يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة بحثية

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

62 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.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

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.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

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 ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

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 ار...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

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).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

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.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

المؤشر الحيوي UPP1تشخيص COPDتعديل RNA من نوع ac4Cالتعبير الجيني المشتركالمؤشرات الحيوية القائمة على تعلم الآلةتحليل الشبكة التنظيميةتوصيف الخلايا المناعيةالتفاعل بين الدواء والجين
تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

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