مقالة بحثية

UPP1 كمؤشر حيوي تشخيصي: رؤى من تحليلات المعلوماتية الحيوية التكاملية وتسلل الخلايا المناعية في مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD)

40 مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/72242

⸱

سبتمبر 3, 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Shenzhen Luohu Hospital of Traditional Chinese Medicine, 2Tianbei Community Health Service Center of Shenzhen Luohu Hospital Group, 3Guangdong Provincial Hospital of Chinese Medicine

* These authors contributed equally

في هذه المقالة

ملخص

تقدم هذه الدراسة مسار تحليل معلوماتي حيوي قابل للتكرار، يدمج بين تحليل النسخ (transcriptomics)، والتعلم الآلي، وتحليل الارتشاح المناعي لتحديد المؤشرات الحيوية التشخيصية المحتملة والشبكات التنظيمية في مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD).

الملخص

يُعد مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) اضطراباً تنفسياً مترقياً يتميز بتقيد مستمر في تدفق الهواء والتهاب مزمن، ومع ذلك، لا يزال دور تعديل الحمض الريبي النووي N4-acetylcytidine (ac4C) في نشوء هذا المرض غير مستكشف إلى حد كبير. هدفت هذه الدراسة إلى إجراء مسح منهجي للجينات المرتبطة بـ ac4C (ac4C-RGs) من قاعدة بيانات منشورة، وبحث شبكاتها التنظيمية في مرض الانسداد الرئوي المزمن، وبذلك تحديد المؤشرات الحيوية المحتملة لمزيد من الدراسات الميكانيكية دون افتراض وجود علاقة تنظيمية مباشرة بين أي جين محدد وتعديل ac4C. تم تحديد الجينات ذات التعبير التفاضلي (DEGs) من الملفات النسخية، وطُبق تحليل شبكة التعبير الجيني المشترك الموزون (WGCNA) للكشف عن وحدات التعبير المشترك الرئيسية. وأُجري تحليل متقاطع بين الجينات ذات التعبير التفاضلي، والوحدات الهامة، والجينات المرتبطة بـ ac4C. تم فحص الجينات الرئيسية باستخدام خوارزميات LASSO regression وXGBoost والغابات العشوائية (random forest)، تلا ذلك بناء نموذج تشخيصي يعتمد على الانحدار اللوجستي. تم تقييم أداء النموذج عن طريق تحليل منحنى خصائص التشغيل للمستقبل (ROC)، والمساحة تحت المنحنى (AUC) مع فواصل ثقة 95%، وتقييم منحنى المعايرة، وتحليل منحنى القرار (DCA). تم تحديد ما مجموعه 160 جيناً متداخلاً، واختارت خوارزميات التعلم الآلي الثلاثة باستمرار ستة جينات مركزية هي (PTRF، PRKCDBP، UPP1، TOR3A، FAM168B، وB4GALT2). أظهر النموذج التشخيصي أداءً تمييزياً جيداً، حيث بلغت قيم AUC 0.766 و0.759 و0.723 في مجموعات التدريب، والاختبار الداخلي، والتحقق الخارجي، على التوالي. وأشار تحليل الشبكة التنظيمية إلى محاور ceRNA وتفاعلات عوامل النسخ المحتملة، بينما كشف توصيف الارتشاح المناعي عن ارتباطات معنوية بين الجينات الرئيسية ومجموعات فرعية متعددة من الخلايا المناعية. وأشار تحليل التفاعل بين الدواء والجين والالتحام الجزيئي إلى أن fluorouracil وcapecitabine و5-benzylacyclouridine قد تُظهر ألفة ارتباط متوقعة مواتية مع UPP1. وفي الختام، تم تحديد PTRF وPRKCDBP وUPP1 وTOR3A وFAM168B وB4GALT2 كمؤشرات حيوية محتملة مرتبطة بـ ac4C في مرض الانسداد الرئوي المزمن، والتي قد تكون مشتركة في التنظيم المناعي والأيضي، مما يوفر أساساً للتحقيقات الوظيفية والاستكشافات العلاجية المستقبلية.

المقدمة

يُعد مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) اضطراباً تنفسياً مزمناً وغير متجانس، يتميز بحدوث تقييد تدريجي لتدفق الهواء نتيجة تشوهات في بنية الأسناخ الرئوية والمجاري التنفسية1,2. وتشكل عدم التوازن بين البروتياز ومضادات البروتياز، والإجهاد التأكسدي، والالتهاب المزمن، والشيخوخة الخلوية الآليات المرضية الفسيولوجية الأساسية لمرض الانسداد الرئوي المزمن، مما يؤدي إلى تدمير بنيوي وضعف وظيفي في أنسجة الرئة3,4. علاوة على ذلك، يتأثر مرض الانسداد الرئوي المزمن بعوامل خطر متعددة، بما في ذلك التدخين لفترات طويلة، والتلوث البيئي، والتعرض المهني، والعدوى التنفسية، والاستعداد الوراثي5,6. وقد فرض مرض الانسداد الرئوي المزمن عبئاً كبيراً على الاقتصاد العالمي؛ حيث من المتوقع أن يمثل 0.111% من الناتج المحلي الإجمالي العالمي سنوياً من عام 2020 إلى 20507. ورغم أن الاستراتيجيات العلاجية الحالية، مثل موسعات الشعب الهوائية، والكورتيكوستيرويدات المستنشقة، وإعادة التأهيل الرئوي، والعلاج بالأكسجين طويل الأمد، يمكنها تخفيف الأعراض، إلا أن وقف تطور المرض لا يزال يشكل تحدياً. ونظراً للتباين السريري الملحوظ، فإن نتائج المرضى تختلف بشكل كبير8. وبناءً على ذلك، هناك حاجة ملحة إلى مؤشرات حيوية تشخيصية ومؤشرات إنذارية جديدة لتعزيز إدارة مرض الانسداد الرئوي المزمن وتحسين فرص بقاء المرضى على قيد الحياة.

يشير تعديل RNA إلى التغيير الكيميائي لجزيئات RNA، والذي يمكن أن يغير بنية RNA ووظيفته لتنظيم التعبير الجيني9,10. وتشمل تعديلات RNA الشائعة N6-methyladenosine (m6A)، وpseudouridine (Ψ)، و5-methylcytosine (m5C)، وac4C11. ويلعب تعديل ac4C دورًا محوريًا في الحفاظ على استقرار mRNA وتعزيز ترجمة mRNA12,13. ويُعد NAT10 الإنزيم الحقيقي النواة الوحيد المعروف الذي يحفز تعديل ac4C، ونشاطه ضروري لتكوين هذا التعديل14. وقد أظهرت الدراسات وجود ارتباط قوي بين الإجهاد التأكسدي، والشيخوخة الخلوية، والالتهاب، وتعديل ac4C. فعلى سبيل المثال، تظهر الخلايا اللمفاوية T من نوع CD4+ في أنسجة القولون لدى الأفراد المصابين بمرض الأمعاء الالتهابي (IBD) مستويات مرتفعة بشكل ملحوظ من NAT1015. ويعزز NAT10 عملية أسيتلة ac4C للكيموكينات CCL2 وCXCL1، مما يؤدي إلى تعزيز تسلل البلاعم والعدلات وتفاقم الضرر الالتهابي16. وقد تشمل الاستجابة الخلوية للإجهاد التأكسدي تعديل ac4C، كما يتضح من الزيادة الملحوظة في مستويات ac4C تحت ظروف الإجهاد التأكسدي. بالإضافة إلى ذلك، يعزز NAT10 التليف الرئوي الناجم عن PM2.5 عن طريق تثبيت mRNA الخاص بـ TGFB1 عبر تعديل ac4C، مما يؤدي إلى تحفيز الانتقال الظهاري الميزنشيمي17. ومع ذلك، لا يزال دور تعديل ac4C في مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) غير مستكشف إلى حد كبير، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى مزيد من الأبحاث في هذا المجال.

تم استخدام قاعدة بيانات GEO في هذه الدراسة لتحديد الجينات ذات التعبير المتمايز (DEGs) بين مرضى COPD والمجموعات الضابطة. ثم تم دمج قائمة منشورة من الجينات المرتبطة بـ ac4C (ac4C-RGs)، والتي جُمعت من بيانات متعددة الأوميكات18، مع الـ DEGs لتحديد المرشحين المشتركين. ونظرًا لأن تعديل ac4C معروف بتأثيره على الالتهاب والإجهاد التأكسدي - وهما عمليتان محوريتان في COPD - فقد افترضنا أن الجينات المرتبطة بشبكة تنظيم ac4C قد تكون مختلة التنظيم في COPD. ومع ذلك، لم تُعتبر الجينات المشتركة ركائز مباشرة لـ NAT10 أو جينات يتم تنظيمها مباشرة بواسطة ac4C؛ بل اعتبرت مرشحين مرتبطين بالشبكة المتعلقة بـ ac4C. تم فحص الجينات الرئيسية باستخدام خوارزميات تعلم آلي متعددة، تلا ذلك بناء نموذج تشخيصي والتحقق من صحته. لاحقًا، تم تحديد المسارات ذات الصلة المشاركة في إمراضية COPD، وتنبؤ الأدوية المستهدفة المحتملة. وأخيرًا، أُجريت فحوصات RT-qPCR لتأكيد مستويات تعبير الجينات الرئيسية، مما يوفر رؤى أولية حول الفسيولوجيا المرضية لـ COPD والسبل المحتملة للاستكشاف العلاجي.

