مقالة بحثية

استهداف الموت الخلوي الحديدي (Ferroptosis) والموت الخلوي النحاسي (Cuproptosis) في التهاب القولون التقرحي: نتائج مستمدة من المعلوماتية الحيوية الشاملة والتحقق التجريبي

80 مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/73656

⸱

أغسطس 25, 2026

 ,  ,  , 
1Liaoning University of Traditional Chinese Medicine, 2The Third Affiliated Hospital of Liaoning University of Traditional Chinese Medicine

في هذه المقالة

ملخص

تحدد هذه الدراسة خمسة مؤشرات حيوية مرتبطة بالموت الخلوي النحاسي (cuproptosis) والموت الخلوي الحديدي (ferroptosis) في التهاب القولون التقرحي من خلال دمج التعلم الآلي، وتسلسل الحمض النووي الريبي أحادي الخلية (single-cell RNA sequencing)، والتحقق التجريبي، مما يوفر رؤى حول التشخيص السريري والعلاج المناعي الموجه.

الملخص

يُعد التهاب القولون التقرحي (UC) اضطراباً معوياً مستمراً يتسم بآلية إمراض غير محددة بدقة، مع ارتفاع معدلات الانتشار ومعدلات الاستشفاء في الدول الصناعية حديثاً. وفي حالات التهاب القولون التقرحي، يؤدي الموت المفرط للخلايا الظهارية المعوية إلى تعطيل الحاجز المخاطي وتحفيز الاستجابات الالتهابية. ويُعتبر موت الخلايا الحديدي (Ferroptosis) وموت الخلايا النحاسي (cuproptosis) شكلين موصوفين حديثاً من موت الخلايا المنظم. وقد بحثت معظم الدراسات المتعلقة بالتهاب القولون التقرحي في هذه العمليات بشكل منفصل؛ ومع ذلك، لا تزال أدوارهما المشتركة في تطور المرض غير محددة بشكل كافٍ. وللتحقيق في أدوارهما التآزرية في إمراض التهاب القولون التقرحي، اتبعنا نهجاً تدريجياً يتضمن تحديداً واسع النطاق للملفات النسخية (transcriptomic profiling) لتحديد الأهداف المرشحة، متبوعاً بالتحقق من صحتها في نماذج مخبرية. تم تقاطع الجينات ذات التعبير المتباين (DEGs) مع الجينات المرتبطة بموت الخلايا الحديدي (FRGs) والجينات المرتبطة بموت الخلايا النحاسي (CRGs). وقد تم ترتيب أولويات الأهداف المتداخلة باستخدام إجماع من خوارزميات التعلم الآلي وتحليل شبكة التعبير الجيني المشترك الموزون (WGCNA). وأظهرت النتائج ارتفاعاً ملحوظاً في خمسة مؤشرات حيوية في حالات التهاب القولون التقرحي، وهي: LCN2 وIDO1 وCXCL2 وNOS2 وCD274. كما حدد تحليل الخلية الواحدة تعبير هذه المؤشرات عبر أنواع مختلفة من الخلايا، حيث تبين أن LCN2 وNOS2 يتركزان بشكل أساسي في الخلايا الظهارية. وعلاوة على ذلك، تم تقييم الصلة الميكانيكية لهذه المؤشرات من خلال فحوصات مخبرية، حيث أدى العلاج بمثبطات موت الخلايا الحديدي أو النحاسي إلى تخفيف الالتهاب المرتبط بالتهاب القولون التقرحي وتعديل تعبير المؤشرات الحيوية في نماذج خلايا Caco-2. وتحدد هذه النتائج خمسة مؤشرات حيوية مرتبطة بتطور التهاب القولون التقرحي، وتقدم دليلاً تجريبياً يدعم إمكانية تطبيقها في التشخيص السريري والتدخل العلاجي.

المقدمة

يعتبر التهاب القولون التقرحي (UC) مرضاً التهابياً معوياً منتكساً يرتبط بعبء عالمي متزايد وتكاليف علاجية باهظة على المدى الطويل1,2. ورغم أن الأمينوساليسيلات، والكورتيكوستيرويدات، والعلاجات البيولوجية، والعلاجات ذات الجزيئات الصغيرة قد وسعت خيارات العلاج، إلا أن تحقيق هجوع دائم لا يزال أمراً صعباً للعديد من المرضى3,4. وتبرز هذه الحاجة السريرية غير الملباة أهمية تحديد علامات جزيئية قابلة للتكرار وآليات يمكن التعامل معها لدعم التشخيص المبكر والعلاج الموجه بناءً على الآلية5.

يُعد موت الخلايا الحديدي (Ferroptosis) شكلاً من أشكال موت الخلايا المبرمج المعتمد على الحديد، والذي يحفزه بيروكسيد الدهون، واستنفاد الجلوتاثيون، وضعف نشاط GPX46. وتتماشى زيادة مستويات الحديد والمالوندِيالدهيد في التهاب القولون التقرحي (UC) مع الإصابة الظهارية الناتجة عن موت الخلايا الحديدي، بينما يمكن لتنشيط محور SLC7A11–GSH–GPX4 تجريبياً أو التثبيط المباشر لموت الخلايا الحديدي أن يحمي الحاجز المعوي7,8.

يتم تحفيز الموت الخلوي النحاسي (Cuproptosis)، الذي وُصف في عام 2022، عندما يرتبط النحاس ببروتينات الميتوكوندريا المليتولة، مما يؤدي إلى تجمع البروتينات وإجهاد سمي بروتيني9. ونظراً لأن الأمعاء تلعب دوراً مركزياً في التعامل مع النحاس، فإن اضطراب هذا المسار قد يزيد من حدة الإصابة الظهارية التأكسدية والالتهابية في التهاب القولون التقرحي (UC)10.

قد يلتقي الموت الخلوي الحديدي (Ferroptosis) والموت الخلوي النحاسي (cuproptosis) من خلال اختلال توازن أيونات المعادن، والتمثيل الغذائي للميتوكوندريا، ونضوب الغلوتاثيون، والإجهاد التأكسدي11. ومع ذلك، لا يزال من غير الواضح ما إذا كان هذا التداخل ينتج بصمة جزيئية قابلة للتكرار في حالات التهاب القولون التقرحي (UC)، وما إذا كانت هذه البصمة تستجيب للتثبيط النوعي للمسارات.

كانت فرضية الدراسة هي أن التداخل المختل بين الموت الحديدي (ferroptosis) والموت النحاسي (cuproptosis) في التهاب القولون التقرحي (UC) يتقارب نحو بصمة مؤشرات حيوية قابلة للتكرار، والتي يمكن تحديد أولوياتها عبر مجموعات بيانات النسخ الشاملة والنسخ أحادية الخلية، وتخفيف حدتها عن طريق التثبيط النوعي للمسارات في نموذج إصابة الظهارة المعوية. وبناءً على ذلك، تم دمج المعلوماتية الحيوية متعددة المجموعات، والتعلم الآلي، والتحليل أحادي الخلية، وتجارب مستهدفة على خلايا Caco-2 لتحديد وتقييم المؤشرات الحيوية المرشحة وظيفياً (الشكل 1).

مخطط تصميم الدراسة المتكامل؛ الاكتشاف الترانسكريبتومي، وتقييم المؤشرات الحيوية، والتحقق التجريبي.
الشكل 1: سير عمل الدراسة. سير عمل متكامل للفحص الترانسكريبتومي لعدة مجموعات، وتحديد أولويات المؤشرات الحيوية بناءً على التعلم الآلي والشبكات، والتوطين على مستوى الخلية الواحدة، والتحقق باستخدام المثبطات في خلايا Caco-2. UC: التهاب القولون التقرحي؛ GEO: Gene Expression Omnibus؛ WGCNA: تحليل شبكة التعبير الجيني المشترك الموزون؛ PPI: التفاعل بين البروتينات؛ ROC: خصائص تشغيل المستقبل؛ GSEA: تحليل إثراء مجموعة الجينات. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

البروتوكول

استخدمت هذه الدراسة مجموعات بيانات متاحة للجمهور وسلالات خلايا بشرية متوفرة تجارياً. لم يتم إشراك مشاركين بشريين، أو أنسجة بشرية جُمعت حديثاً، أو حيوانات فقارية؛ ولذلك، لم يتطلب الأمر موافقة لجنة أخلاقيات المؤسسة. تدرج أدوات البحث والبرمجيات والموارد المتاحة عبر الإنترنت المستخدمة في البروتوكول في جدول المواد.

1. معالجة البيانات لتحليل التعبير التفاضلي

لتأسيس مجموعات الاكتشاف والتحقق من النسخ المتماثل، تم البحث في قاعدة بيانات Gene Expression Omnibus (GEO) باستخدام المصطلح "ulcerative colitis". استُخدمت أربع مجموعات من البيانات وهي GSE87466 وGSE92415 وGSE107499 وGSE75214 كمجموعة تدريب، بينما خُصصت GSE47908 للتحقق الخارجي. تمت معايرة مجموعات بيانات التدريب وتصحيح تأثير الدفعة (batch-corrected) باستخدام ComBat في برنامج Sangerbox 3.0، بينما تمت معالجة مجموعة بيانات التحقق بشكل مستقل.

