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多囊卵巢综合征与SARS-CoV-2感染的共同致病机制解析——基于生物信息学与实验验证的研究报告
本研究由Hai Bai(山西大同大学)、Shanshan Zhang(济宁医科大学)等多名学者合作完成,通讯作者为Cui Li与Mingming Wang(徐州医科大学)。研究于2024年发表在期刊Scientific Reports(2024年第14卷,文章号22934),标题为《Unraveling the pathogenic interplay between SARS-CoV-2 and polycystic ovary syndrome using bioinformatics and experimental validation》。
多囊卵巢综合征(PCOS, Polycystic Ovary Syndrome)是育龄妇女最常见的内分泌疾病之一,其患者表现出高雄激素血症、胰岛素抵抗和慢性炎症状态。流行病学数据显示,PCOS患者感染SARS-CoV-2的风险显著高于普通人群,但两者共病的分子机制尚不明确。
本研究旨在通过生物信息学分析与实验验证,揭示PCOS与SARS-CoV-2感染的共同致病基因特征与免疫微环境变化,为临床治疗提供新靶点。研究核心问题包括:
1. 是否存在PCOS与SARS-CoV-2感染的共同差异表达基因(DEGs, Differentially Expressed Genes)?
2. 这些基因如何通过炎症与免疫通路影响疾病进展?
3. 能否筛选出潜在的诊断标志物或治疗靶点?
研究分为以下关键步骤:
从基因表达数据库(GEO)中选取3个PCOS数据集(GSE34526、GSE10946、GSE54248)和3个COVID-19数据集(GSE147507、GSE157103、GSE164805)。使用R软件包edgeR标准化数据,筛选条件为p值<0.05且|log2FC|>1.0。通过Venn分析发现27个PCOS与COVID-19共有的DEGs。
对27个DEGs进行基因本体论(GO, Gene Ontology)和京都基因与基因组百科全书(KEGG, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)分析。结果显示:
- GO富集:炎症反应(如NF-κB转录因子活性调控)、激素相关通路(如胰岛素响应)、病毒生命周期。
- KEGG富集:IL-17信号通路、TNF信号通路、Toll样受体(TLR)通路等。
通过STRING数据库构建PPI网络,Cytoscape软件(版本3.9.1)可视化,并利用MCODE和CytoHubba插件筛选出7个枢纽基因(hub genes):S100A9、MMP9、TLR2、THBD、ITGB2、ICAM1、CD86。
使用CIBERSORTx算法分析样本中22种免疫细胞浸润水平,发现枢纽基因与T细胞、树突状细胞、肥大细胞等显著相关,并与免疫评分呈正相关。
受试者工作特征曲线(ROC曲线)显示,S100A9、MMP9、THBD、ITGB2和CD86对COVID-19和PCOS具有较高诊断价值(AUC>0.7)。
本研究首次通过生物信息学联合实验验证,揭示PCOS与COVID-19共病的分子机制:
1. 科学价值:发现PCOS患者免疫微环境紊乱是易感SARS-CoV-2的关键因素。
2. 应用价值:枢纽基因(如S100A9、TLR2)可作为潜在治疗靶点;ICAM1和CD86或为诊断标志物。
3. 临床意义:为PCOS患者预防COVID-19重症化提供理论依据,如抗炎治疗(如靶向TLR2)的潜在应用。
此研究为理解PCOS与COVID-19的复杂互作提供了重要范式,并为精准医疗开辟了新思路。