البروتوكول

بيان مجلس مراجعة المؤسسة

أُجريت هذه الدراسة وفقًا لإعلان هلسنكي. وقد تمت الموافقة على البروتوكول من قبل لجنة الأخلاقيات في مستشفى شينزين لوهو للطب الصيني التقليدي (رقم الموافقة 2024-LHQZYYYXLL-KY-039)، وتم الحصول على موافقة كتابية مستنيرة من جميع المشاركين قبل الالتحاق. تتوفر تفاصيل أدوات البحث والمواد المستخدمة في هذا البروتوكول في جدول المواد.

مصدر البيانات ومعالجتها

تم الحصول على مجموعات بيانات التعبير الجيني المرتبطة بمرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) من قاعدة بيانات Gene Expression Omnibus (GEO). استُخدمت مجموعة البيانات GSE54837 كمجموعة بيانات النسخ (transcriptome)، بينما عملت مجموعة البيانات GSE112811 كمجموعة تحقق (الجدول 1). جُمعت الجينات المرتبطة بـ ac4C-RGs من الأدبيات العلمية18. تم تحديد الجينات ذات التعبير التفاضلي (DEGs) بين مجموعتي COPD والمجموعة الضابطة باستخدام حزمة limma في لغة R. واعتُبرت الجينات ذات التعبير التفاضلي ذات دلالة إحصائية إذا كانت |log2FC| > 0 وكانت قيمة p < 0.05. كما تم إنشاء مخططات بركانية (Volcano plots) لتصور التوزيع العام للتغيرات في التعبير الجيني.

بناء تحليل شبكة الارتباط الجيني المرجح (WGCNA)

أُجري تحليل شبكة共-تعبير الجينات المرجحة (WGCNA) على مجموعة البيانات GSE54837 باستخدام لغة R لتحديد الوحدات المرتبطة بمرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD). وقبل بناء الشبكة، تم تحديد العينات الشاذة وإزالتها من خلال تحليل التجميع الهرمي باستخدام دالة hclust مع طريقة الربط المتوسط ومقياس المسافة الإقليدية. وتم تحديد القوة المثلى للعتبة اللينة (β تم اختيار (= 10) لتحقيق مؤشر ملاءمة طوبولوجيا خالية من المقياس R2 ≥ 0.85، وذلك للموازنة بين الطوبولوجيا الخالية من المقاييس ومتوسط الاتصال. تم بناء مصفوفة تجاور وتحويلها إلى مصفوفة تداخل طوبولوجي (TOM). وقد تم تحديد وحدات الجينات باستخدام خوارزمية القطع الشجري الديناميكي (deepSplit = 2, minClusterSize = 50). أما الوحدات ذات ارتباطات الجين الممثل (eigengene) > دمجت القيم 0.75 لاحقاً باستخدام دالة mergeCloseModules. ثم تم إيجاد الارتباط بين الجينات الذاتية للوحدات (Module eigengenes) والسمات السريرية (حالة مرض الانسداد الرئوي المزمن COPD، والعمر، والجنس، وحالة التدخين) باستخدام معاملات ارتباط بيرسون لتحديد الوحدات المرتبطة بمرض الانسداد الرئوي المزمن من أجل التحليل اللاحق.

الفحص، وتحليل الإثراء، وتحليل شبكة PPI للجينات المتداخلة

تم إنشاء مخطط فين باستخدام حزمة R ggvenn لتحديد الجينات المشتركة بين الجينات المعبر عنها تفاضلياً (DEGs)، وجينات وحدة MEsalmon، والجينات المرتبطة بـ ac4C-RGs. وأُجري تحليل الإثراء الوظيفي للجينات المشتركة باستخدام قواعد بيانات الوجود الجيني (GO) وموسوعة كيوتو للجينات والأجهزة الجينومية (KEGG) بواسطة حزمة R clusterProfiler. كما تم الحصول على معلومات التفاعل بين البروتينات (PPI) من قاعدة بيانات STRING (https://string-db.org/) لتحليل التفاعلات على مستوى البروتين بين الجينات المشتركة. واستُخدم برنامج Cytoscape لتصوير شبكة PPI الناتجة.

تحديد الجينات الرئيسية من خلال التعلم الآلي

تم تطبيق ثلاث تقنيات للتعلم الآلي: انحدار مشغل الاختيار والتقليص المطلق الأدنى (LASSO)، والتعزيز المتدرج الشديد (XGBoost)، والغابة العشوائية (RF). تم تنفيذ انحدار LASSO باستخدام حزمة glmnet مع التحقق المتقاطع بمقدار 10 طيات لتحديد المعلمة الجزائية المثلى λ. تم ضبط المعلمة type.measure على "deviance"، والمعلمة family على "binomial". تم اختيار λ المثلى باستخدام معيار λmin، الذي يقلل من الانحراف المتقاطع، مما أدى إلى تحديد 17 جيناً. تم تنفيذ XGBoost باستخدام حزمة xgboost مع المعلمات الفائقة التالية: nrounds = 100، وmax_depth = 6، وeta = 0.3، وsubsample = 0.8، وcolsample_bytree = 0.8، وeval_metric = "logloss". تم ترتيب أهمية الميزات وفقاً لمقياس الاكتساب (gain)، واختيار أفضل 30 جيناً. أما الغابة العشوائية فقد نُفذت باستخدام حزمة randomForest مع ntree = 200، وتم ترتيب أهمية الميزات وفقاً لمتوسط الانخفاض في معامل جيني (Gini)، واختيار أفضل 30 جيناً. ثم تم تقاطع الجينات المختارة بواسطة طرق التعلم الآلي الثلاث لتحديد الجينات الرئيسية للتحليلات اللاحقة.

بناء وتقييم نموذج الانحدار اللوجستي للتنبؤ بالمخاطر

قُسمت مجموعة بيانات GSE54837 عشوائياً إلى مجموعة تدريب (70%) ومجموعة اختبار (30%). تم بناء نموذج انحدار لوجستي على مجموعة التدريب باستخدام دالة glm من حزمة MASS، مع استخدام مستويات تعبير الجينات الرئيسية كميزات إدخال. وقُيم أداء النموذج باستخدام منحنيات ROC التي تم إنشاؤها بواسطة حزمة pROC. كما حُسبت فواصل الثقة 95% لقيمة AUC عبر 2,000 تكرار بطريقة bootstrap. وصُيغت معايرة النموذج باستخدام منحنيات المعايرة التي تم إنشاؤها بواسطة 1,000 عينة bootstrap متكررة (حزمة rms). أُجري تحليل DCA باستخدام حزمة dca لتقييم صافي الفائدة السريرية عبر مجموعة من احتمالات العتبة. وأُنشئ مخطط نوโมغرام (nomogram) باستخدام دالة nomogram من حزمة rms لتسهيل تقدير المخاطر الفردية.

كانت معادلة الانحدار كالتالي:

logit(P) = 0.5823 + 0.6010 × UPP1 - 0.6563 × PTRF + 0.3853 × B4GALT2 - 0.3972 × FAM168B + 0.1848 × PRKCDBP - 0.4787 × TOR3A.   (1)

هنا، يمثل P الاحتمالية المتوقعة للإصابة بـ COPD، ويمثل كل معامل مساهمة قيمة التعبير الجيني المقابلة في لوغاريتم احتمالات الإصابة بـ COPD.

تحليل التعبير الجيني، وشبكة GeneMANIA، والشبكة التنظيمية الجزيئية

تمت مقارنة مستويات التعبير الجيني بين مجموعتي COPD والمجموعة الضابطة في مجموعة بيانات GSE54837 باستخدام اختبار ويلكوكسون لمجموع الرتب (Wilcoxon rank-sum test). تم إنشاء المخططات الصندوقية (Box plots) باستخدام حزمة ggplot2 لتصور توزيع مستويات التعبير، مع تراكب الوسيط، والمدى الربيعي (IQR)، ونقاط البيانات الفردية. واستُخدم GeneMANIA لبناء الشبكات الجينية والتنبؤ بالتفاعلات الوظيفية؛ حيث أُجري البحث باستخدام المعلمات الافتراضية: النوع = Homo sapiens، والحد الأقصى للجينات ذات الصلة = 20. تم تنزيل الشبكة الناتجة وتصورها، مع الإشارة إلى أنواع التفاعلات من خلال ألوان الحواف. كما تم بناء شبكة RNA تنافسية داخلية (ceRNA) لبحث آليات التنظيم ما بعد النسخ. تُم التنبؤ بـ miRNAs التي تستهدف الجينات الستة الرئيسية باستخدام قاعدتي بيانات مستقلتين: DIANA-microT (بدرجة ≥ 0.8) و miRanda (بدرجة ≥ 140، وطاقة ≤ −20 kcal/mol). واستُخدم تقاطع miRNAs المحددة بواسطة كلتا القاعدتين لبناء أزواج miRNA-mRNA. لاحقاً، تم التنبؤ بـ lncRNAs التي تستهدف هذه الـ miRNAs باستخدام قاعدة بيانات StarBase. ثم تم بناء وتصور شبكة تنظيمية من نوع lncRNA-miRNA-mRNA باستخدام برنامج Cytoscape. كما تم التنبؤ بعلاقات التنظيم النسخي باستخدام ChIP-X Enrichment Analysis Version 3 (ChEA3). وبالنسبة لكل جين رئيسي له عوامل نسخ (TFs) متوقعة، تم اختيار أعلى 10 عوامل نسخ ذات أعلى درجات إثراء. وفي الختام، تم بناء شبكة تنظيمية من نوع TF-target في برنامج Cytoscape.

