基于生物信息学方法筛选肝纤维化关键基因及潜在治疗药物预测

摘要

目的 筛选肝纤维化发病的关键基因，并在动物水平验证其表达，评估其在肝纤维化及肝癌中的重要性和潜在生物学功能。方法 整合分析BDL、高脂饮食、MCD、CCL₄诱导的肝纤维化GEO数据集（GSE174099、GSE83596、GSE35961、GSE55747）,筛选差异基因；利用DAVID进行GO/KEGG富集，STRING构建蛋白互作网络，HPA查询蛋白分布；建立动物模型并采用免疫印迹验证关键蛋白表达；分析其免疫相关性和ROC诊断价值；预测潜在药物、miRNA及转录因子。结果 共获得105个共同差异基因，富集于细胞迁移、黏附、凋亡及激酶活性等过程。基于Degree算法筛得Cd44、Col1a1、Col4a1、Nid1、Lgals3、Trem2、Anxa2等关键基因，进一步确定Anxa2和Lgals3为核心基因。二者在肝癌中上调并与多种免疫检查点因子高度相关。动物实验验证Anxa2在肝纤维化中显著升高，且具有良好诊断效能。药物预测显示青蒿醇、氟轻松等可能为其潜在靶向药物，mmu-miR-101a-3p等miRNA及RCOR1、HCFC1等转录因子可能参与其调控。结论 Anxa2为肝纤维化诊断与治疗的潜在关键基因，并可能成为肝纤维化与肝癌的共性治疗靶点。

关键词

肝纤维化 / 多模型和多组学分析 / 差异表达基因 / 膜联蛋白A2 / 治疗靶点

基金资助

国家自然科学基金资助项目(NO:82460759); 贵州省卫健委科技专项(NO:gzwkj2024-348); 贵州大学大学生创新创业训练计划项目(NO:gzusc2023127)