تم الحصول على ما مجموعه 583 جيناً مرتبطاً بـ ferroptosis (FRGs) من قاعدة بيانات FerrDB، وتم استكمالها بجينات وردت في الدراسات السابقة لتقليل التحيز الناجم عن الاعتماد على مصدر واحد12. كما تم تجميع مجموعة مكونة من 96 جيناً مرتبطاً بـ cuproptosis (CRGs) من دراسات منشورة12,13,14. حُلل التعبير التفاضلي باستخدام حزمة limma بناءً على عتبات |log₂ fold change| > 1 وقيمة P معدلة بطريقة Benjamini–Hochberg < 0.05. تتوفر المخططات التشخيصية للتطبيع (normalization)، وتصحيح الدفعة (batch correction)، والتعبير التفاضلي، والتجميع (clustering) في الشكل التكميلي 1. كما تتوفر تفاصيل تكوين العينات، والمنصات المستخدمة، وتوزيع المجموعات في الجدول التكميلي 1.

2. تحديد الجينات المعبّر عنها تفاضلياً في حالة التليف الكيسي (CF-DEGs) في القولون التقرحي (UC)

أُجري تحليل ارتباط بيرسون باستخدام عتبات |r| > 0.5 و P < 0.05 لتحديد الجينات المرتبطة بالحديد (FRGs) والجينات المرتبطة بالنحاس (CRGs) ذات التعبير المشترك. ثم تم تقاطع مجموعة الجينات الناتجة مع الجينات ذات التعبير التفاضلي (DEGs) لتحديد الجينات ذات التعبير التفاضلي والمشترك بين الموت الخلوي بالنحاس والموت الخلوي بالحديد (CF-DEGs).

3. تحليل الإثراء

أُجريت تحليلات الإثراء للوجودية الجينية (GO) وموسوعة كيوتو للجينات والجينومات (KEGG) باستخدام clusterProfiler ومنصة Bioinformatics.com.cn. واعتُمدت قيمة P < 0.05 المعدلة وفق طريقة Benjamini–Hochberg كحد لعتبة الدلالة الإحصائية. وتتوفر مخططات الإثراء في الشكل التكميلي 2.

4. تحليل شبكة التعبير الجيني المشترك الموزون (WGCNA)

تم تحليل البنية التركيبية (modular structure) الكامنة وراء ملفات التعبير الجيني باستخدام تحليل شبكة التعبير الجيني المشترك الموزون (WGCNA). كما تم تحديد العينات غير الطبيعية واستبعادها من خلال التجميع الهرمي (hierarchical clustering) مقترناً بدالة goodSamplesGenes. وعقب ذلك، تم تحديد قوة عتبة لينة (β) مناسبة لتلبية معيار الطوبولوجيا الخالية من القياس (scale-free topology) اللازم لبناء الشبكة.

استُخدمت بيانات التعبير المعالجة لبناء مصفوفة التداخل الطوبولوجي (TOM) لتحليل التعبير الجيني المشترك. وباستخدام منهجية القطع الديناميكي للشجرة، نُظمت الجينات ذات أنماط التعبير المتسقة للغاية في وحدات جينية، بحيث تحتوي كل وحدة على 100 جين على الأقل. كما حُللت الارتباطات بين الجينات المميزة للوحدات (MEs) والأنماط الظاهرية لتحديد الوحدات المرتبطة بعملية المرض واستخلاص مجموعات الجينات المقابلة لها. تتوفر تشخيصات الفرز الخاصة بتحليل شبكة التعبير الجيني المشترك المرجح (WGCNA) في الشكل التكميلي 3.

5. اختيار المؤشرات الحيوية

بهدف تحديد أولويات المرشحين للمتابعة التجريبية، تم تطبيق ثلاث خوارزميات للتعلم الآلي بالتوازي15. استخدم انحدار مشغل الاختيار والتقليص المطلق الأصغر (LASSO) لاختيار الميزات، واستخدمت الغابة العشوائية (random forest) مع ntree = 500 لترتيب أهمية الجينات، بينما استخدم استبعاد الميزات العودي لآلة متجه الدعم (SVM-RFE) لتحديد المجموعة الفرعية من الميزات ذات أدنى خطأ في التحقق المتقاطع. تتوفر تشخيصات الفحص الكاملة في الشكل التكميلي 5.

تم تقييم أهمية الجينات بناءً على مساهمة الجينات الفردية في دقة التصنيف، وجُمعت الجينات ذات التصنيف العالي لإنشاء مجموعة جينات أولية16. وقامت خوارزمية SVM-RFE بفحص الميزات وتحسين النموذج من خلال الحذف التكراري للميزات، مما سمح بتحديد المجموعة الفرعية المثلى من الميزات للتصنيف17. واعتُبرت الجينات المشتركة بين الخوارزميات الثلاث مؤشرات حيوية مرشحة تم تحديدها من خلال التعلم الآلي.

تم استخدام الجينات المعبّر عنها تفاضلياً في التهاب القولون (CF-DEGs) لبناء شبكة تفاعلات البروتين-بروتين (PPI)، واستُخدم برنامج CytoHubba لتصنيف العقد المركزية. وقد حدد التقاطع بين وحدات WGCNA الرئيسية، ومخرجات نماذج تعلم الآلة الثلاثة، والمجموعة المركزية لشبكة PPI خمسة مؤشرات حيوية مرشحة متكاملة وهي: LCN2 وIDO1 وCXCL2 وNOS2 وCD274. صُنفت هذه الجينات كمرشحات تشخيصية مرتبطة بالتهاب القولون التقرحي (UC). وأدت تجارب المثبطات اللاحقة إلى تصنيف LCN2 وIDO1 وCXCL2 وNOS2 كعلامات مستجيبة لتثبيط الموت الخلوي الحديدي (ferroptosis)، بينما صُنّف CD274 كعلامة مستجيبة لتثبيط الموت الخلوي النحاسي (cuproptosis). ولم تُعتبر هذه الجينات منظمات عليا مثبتة لأي من المسارين.

6. تطوير النموذج التنبؤي والتقييم متعدد الطرق

لتقييم إمكانية الترجمة السريرية لبصمة الجينات المحددة، تم إنشاء مخطط ترقيمي (nomogram) باستخدام حزمة rms لتقييم الأداء التشخيصي. وقد تم تقييم أداء النموذج باستخدام منحنى المعايرة، واختبار Hosmer–Lemeshow (HL)، ومؤشر توافق Harrell (C-index).

تم تقييم معايرة النموذج باستخدام اختبار HL ومتوسط الخطأ المطلق (MAE). وقد تم تحديد قيمة P > 0.05 وقيمة MAE < 0.1 كحدود دنيا لملاءمة النموذج المقبولة ودقته، على التوالي. كما تم إنشاء منحنيات خصائص تشغيل المستقبل (ROC)، وحساب المساحة تحت المنحنى (AUC) لتقييم الأداء التنبؤي للمخطط البياني (nomogram) لمرض UC. واستُخدمت مجموعة بيانات مستقلة لتقييم مدى قابلية تعميم النموذج واستقراره.

7. تحليل إثراء مجموعة الجينات (GSEA)

في مجموعة التدريب، تم إجراء تحليل ارتباط سبيرمان بين كل مؤشر حيوي وجميع الجينات الأخرى. ورُتبت نتائج الارتباط لإنشاء مجموعة جينات مرتبة. كما أُجري تحليل إثراء مجموعة الجينات (GSEA) باستخدام مجموعة الجينات c2.cp.kegg_medicus.v2025.1.Hs.symbols من قاعدة بيانات التواقيع الجزيئية (MSigDB) كمرجع. واعتُبرت المسارات البيولوجية التي كانت قيمة P لها < 0.05 مثرية بشكل ملحوظ.

8. تحليل المشهد المناعي

تم استخدام أداة CIBERSORT ومصفوفة التوقيع LM22 لإجراء تحليل فك الالتفاف (deconvolution analysis) لبيانات التعبير الجيني وتقدير نسب 22 نوعاً فرعياً من الخلايا المناعية. بعد ذلك، تم إجراء تحليل ارتباط سبيرمان (Spearman correlation analysis) لتقييم الارتباطات بين المؤشرات الحيوية الخمسة والأنواع الفرعية للخلايا المناعية.

9. تحليل الشبكة التنظيمية

تم الحصول على معلومات حول تنظيم عوامل النسخ (TF) والحمض النووي الريبوزي الميكروي (miRNA) المرتبطة بالجينات من قاعدتي بيانات ChEA3 وTarBase 9.0 المتكاملتين عبر منصة NetworkAnalyst. وقد تم تضمين جزيئات miRNA المرتبطة بعقدتين على الأقل في الشبكة التنظيمية.

10. تسلسل الحمض النووي الريبوزي في خلية واحدة (Single-cell RNA-seq)

تم دمج مجموعات بيانات الخلايا المفردة لمرض التهاب القولون التقرحي UC، وهي GSE116222 التي تضم ثلاث عينات سليمة وثلاث عينات مصابة بـ UC، وGSE214695 التي تضم ست عينات سليمة وست عينات مصابة بـ UC. تم الاحتفاظ بالخلايا التي تحتوي على 200–5,000 جين مكتشف، و>1,000 معرف جزيئي فريد، و< 30% من النسخ الميتوكوندرية، و< 3% من نسخ الهيموجلوبين، و< 50% من النسخ الريبوسومية. استُخدمت دالة NormalizeData لإجراء عملية التسوية (normalization)، واستُخدم برنامج Harmony لتصحيح تأثير الدفعة (batch correction) قبل البدء بعمليتي التجميع (clustering) والتوصيف (annotation).