تحليل إثراء مجموعة الجينات وتقييم تسلل الخلايا المناعية

أُجري تحليل إثراء مجموعة الجينات (GSEA) باستخدام حزمة clusterProfiler لاستقصاء الوظائف البيولوجية لكل جين رئيسي. وبالنسبة لكل جين رئيسي، قُسمت العينات إلى مجموعات ذات تعبير عالٍ ومنخفض بناءً على القيمة الوسيطة. أُجري تحليل التعبير التفاضلي بين المجموعتين باستخدام limma، ورُتبت قائمة الجينات الناتجة وفقاً للـ log₂ fold-change الموقّع. نُفذ تحليل GSEA باستخدام دالة gseGO لمصطلحات العمليات البيولوجية في GO ودالة gseKEGG لمسارات KEGG، وفق المعاملات التالية: minGSSize = 10، وmaxGSSize = 500، وpvalueCutoff = 0.05، وnPerm = 1,000. كما قُدِّرت الوفرة النسبية لـ 28 نوعاً من الخلايا المناعية باستخدام تحليل إثراء مجموعة الجينات لعينة واحدة (ssGSEA) المطبق في حزمة GSVA. تم الحصول على مصفوفة توقيع مجموعة جينات منقحة تضم الجينات العلامة لـ 28 نوعاً من الخلايا المناعية من الدراسات السابقة19. وبالنسبة لكل عينة، طُبقت دالة gsva مع method = "ssgsea"، وssgsea.norm = TRUE، وkcdf = "Gaussian". وحُسبت معاملات ارتباط Spearman بين درجات إثراء ssGSEA ومستويات التعبير للجينات الرئيسية الستة باستخدام دالة cor.test. كما عُدِّلت قيم p لاختبارات متعددة باستخدام طريقة Benjamini-Hochberg. وعُرضت مصفوفة الارتباط بصرياً في شكل خريطة حرارية باستخدام حزمة pheatmap.

التنبؤ بالأدوية، والرسو الجزيئي، وتحليل الارتباط بالأمراض

تم تحديد المركبات العلاجية المحتملة التي تستهدف الجينات الرئيسية باستخدام قاعدة بيانات DrugBank. كما تم إنشاء شبكة تفاعلات "العقار المستهدف للجين الرئيسي" في برنامج Cytoscape لتصور تفاعلات العقاقير والجينات المتوقعة. وأجريت عملية الالتحام الجزيئي باستخدام منصة CB-Dock2 لتقييم ألفة الارتباط. تم استرجاع البنية البروتينية ثلاثية الأبعاد لبروتين UPP1 البشري من بنك بيانات البروتينات (PDB ID: 7B8T). كما تم الحصول على البنى الجزيئية للعقاقير (بصيغة SMILES) من PubChem. وقد نُفذ الالتحام باستخدام محرك AutoDock Vina، وصُنفت المخرجات وفقاً لطاقة الارتباط الحرة (ΔG, بـ kcal/mol). وتم تصور معقدات الالتحام باستخدام برنامج PyMOL. كما تم استقصاء الارتباطات بين الجينات الرئيسية والأمراض البشرية المرتبطة بالتعرضات البيئية باستخدام قاعدة بيانات السموم الجينية المقارنة (CTD). حيث تم البحث عن كل جين بشكل فردي، واستُخرجت الأمراض العشرة الأكثر ارتباطاً بها وتم تصويرها باستخدام المخططات الرادارية.

بروتوكول RT-qPCR

تم جمع عينات من الدم الوريدي الطرفي من ثمانية مرضى مصابين بمرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) وثمانية من الأصحاء كمجموعة ضابطة في مستشفى شينزين لوهو للطب الصيني التقليدي. تم تشخيص مرض COPD وفقًا لمعايير المبادرة العالمية لمرض الانسداد الرئوي المزمن (GOLD)، والتي تُعرف بأن تكون نسبة FEV1/FVC بعد استخدام موسعات الشعب الهوائية < 0.70. شملت المجموعة الضابطة متطوعين أصحاء متطابقين في العمر والجنس، وليس لديهم تاريخ من الأمراض التنفسية، مع نتائج طبيعية في اختبارات وظائف الرئة (FEV1% المتوقعة ≥ 80% و FEV1/FVC ≥ 0.70). تظهر المعلومات الأساسية للمرضى في الجدول 2. تم استخلاص إجمالي الـ RNA من عينات دم مرضى COPD باستخدام طقم استخلاص الـ RNA من الدم. ولتخليق الـ cDNA، تم إجراء نسخ عكسي لـ 500 ng من إجمالي الـ RNA باستخدام طقم تخليق الـ cDNA مع إزالة الحمض النووي الجينومي وفقًا للبروتوكول المرفق. ثم خُفف الـ cDNA الناتج ليصل تركيزه إلى 150 ng/μL.

أُجري تفاعل RT-qPCR باستخدام مزيج رئيسي (master mix) لـ qPCR قائم على SYBR Green في نظام PCR في الوقت الحقيقي. احتوى كل تفاعل بحجم 10 μL على 5 μL من المزيج الرئيسي 2x SYBR Green، و0.5 μL من كل من البادئات الأمامية والعكسية (10 μM)، و1 μL من cDNA المخفف (15 ng/μL)، و3 μL من ماء خالٍ من النيوكلييز. كانت ظروف الدورات هي مسخ أولي عند 95 °C لمدة 5 min، تلتها 40 دورة عند 95 °C لمدة 10 s و60 °C لمدة 30 s، مع تحليل نهائي لمنحنى الانصهار من 60 °C إلى 95 °C للتحقق من خصوصية التضخيم. أُجريت جميع التفاعلات في ثلاث مكررات تقنية. استُخدم β-actin كجين مرجعي داخلي. تم التحقق من كفاءة البادئات لكل جين مستهدف باستخدام سلسلة تخفيفات للمنحنى القياسي، وتراوحت الكفاءة من 90% إلى 110%. تمت معايرة مستويات التعبير الجيني بالنسبة لـ β-actin، وحُسب التعبير النسبي باستخدام طريقة 2-ΔΔCt. وأُجريت المقارنات الإحصائية بين مجموعات COPD والمجموعات الضابطة باستخدام اختبار Mann-Whitney U.

التحليل الإحصائي

تم إنشاء التصورات الشبكية باستخدام برنامج Cytoscape، وأُجريت التحليلات الإحصائية باستخدام برنامج R. وما لم يُنص على خلاف ذلك، استُخدم اختبار Mann-Whitney U للبيانات ذات التوزيع غير الطبيعي، واختبار Student's t-test للبيانات ذات التوزيع الطبيعي لمقارنة مجموعتين. واعتُبرت القيمة p < 0.05 ذات دلالة إحصائية.

النتائج

تحديد الجينات المتداخلة، وتحليل الإثراء، وبناء شبكة التفاعلات البروتينية-البروتينية (PPI)

تَمَّ تحديد 3,371 جينًا من الجينات ذات التعبير التفاضلي (DEGs) من مجموعة بيانات GSE54837، شملت 1,675 جينًا ذا تعبير مرتفع و1,696 جينًا ذا تعبير منخفض. وتظهر أهم 10 جينات ذات أعلى مستويات زيادة ونقصان في التعبير في الشكل 1أتم إجراء التجميع الهرمي لبيانات GSE54837 (الشكل التكميلي 1-أ)، وطُبقت قوة عتبة لينة قدرها 10 لضمان طبولوجيا شبكة خالية من المقياس (الشكل 1Bوتم بناء وحدات التعبير الجيني المشترك باستخدام طريقة القطع الديناميكي للشجرة مع تحديد حد أدنى لحجم الوحدة يبلغ 50 جيناً، وخُصص لكل وحدة لون مميز (الشكل التكميلي 1B). الوحدات ذات ارتباطات الجينات الذاتية > تم دمج 0.75 لاحقاً (الشكل التكميلي 1ج, الشكل 1ج)، مما أدى إلى ظهور 14 وحدة متميزة. وبناءً على تحليل ارتباط بيرسون بين الجينات الرئيسية للوحدات (module eigengenes) والخصائص السريرية، أظهرت وحدة MEsalmon (التي تضم 5,226 جيناً) الارتباط الإيجابي الأكثر دلالة مع مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) بقيمة (r = 0.35، p = 7 × 10⁻8, الشكل 1Dحدد تحليل فين (Venn analysis) وجود 160 جيناً متداخلة من بين 3,371 جيناً من الجينات ذات التعبير التفاضلي (DEGs)، و5,226 جيناً من جينات وحدة MEsalmon، و2,118 جيناً من الجينات المرتبطة بـ ac4C (ac4C-RGs).الشكل 1Eأظهر تحليل الإثراء الوظيفي لهذه الجينات البالغ عددها 160 جينًا أن مصطلحات الوجود الجيني (GO) ذات الدلالة شملت ربط الحمض النووي الريبوزي (RNA) أحادي السلسلة، وتنظيم عملية استقلاب الحمض النووي الريبوزي المرسال (mRNA)، ومسار تأشير RIG-I (الشكل 1Fوبالإضافة إلى ذلك، أظهر تحليل KEGG أن هذه الجينات كانت مُثرية بشكل أساسي في عملية البلعمة بوساطة مستقبلات Fc gamma R، ومسار مراقبة mRNA، والالتصاق البؤري (الشكل 1Gاحتوت شبكة التفاعلات بين البروتينات (PPI) للجينات المتداخلة على 118 عقدة و196 حافة (الشكل 1H).

