支气管肺发育不良坏死性凋亡相关诊断标志物及其与免疫微环境的关系

摘要

目的 通过对支气管肺发育不良（BPD）坏死性凋亡相关基因（NRGs）的分析，探讨BPD坏死性凋亡相关诊断标志物及其与免疫微环境的关系。方法 从基因表达综合数据库（GEO）下载数据集GSE32472,并从京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路和Gene Cards数据库下载NRGs。筛选差异表达的NRGs（DE-NRGs）,通过功能富集分析探索DE-NRGs的生物学功能和通路。应用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）和支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）机器学习算法筛选特征基因。使用基于估计RNA转录物相对亚群进行细胞类型鉴定（CIBERSORT）算法和基于基因表达数据估算肿瘤组织中基质和免疫细胞（ESTIMATE）算法探索BPD免疫浸润特征；采用R语言中“corrplot”包对特征基因和免疫细胞等进行Spearman相关性分析。结果 共筛选出19个DE-NRGs。DE-NRGs主要生物学功能和通路包括坏死性凋亡和炎症反应调节。进一步筛选出3种特征基因：脂筏特征蛋白-2（FLOT2）、Caspase-8和FADD样凋亡调节因子（CFLAR）和带电多泡体蛋白-7（CHMP7）,构建列线图。在验证集GSE8586和GSE188944中，曲线下面积（AUC）值均>0.7。CIBERSORT分析结果显示，BPD组幼稚B细胞、中性粒细胞、嗜酸性粒细胞和静息肥大细胞比例高于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。同时，CD8⁺T细胞、幼稚CD4⁺T细胞、CD4⁺静息记忆T细胞、调节性T细胞、静息自然杀伤（NK）细胞、M0巨噬细胞、M2巨噬细胞和活化树突状细胞比例低于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。ESTIMATE分析结果显示，BPD组基质评分高于对照组，免疫评分低于对照组，差异均有统计学意义（P<0.05）。3个特征基因与ESTIMATE的相关性分析表明，FLOT2和CFLAR与基质评分呈正相关，与免疫评分呈负相关，而CHMP7与免疫评分呈正相关，与基质评分呈负相关。结论 3种坏死性凋亡特征基因可作为BPD坏死性凋亡相关诊断标志物，具有较高的诊断效能。三者可能通过免疫机制发挥重要作用，为BPD的早期诊断及免疫干预提供新思路及理论参考依据。

关键词

支气管肺发育不良 / 早产儿 / 诊断生物标志物 / 坏死性凋亡 / 功能富集 / 机器学习算法 / 免疫微环境 / 生物信息学