بعد عملية الترشيح، تم تطبيع البيانات باستخدام دالة NormalizeData. واستُخدم برنامج Harmony لتقليل تأثيرات الدفعة (batch effects) بين العينات. كما استُخدم كل من التقريب والمسقط المتعدد الأبعاد الموحد (UMAP) والتضمين العشوائي للجيران الموزع ت (t-SNE) لخفض الأبعاد وتجميع الخلايا لتوصيف الهياكل المحلية والعامة ضمن مجتمع الخلايا. وقد تم الاحتفاظ بإجمالي 31,712 خلية عالية الجودة لإجراء المزيد من التحليلات. كما تم تعيين أنواع الخلايا وفقاً لجينات واسمات الخلايا القياسية.

تم إجراء تحليل الوقت الزائف (Pseudotime analysis) باستخدام برنامج Monocle 2 لاستقصاء التغيرات في حالات الخلايا الظهارية والنخاعية من أنسجة التهاب القولون التقرحي (UC). كما تم تقييم مسارات تطور الخلايا والاختلافات بين المجموعات، وتصوير أنماط تعبير المؤشرات الحيوية على طول مسار الوقت الزائف.

استُخدم برنامج CellChat لتقييم التواصل بين الخلايا بين المجموعات الفرعية للخلايا الظهارية والخلايا النخاعية. كما دُمجت أنماط التعبير الخاصة بكل مجموعة فرعية لاستنتاج احتمالات التفاعل ومسارات الإشارات الرئيسية بين الخلايا الظهارية والنخاعية، ولتوصيف شبكات التنظيم البينية المحتملة بين هذه الخلايا.

11. التجارب الخلوية

تم استزراع خلايا سرطان القولون الغدي البشري Caco-2 في وسط Dulbecco’s modified Eagle المحتوي على 10% fetal bovine serum، و100 U/mL penicillin، و100 µg/mL streptomycin عند درجة حرارة 37 °C في جو يحتوي على 5% CO₂. تم اختيار خلايا Caco-2 كنموذج طبقة ظهارية أحادية قابلة للتكرار لاختبارات الحاجز المعوي والإصابة الالتهابية؛ ومع ذلك، فإن أصلها الخبيث يحد من إمكانية التعميم المباشر على ظهارة القولون غير الخبيثة. لم تكن معلومات رقم الممر (Passage) متاحة في السجلات التجريبية المؤرشفة.

تم إنشاء نموذج إصابة التهابية in vitro عن طريق تعريض الخلايا لـ 1 µg/mL من lipopolysaccharide (LPS) لمدة 24 h. تم تقسيم الخلايا إلى مجموعة ضابطة باستخدام dimethyl sulfoxide كمركبة، ومجموعة LPS فقط، ومجموعة LPS + 4 µM ferrostatin-1، ومجموعة LPS + 40 µM tetrathiomolybdate، مع مطابقة التركيزات النهائية للمذيب. عملت مجموعة LPS فقط كمجموعة ضابطة إيجابية للإصابة/النموذج لإجراء مقارنات الإنقاذ باستخدام المثبطات.

  1. حيوية الخلايا
    تم تقييم حيوية الخلايا باستخدام مقايسة حيوية الخلايا وفقاً لتعليمات الشركة المصنعة. وبعد الحضن عند 37 °C تم قياس الامتصاصية عند طول موجي 450 نانومتر باستخدام قارئ الأطباق الدقيقة لمدة ساعتين تقريباً.
  2. قياس MDA و Fe²⁺ مستويات
    المالونديالدهيد (MDA) والحديد (Fe) داخل الخلايا2⁺ قِيست المستويات باستخدام أطقم المقايسة المقابلة وفقاً لإرشادات الشركات المصنعة. كما تم تقدير كمية البروتين الكلي باستخدام مقايسة حمض البيسينكونينينيك، وعُيِّرت كل قراءة وفقاً لمحتوى البروتين في العينة المقابلة.
  3. مقايسة مسبار فلوري لأيونات النحاس
    بعد إزالة وسط الزرع، يتم...2⁺تمت إضافة المسبار الفلوري النوعي بتركيز نهائي قدره 1 µM وحُضنت لمدة 30 دقيقة عند 37 °Cوتم الحصول على الصور على الفور دون غسيل باستخدام مجهر فلوري مقلوب عند أطوال موجية للإثارة والانبعاث بلغت 510 و578 نانومتر، على التوالي. كما تم تثبيت إعدادات الحصول على الصور عبر جميع المجموعات، وعُير شريط مقياس الرسم في الصورة عند 50 µm.
  4. تفاعل البوليميراز المتسلسل الكمي في الوقت الحقيقي مع النسخ العكسي (RT-qPCR)
    تم عزل الحمض النووي الريبوزي الكلي (Total RNA) باستخدام كاشف استخلاص RNA يعتمد على الفينول والغوانيدينيوم. ثم تم تخليق الحمض النووي الريبوزي منقوص الأكسجين المتمم (Complementary DNA) من 1 µg للحمض النووي الريبوزي (RNA) باستخدام طقم تخليق الحمض النووي المتمم للشريط الأول، واستُخدمت كواشف قائمة على صبغة SYBR Green لتفاعل البوليميراز المتسلسل في الوقت الحقيقي (real-time PCR). وقد أُجري كل تفاعل في ثلاث مكررات تقنية. وتتوفر تسلسلات البادئات في الجدول التكميلي 2، وتم حساب الوفرة النسبية للحمض النووي الريبوزي المرسال باستخدام طريقة 2^-ΔΔCt⁻ΔΔعتبة الدورة (Ct) الطريقة

12. التحليل الإحصائي

تم تقييم التوزيع الطبيعي وتجانس التباين باستخدام اختباري Shapiro–Wilk وLevene المرتكز على الوسيط، على التوالي. وحُللت البيانات التي استوفت كلا الافتراضين باستخدام اختبار t ثنائي الطرف لعينات غير مرتبطة، أو تحليل التباين أحادي الاتجاه متبوعاً باختبار Tukey للفروق المعنوية الصادقة. وفي حال عدم تحقق أي من الافتراضين، استُخدم اختبار Welch t أو تحليل التباين لـ Welch متبوعاً بمقارنات Games–Howell.

تُعرض النتائج في صورة متوسط حسابي ± الانحراف المعياري. أعداد المكررات البيولوجية الفعلية، الاختبار الثنائي الدقيق P تُدرج القيم، وعمليات التحقق من الافتراضات في الجدول التكميلي 3المؤرشفة الشكل 13 تحتوي ورقة المصدر على عدد أقل من مكررات الضبط للأجزاء A (ن = 4)، ج (يرجى تزويد النص المراد ترجمته. = 4)، و F (ن = 2)، بينما تحتوي جميع تركيبات اللوحات/المجموعات الأخرى على نـ = 6.

أُجريت التحليلات الحسابية باستخدام لغة R وسير عمل كل من limma، وWGCNA، وclusterProfiler، وglmnet، وrandomForest، وe1071، وpROC، وrms، وSeurat v4، وHarmony، وMonocle 2، وCellChat، وCytoscape/CytoHubba. وشملت الموارد المتاحة عبر الإنترنت FerrDB، وGEO، وSTRING، وChEA3، وTarBase 9.0، وNetworkAnalyst، وCIBERSORT/LM22، وMSigDB، وBioinformatics.com.cn، وSangerbox 3.0.

النتائج

تحديد وتوصيف وظيفي للجينات ذات التعبير المشترك في الموت الخلوي النحاسي والموت الخلوي الحديدي

تم دمج أربع مجموعات بيانات تدريبية تضم 421 عينة من التهاب القولون التقرحي (UC) و97 عينة ضابطة سليمة. وقد تم تحديد إجمالي 551 جينًا متباين التعبير، بما في ذلك 362 جينًا مرتفع التعبير و189 جينًا منخفض التعبير. وأسفر تحليل الارتباط عن 444 جينًا مرتبطًا بـ ferroptosis وcuproptosis، وأدى التقاطع مع الجينات متباينة التعبير إلى إنتاج 32 جينًا متباين التعبير مشترك التعبير بين cuproptosis وferroptosis (CF-DEGs).

أظهرت الجينات 32 CF-DEGs إثراءً في الاستجابة للجروح، وأيونات النحاس، ونقل الأحماض الدهنية، والليبوبوليساكاريد، ومرض التهاب الأمعاء، ومسارات إشارات NF-κB، ومسارات إشارات TNF، والموت الخلوي الحديدي (الجدول التكميلي 4).

تحديد أولويات المؤشرات الحيوية الأساسية من خلال التعلم الآلي المتكامل وتحليل شبكة共التعبير الجيني المترابط (WGCNA)

حدّد تحليل شبكة التعبير الجيني المشترك الموزون (WGCNA) الوحدات MEpurple وMEbrown وMEblack كأكثر الوحدات ارتباطاً بقوة بـ UC. واحتوت الوحدات المختارة مجتمعة على 1,426 جيناً (الجدول التكميلي 5).

اختار كل من عامل التقلص والاختيار الأقل مطلقاً (LASSO)، وآلة متجه الدعم مع استبعاد الميزات المتكرر (SVM-RFE)، والغابة العشوائية 21 و32 و19 ميزة على التوالي. وهناك ثلاثة عشر جيناً مشتركة بين النماذج الثلاثة جميعها. وقد أدى دمج توافق التعلم الآلي، ونواة التفاعل بين البروتينات المصنفة بواسطة CytoHubba، ووحدات WGCNA المختارة إلى الحصول على خمسة مؤشرات حيوية مرشحة مرتبطة بـ UC وهي: LCN2 وIDO1 وCXCL2 وNOS2 وCD274.