تحديد ستة جينات رئيسية في مرض السدة الرئوية المزمنة (COPD)

لتحديد الجينات الرئيسية المحتملة بشكل أدق من بين 160 جينًا مرشحًا متداخلًا، تم تطبيق ثلاث خوارزميات للتعلم الآلي. تم تطبيق تحليل انحدار LASSO أولاً، مع استخدام التحقق المتبادل لتحديد معامل الجزاء الأمثل (λ) ≈ 0.091 (الشكل 2A). وأشار مخطط ملف المعاملات إلى الاحتفاظ بـ 17 جينًا عند قيمة λ المثلى (الشكل 2B). كما حدد تحليل XGBoost أفضل 30 جينًا ذات أعلى قيمة اكتساب (gain)، والتي أظهر من بينها كل من PTRF وWBP11 وLDOC1L قيمة تنبؤية عالية (الشكل 2C). وبالمثل، قامت خوارزمية RF بترتيب أفضل 30 جينًا وفقًا لدرجات أهمية جيني (Gini importance)، وكان PTRF وRFX5 وPRKCDBP من بين الأكثر قدرة على التنبؤ (الشكل 2D). وقد حدد تحليل التقاطع للجينات المختارة بواسطة الطرق الثلاث ستة جينات رئيسية متداخلة وهي: PTRF وPRKCDBP وUPP1 وTOR3A وFAM168B وB4GALT2 (الشكل 2E).

بناء النموذج التشخيصي وتحليل التعبير للجينات الرئيسية

باستخدام 70% من مجموعة بيانات GSE54837 كمجموعة تدريب، تم إنشاء نموذج انحدار لوجستي يدمج الجينات الستة الرئيسية. وأشار تحليل منحنى ROC إلى أداء تشخيصي متوسط، حيث بلغت قيم AUC 0.766 (95% CI: 0.691–0.8417)، و0.759 (95% CI: 0.6368–0.8817)، و0.723 (95% CI: 0.6085–0.8596) لمجموعات التدريب، والاختبار الداخلي، والتحقق الخارجي، على التوالي (الشكل 3A–C). وأكد تحليل المعايرة وجود موثوقية عالية، بينما أشار تحليل DCA إلى فائدة سريرية صافية واضحة عبر نطاق واسع من احتمالات العتبة في كل من مجموعات التدريب (الشكل 3D–E) ومجموعات التحقق (الشكل 3F–G). كما تم بناء مخطط نوجرام (nomogram) لتصور مساهمة كل جين وتسهيل تقدير المخاطر الفردية (الشكل 3H). وكشف تحليل التعبير الجيني أن B4GALT2 وPRKCDBP وUPP1 كانت مرتفعة التعبير بشكل ملحوظ في عينات مرض COPD، بينما كان FAM168B وPTRF وTOR3A منخفضة التعبير (الشكل 3I).

الشبكة التنظيمية والتحليل الوظيفي للجينات الرئيسية في مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD)

تم بناء شبكة تفاعل وظيفية تضم أهم 20 جيناً أكثر ارتباطاً بالجينات المركزية المحددة باستخدام تحليل GeneMANIA (الشكل 4A). وشكلت التفاعلات الفيزيائية غالبية الاتصالات، تليها ارتباطات التعبير المشترك ونطاقات البروتين المشتركة. وأشار التعليق الوظيفي إلى إثراء ملحوظ في عمليات مثل عملية تقويض الجزيئات الصغيرة المحتوية على القواعد النووية، وعملية تقويض النيوكليوزيد، وطوف البلازما الغشائي. كما تم استقصاء التنظيم ما بعد النسخي عن طريق تقاطع تنبؤات miRNA من قاعدتي بيانات DIANA-microT وmiRanda، مما أدى إلى تحديد ثمانية miRNAs متداخلة (الشكل 4B). وبناءً على ذلك، تم إنشاء محور تنظيمي lncRNA-miRNA-mRNA. ووفقاً لمخطط سانكي، تم التنبؤ بأن اثنين من miRNAs المحددة، وكلاهما مرتبط بتنظيم FAM168B، مستهدفان بواسطة سبعة lncRNAs؛ ولم يتم تحديد أي تفاعلات تنظيمية مماثلة للجينات المركزية الخمسة المتبقية (الشكل 4C). وتم استكشاف التنظيم النسخي بشكل أكبر باستخدام منصة ChEA3، التي تنبأت بعوامل النسخ (TFs) في المنبع لكل من B4GALT2 وUPP1 وFAM168B وTOR3A. وقد تم اختيار أهم عشرة TFs لكل جين لبناء شبكة تنظيمية بين عوامل النسخ وأهدافها (الشكل 4D). وأُجري تحليل GSEA لاستقصاء الوظائف البيولوجية للجينات الرئيسية الستة. وكان UPP1 مثرياً بشكل ملحوظ في عمليات بيولوجية مثل عملية استقلاب ثنائي أسيل الغليسرول وعملية التخليق الحيوي لثلاثي فوسفات النيوكليوزيد البيوريني، بالإضافة إلى مسارات تشمل البروتيزوم واستقلاب المواد الغريبة بواسطة cytochrome P450 (الشكل 4E–F). وترد نتائج الإثراء للجينات الرئيسية الخمسة المتبقية في الشكل التكميلي 2A–J.

الارتشاح المناعي لـ UPP1 والتنبؤ بأهداف الدواء في مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD)

تم تقييم مستويات الارتشاح المناعي لـ 28 نوعاً من الخلايا المناعية في مجموعات الضبط ومجموعات مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) باستخدام خوارزمية ssGSEA. أظهرت خلايا B الذاكرة، والخلايا الكابحة المشتقة من النخاع، والخلايا التغصنية المنشطة درجات إثراء أعلى بشكل ملحوظ لدى مرضى COPD. وفي المقابل، أظهرت الخلايا التائية المساعدة من النوع 1، وخلايا B المنشطة، وخلايا B غير الناضجة درجات إثراء أقل بشكل ملحوظ (الشكل 5A). وتجدر الإشارة إلى أن ssGSEA تقدم تقديرات نسبية لإثراء الخلايا المناعية بناءً على البيانات الترانسكريبتومية بدلاً من القياسات المباشرة لنسب الخلايا المناعية. وكشف تحليل الارتباط أن الجينات الستة الرئيسية أظهرت أنماط ارتباط متفاوتة مع المجموعات الفرعية للخلايا المناعية. وتحديداً، ارتبطت جينات UPP1 و PRKCDBP و B4GALT2 إيجابياً بمستويات ارتشاح خلايا B الذاكرة، والخلايا التغصنية المنشطة، والخلايا الكابحة المشتقة من النخاع (Spearman ρ > 0.4, p < 0.05)، بينما أظهرت جينات PTRF و TOR3A و FAM168B ارتباطات سلبية مع الخلايا التائية المساعدة من النوع 1 وخلايا B المنشطة (Spearman ρ < −0.3, p < 0.05). تظهر مصفوفة الارتباط الكاملة في الخريطة الحرارية (الشكل 5B). وحدد تحليل التنبؤ الدوائي جين UPP1 باعتباره الجين الوحيد من بين المرشحين الستة الذي يمتلك تفاعلات متوقعة مع الجزيئات الصغيرة. وتم تحديد ثلاثة مركبات من قاعدة البيانات، وهي fluorouracil و capecitabine و 5-benzylacyclouridine، كمركبات محتملة التفاعل مع UPP1 (الشكل 5C). تُستخدم هذه المركبات بشكل أساسي في علم الأورام أو في السياقات التجريبية، وتتطلب علاقتها بمرض COPD مزيداً من البحث. وكشفت حسابات طاقة الارتباط الحرة أن 5-benzylacyclouridine أظهر أقوى ألفة ارتباط، مما يشير إلى ألفة ارتباط متوقعة أعلى نسبياً (الجدول 3). وأشارت تصورات الإرساء الجزيئي لجميع المركبات الثلاثة إلى تشكيلات ارتباط متوقعة ملائمة مع UPP1، وهو ما يتوافق مع تنبؤات الإرساء الحاسوبية وليس التحقق التجريبي (الشكل 5D–F). بالإضافة إلى ذلك، أشار تحليل CTD إلى أن جميع الجينات الستة الرئيسية كانت مرتبطة بقوة بأنماط ظهارية مرضية مختلفة، بما في ذلك التأثيرات المتأخرة للتعرض قبل الولادة، وفقدان الوزن، وتضخم الكبد، والالتهاب (الشكل 5G–L).

