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非腫瘤疾病也可以構建預測模型啦

阿爾茨海默病（AD）作為一種慢性進行性神經退行性疾病，是由淀粉樣蛋白-β斑塊和神經纖維纏結定義的。散發性AD（即典型的AD癡呆）最常見的臨床表現是一種緩慢進行的遺忘性疾病，反映了內側顳葉結構中神經纖維纏結病理的主要早期分布，最終演變為遺忘性主導的多域癡呆。然而，非遺忘表型的特征是基于視覺、語言、執行、行為和運動領域的最初、顯性困難。這些表現（“典型AD”）不成比例地影響了65歲之前出現癥狀的年輕癡呆患者。因此迫切需要確定可能改善AD患者診斷和治療的新分子靶點。

今天給大家分享一篇發表在Oxidative Medicine and Cellular Longevity（IF:7.31）的文章：

Integrated Analysis of Weighted Gene Coexpression Network Analysis Identifying Six Genes as Novel Biomarkers for Alzheimer’s Disease

基于公共數據，采用差異表達基因分析和基于臨床性狀的加權基因共表達網絡分析（WGCNA）相結合的方法，通過比較對照組和AD患者，進一步分析和鑒定了一組與AD相關的共表達基因，并最終構建預測模型有助于提高AD患者的診斷和治療。

結果

1、功能富集分析

基于AD組和對照組的數據進行GSEA分析，結果如圖1所示。

圖1

2、AD組和對照組之間的差異表達基因的鑒定

在AD患者和對照組之間發現有2349個基因表達下調，2325個基因表達上調。

圖2

3、WGCNA和關鍵模塊和樞紐基因的鑒定

剔除異常樣本并進行基因篩選后，提取GEO數據集中共161個樣本的4665個基因的表達譜，利用R軟件中的軟件包“WGCNA”構建加權基因共表達網絡。如圖3所示，藍色模塊與AD的正相關關系最高。基于藍色模塊中存在的基因，建立了一個蛋白-蛋白相互作用網絡，總共有16個基因被鑒定為hub基因。

圖3

4、關鍵模塊的GO和KEGG通路分析

圖4

5、PPI構建

圖5

6、模型的建立與評估

提取所選hub基因的表達譜，建立LASSO模型（圖6）。基于6個基因的模型的AUC值為0.940，說明這些基因可能會作為AD的潛在生物標志物，便于進一步檢測。

圖6

整體來說，這篇文章方法簡單，思路清晰，鑒定了一組與AD相關的共表達基因并建立了AD相關的6-mRNA預測模型。AUC更是達到了0.94。那其他疾病是不是也可以這樣做呢？答案是肯定的。

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非腫瘤疾病預測模型構建

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當然，非腫瘤疾病公共數據能做的可不只是篩選診斷預測maker，可還有探究細胞表型異質性的解題思路哦，例如下面這篇最新發表在Nature Communications（IF:17.694）的文章：

Differential compartmentalization of myeloid cell phenotypes and responses towards the CNS in Alzheimer’s disease

髓系細胞被認為是阿爾茨海默病（AD）中的一個重要角色。然而，它在不同身體隔間的表型和功能的連續變化以及它們作為AD的生物標志物的使用仍然難以捉摸。在本研究中，作者對外周血、腦脊液、脈絡膜叢（CP）和腦實質之間的免疫細胞進行了表型和代謝特征分析，發現腦脊液細胞增加了炎癥、吞噬和代謝相關標志物的表達。AD患者髓系細胞表型的變化在脈絡膜叢、腦實質和體外刺激下更為明顯，提示AD-髓系細胞更容易受到環境變化的影響。

結果

1、外周血和腦脊液髓系細胞之間的表型差異

圖1

2、腦脊液腔室中表達p2y12的髓系細胞比例增加

圖2

3、腦脊液處理后的髓系細胞葡萄糖代謝的變化

圖3

4、腦脊液暴露后髓細胞表型和免疫反應的變化

圖4

圖5

圖6

5、脈絡膜叢和腦實質的髓系細胞表型差異

圖7

圖8

這篇文獻全面展示了AD中髓系細胞的異質性，得出結論：“腦脊液中的髓系細胞存在激活表型（如生物能量途徑的改變、表型的變化和吞噬活性的增加）這可能有助于我們的系統抵御病理刺激和/或調節適應性免疫的激活。一旦這一過程發生失調（如AD），它可能導致不同腔室的慢性炎癥，這可能進一步損害系統，如T細胞激活和定植的失調”。

同樣，其他疾病也可以深入探究不同部位的細胞表型異質性。所以其實有時候一個簡單的角度就可以展開分析，也就是除了深入挖掘某一點，擴大分析范圍也可以發表到很好的期刊上去。所以有意向的小伙伴趕緊掃碼聯系我們吧。