التقييم التشخيصي وإثراء المسارات لبصمة المؤشرات الحيوية

ارتبطت جميع المؤشرات الحيوية المرشحة الخمسة ارتباطاً إيجابياً وظهر ارتفاع في تنظيمها في حالات التهاب القولون التقرحي (UC) ضمن مجموعة التدريب (الشكل 2A، B). حقق كل مؤشر مساحة تحت منحنى خصائص التشغيل للمستقبل > 0.80 في مجموعة التدريب و > 0.75 في مجموعة التحقق المستقلة GSE47908 (الشكل 2C–E).

أظهر المخطط البياني (nomogram) المكون من خمس جينات معايرةً جيدة، وذلك وفقاً لاختبار Hosmer–Lemeshow P > 0.05 ومتوسط الخطأ المطلق < 0.1، والقدرة التمييزية في المجموعة التي خضعت للتحليل، حيث بلغت المساحة تحت المنحنى ومؤشر التطابق 0.945، مع فاصل ثقة 95% لمؤشر التطابق يتراوح بين 0.922 و0.968 (الشكل 3).

ربط تحليل إثراء مجموعة الجينات المرشحين الخمسة بمسارات تأشير JAK–STAT، وinterferon–RIPK1/3، وToll-like receptor–NF-κB (الشكل 4).

مخططات تحليل التعبير الجيني؛ مخططات دائرية، ومنحنيات ROC، ومخططات صندوقية للمقارنة بين التهاب القولون التقرحي والأصحاء.
الشكل 2: تعبير المؤشرات الحيوية المرشحة وأداؤها التشخيصي. (A) خريطة حرارية للارتباط. (B, C) تعبير المؤشرات الحيوية ومنحنيات خصائص تشغيل المستقبل في مجموعة التدريب. (D, E) تعبير المؤشرات الحيوية ومنحنيات خصائص تشغيل المستقبل في مجموعة التحقق GSE47908. ROC: خصائص تشغيل المستقبل؛ AUC: المساحة تحت المنحنى؛ UC: التهاب القولون التقرحي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخطط النوموغرام، ومنحنى المعايرة، وتحليل ROC لتقييم النموذج التنبؤي.
الشكل 3: تطوير وتقييم نوموغرام UC. (أ) نوموغرام لخمسة جينات. (ب) مخطط المعايرة. (ج) منحنى خصائص تشغيل المستقبل. ROC: خصائص تشغيل المستقبل؛ UC: التهاب القولون التقرحي؛ AUC: المساحة تحت المنحنى؛ C-index: مؤشر التوافق. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

رسوم تحليل إثراء مجموعة الجينات؛ الرتب مقابل درجات الإثراء؛ مجموعات البيانات المقارنة.
الشكل 4تحليل إثراء مجموعة الجينات للمؤشرات الحيوية الخمسة المرشحة. (أ-هـنتائج تحليل إثراء مجموعة الجينات لكل من LCN2 وIDO1 وCXCL2 وNOS2 وCD274، على التوالي. GSEA: تحليل إثراء المجموعات الجينية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

تحليل مشهد البيئة الدقيقة المناعية وشبكة التنظيم

أظهرت عينات UC زيادة في نسب الخلايا المتعادلة، وخلايا CD4⁺ T الذاكرة المنشطة، والبلعميات M1، والخلايا الصارية المنشطة، مع انخفاضات متبادلة في البلعميات M2، والخلايا الصارية الساكنة، والخلايا التغصنية الساكنة. وقد تكررت هذه الأنماط في مجموعة التحقق (الشكل 5A–E).

ارتبط المرشحون الخمسة إيجابياً بالخلايا المتعادلة، وخلايا CD4⁺ T الذاكرة المنشطة، وبالخلايا البلعمية من النوع M1، وارتبطوا عكسياً بالخلايا الصارية الساكنة والخلايا البلعمية من النوع M2 (الشكل 5F–J). احتوت شبكة الجينات وmiRNA على 98 عقدة و146 حافة. أظهر كل من hsa-miR-34a-5p وhsa-miR-16-5p أعلى اتصال للمؤشرات الحيوية، بينما كان AR وRELA أكثر عوامل النسخ اتصالاً (الشكل 6).

خرائط حرارية لتكوين الخلايا المناعية والارتباط؛ رسوم بيانية تحليلية توضح بيانات التعبير الجيني.
الشكل 5: تحليل الارتشاح المناعي. (A) تكوين الخلايا المناعية. (B) الفروق بين المجموعات في نسب الخلايا المناعية. (C) الخريطة الحرارية لارتباط الخلايا المناعية. (D, E) ارتشاح الخلايا المناعية في مجموعتي التدريب والتحقق. (F–J) الارتباطات بين المؤشرات الحيوية المرشحة ومجموعات الخلايا المناعية. UC: التهاب القولون التقرحي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخطط تفاعلات الشبكة الجينية؛ يبرز تفاعلات البروتين وتحليل مسارات التنظيم.
الشكل 6: الشبكات المتوقعة لـ miRNA وعوامل النسخ. (A) شبكة الجين–miRNA. تشير الدوائر إلى المؤشرات الحيوية المرشحة، وتشير المربعات إلى miRNAs. (B) شبكة عامل النسخ–الجين. تشير المعينات إلى المؤشرات الحيوية المرشحة، وتشير المثلثات المقلوبة إلى عوامل النسخ. miRNA: microRNA; TF: transcription factor. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

ديناميكيات التعبير الزمكاني بدقة الخلية الواحدة

بعد مراقبة الجودة، شكل 31,712 خلية 22 عنقوداً تم تصنيفها كـ تسع مجموعات خلوية رئيسية (الشكل 7A–C). وكانت نسب الخلايا الظهارية وخلايا البلازما أعلى في حالات UC. كما أظهرت الخلايا الظهارية إثراءً في LCN2 و NOS2، بينما أظهرت الخلايا النخاعية إثراءً في IDO1 و CXCL2 و CD274 (الشكل 7D–G).

حدد التصنيف الفرعي للخلايا الظهارية 11 مجموعة فرعية، مع توسع في الخلايا القولونية الالتهابية وإثراء في LCN2 وNOS2 في هذه المجموعة الفرعية (الشكل 8). وحدد التصنيف الفرعي للخلايا النخاعية سبع مجموعات فرعية، مع زيادة في الخلايا الوحيدة، وانخفاض في البلاعم، وإثراء في IDO1 وCXCL2 وCD274 في الخلايا الوحيدة (الشكل 9).

تراكمت الخلايا القولونية الالتهابية في وقت متأخر من المسار الظهاري، مع زيادة في تعبير LCN2 وNOS2 (الشكل 10). وأظهرت الخلايا الوحيدة مساراً متميزاً مرتبطاً بالتهاب القولون التقرحي (UC)، مع تعبير ديناميكي لكل من IDO1 وCXCL2 وCD274 (الشكل 11).

أظهرت الخلايا القولونية الالتهابية أقوى إشارات صادرة واتصالاً بارزاً مع الخلايا الوحيدة. وكان الزوج APP–CD74 من أهم أزواج الربيطة-المستقبل بين هذه المجموعات الفرعية (الشكل 12).

مخطط تجميع UMAP ومخطط نقطي يظهران توزيع أنواع الخلايا والتعبير الجيني في العينات.
الشكل 7: التعبير عن المؤشرات الحيوية المرشحة عبر المجموعات الخلوية. (A) التجمعات الخلوية. (B) علامات التعليق التوضيحي. (C) تسع مجموعات خلوية مصنفة. (D, E) توزيعات الخلايا ونسبها في عينات الأصحاء وعينات UC. (F, G) التعبير عن المؤشرات الحيوية المرشحة موضحاً بواسطة UMAP ومخطط الفقاعات. UC: التهاب القولون التقرحي؛ UMAP: التقريب والإسقاط المتشعب الموحد. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

تجميع t-SNE وتحليل أنواع الخلايا الظهارية؛ رسم بياني وخريطة حرارية تعرض أنماط البيانات.
الشكل 8: التجميع الفرعي للخلايا الظهارية والتعبير المرشح. (A) التجمعات الأولية للخلايا الظهارية. (B) علامات التعليق التوضيحي. (C) المجموعات الفرعية المحددة من الخلايا الظهارية. (D) نسب المجموعات الفرعية في عينات الأصحاء وعينات UC. (E) تعبير LCN2 وNOS2 عبر المجموعات الفرعية للخلايا الظهارية. t-SNE: التضمين العشوائي للجيران الموزع t؛ UC: التهاب القولون التقرحي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

تحليل عناقيد t-SNE ومخطط شريطي لعناقيد الخلايا النخاعية؛ التعبير المناعي؛ تسلسل RNA أحادي الخلية.
الشكل 9: التجميع الفرعي للخلايا النخاعية والتعبير المرشح. (A) عناقيد الخلايا النخاعية الأولية. (B) علامات التعليق التوضيحي. (C) المجموعات الفرعية للخلايا النخاعية الموضحة. (D) نسب المجموعات الفرعية في عينات الأصحاء وعينات التهاب القولون التقرحي UC. (E) تعبير IDO1 و CXCL2 و CD274 عبر المجموعات الفرعية للخلايا النخاعية. t-SNE: تضمين الجوار العشوائي الموزع t؛ UC: التهاب القولون التقرحي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