التحقق من صحة الجينات التشخيصية الرئيسية في العينات السريرية باستخدام RT-qPCR

للتحقق من مستويات تعبير الجينات الرئيسية، جُمعت عينات دم من ثمانية مرضى مصابين بمرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) وثمانية أشخاص من مجموعة الضبط، واعتُبر هذا التحليل تحققاً أولياً نظراً لصغر حجم العينة. وكما هو موضح في الشكل 6A–F، انخفض تعبير PTRF وTOR3A وFAM168B بشكل ملحوظ، بينما ارتفع تعبير PRKCDBP وUPP1 بشكل ملحوظ في عينات مرضى COPD، وهو ما يتوافق مع الاتجاهات الملحوظة في تحليل المعلوماتية الحيوية. وفي المقابل، لم يُلاحظ أي فرق معنوي في تعبير B4GALT2 بين المجموعتين. وقد يُعزى هذا التباين إلى صغر حجم العينة أو الاختلافات في أنواع العينات بين مجموعات البيانات والعينات السريرية.

بيان توفر البيانات:

تم الحصول على جميع بيانات تسلسل الـ RNA من قاعدة بيانات Gene Expression Omnibus (GEO، https://www.ncbi.nlm.nih.gov)، حيث تم اختيار GSE54837 كمجموعة تدريب وGSE112811 كمجموعة تحقق. يمكن الحصول على الكود المستخدم في هذا التحليل من https://doi.org/10.5281/zenodo.21771476.

مخططات تحليل التعبير الجيني: مخطط بركاني، ورسم بياني للشبكة، وتجميع، ومخطط فين، وتدفق سانكي، ومخطط مسار.
الشكل 1: تحديد الجينات المتداخلة، وتحليل الإثراء، وبناء شبكة PPI. (A) مخطط بركاني للـ DEGs في مجموعة بيانات GSE54837. (B) فحص العتبة الناعمة. (C) مخطط شجري لتجميع الوحدات (بعد الدمج). (D) خريطة حرارية للارتباط بين الوحدات والسمات. (E) مخطط فين لتحديد الجينات المتداخلة. (F) مخطط توتي لتحليل إثراء GO، يوضح نتائج الإثراء الرئيسية للجينات المتقاطعة في MF وCC وBP. (G) مخطط مصاصة لتحليل إثراء مسار إشارات KEGG، حيث يمثل حجم الفقاعة عدد الجينات المثرية. (H) شبكة PPI للجينات المتداخلة؛ تمثل العقد البروتينات، وتمثل الحواف تفاعلات البروتين-بروتين. الاختصارات: DEGs = الجينات ذات التعبير التفاضلي؛ PPI = تفاعل البروتين-بروتين؛ GO = الوجود الجيني؛ MF = الوظيفة الجزيئية؛ CC = المكون الخلوي؛ BP = العملية البيولوجية؛ KEGG = موسوعة كيوتو للجينات والجينومات؛ ac4C-RGs = الجينات المرتبطة بـ N4-acetylcytidine. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

تقييم نموذج تعلم الآلة؛ مخطط انحدار Lasso، ومخطط أهمية الميزات، ومخطط فين.
الشكل 2: تحديد ستة جينات رئيسية في مرض COPD. (A) منحنى التحقق المتقاطع لـ LASSO. (B) مخطط مسار معامل انحدار LASSO. مع زيادة λ، تتقارب معاملات الجينات غير المهمة نحو 0. (C) ترتيب أهمية الميزات لـ XGBoost. يمثل المحور x قيمة الكسب (gain)، ويمثل المحور y اسم الجين، ويمثل عمق اللون درجة الأهمية. (D) ترتيب أهمية الميزات لـ RF. يمثل المحور x متوسط الانخفاض في معامل جيني (Gini). (E) مخطط فين للجينات المتداخلة التي تم الحصول عليها من خلال التحليل المتقاطع للخوارزميات الثلاث. الاختصارات: LASSO = مشغل تقليص واختيار أدنى القيمة المطلقة؛ XGBoost = تعزيز التدرج الشديد؛ RF = الغابة العشوائية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

منحنيات ROC (A-C)، ومخططات المعايرة (D, F)، ومنحنيات القرار (E, G)، ومخططات الصندوق للتعبير الجيني (I).
الشكل 3: بناء نموذج تشخيصي وتحليل تعبير الجينات الرئيسية. (A) منحنى ROC لمجموعة التدريب. (B) منحنى ROC لمجموعة الاختبار الداخلية. (C) منحنى ROC لمجموعة التحقق الخارجية. (D) منحنى المعايرة لمجموعة التدريب. (E) تحليل DCA لمجموعة التدريب. (F) منحنى المعايرة لمجموعة التحقق الخارجية. (G) تحليل DCA لمجموعة التحقق الخارجية. (H) مخطط النوموغرام لستة جينات رئيسية. وللتنبؤ بمخاطر COPD الفردية، يتم تعيين درجة مقابلة لكل جين. (I) تحليل التعبير لستة جينات رئيسية في عينات COPD وعينات التحكم من مجموعة بيانات GSE54837. الاختصارات: ROC = خصائص تشغيل المستقبِل؛ AUC = المساحة تحت المنحنى؛ DCA = تحليل منحنى القرار؛ COPD = مرض الانسداد الرئوي المزمن. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

رسم خرائط التفاعل الجيني باستخدام عقد الشبكة (A, D)، ومخطط فين (B)، ومخطط سانكي (C)، ومخططات مسارات GO و KEGG (E, F).
الشكل 4: الشبكة التنظيمية والأهمية الوظيفية للجينات الرئيسية في مرض COPD. (A) نتائج تحليل GeneMANIA لستة جينات رئيسية. يشير لون الخطوط إلى الارتباط بين الجينات، بينما يشير لون العقد إلى فئات وظيفية مختلفة. (B) مخطط فين للتحليل المتقاطع لقواعد بيانات DIANA-microT و miRanda. (C) مخطط التوت (Mulberry) لشبكة تنظيم ceRNA. (D) الشبكة التنظيمية المحتملة لعوامل النسخ. تمثل العقد الزرقاء عوامل النسخ، وتمثل العقد البرتقالية الجينات المستهدفة. (E) تحليل إثراء GSEA لجين واحد لـ UPP1، بما في ذلك GO. (F) تحليل إثراء GSEA لجين واحد لـ UPP1، بما في ذلك KEGG. الاختصارات: GO = Gene Ontology؛ KEGG = Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

تحليل التعبير الجيني والتفاعل الدوائي في مرض السدة الرئوية المزمنة (COPD)؛ يتضمن رسوماً بيانية، وخرائط حرارية، ومخططات جزيئية.
الشكل 5: الارتشاح المناعي للجينات الرئيسية والتنبؤ بالأهداف الدوائية في مرض السدة الرئوية المزمنة (COPD). (A) الاختلافات في وفرة الخلايا المناعية بين المجموعات. (B) خريطة حرارية للارتباط بين الخلايا المناعية والجينات الرئيسية. (C) شبكة التفاعل بين الجينات الرئيسية والأدوية المتوقعة. (D) الالتحام الجزيئي لـ fluorouracil مع UPP1. (E) الالتحام الجزيئي لـ capecitabine مع UPP1. (F) الالتحام الجزيئي لـ 5-benzylacyclouridine مع UPP1. لكل مركب، تظهر الصورة اليسرى هيئة الالتحام العامة، وتظهر الصورة اليمنى تفاعلات الارتباط الموضعية. (G) تحليل CTD لـ B4GALT2. (H) تحليل CTD لـ FAM168B. (I) تحليل CTD لـ PRKCDBP. (J) تحليل CTD لـ PTRF. (K) تحليل CTD لـ TOR3A. (L) تحليل CTD لـ UPP1. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

رسوم بيانية شريطية تقارن مستويات التعبير الجيني في العينات الطبيعية مقابل عينات مرض الانسداد الرئوي المزمن، مع الإشارة إلى الدلالة الإحصائية.
الشكل 6: التحقق من التعبير عن الجينات الرئيسية باستخدام تقنية RT-qPCR في عينات مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) وعينات المجموعة الضابطة. (A) التعبير النسبي لـ PTRF. (B) التعبير النسبي لـ PRKCDBP. (C) التعبير النسبي لـ UPP1. (D) التعبير النسبي لـ TOR3A. (E) التعبير النسبي لـ FAM168B. (F) التعبير النسبي لـ B4GALT2. ns = غير دال إحصائياً، p > 0.05؛ * p < 0.05؛ ** p < 0.01؛ *** p < 0.001؛ **** p < 0.0001. الاختصار: RT-qPCR = تفاعل البوليميراز المتسلسل الكمي مع النسخ العكسي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

الشكل التكميلي 1: عينات مجموعة بيانات GSE54837 وتجميع الوحدات الجينية. (أ) مخطط تجميع العينات لمجموعة بيانات GSE54837. (ب) مخطط شجري لتجميع الوحدات قبل الدمج. تم تجميع الجينات باستخدام طريقة قطع الشجرة الديناميكية (dynamic tree cut) لتحديد وحدات متميزة. (ج) مخطط شجري للتجميع الهرمي للجينات الذاتية للوحدات (module eigengenes). تم تجميع الوحدات ذات أنماط التعبير المتشابهة بناءً على تشابه جيناتها الذاتية.يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الشكل التكميلي 2: تحليل إثراء GSEA. (A) تحليل GO لـ PRKCDBP. (B) تحليل KEGG لـ PRKCDBP. (C) تحليل GO لـ PTRF. (D) تحليل KEGG لـ PTRF. (E) تحليل GO لـ TOR3A. (F) تحليل KEGG لـ TOR3A. (G) تحليل GO لـ FAM168B. (H) تحليل KEGG لـ FAM168B. (I) تحليل GO لـ B4GALT2. (J) تحليل KEGG لـ B4GALT2. الاختصارات: GO = Gene Ontology؛ KEGG = Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

مجموعة البياناتالضوابطالمرضىمنصة التسلسل الجيني
GSE5483790136GPL570
GSE1128114420GPL570

الجدول 1: مجموعات بيانات التعبير الجيني المستخدمة في الدراسة. خصائص مجموعات البيانات GSE54837 وGSE112811 المستخدمة في تطوير النموذج/الاختبار الداخلي والتحقق الخارجي، على التوالي.

