骨关节炎外周血生物学标志物及治疗药物的生物信息学分析

杨威; 韩清民

摘要：背景:目前没有监测骨关节炎发生或进展的敏感标志物,检测骨关节炎活动期外周血基因表达谱变化,有助于探寻血液中精确的诊疗靶点及阐释发病机制.目的:通过生物信息学方法同时分析骨关节炎与正常人外周血单个核细胞及滑膜基因表达谱差异,从分子层面探索血液中骨关节炎的诊疗靶点和治疗药物,为研究骨关节炎提供新思路.方法:从GEO和ArrayExpress数据库中找到GSE48556和GSE55235数据集.共纳入105例骨关节炎患者血液、24例正常人血液、10例骨关节炎患者滑膜和10例正常滑膜.用R语言limma包分别筛选出骨关节炎和正常人之间血液和滑膜的差异表达基因,取交集.通过DAVID对差异表达基因进行GO和KEGG通路分析.用STRING和Cytoscape软件构件PPI网络,Mcode插件进行模块分析,Cytohubba筛选出关键基因.将差异表达基因导入关联性图谱(CMap)在线平台筛选负相关的前10小分子药物.结果与结论:①共获得142个差异表达基因,其中上调基因75个,下调基因67个.②对所有差异表达基因进行GO富集分析,主要集中在T细胞活化、白细胞迁移、白细胞-细胞黏附、细胞黏附的正调控和淋巴细胞活化的调节等条目;KEGG主要富集在MAPK信号通路、Rap1信号通路、Ras信号通路、B细胞受体信号通路和趋化因子信号通路等通路.③利用PPI网络及相关插件筛选出丝裂原活化蛋白激酶1、血管内皮生长因子A、生长因子受体结合蛋白2、早期生长反应蛋白1和Ras相关C3肉毒杆菌毒素底物2等基因与骨关节炎细胞凋亡和免疫炎症高度相关.④CMap筛选出一些具有潜在治疗作用的小分子物:靛玉红和倍氯米松等.⑤通过生物信息学分析发现骨关节炎和正常人的外周血单个核细胞和滑膜基因表达差异集中在细胞凋亡和炎症反应的生物学事件中,从而使血液表达谱成为监测骨关节炎靶点标记物和研究其潜在分子药物的有效突破口.