نتائج تقليل الأبعاد والتجميع، والتي توضح رسوم خرائط المكونات وتحليل الزمن الكاذب.
الشكل 10: تحليل الزمن الكاذب للخلايا الظهارية. (أ) مسار الزمن الكاذب وتعيينات الحالة. (ب) توزيع الخلايا الظهارية السليمة وتلك المصابة بـ UC على طول المسار. (ج) ديناميكيات تعبير LCN2 و NOS2 على طول الزمن الكاذب. UC: التهاب القولون التقرحي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

رسم بياني للملاءمة الطيفية؛ تحليل بيانات علاقات المكونات؛ نتائج الملاءمة للتحليل الشامل.
الشكل 11: تحليل الزمن الكاذب للخلايا النخاعية. (A) مسار الزمن الكاذب وتعيينات الحالة. (B) توزيع الخلايا النخاعية السليمة وخلايا خلايا التهاب القولون التقرحي على طول المسار. (C) ديناميكيات تعبير IDO1 و CXCL2 و CD274 على طول الزمن الكاذب. UC: التهاب القولون التقرحي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

شبكات التفاعل البروتيني وقوة التفاعل؛ تظهر نتائج البيانات في مخططات مبعثرة وخرائط حرارية.
الشكل 12: التواصل الظهاري-النخاعي. (A) عدد التفاعلات وقوتها. (B) قوة الإشارات الصادرة والواردة. (C) التفاعلات التي تشمل الخلايا القولونية الالتهابية. (D) خريطة حرارية لقوة التواصل. (E) أزواج الربيطة-المستقبل التي تشمل الخلايا القولونية الالتهابية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

In vitro التحقق التجريبي من تدخلات الموت الخلوي الحديدي (ferroptosis) والموت الخلوي النحاسي (cuproptosis)

أدى التعرض لعديد السكاريد الشحمي (LPS) إلى تقليل حيوية خلايا Caco-2 وزيادة تعبير IL-6 وIL-1β مقارنة بمجموعة التحكم (الشكل 13A–C و الشكل التكميلي 5).

أدى LPS إلى زيادة Fe2⁺، والمالونديالدهيد، ووفرة الحمض الريبوزي المرسال (mRNA) لكل من LCN2 و IDO1 و CXCL2 و NOS2، بينما عكس ferrostatin-1 كل تغيير مرتبط بـ LPS (الشكل 13D–I). وبالنسبة للمقارنات بين LPS مقابل LPS + ferrostatin-1، تراوحت قيم P الثنائية الدقيقة من 9.45 × 10⁻5 إلى 0.0027 بعد حساب متوسط المكررات التقنية ضمن كل مكرر بيولوجي.

أدى LPS إلى تقليل الحيوية وزيادة كل من IL-6 وIL-1β وFDX1/DLAT وCD274 والفلورة الحساسة للنحاس، بينما عكس tetrathiomolybdate هذه التغيرات (الشكل 14 أ-هـ). بالنسبة للمقارنات بين LPS و LPS + tetrathiomolybdate، تم استخدام اختبار ثنائي الجانب دقيق P تراوحت القيم بين < 1 × 10⁻15 إلى 0.0008.

حددت التحليلات مجتمعةً خمسة مرشحات تشخيصية مرتبطة بالتهاب القولون التقرحي (UC)، وحصرت تعبيرها في المجموعات الظهارية والنخاعية، وأظهرت أن LCN2 وIDO1 وCXCL2 وNOS2 قد استجابت لتثبيط الموت الخلوي الحديدي (ferroptosis)، بينما استجاب CD274 لعملية مخلبية النحاس في خلايا Caco-2.

مخططات حيوية الخلايا وتعبير mRNA التي تقارن بين علاجات المجموعة الضابطة، وLPS، وLPS+Fer.
الشكل 13: يعمل Ferrostatin-1 على تخفيف التغيرات الالتهابية والتغيرات المرتبطة بـ ferroptosis والناتجة عن LPS في خلايا Caco-2. (A) حيوية الخلايا. (B, C) تعبير RNA المرسال لـ IL-6 وIL-1β. (D, E) مستويات malondialdehyde وFe2⁺ داخل الخلايا. (F–I) تعبير RNA المرسال لـ LCN2، وIDO1، وCXCL2، وNOS2. تم حساب متوسط المكررات التقنية ضمن كل مكرر بيولوجي مستقل؛ وتشير أشرطة الخطأ إلى الانحراف المعياري. كانت أعداد المكررات البيولوجية المتاحة للمجموعة الضابطة n = 4 في A وC، والمجموعة الضابطة n = 2 في F، وn = 6 لجميع تركيبات اللوحات/المجموعات الأخرى. تم تسجيل قيم P الدقيقة ثنائية الجانب وفحوصات الافتراضات في الجدول التكميلي 5. Fer-1: ferrostatin-1؛ LPS: lipopolysaccharide؛ MDA: malondialdehyde. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخططات شريطية لحيوية الخلايا وتعبير mRNA؛ مجهر يوضح توزيع مسبار النحاس.
الشكل 14: مادة Tetrathiomolybdate تخفف من التغيرات المرتبطة بالالتهاب والموت النحاسي (cuproptosis) الناتجة عن LPS في خلايا Caco-2. (A) حيوية الخلايا. (B, C) تعبير الحمض النووي الريبوزي المرسال (mRNA) لـ IL-6 و IL-1β. (D) تعبير mRNA لـ FDX1 و DLAT. (E) تعبير mRNA لـ CD274. (F) الفلورة لـ Cu2⁺ داخل الخلايا؛ شريط المقياس = 50 µm. تم حساب متوسط ثلاث مكررات تقنية ضمن كل من ست مكررات بيولوجية مستقلة لكل مجموعة؛ تشير أشرطة الخطأ إلى الانحراف المعياري. قيم P الدقيقة ثنائية الجانب وفحوصات الافتراضات موضحة في الجدول التكميلي 5. TTM: tetrathiomolybdate؛ LPS: lipopolysaccharide. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

البيانات الخام والمعالجة، ونصوص التحليل البرمجية، وجداول بيانات مصدر تجارب الخلايا متاحة للعموم على الرابط https://doi.org/10.5281/zenodo.21202720.

الشكل التكميلي 1: المعالجة المسبقة للبيانات وتشخيصات التعبير التفاضلي. (A–F) توزيعات العينات قبل (A–C) وبعد (D–F) تصحيح الدفعة. (G) مخطط البركان للجينات ذات التعبير التفاضلي. (H) خريطة حرارية لأنماط التعبير المعيرة. DEGs: الجينات ذات التعبير التفاضلي؛ GEO: مستودع تعبير الجينات (Gene Expression Omnibus).يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الشكل التكميلي 2: تحليل الإثراء للجينات ذات التعبير التفاضلي المشتركة في الموت النحاسي والموت الحديدي (CF-DEGs). (أ) إثراء الوجود الجيني (Gene Ontology). (ب) إثراء موسوعة كيوتو للجينات والجينومات (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes). CF-DEGs: الجينات ذات التعبير التفاضلي المشتركة في الموت النحاسي والموت الحديدي؛ GO: الوجود الجيني؛ KEGG: موسوعة كيوتو للجينات والجينومات.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الشكل التكميلي 3: تشخيصات فحص WGCNA. (A) اختيار العتبة اللينة. (B) تجميع الجينات الذاتية للوحدات. (C) المخطط الشجري للجينات والوحدات. (D) الارتباطات بين الوحدات والسمات. (E–G) علاقات الأهمية الجينية/عضوية الوحدة للوحدات الأرجوانية والبنية والسوداء. WGCNA: تحليل شبكة التعبير الجيني المشترك الموزون؛ UC: التهاب القولون التقرحي.يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الشكل التكميلي 4: فحص المؤشرات الحيوية متعدد المراحل. (A, B) اختيار الميزات باستخدام LASSO. (C, D) اختيار الميزات باستخدام SVM-RFE. (E, F) ترتيب الميزات باستخدام الغابة العشوائية (Random-forest). (G) الإجماع بين النماذج الثلاثة. (H, I) شبكة PPI والعقد المركزية في CytoHubba. (J) دمج نتائج التعلم الآلي، وWGCNA، وPPI. (K) المواقع الكروموسومية للمرشحين الخمسة. LASSO: عامل تقليص واختيار أدنى مطلق؛ SVM-RFE: آلة متجه الدعم - استبعاد الميزات العودي؛ RF: الغابة العشوائية؛ PPI: التفاعل بين البروتينات؛ WGCNA: تحليل شبكة التعبير الجيني المشترك الموزون.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الشكل التكميلي 5: التحقق من صحة نموذج LPS في خلايا Caco-2. (A) حيوية الخلايا. (B, C) تعبير الحمض الريبي النووي المرسال لـ IL-6 و IL-1β. تم حساب متوسط الثلاث مكررات التقنية ضمن ست مكررات بيولوجية مستقلة لكل مجموعة؛ تشير أشرطة الخطأ إلى الانحراف المعياري. LPS: عديد السكاريد الدهني.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الجدول التكميلي 1: مجموعات بيانات GEO المستخدمة للاكتشاف والتحقق. أرقام الوصول إلى مجموعات البيانات، والمنصات، وتكوين العينات، وتعيينات المجموعات لمجموعات بيانات GEO المضمنة في تحليلات الاكتشاف والتحقق. GEO: Gene Expression Omnibus.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الجدول التكميلي 2: تسلسلات بادئات تفاعل البوليميراز المتسلسل الكمي بنسخ عكسي. تسلسلات البادئات المستخدمة في تحليل تفاعل البوليميراز المتسلسل الكمي بنسخ عكسي للجينات التي تم تقييمها في هذه الدراسة.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الجدول التكميلي 3: التفاصيل الإحصائية للأشكال 13 و14 والشكل التكميلي 1. أعداد المكررات البيولوجية، وفحوصات الافتراضات، وطرق التحليل الإحصائي، وقيم P الدقيقة للمقارنات التجريبية المحددة.يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الجدول التكميلي 4: الجينات ذات التعبير التفاضلي المشتركة بين الموت النحاسي والموت الحديدي. قائمة بالجينات ذات التعبير التفاضلي المرتبطة بالموت الحديدي والنحاسي (CF-DEGs) التي تم تحديدها عن طريق تقاطع الجينات المرتبطة بالموت الحديدي والموت النحاسي مع الجينات ذات التعبير التفاضلي.يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الجدول التكميلي 5: الجينات في وحدات WGCNA المختارة لفحص المؤشرات الحيوية. قائمة بالجينات الموجودة في وحدات WGCNA المختارة لفحص المؤشرات الحيوية اللاحق. WGCNA: تحليل شبكة التعبير الجيني المشترك الموزون.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