المريض12345678
الجنس (أنثى/ذكر)MMMFMMMM
العمر (سنة)6972757368706971
حالة التدخيننعمنعمتوقف عن التدخين (سنتان)لانعمنعمنعمتوقف عن التدخين (5 سنوات)
عدد سنوات التدخين (Pack-years)20 per day / 30 years15 per day / 35 years20 per day / 50 years20 per day /40 years30 per day / 40 years15 per day / 40 years20 per day / 30 years
مجموعة COPD23322323

الجدول 2: الخصائص الأساسية للمشاركين في الدراسة. الخصائص الديموغرافية والسريرية الأساسية لمرضى COPD والمجموعات الضابطة السليمة الذين شملهم التحقق باستخدام RT-qPCR.

الاسم الجزيئيالجينالدرجة (كيلوكالوري/مول)
5-بنزيل أسيكلو يوريدينUPP1-9.6
كابيستابينUPP1-6.1
فلوروراسيلUPP1-5.5

الجدول 3: نتائج الالتحام الجزيئي لـ UPP1 والمركبات المرشحة.
نتائج الالتحام الجزيئي المتوقعة لتفاعل UPP1 مع كل من fluorouracil وcapecitabine و5-benzylacyclouridine، بما في ذلك تقاربات الارتباط الخاصة بها.

المناقشة

يعمل تعديل RNA المحفوظ ac4C، الذي يحدث بشكل أساسي في RNA المرسال (mRNA) وRNA الناقل (tRNA)، على تعزيز استقرار mRNA وكفاءة الترجمة20. ويعد NAT10 هو إنزيم RNA acetyltransferase الوحيد المعروف الذي يتوسط تعديل ac4C21. وقد أظهرت الدراسات أن NAT10 يزداد تعبيره في الخلايا الظهارية الرئوية لدى مرضى COPD. كما يؤدي تثبيط NAT10 إلى تعطيل الوظيفة الميتوكوندرية والاستجابات النسخية22. وبناءً على تحليل multiomics متكامل، حددت هذه الدراسة ستة جينات رئيسية مرتبطة ارتباطاً وثيقاً بمرض COPD وطورت نموذجاً تشخيصياً أظهر أداءً تشخيصياً متوسطاً وقيمة محتملة لمزيد من البحث. وكشف التحليل الإضافي عن الأدوار الرئيسية لهذه الجينات في التنظيم النسخي، وشبكات ceRNA، والبيئة الدقيقة المناعية. بالإضافة إلى ذلك، تم التنبؤ بالأدوية المستهدفة المحتملة، مما يوفر رؤى حول إمراضية COPD ويسهل تطوير استراتيجيات علاجية دقيقة ومخصصة. لقد حددنا الجينات التي كانت متباينة التعبير في COPD وموجودة في قائمة جينات مرتبطة بـ ac4C نُشرت سابقاً باستخدام WGCNA وتحليل التعبير المتباين. ومن المهم ملاحظة أن هذه الجينات قد اختيرت بناءً على ارتباطها بشبكة تنظيم ac4C، وليس بناءً على روابط ميكانيكية مثبتة بـ NAT10 أو أسيتلة ac4C، مما أسفر عن إجمالي 160 جيناً مرشحاً. تم تحديد ستة جينات رئيسية (PTRF، وPRKCDBP، وUPP1، وTOR3A، وFAM168B، وB4GALT2) من خلال خوارزميات التعلم الآلي. ومن بين هذه الجينات، يلعب PTRF دوراً حاسماً في التهاب الممرات الهوائية الناجم عن عث الغبار المنزلي (HDM) من خلال تنظيم نخر الماكروفاج بوساطة IL-33-ZBP1، مما يشير إلى أنه قد يكون مشاركاً في حالات الرئة الالتهابية المزمنة مثل COPD23. وأثبت Lai وزملاؤه24 أن إعطاء uridine خارجي يثبط الموت الحديدي في الماكروفاج عبر مسار Nrf2/SLC7A11/GPX4، وبالتالي يخفف من إصابة الرئة الحادة الناتجة عن تعفن الدم. وعلى الرغم من ملاحظة زيادة تعبير UPP1، وهو إنزيم رئيسي في استقلاب uridine، في أنسجة الرئة من نماذج إصابة الرئة الحادة، إلا أن دوره الدقيق — وما إذا كانت هذه الزيادة تمثل استجابة وقائية أو نتيجة لتلف الأنسجة — لا يزال بحاجة إلى مزيد من التوضيح. ومع ذلك، تشير هذه النتيجة إلى أن UPP1 قد يكون له ارتباط محتمل بالعمليات الفيزيولوجية المرضية لأمراض الرئة الالتهابية مثل COPD، مما يستدعي مزيداً من البحث. أما الجينات الأربعة الرئيسية المتبقية فقد خضعت لبحث أقل في الاضطرابات المرتبطة بالرئة، ولكن بناءً على وظائفها في أمراض أخرى ونتائجنا الحالية، نفترض وجود مسارات محتملة قد تساهم من خلالها في إمراضية COPD.

بناءً على الجينات الستة الرئيسية، قمنا ببناء نموذج تشخيصي لمرض السدة الرئوية المزمنة (COPD) وتحققنا من أدائه التنبؤي الجيد. وأظهر تحليل التعبير أن الجينات UPP1 وB4GALT2 وPRKCDBP كانت مرتفعة التعبير بشكل ملحوظ، بينما كانت الجينات FAM168B وPTRF وTOR3A منخفضة التعبير بشكل واضح في حالات السدة الرئوية المزمنة. وبالرغم من تحديد B4GALT2 كجين مرتفع التعبير في تحليل مجموعة البيانات، لم يُلاحظ أي فرق معنوي في التحقق بواسطة RT-qPCR. وقد يعزى هذا التباين إلى صغر حجم العينة، وعدم تجانس المجموعة، والاختلافات في مصادر العينات بين مجموعات البيانات العامة وعينات الدم السريرية. وكشف تحليل إثراء مجموعة الجينات أن هذه الجينات الرئيسية كانت غنية بشكل معنوي في عمليات تضفير RNA ومعالجة mRNA، وكذلك في مسارات مثل الدورة الخلوية وإدمان النيكوتين. وقد تم التعرف على التوقف غير القابل للعكس للدورة الخلوية كآلية أساسية تكمن وراء الشيخوخة الخلوية، والتي قد تساهم بشكل كبير في الفسيولوجيا المرضية للسدة الرئوية المزمنة25,26. وأشار تحليل إضافي إلى أن النمط الظاهري الإفرازي المرتبط بالشيخوخة (SASP) الناتج عن تلف DNA قد يعزز التقدم المستمر للسدة الرئوية المزمنة من خلال الحفاظ على الالتهاب المزمن وتفاقم إصابة أنسجة الرئة27. كما راجعت دراسة سابقة الروابط الجينية التي تكمن وراء إدمان النيكوتين والسدة الرئوية المزمنة28. ورغم أن التدخين هو عامل الخطر الرئيسي للسدة الرئوية المزمنة، إلا أن نسبة صغيرة فقط من المدخنين يصابون بالمرض، مما يشير إلى أن العوامل الجينية تلعب دوراً هاماً في كل من السدة الرئوية المزمنة والاعتماد على النيكوتين. وقد لخص Liu وزملاؤه29 أدوار البروتينات المرتبطة بـ RNA (RBPs) في السدة الرئوية المزمنة وفرط ضغط الدم الرئوي (PH)، مع التأكيد على مشاركتها في إعادة تشكيل الأوعية الرئوية والاستجابات الالتهابية من خلال تنظيم تضفير mRNA والتعبير الجيني بعد النسخ، مما يسلط الضوء على إمكانية استخدامها كعلامات حيوية وأهداف علاجية. وباختصار، فإن الجينات الرئيسية والمسارات المرتبطة بها التي تم تحديدها في هذه الدراسة لا تعمق فهمنا فقط للإمراض الخاص بالسدة الرئوية المزمنة، بل توفر أيضاً أساساً متيناً لتطوير علامات حيوية تشخيصية واستراتيجيات علاجية مستهدفة في المستقبل.

