Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Araştırma makalesi

Sistemik Lupus Eritematozus'ta Kolesterol ve Stearamid Lenfosit Apoptozu ve Sitokin Sekresyonuna Aracılık Eder

526 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/69038

⸱

17 Ekim 2025

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Anhui University of Science & Technology, The First Hospital, 2Department of Rheumatism and Immunology, Peking University Shenzhen Hospital, 3School of Computer Science and Engineering, Anhui University of Science & Technology, 4Taizhou University of Medicine, 5School of Medicine, Anhui University of Science & Technology, 6Department of Radiotherapy, Shenzhen Traditional Chinese Hospital, the Fourth Clinical Medical College of Guangzhou University of Chinese Medicine, the Clinical Medical Research Center of Shenzhen People's Hospital, 7Anhui Provincial Academician Workstation of Anhui University of Science & Technology for Autoimmune Disease Diagnostic Technology, 8Departments of Nephrology, Shenzhen People's Hospital

Bu makalede

Düzeltme bildirimi

Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice

Özet

Burada, lipid ile ilişkili biyobelirteçleri tanımlamayı ve SLE'deki immün düzenleyici rollerini araştırmayı amaçlayan, metabolit stimülasyonunu takiben apoptoz ve sitokin yanıtlarını değerlendirmek için Sistemik Lupus Eritematozus (SLE) hastasından türetilen lenfositleri kullanarak iki örnekli Mendel randomizasyonu, sıvı kromatografisi-kütle spektrometrisi (LC-MS) tabanlı metabolomik doğrulama ve fonksiyonel testleri birleştiren bir çalışma sunuyoruz.

Özet

Serum metabolit bileşimindeki değişiklikler, sistemik lupus eritematozus (SLE) ile giderek daha fazla ilişkilendirilmektedir, ancak bu metabolitlerin immün hücre fonksiyonu üzerindeki doğrudan etkileri tam olarak tanımlanmamıştır. Bu çalışmanın amacı, SLE hastalarından türetilen lenfositlerde SLE ile ilişkili periferik kan metabolitlerini tanımlamak ve bunların apoptoz ve sitokin sekresyonu üzerindeki etkilerini değerlendirmektir.

Birincil analitik yaklaşım olarak ters varyans ağırlıklı modeli kullanarak 565 serum metaboliti ile SLE arasındaki ilişkiyi araştırmak için iki örnekli bir Mendel randomizasyon (MR) analizi gerçekleştirdik. Önemli bulgular, sıvı kromatografisi-kütle spektrometrisine (LC-MS) dayalı daha önce yayınlanmış hedeflenmemiş metabolomik veriler kullanılarak çapraz doğrulandı. Fonksiyonel deneylerde, SLE hastalarından izole edilen lenfositler hedef metabolitlerle uyarıldı, ardından apoptoz ve sitokin sekresyonu değerlendirildi.

MR analizi, SLE ile önemli ölçüde ilişkili 28 metabolit tanımladı. Bunlardan kolesterol (OR = 1.462, %95 GA: 1.100-1.940, P = 0.008) ve stearamid (OR = 0.125, %95 GA: 0.020-0.660, P = 0.014) LC-MS ile doğrulandı ve SLE hastalarında yüksek bulundu. Alıcı çalışma karakteristiği analizi, güçlü tanısal performans gösterdi (kolesterol için AUC = 0.999; Stearamid için AUC = 1.000). Fonksiyonel olarak, her iki metabolit de SLE lenfositlerinde artan apoptoza ve TNF-α, IFN-γ ve TGF-β1 salgılanmasının artmasına neden oldu.

Özetle, genetik ilişkilendirme, metabolit profili oluşturma ve fonksiyonel tahlilleri birleştiren entegre yaklaşımımız, kolesterolün SLE'de immün düzensizliğe katkıda bulunabileceğini ortaya koymaktadır. Stearamid, MR analizinde SLE riski ile negatif bir ilişki göstermesine rağmen, in vitro etkileri kolesterolünkileri yansıtıyordu, bu da karmaşık ve bağlama bağlı bir rol olduğunu düşündürüyordu. Bu bulgular, SLE'de lipid metabolizmasının önemini vurgulamakta ve immünolojik etkisinin daha fazla mekanik ve klinik olarak araştırılmasını desteklemektedir.