المناقشة

دمجت هذه الدراسة بين علم النسخ الشامل (bulk transcriptomics)، والتعلم الآلي، والتحليل أحادي الخلية، وتجارب خلوية مستهدفة لفحص التداخل بين الموت الخلوي الحديدي (ferroptosis) والموت الخلوي النحاسي (cuproptosis) في التهاب القولون التقرحي (UC). وقد كانت خمسة من المرشحات التشخيصية المرتبطة بالتهاب القولون التقرحي قابلة للتكرار عبر مجموعات الاكتشاف والتحقق، وتمركزت بشكل أساسي في الحجيرات الظهارية والنخاعية، وأظهرت تعبيراً استجابياً لتثبيط المسارات في خلايا Caco-2. تدعم هذه النتائج سير عمل مرحلي يوجه فيه التحديد ذو الأولوية حسابياً عملية التحقق البيولوجي المركزة، مع تجنب الادعاء القوي بأن الجينات الخمسة هي منظمات علوية مثبتة للموت الخلوي الحديدي أو الموت الخلوي النحاسي.

أظهرت الجينات المعبر عنها تفاضلياً في حالة التليف الكيسي (CF-DEGs) إثراءً في الاستجابات لليبوبوليسيكاريد، ومعالجة النحاس، ونقل الدهون، ومسارات إشارات NF-κB/TNF، والموت الخلوي الحديدي (ferroptosis)، مما يوفر رابطاً متسقاً بين الإجهاد التأكسدي المعتمد على المعادن والالتهاب المخاطي10,19.

تشغل المرشحات الخمسة سياقات تكميلية من الالتهاب والإجهاد المعدني. يربط LCN2 بين احتجاز الحديد، واختلال التوازن الميكروبي، ومحور LCN2–ALOX15 الخاص بالموت الخلوي الحديدي (ferroptosis)20,21,22,23؛ ويربط IDO1 بين استقلاب التريبتوفان، والالتهاب المخاطي، واضطراب التعامل مع الحديد24,25,26؛ ويربط CXCL2 بين تأشير IL-17/IL-22، وتجنيد الخلايا المتعادلة، وبيروكسيد الدهون27,28,29,30. أما NOS2 فله تأثيرات تعتمد على السياق، ولكن يمكنه تضخيم الإصابة التأكسدية والقابلية للموت الخلوي الحديدي عند تحفيزه بشكل مفرط31,32,33,34,35,36. ويُعد CD274 علامة ظهارية تنظيمية مناعية، تشير علاقته بـ FDX1 والحساسية تجاه ناقلات أيونات النحاس إلى الاستجابة للموت الخلوي النحاسي (cuproptosis) بدلاً من التحكم في مسار محدد37,38,39. وقد جاءت تجارب التثبيط متوافقة مع هذه التصنيفات: حيث خفّض ferrostatin-1 من مستويات LCN2 و IDO1 و CXCL2 و NOS2، بينما خفّض tetrathiomolybdate من مستوى CD274.

ربط التحليل المناعي كذلك البصمة المرشحة ببلاعم M1، والعدلات، وخلايا CD4⁺ T الذاكرة المنشطة، والخلايا الصارية المنشطة، والتي يمكن لجميعها أن تعزز الإصابة الظهارية من خلال السيتوكينات، وأنواع الأكسجين التفاعلية، وإشارات تعطيل الحاجز40,41,42,43,44. وقد ظهر RELA و hsa-miR-34a-5p و hsa-miR-16-5p كمنظمات علوية محتملة، بينما تظل الأدلة على دور مباشر لمستقبلات الأندروجين في التهاب القولون التقرحي (UC) محدودة45,46,47,48,49,50. وينبغي تفسير هذه النتائج على أنها فرضيات على مستوى الشبكة لتجارب الاضطراب المستقبلية بدلاً من كونها دليلاً على تنظيم مباشر.

حدد تحليل الخلية الواحدة موقع LCN2 وNOS2 في الخلايا القولونية الالتهابية، بينما حدد موقع IDO1 وCXCL2 وCD274 في المجموعات النخاعية الغنية بالخلايا الوحيدة. وتُشير التوقعات إلى أن الخلايا القولونية الالتهابية تعمل كمراكز اتصال، حيث كان زوج الربيطة والمستقبل APP–CD74 من بين الأزواج الرائدة في التواصل بين الخلايا الظهارية والنخاعية51,52,53,54,55,56. ويؤدي هذا التحديد الدقيق لأنواع الخلايا إلى تضييق السياق البيولوجي الذي يجب فيه اختبار المرشحين الخمسة، ويدعم استخدام أنظمة الزراعة المشتركة أو أنظمة العضويات مع الخلايا المناعية كخطوة تجريبية تالية.

تحد عدة قيود من عملية التفسير؛ حيث إن Caco-2 عبارة عن خط خلوي من سرطان الغدة في القولون والمستقيم، ولا يحاكي بشكل كامل الظهارة القولونية غير الخبيثة، أو التباين بين المرضى، أو التفاعلات السدوية المناعية، أو التهاب القولون التقرحي المزمن؛ لذا، ثمة حاجة للتحقق من النتائج في الخلايا الظهارية المعوية الأولية، والعضوانيات المشتقة من المرضى، وأنظمة الزراعة المشتركة، ونماذج التهاب القولون in vivo. كما افتقرت ورقة البيانات المصدرية المؤرشفة لـ الشكل 13 إلى بعض سجلات مكررات الضبط في اللوحات A وC وF، مما قلل من دقة تلك المقارنات؛ وقد تم الكشف عن جميع أعداد المكررات المتاحة وقيم P الدقيقة في الجدول التكميلي 5. وأخيراً، لم تكن بيانات العمر والجنس والتعرض للعلاج والمتغيرات السريرية الأخرى متاحة بشكل موحد عبر المجموعات العامة. وسيتطلب الأمر مجموعات استباقية متعددة المراكز وإحداث اضطراب مباشر للمرشحين الخمسة لإثبات الفائدة التشخيصية والأدوار المسببة. وضمن هذه القيود، تقدم الدراسة مجموعة من الفرضيات الشفافة والراسخة تجريبياً والتي تربط بين موت الخلايا المعتمد على المعادن، والتواصل النخاعي الظهاري، والتهاب القولون التقرحي. وتوضح أبحاث علم الصيدلة الشبكي المماثلة في سرطان البروستاتا قيمة تحديد الأولويات الحاسوبية للأهداف في توليد الفرضيات، ولكنها لا تشكل تحققاً خاصاً بالتهاب القولون التقرحي57. وبالمثل، يعكس النقاش الحديث حول الموت الحديدي (ferroptosis) في الفصال العظمي وتنكس العظام اهتماماً علاجياً أوسع بتعديل الموت الحديدي، على الرغم من أنه لا يمكن تعميم الآليات الخاصة بالمرض مباشرة على التهاب القولون التقرحي58. وبناءً على ذلك، استُخدم التحقق من المجموعات الخارجية وتجارب المثبطات لتعزيز الارتباطات المعلوماتية الحيوية، دون المبالغة في تقديرها.

الإفصاحات

ليس لدى المؤلفين أي تضاربات مصالح للإفصاح عنها.

شكر وتقدير

تم دعم هذا العمل من خلال مشروع باحث تشوانغ الشاب التابع للإدارة الوطنية للطب الصيني التقليدي (منحة رقم 2022256). كما نتقدم بالشكر إلى جميع أعضاء الفرق البحثية في جامعة لياونينغ للطب الصيني التقليدي والمستشفى الثالث التابع لجامعة لياونينغ للطب الصيني التقليدي على الدعم الفني والمساهمات في تنظيم البيانات وتحليل المعلوماتية الحيوية.

