基于机器学习和实验验证筛选肾移植缺血-再灌注损伤中程序性细胞死亡的核心基因

摘要

目的 探讨肾移植缺血-再灌注损伤（IRI）的关键程序性细胞死亡（PCD）模式及核心基因。方法 从基因表达综合数据库获取肾移植相关数据集，筛选PCD相关差异基因，并基于非负矩阵分解算法对患者进行分型，阐明不同亚型的生物学功能及关键PCD模式。构建机器学习模型，结合单因素Cox回归分析与KaplanMeier生存曲线筛选肾移植IRI的PCD核心基因，并分析其与关键PCD模式的相关性。构建大鼠肾移植模型，采用苏木素-伊红染色、血清肌酐（Scr）和血尿素氮（BUN）评估肾移植IRI的严重程度，采用蛋白质免疫印迹法检测核心基因蛋白表达。结果 共筛选出14个PCD相关差异基因，将患者分为代谢型（亚型1）和炎症型（亚型2），其中亚型2激活细胞焦亡、坏死性凋亡、细胞凋亡以及免疫原性细胞死亡4种关键PCD模式。最优模型（XGBoost-CV:10 fold+Lasso-CV:10 fold）以及生存分析筛选出MCL1、BAG3和RHOB为肾移植IRI的PCD核心基因，其与关键PCD模式广泛相关。动物实验结果显示，与假手术组相比，模型组大鼠肾小管损伤加重；Scr和BUN水平显著升高，BAG3、RHOB和MCL1蛋白表达增多（均为P<0.001）。结论 细胞焦亡、坏死性凋亡、细胞凋亡以及免疫原性细胞死亡作为关键PCD模式参与肾移植IRI的病理进程，MCL1、BAG3和RHOB可能作为其核心基因，成为肾移植IRI的潜在生物标志物及治疗靶点。

关键词

肾移植 / 缺血-再灌注损伤 / 机器学习 / 程序性细胞死亡 / 炎症反应 / 细胞焦亡 / 细胞凋亡 / 免疫原性细胞死亡