诊断有效性；采用孟德尔随机化（Mendelian Randomization，MR）分析探究枢纽基因与 AML 患者溶血风险的因果关系。
研究结果如下：
- DEG 筛选：通过对 AML 患者和健康个体外周血数据的差异分析，共发现 7339 个 DEGs，其中 3733 个上调，3606 个下调。
- WGCNA 网络构建与 AML 相关模块识别：对 AML 患者外周血数据集进行 WGCNA，识别出四个不同模块，选取绿松石模块中相关性大于 0.5 且模块成员关系大于 0.8 的基因进行后续分析。
- AML 患者溶血相关基因的平行信号通路富集分析：在 GeneCards 数据库检索得到 1330 个溶血相关基因，与 WGCNA 筛选的基因和 DEGs 取交集，得到 190 个重叠基因作为候选枢纽基因。GO 和 KEGG 分析显示，这些基因主要影响淋巴细胞介导的免疫、白细胞介导的免疫、免疫反应激活、细胞因子 - 细胞因子受体相互作用、造血细胞谱系和 PI3K - AKT 通路等。
- 枢纽基因的 PPI 网络分析：构建重叠枢纽基因的 PPI 网络，筛选出 PTPRC、FCGR3B、STAT1、TLR4、GZMB 等 10 个高度排名的上调基因。
- 预测 AML 患者溶血风险的列线图模型构建：构建的列线图模型对预测 AML 患者溶血风险表现良好。计算 TLR4、PTPRC、FCGR3B、STAT1 和 APOE 五个枢纽基因的 ROC 曲线，其 AUC 值显示这些基因具有较高的诊断准确性。
- TLR4 与免疫细胞的相关性分析：KEGG 通路分析和 GO 富集表明枢纽基因主要与细胞因子 - 细胞因子受体相互作用相关。单核细胞、中性粒细胞、巨噬细胞（M0）、CD4+记忆激活 T 细胞与 TLR4 表达水平呈正相关，而激活的自然杀伤（Natural Killer，NK）细胞、树突状细胞、记忆 B 细胞等与 TLR4 表达水平呈负相关。
- TLR4 与 AML 患者溶血风险的因果关系：MR 分析表明，TLR4 水平与 AML 患者溶血风险相关，优势比为 1.013（95% 置信区间 = 1.001 - 1.045，p = 0.031216），且未观察到水平多效性。
研究结论和讨论部分指出，该研究构建了基于 WGCNA 的共表达网络，识别出与 AML 溶血相关的基因。其中，TLR4 在 AML 发展和患者溶血发生中起重要作用，血清 TLR4 水平与 AML 患者溶血风险增加存在因果关系。然而，研究存在一定局限性，如仅使用了一个 AML 数据集，且仅通过生物信息学分析，缺乏更多生物学实验验证。尽管如此，该研究仍为 AML 的症状前诊断和理解 AML 溶血相关风险基因的分子机制提供了新的视角和方向，有助于推动 AML 的诊断和治疗研究进展。