تتضمن شبكة ceRNA أنواعاً مختلفة من الحمض الريبي النووي (RNA)، بما في ذلك lncRNAs وcircRNAs وmRNAs، والتي ترتبط تنافسياً بجزيئات miRNAs مشتركة، مما يشكل علاقات تنظيمية متبادلة ويؤثر على التعبير الجيني30. وتشارك هذه الشبكة المعقدة في العديد من العمليات الفسيولوجية والمرضية، وتساهم في توضيح آليات التنظيم الجيني والنشأة المرضية لأمراض مثل السرطان والاضطرابات الالتهابية المزمنة. فعلى سبيل المثال، قام Wang وآخرون ببناء شبكة تعبير مشترك لـ ceRNA تضم 11 من lncRNAs، وخمسة من miRNAs، و16 من mRNAs، حيث ارتبطت الشبكة الفرعية الأساسية بالتغيرات في نسب الخلايا المناعية ووظائف الرئة في مرض COPD31. وبالمثل، قام Zhang وآخرون32 بتطوير شبكة ceRNA من نوع circRNA-miRNA-mRNA بناءً على الخلايا أحادية النواة في الدم المحيطي لدى المدخنين من الذكور، وحددوا جزيئات circRNAs المختلة المسارات الرئيسية المرتبطة بـ COPD. وقد كشف تحليل شبكة التعبير المشترك لدينا أن الجينات الرئيسية أنشأت وصلات وظيفية بشكل أساسي من خلال التفاعلات الفيزيائية، والتعبير المشترك، ونطاقات البروتين المشتركة، وكانت غنية بشكل ملحوظ في مسارات متعددة مرتبطة بالتمثيل الغذائي. وبناءً على هذه النتائج، قمنا لاحقاً ببناء شبكة تنظيمية بين عامل النسخ (TF) والهدف، ومحور تنظيمي من نوع miRNA-lncRNA-mRNA. وتشير هذه النتائج إلى أن الجينات الرئيسية قد يتم تنظيمها بشكل تعاوني من خلال آليات متعددة المستويات تشمل lncRNAs وعوامل النسخ وmiRNAs في مرض COPD.

يعكس التسلل المناعي الحالة المناعية من خلال توضيح توزيع ونشاط الخلايا المناعية داخل الأنسجة أو الدم. وبناءً على ذلك، تم التنبؤ بالأدوية المرشحة المحتملة باستخدام الفحص الحاسوبي، تلتها محاكاة الالتحام الجزيئي لتقييم ألفة الارتباط والاستقرار مع البروتينات المستهدفة. وتسهل هذه التحليلات مجتمعة تحديد عوامل علاجية جديدة وتوفر رؤى أعمق في آليات المرض. في هذه الدراسة، ارتبطت ستة جينات رئيسية ارتباطاً إيجابياً مع معظم حالات تسلل الخلايا المناعية. وقد حدد التنبؤ الدوائي تفاعلات محتملة بين UPP1 وكل من fluorouracil وcapecitabine و5-benzylacyclouridine، حيث أظهر الأخير أقوى ألفة ارتباط، وهو ما تم تأكيده لاحقاً بواسطة الالتحام الجزيئي. ومن الجدير بالذكر أن fluorouracil وcapecitabine يستخدمان أساساً كعوامل مضادة للأورام، وقد تم تحديدهما في هذه الدراسة كمركبات تتفاعل مع UPP1 بناءً على تنبؤات قاعدة البيانات وليس كخيارات علاجية مثبتة لمرض COPD. وقد أفادت دراسات سابقة أن الإدارة الموضعية لـ fluorouracil قد تحسن نفاذية الممرات الهوائية في حالات انسداد الممرات الهوائية الشديد33. ومع ذلك، تشير أدلة أخرى إلى أن fluorouracil وcapecitabine قد يحفزان تسمماً رئوياً، خاصة لدى المرضى الذين يعانون من حالات رئوية مسبقة34. لذا، فإن أهميتهما المحتملة لمرض COPD تتطلب مزيداً من التحقق التجريبي وفحوصات السلامة. علاوة على ذلك، أشار تحليل CTD إلى أن جميع الجينات الرئيسية الستة ارتبطت بعمليات مرضية متعددة. وبشكل جماعي، يوفر التحليل المتكامل للتسلل المناعي والتنبؤ الدوائي والالتحام الجزيئي أهدافاً جزيئية جديدة وأساساً نظرياً للعلاج الدقيق لمرض COPD، مما يعزز تطوير وترجمة الأدوية ذات الصلة سريرياً.

ومع ذلك، يجب الإقرار بعدة قيود. فقد اعتمدت الدراسة على مجموعات بيانات عامة بمصادر عينات محدودة نسبياً، مما قد يؤدي إلى حدوث تأثيرات الدفعة (batch effects) واحتمالية فرط ملاءمة النموذج (model overfitting). كما أُجري التحقق بواسطة RT-qPCR في مجموعة صغيرة، ويشير التضارب الملحوظ في تعبير B4GALT2 إلى احتمال وجود تباين في المجموعة. بالإضافة إلى ذلك، كانت تحليلات الارتشاح المناعي والتنبؤات الدوائية ذات طبيعة حاسوبية وتتطلب مزيداً من التحقق التجريبي. علاوة على ذلك، وباعتبارها بحثاً في المعلوماتية الحيوية ضمن مرحلة الاكتشاف، فقد تم تقييم نموذجنا التشخيصي بشكل أساسي باستخدام قيم AUC مع فواصل ثقة 95%. ولم يتم تقييم مقاييس الأداء الشاملة مثل الحساسية، والخصوصية، والقيم التنبؤية، وإحصائيات المعايرة التفصيلية بشكل كامل نظراً للطبيعة الاسترجاعية لمجموعات البيانات العامة ومحدودية أحجام العينات. وبناءً على ذلك، يجب اعتبار نموذجنا أداة لإثبات المفهوم، وتتطلب فائدته السريرية مزيداً من التحقق في مجموعات استباقية أكبر.

من خلال تحليلات المعلوماتية الحيوية التكاملية والتعلم الآلي، حددت هذه الدراسة ستة جينات رئيسية مرتبطة بشكل كبير بمرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD). وقد تم إنشاء نموذج تشخيصي قوي أظهر أداءً تنبؤياً موثوقاً عبر مجموعات متعددة. وكشفت التحليلات الوظيفية أن هذه الجينات تشارك في شبكات تنظيمية حرجة تشمل التنظيم النسخي وما بعد النسخي، وتسلل الخلايا المناعية، والمسارات المرتبطة بإدمان النيكوتين ودورة الخلية. كما سلطت تحليلات التنبؤ الدوائي والارتباط الجزيئي الضوء على UPP1 كهدف علاجي واعد، حيث أظهرت عدة مركبات مرشحة ألفة ارتباط قوية. وبشكل عام، تعزز هذه النتائج فهمنا للفيزيولوجيا المرضية لمرض الانسداد الرئوي المزمن وتوفر أهدافاً جزيئية قيمة للتطوير العلاجي المستقبلي واستراتيجيات الطب الدقيق.

الإفصاحات

يقر المؤلفون بعدم وجود تضارب في المصالح. تم الحصول على موافقة مستنيرة من جميع الأشخاص المشاركين في الدراسة.

شكر وتقدير

نود أن نعرب عن تقديرنا لمستشفى شينزين لوهو للطب الصيني التقليدي لتوفير المرافق السريرية والدعم الإداري الضروريين لهذه الدراسة. وأخيراً، نتوجه بالشكر إلى جميع المرضى والمتطوعين الأصحاء الذين شاركوا في هذا البحث؛ حيث كانت مساهمتهم لا غنى عنها في هذا العمل. تم دعم هذا العمل من قبل مشروع سانمينغ الطبي في شينزين (رقم SZZYSM202401018)، وصناديق تخصصات منطقة لوهو ذات الأولوية (رقم LX202402021)، وصناديق تخصصات منطقة لوهو ذات الأولوية (رقم LX202302064).

