基于转录组分析和机器学习鉴定脓毒症中免疫关键基因及右美托咪定的调控作用研究

摘要

目的 本研究旨在通过转录组分析和机器学习方法，鉴定脓毒症（Sepsis）中的免疫关键基因，并探讨右美托咪定（DEX）通过调控这些基因进一步影响脓毒症的发生。方法 使用基因表达谱数据库（GEO）下载脓毒症相关转录组数据集GSE9960，并在R 4.5.1中利用limma和ggplot2包进行差异表达分析和可视化。DEX药物靶点分别从化学-基因-疾病数据库（CTD）、Swiss Target Prediction和Gene Cards数据库获取，合并去重后获得总靶点;免疫相关靶点也从Gene Cards数据库获取。随后，将DEX靶点、脓毒症靶点及免疫相关靶点合并去重，得到DEX靶向脓毒症免疫靶点。通过最小绝对收缩和选择算子（LASSO）和随机森林（RF）方法筛选关键靶点，并进一步合并去重，获得DEX靶向脓毒症免疫核心靶点。利用CIBERSORT算法结合Spearman相关分析评估免疫浸润情况，并分析核心靶点与免疫细胞的相关性。在体外实验中，通过脂多糖（LPS）诱导人单核细胞系THP-1建立脓毒症细胞模型;通过基因转染实现靶基因敲减或过表达，并采用Western blot法检测DEX处理及钾钙激活通道亚家族M α1 （KCNMA1）调控对脓毒症相关蛋白和炎症因子水平的影响。结果 脓毒症相关数据集GSE9960表现出显著差异。将脓毒症、免疫及DEX靶点合并去重后，得到25个DEX靶向脓毒症免疫关键靶点。通过LASSO和RF分析进一步筛选出3个核心靶点。免疫浸润分析显示，这些核心靶点可能与浆细胞（Plasma cells）、中性粒细胞（Neutrophils）以及静息型记忆CD4⁺T细胞显著相关。由于KCNMA1上调幅度最大且差异最显著，因此选择其进行后续实验。结果表明，DEX处理可降低脓毒症相关蛋白KCNMA1、细胞周期蛋白B2 （cyclin B2,CCNB2）和NEDD4 E3泛素蛋白连接酶（NEDD4 E3 ubiquitin protein ligase,NEDD4）的表达，并通过下调KCNMA1进一步抑制炎症因子水平。结论 DEX能够通过下调KCNMA1表达进一步抑制脓毒症的发生。

关键词

脓毒症 / 右美托咪定(DEX) / KCNMA1 / 机器学习

基金资助

广东省医学科研基金项目(B2025347)