استُخدم OpenAI Codex (OpenAI) أثناء المراجعة فقط للمساعدة في تحرير اللغة الإنجليزية، وتنسيق المستند، وفحص جودة الأشكال. وقد قام المؤلفون بمراجعة والتحقق من جميع المحتويات العلمية والتحليلات والاستشهادات والعرض النهائي، وهم يتحملون المسؤولية الكاملة عن المخطوطة.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
كِتّ اختبار البروتين بـ BCAمعهد بايوتايم للبيوتكنولوجياP0010تحديد كمية البروتين للتقييس
Bioinformatics.com.cnبايوإنفورماتيكس.كوم.سي إنمنصة إلكترونية؛ تم الدخول في عام 2026منصة تصور وتحليل GO/KEGG
سلالة خلايا كاكو-2ATCCHTB-37خط خلايا سرطان القولون والمستقيم البشري المستخدم في نموذج إصابة الظهارة.
كِتّ الصُّفوف الخَلوِيَّة-8GLPBioGK10001اختبار قابلية بقاء الخلايا المقاس عند 450 نانومتر.
سايبرسورت مع توقيع إل إم22مطورو CIBERSORTLM22تَفكيك 22 كسرًا من الخلايا المناعية.
ChEA3مختبر مايانمنصة إلكترونية؛ تم الدخول في عام 2026إثراء عوامل النسخ والتنبؤ بالشبكة التنظيمية
ثاني أكسيد الكربون2 حاضنةغير مسجلن/أحاضنة مزودة بالرطوبة تُستخدم للزراعة عند 37 °C و5٪ CO2.
النحاس<نمط النطاق="حجم الخط: 10.8333 بكسل">2+ كواشف فلوريةBIOFOUNTCAS 98907-26-7النحاس الداخلي للخلية<نمط النطاق="حجم الخط: 10.8333 بكسل">2+ الكشف بالفلورة
سايتوسكيب مع سايتوهاباالكونسورتيوم السيتوزكيالنسخة غير مسجلةتصور التفاعلات البروتينية وتصنيف العقد الأساسية
وسيط إيجل المعدل من دالبيكوGibco11965092وسط زراعة خلايا كاكو-2
ثنائي ميثيل سلفوكسيدغير مسجلن/أالتحكم بالوسيلة الناقلة
مُصلٌ عِجْليٌّ جَنينيّغير مسجلن/ممكمل الوسط بنسبة 10٪
حديد<نمط النطاق="حجم الخط: 10.8333 بكسل">2+ كِتّ الصّفِّAbcamab83366قياس الحديد الداخلي للخلايا2+.
FerrDBمطورو FerrDBقاعدة بيانات عبر الإنترنت؛ تم الدخول في عام 2026مصدر الجينات المرتبطة بالموت الحديدي
فيرروستاتين-1سايجمـا-ألدريتشSML0583مثبط التموت الحديدي؛ التركيز النهائي 4 µM.
توافقمعهد برواد/المجتمعالنسخة غير مسجلةتصحيح الدُفعات للخلايا المفردة
ميكروسكوب فلورسنت معكوسأوليمبوسIX71نحاس2+ التصوير بالفلورة عند إثارة/انبعاث 510/578 نانومتر.
لِيبوبولي ساكاريدغير مسجلن/ممحفز إصابة التهابية عند 1 µg/mL لمدة 24 ساعة.
كِتّا صِف المالوندايالديهايدمعهد بايوتايم للبيوتكنولوجياS0131Sقياس بيروكسدة الدهون
قارئ اللوحات الدقيقةغير مسجلن/مقياس الامتصاصية عند 450 نانومتر.
مونوكلبايوكوندكتور/المجتمعالنسخة 2تحليل الزمن الكاذب على مستوى الخلية الواحدة
قاعدة بيانات البصمات الجزيئيةمعهد بروادc2.cp.kegg_medicus.v2025.1.Hsمجموعة الجينات المرجعية لتحليل إثراء مجموعة الجينات (GSEA).
نتوورك أناليستمطورو NetworkAnalystمنصة إلكترونية؛ تم الدخول في عام 2026دمج شبكات عوامل النسخ والـmiRNA
بنسلين–ستربتومايسينغير مسجلن/م100 وحدة/مل من البنسلين و 100 µg/mL ستربتومايسين
آرمؤسسة آر للحوسبة الإحصائيةالنسخة غير مسجلةبيئة تحليل المعلومات الحيوية
حزمة برنامج RCRAN/بيوكونداكتورالحزم غير مسجلة في البناءليمّا، وِجكنا، كلاستربروفايلر، جلمنت، راندومفوريست، إي1071، بي-آر-أو-سي، وآر-إم-إس بيئات العمل
نظام تفاعل البوليميراز المتسلسل في الوقت الحقيقيغير مسجلن/مجهاز تفاعل البوليميراز المتسلسل الكمي العكسي باستخدام صبغة SYBR Green
طقم تخليق الحمض النووي المتمم الأولي ريفيرت-إيدثيرمو فيشر ساينتفيكK1622التركيب الأول للحمض النووي المتمم من 1 µg RNA
سانجر بوكسمطورو سانجر بوكس3.0التوحيد القياسي وتصحيح الدُفعات باستخدام كومبات (ComBat)
سيوراتمختبر ساتيجا/المجتمعالنسخة 4مراقبة جودة الخلايا المفردة، والتوحيد، والتجميع، والتصور البصري
برنامج تحليل إحصائيغير مسجلن/أالتحليل الإحصائي للتجارب الخلوية الأصلية
سترينجSTRING Consortiumقاعدة بيانات عبر الإنترنت؛ تم الدخول في عام 2026بروتين–بناء شبكة تفاعل البروتينات
كواشف تفاعل البلمرة المتسلسلة في الزمن الحقيقي باستخدام صبغة SYBR GreenتاكاراRR820Aالبزل المتسلسل الكمي الفعلي
تاربيسأدوات DIANA9.0miRNA مدعومة تجريبيًا–التفاعلات الجينية
تتراثيوموليبداتسايجمـا-ألدريتش323446مُكَوِّن نحاسي؛ التركيز النهائي 40 µM.
كاشف TRIzolتاكارا9108استخلاص إجمالي الحمض النووي الريبي