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
βبادئات الأكتين (actin primers)تسينكيهنظرًا لعدم توفر نص مصدر، يرجى تقديم المحتوى الذي ترغب في ترجمته لضمان الدقة العلمية والالتزام بالمعايير الأكاديمية المحددة.إلى الأمام: 5’-CATGTACGTTGCTATCCAGGC-3’
عكس: 5’-CTCCTTAATGTCACGCACGAT-3’
بادئات B4GALT2تسينغكيهنظرًا لعدم توفر نص مصدر للترجمة، يرجى تزويدي بالنص الإنجليزي الذي ترغب في ترجمته إلى اللغة العربية وفقًا للمعايير العلمية والأكاديمية المحددة.إلى الأمام: 5’-GGGCAGACTGCTGATCGAG-3’
عكس: 5’-CCGGTGTCTAAAGGGGATGAT-3’
CB-Dock2لاب شير (LabShare)عبر الإنترنتالرسو الجزيئي
clusterProfilerBioconductorv4.14.6تحليل الإثراء
سيتوسكيب (Cytoscape)اتحاد سايتوسكيب (Cytoscape Consortium)v3.8.3التصور الشبكي
DrugBankجامعة ألبرتاعبر الإنترنتالتنبؤ بالأدوية
بادئات FAM168Bتسينجكهنظرًا لعدم وجود نص مصدر، يرجى تزويدي بالنص الذي ترغب في ترجمته وسأقوم بتحويله إلى اللغة العربية وفقًا للمعايير العلمية والأكاديمية المحددة.إلى الأمام: 5’-TCTGGGGTTCCCTATGCAAAT-3’
عكس: 5’-GTAGGATTCGCTCCAGGATACA-3’
glmnetشبكة CRANv4.1انحدار لاسو (LASSO regression)
تحليل تباين مجموعة الجينات (GSVA)Bioconductorv1.52.3تحليل ssGSEA
مزيج فائق لتخليق الشريط الأول من cDNA بواسطة Hifair IIIيايسن11141ESتخليق الحمض النووي الريبوزي المتمم (cDNA)
مزيج Hieff RTPCR SYBR Green الرئيسيياسين11201ESتضخيم تفاعل البوليميراز المتسلسل الكمي (qPCR)
limmaBioconductorv3.54.0التعبير التفاضلي
نظام LightCycler 480 IIRocheLightCycler 480 IIتفاعل البوليميراز المتسلسل في الوقت الحقيقي (Real-time PCR)
بادئات PTRFتسينغكهبما أنه لم يتم توفير نص مصدري للترجمة، يرجى تزويدي بالنص المراد ترجمته من الإنجليزية إلى العربية، وسأقوم بتنفيذ ذلك وفقاً للمعايير المهنية والعلمية المحددة في التعليمات.تقديم: 5’-GGGCCGTAGACCAGATCCA-3’
عكس: 5’-CTTGCTCACCGTATTGCTCGT-3’
بادئات PRKCDBPتسينغكييرجى تزويدي بالنص المصدر الذي ترغب في ترجمته.الأمام: 5’-CACGTTCTGCTCTTCAAGGAG-3’
عكس: 5’-TGTACCTTCTGCAATCCGGTG-3’
برنامج Rمؤسسة Rv4.4.2الحوسبة الإحصائية
الغابة العشوائيةCRANv4.7الغابة العشوائية
طقم استخلاص الحمض النووي الريبوزي من الدم MolPure Blood RNA Kitييزين19241ES50استخلاص الحمض الريبي النووي (RNA)
قاعدة بيانات STRINGEMBLعبر الإنترنتشبكة التفاعلات بين البروتينات
بادئات TOR3Aتسينغكينظرًا لعدم توفر نص مصدر، يرجى تزويدي بالمحتوى الذي ترغب في ترجمته من الإنجليزية إلى العربية وفقًا للمعايير والتعليمات المذكورة.تقديم: 5’-CCCTTGCTCTGTCGTTCCAC-3’
عكس: 5’-CCCGTCCCGATACAGGTTC-3’
بادئات UPP1تسينغكينظرًا لعدم توفر نص مصدر للترجمة، يرجى تزويدي بالنص الذي ترغب في ترجمته من الإنجليزية إلى العربية وفقًا للمعايير العلمية والأكاديمية المحددة.أمامي: 5’-CTGTCAGTCATGGTATGGGCA-3’
عكس: 5’-GAGCACCGGGCATAGTACA-3’
تحليل شبكة الارتباط الجيني المرجح (WGCNA)شبكة أرشيف R الشاملة (CRAN)v1.72شبكة التعبير المشترك
XGBoostشبكة أرشيف R الشاملة (CRAN)الإصدار 1.7خوارزمية XGBoost

المراجع

  1. Hogg JC. Pathophysiology of airflow limitation in chronic obstructive pulmonary disease. Lancet. 2004;364(9435):709-21.
  2. Baraldo S, Turato G, Saetta M. Pathophysiology of the small airways in chronic obstructive pulmonary disease. Respiration. 2012;84(2):89-97.
  3. Fischer BM, Pavlisko E, Voynow JA. Pathogenic triad in COPD: oxidative stress, protease-antiprotease imbalance, and inflammation. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2011;6:413-21.
  4. Pandey KC, De S, Mishra PK. Role of proteases in chronic obstructive pulmonary disease. Front Pharmacol. 2017;8:512.
  5. Wang L, Xie J, Hu Y, Tian Y. Air pollution and risk of chronic obstructed pulmonary disease: the modifying effect of genetic susceptibility and lifestyle. EBioMedicine. 2022;79:103994.
  6. Elonheimo HM, et al. Environmental substances associated with chronic obstructive pulmonary disease-a scoping review. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(7):3945.
  7. Chen S, et al. The global economic burden of chronic obstructive pulmonary disease for 204 countries and territories in 2020-50: a health-augmented macroeconomic modelling study. Lancet Glob Health. 2023;11(8):e1183-e93.
  8. Rutten-van Mölken MP, et al. Costs and effects of inhaled corticosteroids and bronchodilators in asthma and chronic obstructive pulmonary disease. Am J Respir Crit Care Med. 1995;151(4):975-82.
  9. Ontiveros RJ, Stoute J, Liu KF. The chemical diversity of RNA modifications. Biochem J. 2019;476(8):1227-45.
  10. Roundtree IA, Evans ME, Pan T, He C. Dynamic RNA modifications in gene expression regulation. Cell. 2017;169(7):1187-200.
  11. Wang C, et al. RNA modification in cardiovascular disease: implications for therapeutic interventions. Signal Transduct Target Ther. 2023;8(1):412.
  12. Zhang W, et al. ac4C acetylation regulates mRNA stability and translation efficiency in osteosarcoma. Heliyon. 2023;9(6):e17103.
  13. Qiu L, Jing Q, Li Y, Han J. RNA modification: mechanisms and therapeutic targets. Mol Biomed. 2023;4(1):25.
  14. Luo J, Cao J, Chen C, Xie H. Emerging role of RNA acetylation modification ac4C in diseases: current advances and future challenges. Biochem Pharmacol. 2023;213:115628.
  15. Li H, et al. RNA cytidine acetyltransferase NAT10 maintains T cell pathogenicity in inflammatory bowel disease. Cell Discov. 2025;11(1):19.
  16. Wang JN, et al. NAT10 exacerbates acute renal inflammation by enhancing N4-acetylcytidine modification of the CCL2/CXCL1 axis. Proc Natl Acad Sci U S A. 2025;122(17):e2418409122.
  17. Shenshen W, et al. NAT10 accelerates pulmonary fibrosis through N4-acetylated TGFB1-initiated epithelial-to-mesenchymal transition upon ambient fine particulate matter exposure. Environ Pollut. 2023;322:121149.
  18. Liu J, et al. Unveiling ac4C modification pattern: a prospective target for improving the response to immunotherapeutic strategies in melanoma. J Transl Med. 2025;23(1):287.
  19. Su F, et al. Multimodal single-cell analyses outline the immune microenvironment and therapeutic effectors of interstitial cystitis/bladder pain syndrome. Adv Sci (Weinh). 2022;9(18):e2106063.
  20. Schiffers S, Oberdoerffer S. ac4C: a fragile modification with stabilizing functions in RNA metabolism. RNA. 2024;30(5):583-94.
  21. Jiao L, et al. Emerging role of N-acetyltransferase 10 in diseases: RNA ac4C modification and beyond. Mol Biomed. 2025;6(1):46.
  22. Zheng N, et al. Regulatory roles of NAT10 in airway epithelial cell function and metabolism in pathological conditions. Cell Biol Toxicol. 2023;39(4):1237-56.
  23. Du J, et al. PTRF-IL33-ZBP1 signaling mediating macrophage necroptosis contributes to HDM-induced airway inflammation. Cell Death Dis. 2023;14(7):432.
  24. Lai K, et al. Uridine alleviates sepsis-induced acute lung injury by inhibiting ferroptosis of macrophage. Int J Mol Sci. 2023;24(6):5093.
  25. Kumari R, Jat P. Mechanisms of cellular senescence: cell cycle arrest and senescence associated secretory phenotype. Front Cell Dev Biol. 2021;9:645593.
  26. Ogrodnik M, Salmonowicz H, Jurk D, Passos JF. Expansion and cell-cycle arrest: common denominators of cellular senescence. Trends Biochem Sci. 2019;44(12):996-1008.
  27. Kumar M, Seeger W, Voswinckel R. Senescence-associated secretory phenotype and its possible role in chronic obstructive pulmonary disease. Am J Respir Cell Mol Biol. 2014;51(3):323-33.
  28. Pérez-Rubio G, et al. Role of genetic susceptibility in nicotine addiction and chronic obstructive pulmonary disease. Rev Invest Clin. 2019;71(1):36-54.
  29. Liu Y, Wang R, Jiang T. RNA-binding proteins as a molecular link between COPD and pulmonary hypertension. Int J Med Sci. 2025;22(8):1979-91.
  30. Marques TM, Gama-Carvalho M. Network approaches to study endogenous RNA competition and its impact on tissue-specific microRNA functions. Biomolecules. 2022;12(2):332.
  31. Wang J, Xia B, Ma R, Ye Q. Comprehensive analysis of a competing endogenous RNA co-expression network in chronic obstructive pulmonary disease. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2023;18:2417-29.
  32. Zhang J, et al. Construction of a ceRNA network and screening of potential biomarkers and molecular targets in male smokers with chronic obstructive pulmonary disease. Front Genet. 2024;15:1376721.
  33. Celikoğlu F, Celikoğlu SI. Intratumoural chemotherapy with 5-fluorouracil for palliation of bronchial cancer in patients with severe airway obstruction. J Pharm Pharmacol. 2003;55(10):1441-8.
  34. Chan AK, Choo BA, Glaholm J. Pulmonary toxicity with oxaliplatin and capecitabine/5-fluorouracil chemotherapy: a case report and review of the literature. Onkologie. 2011;34(8-9):443-6.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

UPP1 COPD RNA ac4C
تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.