Giriş

Sistemik Lupus Eritematozus (SLE), dünya çapında milyonlarca insanı etkileyen, karmaşık patogenez ve çeşitli klinik belirtilerle ayırt edilen kronik bir otoimmün hastalıktır1. Semptomların bireyler arasında büyük farklılıklar gösterdiği ve zaman içinde geliştiği SLE'nin heterojenliği, tanı, hastalık aktivitesinin izlenmesi ve kişiselleştirilmiş tedavi planlarının uyarlanmasında önemli zorluklar yaratır 2,3. 2019 Avrupa Romatizma ile Mücadele Ligi ve Amerikan Romatoloji Koleji (EULAR/ACR) SLE sınıflandırma kriterleri tanısal doğruluğu4 artırmış olsa da, bu kriterler tüm hastalık belirtilerini kapsamaz ve genellikle hastalar için pratik olmayan ve külfetli olabilen böbrek biyopsisi gibi invaziv prosedürlere bağlıdır.

Son yıllarda, SLE'de biyobelirteç olarak metabolitler üzerine yapılan araştırmalar artmakta ve erken hastalık teşhisi, tipleme ve prognostik değerlendirmede muazzam potansiyellerini ortaya koymaktadır 5,6,7. Bununla birlikte, SLE'de metabolit bazlı araştırmaların translasyon potansiyeli birkaç temel zorlukla sınırlı kalmaktadır. İlk olarak, küçük örneklem boyutları büyük bir kısıtlamadır8. Bugüne kadar yapılan metabolomik çalışmaların çoğu, SLE'nin tam klinik heterojenliğini yakalama yeteneklerini sınırlayan nispeten az sayıda katılımcıyı içermektedir. SLE'nin hafif kutanöz tutulumdan şiddetli renal veya nörolojik belirtilere kadar değişebileceği göz önüne alındığında, yetersiz örneklem çeşitliliğine sahip çalışmalar, zayıf tekrarlanabilirlik ve sınırlı genellenebilirlikten muzdarip olabilir9. İkincisi, mekanik derinlik eksik kalıyor. Önceki çalışmalar, spesifik metabolitler ile hastalık aktivitesi, organ hasarı veya belirli klinik özellikler arasındaki ilişkileri göstermiş olsa da, çoğu bulgu doğası gereği tanımlayıcı olmaya devam etmektedir10. Bu araştırmalar, metabolitlerin SLE'nin immünopatolojisindeki nedensel rollerini araştırmadan, büyük ölçüde metabolit seviyelerindeki nicel farklılıklara ve bunların klinik göstergelerle istatistiksel korelasyonlarına odaklanmıştır. Anormal lenfosit apoptozu ve dengesiz sitokin sekresyonu dahil olmak üzere immün düzensizlik SLE patogenezinin merkezinde yer aldığından, metabolitlerin bu süreçleri nasıl etkilediğini anlamak çok önemlidir11. Şu anda, SLE bağlamında spesifik metabolitlerin immün hücre apoptozunu veya sitokin üretimini nasıl modüle ettiğini doğrudan araştıran az sayıda çalışma vardır.

Bu çalışmada, Mendel randomizasyonu (MR) ve LC-MS hedeflenmemiş metabolomik analizlerinin entegrasyonu yoluyla SLE ile ilişkili metabolik biyobelirteçleri tanımlamayı ve Şekil 1'de gösterildiği gibi, hedefe yönelik hücre bazlı testler kullanarak lenfosit apoptozunu ve inflamatuar sitokin üretimini modüle etmede bu aday metabolitlerin fonksiyonel rollerini aydınlatmayı amaçlamaktadır.

Bu, SLE patogenezinde lipid metabolitlerinin - özellikle kolesterol ve stearamidin - nedensel ve mekanik rollerini araştırmak için MR, metabolomik doğrulama ve in vitro fonksiyonel testleri entegre eden ilk çalışmadır. Genetik, metabolik ve deneysel kanıtları birleştiren bu çalışma, spesifik lipid değişikliklerinin SLE'de immün düzensizliği nasıl etkileyebileceğine dair kapsamlı ve çok katmanlı bir bakış açısı sağlar. Bu bütünleştirici yaklaşım, otoimmün hastalıklarda potansiyel metabolik biyobelirteçleri ve terapötik hedefleri belirlemek için yeni bir çerçeve sunmaktadır12.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Bu çalışma 2019 EULAR/ACR sınıflandırma kriterlerine göre yapılmıştır. Bu çalışma Shenzhen Halk Hastanesi tarafından onaylanmıştır (Etik Kurul Onay Numarası LL-KY-2019514).

