骨关节炎滑膜组织衰老相关生物标志物的筛选及免疫细胞浸润分析

目的利用生物信息学方法筛选和验证骨关节炎(OA)滑膜组织衰老相关诊断标志物。方法从GEO数据库获取GSE206848、GSE55235和GSE554573个骨关节滑膜组织数据集,筛选出GSE206848差异表达基因(DEGs),从CellAge数据库获取衰老相关基因(SRGs),将DEGs和SRGs取交集,获得衰老相关差异表达基因(DESRGs),进行基因本体(GO)、京都基因和基因组百科全书(KEGG)分析和使用STRING在线数据库及Cytoscape软件进行蛋白互作网络(PPI)分析,再利用CytoHubba插件结合随机森林算法筛选出SRGs,进行曲线下面积(AUC)预测值和基因表达水平的验证,并通过GSE55235和GSE55457数据集对关键基因进行验证,通过CIBERSORT进行免疫浸润分析。结果最终得到30个DESRGs,GO富集在RNA聚合酶Ⅱ的调控转录调控、核质、蛋白结合等过程,KEGG主要富集在信号通路“细胞衰老、内分泌抵抗、乳腺癌”等通路上,SNAI1、NOX4、DHX9为滑膜细胞衰老相关诊断标志物。OA滑膜组织含有较少的静息记忆CD4^(-)T细胞(P=0.007),且诸多免疫细胞间存在相关性(P<0.05)。诊断标志物NOX4与多种免疫细胞存在相关性(P<0.05)。结论利用生物信息学分析筛选出OA滑膜组织衰老相关诊断标志物,发掘免疫细胞浸润情况及与诊断标志物间的关系,有助于了解OA的发病机制和为未来的靶向治疗提供研究方向。