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《基于机器学习鉴定CXCL16作为肥胖与椎间盘退变的共同诊断标志物》研究报告
第一作者及单位
本研究由南昌大学第二附属医院骨科Jiahao Liu（第一作者）与Xigao Cheng（通讯作者）团队主导，合作单位包括江西省骨科研究所及南昌大学微创骨科研究所。研究成果于2023年发表在*Scientific Reports*期刊（DOI: 10.1038/s41598-023-48580-w）。
研究领域与动机
研究聚焦于椎间盘退变（Intervertebral Disc Degeneration, IDD）与肥胖（Obesity）的分子关联。IDD是颈腰痛的主要病因，而肥胖已被确认为IDD的重要风险因素。然而，两者间的具体分子机制尚未阐明。团队旨在通过生物信息学与机器学习方法，挖掘两种疾病的共同交叉基因（crosstalk genes），并探索其诊断价值。
科学问题与目标
肥胖可能通过机械压力、脂肪酸代谢异常或炎症反应加速IDD进程，但缺乏特异性分子标志物。本研究的目标是：
1. 鉴定肥胖与IDD的共享诊断标志物；
2. 解析该标志物的潜在作用机制；
3. 验证其临床诊断效能。
1. 数据获取与预处理
- 数据集：从Gene Expression Omnibus（GEO）数据库获取4个RNA-seq数据集（GSE70362、GSE152991为训练集；GSE124272、GSE59034为验证集），涵盖IDD患者（16例）、肥胖患者（34例）及正常对照（共43例）。
- 预处理：使用R包“limma”进行背景校正与标准化，筛选差异表达基因（Differentially Expressed Genes, DEGs）。
2. 差异基因与共表达网络分析
- DEGs鉴定：通过Wilcoxon检验（p<0.05）识别肥胖与IDD的差异基因，肥胖组发现3102个上调、3744个下调基因；IDD组发现802个上调、939个下调基因。
- WGCNA（Weighted Gene Coexpression Network Analysis）：构建基因共表达网络，筛选与疾病最相关的模块（肥胖：蓝色模块，140个基因；IDD：蓝色模块，13个基因）。通过交集分析，最终锁定15个共享基因。
3. 机器学习筛选标志物
- 算法选择：采用两种机器学习方法——最小绝对收缩与选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO）和支持向量机递归特征消除（Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination, SVM-RFE）。
- 标志物鉴定：LASSO与SVM-RFE分别筛选出5个和2个肥胖相关基因、9个IDD相关基因。通过韦恩分析，确定CXCL16（C-X-C Motif Chemokine Ligand 16）为共同诊断标志物。
4. 功能与机制探索
- GSVA（Gene Set Variation Analysis）：揭示CXCL16在肥胖中高表达，富集于脂肪酸代谢通路；在IDD中低表达，负调控Th17细胞（T Helper 17 Cells）浸润，加剧炎症反应。
- 免疫浸润分析：通过ssGSEA（Single-Sample Gene Set Enrichment Analysis）发现CXCL16与多种免疫细胞（如MDSC、巨噬细胞）显著相关。
5. 独立验证
- ROC曲线：训练集中CXCL16对肥胖的AUC（Area Under Curve）为0.981，对IDD为0.766；验证集（GSE59034、GSE124272）进一步确认其诊断效能（肥胖AUC=0.930，IDD AUC=0.781）。
科学意义
- 首次通过机器学习鉴定CXCL16为肥胖与IDD的共享诊断标志物，揭示了代谢与免疫交叉调控的新机制。
- 提出“肥胖→CXCL16介导的脂肪酸代谢异常→IDD”的潜在病理链条，为干预靶点提供理论依据。
应用前景
- CXCL16可作为早期诊断标志物，尤其针对肥胖相关IDD高风险人群。
- 靶向CXCL16或Th17细胞的治疗策略可能延缓IDD进展。
局限性
- 临床信息（如BMI、IDD分级）不完整，需前瞻性队列补充。
- 实验验证（如Western blot）尚未开展，需进一步确认分子机制。
此研究为肥胖相关IDD的分子诊断与治疗提供了新视角，后续工作可围绕CXCL16的体内外功能验证展开。