Mendel randomizasyon (MR) analizi

GWAS veri kaynakları
SLE ve 565 metabolit için genetik ilişkilendirme verileri OpenGWAS veri tabanından (https://gwas.mrcieu.ac.uk/) elde edildi. Hastalık GWAS veri setleri Tablo 1'de özetlenmiş, metabolit GWAS verileri için kaynaklar ve örneklem büyüklükleri Tablo 2'de detaylandırılmıştır. Bu veri kümeleri, metabolitler ve SLE 13,14,15,16 arasındaki nedensel ilişkileri araştırmak için MR analizinin temelini oluşturdu.

Araçsal değişkenlerin seçimi
Kan metabolitleri ve SLE ile ilişkili genetik varyantlar, MR analizi için araçsal değişkenler (IV'ler) olarak seçildi. IV'ler, MR'nin üç temel varsayımına göre seçilmiştir: uygunluk, bağımsızlık ve dışlama kısıtlaması17. Spesifik olarak, genom çapında bir anlamlılık eşiğinde metabolitlerle ilişkili tek nükleotid polimorfizmleri (SNP'ler) P < 5 × 10-8 seçildi18. IV'ler arasında bağımsızlığı sağlamak için, referans paneli19 olarak Avrupa popülasyonu kullanılarak r2 < 0.001 eşiği ve 10.000 kb'lik bir fiziksel mesafe ile bağlantı dengesizliği (LD) kümelenmesi gerçekleştirildi. Bu süreç fazlalığı en aza indirdi ve her IV'ün MR analizi için benzersiz bilgiler sağlamasını sağladı.

İstatistiksel analizler
MR analizi için birincil istatistiksel yaklaşım, metabolitlerin SLE20 üzerindeki nedensel etkisini tahmin etmek için çoklu IV'lerin etkilerini birleştiren ters varyans ağırlıklı (IVW) yöntemdi. Potansiyel pleiotropiyi hesaba katmak için MR-Egger regresyonu21 kullanılarak duyarlılık analizleri yapıldı. Her IV'ün gücü, F-istatistikleri kullanılarak değerlendirildi ve sağlam alet gücü22 sağlamak için yalnızca F > 10 sergileyen SNP'ler tutuldu. Zayıf enstrüman yanlılığını önlemek için daha düşük F istatistiklerine sahip SNP'ler hariç tutuldu. Nihai MR analizleri, yalnızca önemli bir heterojenlik veya pleiotropi tespit edilmediğinde gerçekleştirildi ve nedensel tahminlerin23 güvenilirliği sağlandı.

Duyarlılık analizleri
MR bulgularının sağlamlığını değerlendirmek için çeşitli duyarlılık analizleri kullanıldı. IV'ler arasındaki heterojenlik Cochran's Q testi kullanılarak değerlendirilirken, pleiotropi MR-Egger regresyonu24 ile değerlendirildi. Ek olarak, MR sonuçlarının herhangi bir SNP25'ten orantısız bir şekilde etkilenip etkilenmediğini belirlemek için bir dışarıda bırakma analizi yapıldı. IV'lerin bireysel ve birleşik etkilerini görselleştirmek için orman arazileri oluşturuldu. Bu analizler toplu olarak MR sonuçlarının pleiotropik etkiler veya aykırı SNP'ler tarafından önyargılı olmamasını sağladı.

Metabolomik veri kaynağı
Bu çalışmada kullanılan metabolomik veriler, araştırma grubumuz10 tarafından daha önce yayınlanmış bir çalışmadan elde edilmiştir. Bu çalışmada 121 SLE hastası ve 106 sağlıklı bireyden alınan serum örnekleri üzerinde metabolomik analizler yaptık. Hedeflenmemiş metabolomik profilleme, kütle spektrometrisi (UHPLC-MS) ile birleştirilmiş ultra yüksek performanslı sıvı kromatografisi kullanılarak gerçekleştirildi. Veriler, SLE ile önemli ölçüde ilişkili metabolitleri tanımlamak için pik tespiti, hizalama ve normalleştirme dahil olmak üzere standart metabolomik iş akışları kullanılarak işlendi. Bu metabolitler daha sonra örtüşen metabolitleri belirlemek için MR analizinden elde edilen sonuçlarla çapraz referanslandırıldı. Daha ayrıntılı bilgi önceki yayın10'da bulunabilir. Metabolomik analizde önemli ölçüde ilişkili metabolitler ve MR analizinde önemli nedensel ilişkilere sahip olanlar, MetaboAnalyst platformu kullanılarak ilgili HMDB kimlikleriyle eşleştirildi. Ortak metabolitler daha sonra iki HMDB kimliği setinin kesişmesiyle tanımlandı.