المراجع

  1. Fu M, Wang QW, Liu YR, Chen SJ. The role of the three major intestinal barriers in ulcerative colitis in the elderly. Ageing Res Rev. 2025;108:102752. https://doi.org/10.1016/j.arr.2025.102752.
  2. Le Berre C, Honap S, Peyrin-Biroulet L. Ulcerative colitis. Lancet. 2023;402:571–584.
  3. Wangchuk P, Yeshi K, Loukas A. Ulcerative colitis: Clinical biomarkers, therapeutic targets, and emerging treatments. Trends Pharmacol Sci. 2024;45:892–903.
  4. Kobayashi T, et al. Ulcerative colitis (primer). Nat Rev Dis Primers. 2020;6:74. https://doi.org/10.1038/s41572-020-0205-x.
  5. Huang J, et al. Comprehensive analysis of cuproptosis-related genes in immune infiltration and diagnosis in ulcerative colitis. Front Immunol. 2022;13:1008146. https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.1008146.
  6. Liu Y, et al. Development and experimental validation of machine learning-based disulfidptosis-related ferroptosis biomarkers in inflammatory bowel disease. Genes. 2025;16:496. https://doi.org/10.3390/genes16050496.
  7. Hu W, et al. HIF-1α alleviates ferroptosis in ulcerative colitis by regulation of GPX4. Cell Death Dis. 2025;16:542. https://doi.org/10.1038/s41419-025-07883-8.
  8. Zhao C, et al. FXR acts as a therapeutic target for ulcerative colitis via suppressing ferroptosis. Mol Med. 2025;31:258. https://doi.org/10.1186/s10020-025-01305-3.
  9. Tsvetkov P, et al. Copper induces cell death by targeting lipoylated TCA cycle proteins. Science. 2022;375:1254–1261.
  10. Liu J, et al. Unveiling the cuproptosis in colitis and colitis-related carcinogenesis: A multifaceted player and immune moderator. Research (Wash D C). 2025;8:0698. https://doi.org/10.34133/research.0698.
  11. Liu N, Chen M. Crosstalk between ferroptosis and cuproptosis: From mechanism to potential clinical application. Biomed Pharmacother. 2024;171:116115. https://doi.org/10.1016/j.biopha.2023.116115.
  12. Hao S, et al. Development of prognostic model incorporating a ferroptosis/cuproptosis-related signature and mutational landscape analysis in muscle-invasive bladder cancer. BMC Cancer. 2024;24:958. https://doi.org/10.1186/s12885-024-12716-1.
  13. Wang Z, et al. Exosomes secreted by macrophages upon copper ion stimulation can promote angiogenesis. Mater Sci Eng C Mater Biol Appl. 2021;123:111981. https://doi.org/10.1016/j.msec.2021.111981.
  14. Zou M, Zhang W, Zhu Y, Xu Y. Identification of 6 cuproptosis-related genes for active ulcerative colitis with both diagnostic and therapeutic values. Medicine (Baltimore). 2023;102:e35503. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000035503.
  15. Chen W, Miao J, Chen J, Chen J. Development of machine learning models for diagnostic biomarker identification and immune cell infiltration analysis in PCOS. J Ovarian Res. 2025;18:1. https://doi.org/10.1186/s13048-024-01582-8.
  16. Lv JH, et al. WGCNA combined with machine learning to find potential biomarkers of liver cancer. Medicine (Baltimore). 2023;102:e36536. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000036536.
  17. Wu Q, Yang C, Huang C, Lin Z. Screening key genes for intracranial aneurysm rupture using LASSO regression and the SVM-RFE algorithm. Front Med. 2025;11:1487224. https://doi.org/10.3389/fmed.2024.1487224.
  18. Tang D, Pu B, Liu S, Li H. Identification of cuproptosis-associated subtypes and signature genes for diagnosis and risk prediction of ulcerative colitis based on machine learning. Front Immunol. 2023;14:1142215. https://doi.org/10.3389/fimmu.2023.1142215.
  19. Yang C, et al. Identification of cuproptosis hub genes contributing to the immune microenvironment in ulcerative colitis using bioinformatic analysis and experimental verification. Front Immunol. 2023;14:1113385. https://doi.org/10.3389/fimmu.2023.1113385.
  20. Yadav SK, et al. Fecal Lcn-2 level is a sensitive biological indicator for gut dysbiosis and intestinal inflammation in multiple sclerosis. Front Immunol. 2022;13:1015372. https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.1015372.
  21. Luo Q, et al. Bioinformatics analysis reveals potential crosstalk genes and molecular mechanisms between ulcerative colitis and psoriasis. Arch Dermatol Res. 2024;317:118. https://doi.org/10.1007/s00403-024-02856-1.
  22. Nielsen OH, et al. Rectal dialysate and fecal concentrations of neutrophil gelatinase-associated lipocalin, interleukin-8, and tumor necrosis factor-alpha in ulcerative colitis. Am J Gastroenterol. 1999;94:2923–2928.
  23. Sun Y, et al. Natural polyphenol rutin inhibits ferroptosis in ulcerative colitis by regulating lipid metabolism via blocking the LCN2-ALOX15 axis. Food Funct. 2025;16:7169–7186.
  24. Sofia MA, et al. Tryptophan metabolism through the kynurenine pathway is associated with endoscopic inflammation in ulcerative colitis. Inflamm Bowel Dis. 2018;24:1471–1480.
  25. Shon WJ, et al. Severity of DSS-induced colitis is reduced in Ido1-deficient mice with down-regulation of TLR-MyD88-NF-kB transcriptional networks. Sci Rep. 2015;5:17305. https://doi.org/10.1038/srep17305.
  26. Zeng T, et al. Indoleamine 2, 3-dioxygenase 1 enhances hepatocytes ferroptosis in acute immune hepatitis associated with excess nitrative stress. Free Radic Biol Med. 2020;152:668–679.
  27. Pavlidis P, et al. Interleukin-22 regulates neutrophil recruitment in ulcerative colitis and is associated with resistance to ustekinumab therapy. Nat Commun. 2022;13:5820. https://doi.org/10.1038/s41467-022-33333-3.
  28. Urzua U, et al. The ovarian transcriptome of reproductively aged multiparous mice: Candidate genes for ovarian cancer protection. Biomolecules. 2020;10:113. https://doi.org/10.3390/biom10010113.
  29. Zahn A, et al. Transcript levels of different cytokines and chemokines correlate with clinical and endoscopic activity in ulcerative colitis. BMC Gastroenterol. 2009;9:13. https://doi.org/10.1186/1471-230X-9-13.
  30. Yi Q, et al. Application of genomic selection and experimental techniques to predict cell death and immunotherapeutic efficacy of ferroptosis-related CXCL2 in hepatocellular carcinoma. Front Oncol. 2022;12:998736. https://doi.org/10.3389/fonc.2022.998736.
  31. Kolios G, Valatas V, Ward SG. Nitric oxide in inflammatory bowel disease: A universal messenger in an unsolved puzzle. Immunology. 2004;113:427–437.
  32. Cheng F, et al. Identification of differential intestinal mucosa transcriptomic biomarkers for ulcerative colitis by bioinformatics analysis. Dis Markers. 2020;2020:8876565. https://doi.org/10.1155/2020/8876565.
  33. Tratensek A, et al. Oxidative stress-related biomarkers as promising indicators of inflammatory bowel disease activity: A systematic review and meta-analysis. Redox Biol. 2024;77:103380. https://doi.org/10.1016/j.redox.2024.103380.
  34. Zhang JL, et al. Jatrorrhizine alleviates ulcerative colitis via regulating gut microbiota and NOS2 expression. Gut Pathog. 2022;14:41. https://doi.org/10.1186/s13099-022-00516-7.
  35. Li H, et al. Development of a prognostic model based on ferroptosis-related genes for colorectal cancer patients and exploration of the biological functions of NOS2 in vivo and in vitro. Front Oncol. 2023;13:1133946. https://doi.org/10.3389/fonc.2023.1133946.
  36. Seibt TM, Proneth B, Conrad M. Role of GPX4 in ferroptosis and its pharmacological implication. Free Radic Biol Med. 2019;133:144–152.
  37. Holland T, Mattner J. Intestinal eosinophils: Characterization of elusive granulocytes as anti-bacterial and immunomodulatory effector cells in colitis. Signal Transduct Target Ther. 2023;8:321. https://doi.org/10.1038/s41392-023-01588-4.
  38. Nguyen J, et al. Overexpression of programmed death ligand 1 in refractory inflammatory bowel disease. Hum Pathol. 2022;126:19–27.
  39. Shen Z, et al. Exploration of a screening model for intrahepatic cholangiocarcinoma patients prone to cuproptosis and mechanisms of the susceptibility of CD274-knockdown intrahepatic cholangiocarcinoma cells to cuproptosis. Cancer Gene Ther. 2023;30:1663–1678.
  40. Niu Y, et al. Platelet activation stimulates macrophages to enhance ulcerative colitis through PF4/CXCR3 signaling. Int J Mol Med. 2025;55:78. https://doi.org/10.3892/ijmm.2025.5499.
  41. Qu F, et al. The role of macrophage polarization in ulcerative colitis and its treatment. Microb Pathog. 2025;199:107227. https://doi.org/10.1016/j.micpath.2025.107227.
  42. Danne C, Skerniskyte J, Marteyn B, Sokol H. Neutrophils: From IBD to the gut microbiota. Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 2024;21:184–197.
  43. Zhao Q, et al. CD4+ T cell activation and concomitant mTOR metabolic inhibition can ablate microbiota-specific memory cells and prevent colitis. Sci Immunol. 2020;5:eabc6373. https://doi.org/10.1126/sciimmunol.abc6373.
  44. Chen E, et al. Inflamed ulcerative colitis regions associated with MRGPRX2-mediated mast cell degranulation and cell activation modules, defining a new therapeutic target. Gastroenterology. 2021;160:1709–1724.
  45. Xu H, Wu C, Wang D, Wang H. Alleviating effect of Nexrutine on mucosal inflammation in mice with ulcerative colitis: Involvement of the RELA suppression. Immun Inflamm Dis. 2024;12:e1147. https://doi.org/10.1002/iid3.1147.
  46. Luo Y, et al. Rab27A promotes cellular apoptosis and ROS production by regulating the miRNA-124-3p/STAT3/RelA signalling pathway in ulcerative colitis. J Cell Mol Med. 2020;24:11330–11342.
  47. Pace F, Watnick PI. The interplay of sex steroids, the immune response, and the intestinal microbiota. Trends Microbiol. 2021;29:849–859.
  48. Rodriguez J, Olivares M, Delzenne NM. Implication of the gut microbiota in metabolic inflammation associated with nutritional disorders and obesity. Mol Nutr Food Res. 2021;65:e1900481. https://doi.org/10.1002/mnfr.201900481.
  49. Ojha R, et al. Emerging role of circulating microRNA in the diagnosis of human infectious diseases. J Cell Physiol. 2019;234:1030–1043.
  50. Tian Y, et al. LncRNA CDKN2B-AS1 relieved inflammation of ulcerative colitis via sponging miR-16 and miR-195. Int Immunopharmacol. 2020;88:106970. https://doi.org/10.1016/j.intimp.2020.106970.
  51. Kulkarni N, Pathak M, Lal G. Role of chemokine receptors and intestinal epithelial cells in the mucosal inflammation and tolerance. J Leukoc Biol. 2017;101:377–394.
  52. Stadnyk AW. Intestinal epithelial cells as a source of inflammatory cytokines and chemokines. Can J Gastroenterol. 2002;16:241–246.
  53. Xu Y, Chen N. DUOX2-mediated innate immune hyperactivation drives macrophage M1 polarization via the APP-CD74 axis in inflammatory bowel disease. Presented at: 19th Congress of the European Crohn’s and Colitis Organisation (ECCO 2026); Stockholm, Sweden; 2026. https://academic.oup.com/ecco-jcc/article/20/Supplement_1/jjaf231.232/8432779.
  54. Shi CL, et al. Single-nucleus transcriptome unveils the role of ferroptosis in ischemic stroke. Heliyon. 2024;10:e32727. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e32727.
  55. Tu H, et al. Integrated single-cell analysis with experimental validation reveals ANXA2 as a therapeutic target for ferroptosis in inflammatory bowel disease. Am J Transl Res. 2026;18:91–111.
  56. Yan C, et al. Exploring the anti-ferroptosis mechanism of Kai-Xin-San against Alzheimer's disease through integrating network pharmacology, bioinformatics, and experimental validation strategy in vivo and in vitro. J Ethnopharmacol. 2024;326:117915. https://doi.org/10.1016/j.jep.2024.117915.
  57. Shaik JP, Ahmad A. Pharmacological mechanism of cinnamic acid in the treatment of prostate cancer by network pharmacology. Archives of Medical Reports. 2024;1(2):1–6. https://doi.org/10.26524/amr.2024.2.1.
  58. Nimmagadda S, Patel S, MR Vishwathika. Targeting ferroptosis: A novel therapeutic avenue in osteoarthritis and bone degeneration. Archives of Medical Reports. 2025;2(5):6–9. https://doi.org/10.26524/amr.2025.5.2.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

موت الخلايا المبرمجالخلايا الظهارية المعويةالتوصيف الترانسكريبتوميالجينات متباينة التعبيرتحليل التعلم الآليتحليل الخلية الواحدةالتحقق من المؤشرات الحيوية
تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

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