关键词:
银屑病
开玄解毒核心方
铁死亡
生物信息学
机器学习
小鼠
摘要:
目的:利用生物信息学技术筛选与银屑病密切相关的铁死亡分子模式及诊断性生物标志物,通过动物实验观察开玄解毒方对银屑病的治疗作用并探索潜在机制。方法:检索GEO数据库获得银屑病芯片数据并筛选差异基因(DEG),与铁死亡基因集取交集,获取银屑病铁死亡相关基因(FRGs),进行相关性分析、一致性聚类分析、富集分析及免疫浸润分析,并通过随机森林模型(RF)、支持向量机模型(SVM)、最小绝对收缩和选取算子(LASSO)回归、列线图(Nomogram)和接收者操作特征曲线(ROC)曲线分析并筛选具有诊断特性的核心FRGs。动物实验除正常组外,其余各组5%咪喹莫特乳膏诱导构建银屑病小鼠模型。造模同时按相应剂量药物干预,正常组、模型组予等体积生理盐水灌胃,每天1次,共7 d。观察、记录小鼠背部皮肤变化并进行严重程度指数(PASI)评分;苏木素-伊红(HE)染色法观察皮肤组织病理改变;检测皮肤组织亚铁离子(Fe^(2+))、丙二醛(MDA)、4-羟基壬烯醛(4-HNE)、游离脂肪酸(FFA)水平;免疫荧光法(IF)检测皮肤组织活性氧(ROS)水平;免疫组化法(IHC)检测ChaC谷胱甘肽特异性γ-谷氨酰环转移酶1(CHAC1)、花生四烯酸12-脂氧合酶β(ALOX12B)、三基序蛋白21(TRIM21)、增殖标志物(Ki67)、核转录因子-κB(NF-κB)蛋白表达。结果:基于GSE30999数据集筛选出2100个DEG和24个FRGs。基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析共得到1000条生物功能和75条通路。经聚类分析,结合3种机器学习算法、Nomogram和ROC曲线分析检验后得到核心Hub-FRGs(CHAC1、ALOX12B、TRIM21),免疫浸润分析显示未活化记忆CD4^(+)T细胞、活化树突细胞丰度与Hub-FRGs存在显著相关性。动物实验发现,模型组小鼠表皮细胞角化异常、炎细胞浸润等病理改变显著,皮损PASI评分、Baker评分明显升高(P<0.05)。皮肤组织Fe^(2+)、MDA、4-HNE、FFA、ROS水平和CHAC1、ALOX12B、TRIM21、Ki67、NF-κB蛋白表达量均明显升高(P<0.05)。与模型组比较,各给药组小鼠PASI评分、Baker评分均明显降低(P<0.05),皮损病理改变得到不同程度缓解。各组小鼠皮损组织Fe^(2+)、MDA、4-HNE、FFA、ROS水平和Hub-FRGs、Ki67、NF-κB表达均明显降低(P<0.05)。结论:开玄解毒核心方显著改善了银屑病小鼠的皮肤病理损伤,展现出良好的治疗和修复作用,其机制或与调节与银屑病发病密切相关的铁死亡基因CHAC1、ALOX12B、TRIM21的表达有关。