Sitokin ölçümleri ve apoptoz testi
2019 EULAR/ACR sınıflandırma kriterlerine uygun olarak toplam 3 SLE hastası kaydedildi (Tablo 3).

Periferik kan örneği toplama ve lenfosit izolasyonu
Antikoagülan olarak heparin sodyum içeren vakum tüpleri kullanılarak katılımcılardan periferik kan örnekleri (3-6 mL) toplandı. Periferik kan mononükleer hücreleri (PBMC'ler), Ficoll-Paque yoğunluk gradyan santrifüjleme (20-30 dakika boyunca 400-800 × g ) ile izole edildi. İzole edilen hücreler, düşük hızlı santrifüjleme (10 dakika boyunca 250 × g ) yoluyla fosfat tamponlu salin (PBS, HyClone) ile iki kez yıkandı ve% 10 fetal sığır serumu ile desteklenmiş tam RPMI-1640 ortamında yeniden süspanse edildi. Hücre yoğunluğu, otomatik bir hücre sayacı tarafından doğrulandığı üzere 1 × 106 hücre/mL'ye ayarlandı. Hücre süspansiyonu, kültür plakalarına ekildi ve yapışmayı arttırmak için %5CO2 atmosferinde 37°C'de 2 saat önceden inkübe edildi. Ön inkübasyondan sonra, kültür süpernatantındaki yapışık olmayan hücreler dikkatlice toplandı ve lenfosit izolasyonuna tabi tutuldu. Toplanan süspansiyon, Ficoll-Paque üzerine nazikçe katmanlandı ve frensiz 20 dakika boyunca 400 × g'da tekrar santrifüjlendi. Plazma-Ficoll arayüzündeki mononükleer hücre tabakası dikkatlice aspire edildi, fosfat tamponlu salin (PBS) ile iki kez yıkandı ve %10 fetal sığır serumu içeren RPMI-1640 ortamında yeniden süspanse edildi. Hücre canlılığı ve konsantrasyonu, otomatik hücre sayacı kullanılarak değerlendirildi ve lenfositler daha sonra aşağı akış uygulamaları için kullanıldı.

Hücre tedavisi ve kültürü
Hücreler tedavi için beş gruba ayrıldı: Kontrol grubu: Eşit hacimde DMSO ile tedavi edildi. Kolesterol tedavi grubu: 1.5 mmol/L konsantrasyonda kolesterol ile tedavi edildi. Bu çalışmada kullanılan 1.5 mmol/L serbest kolesterol konsantrasyonu, fizyolojik seviyelerin ötesinde lipid açısından zengin bir mikro ortamı simüle etmek için seçilmiştir. Sağlıklı bireylerde dolaşımdaki serbest kolesterol tipik olarak 0,9-1,3 mmol/L arasında değişir. Bu deneylerde kullanılan hafif yüksek konsantrasyon, SLE'de iltihaplı veya metabolik olarak bozulmuş dokularda meydana gelebilecek patolojik lipid birikimini taklit etmeyi amaçlamıştır. Stearamid tedavi grupları: 5 μmol/L ve 10 μmol/L konsantrasyonlarında stearamid ile muamele edilir. Stearamid konsantrasyonları (5 ve 10 μmol/L), 5-10 μmol/L aralığındaki stearamid seviyelerinin patolojik koşullar altında yüksek lipid birikimini taklit edebileceğini öne süren önceki bir rapora26 dayanarak seçilmiştir. Buradaki amaç, yüksek konsantrasyonlu lipid maruziyetinin SLE lenfositleri üzerindeki pro-apoptotik ve immünomodülatör etkilerini araştırmak, inflamatuar veya metabolik olarak düzensiz durumları simüle etmekti. Kolesterol ve stearamid ilk önce yüksek konsantrasyonlu stok çözeltileri hazırlamak için DMSO içinde çözüldü ve bunlar daha sonra hedef konsantrasyonlara ulaşmak için kültür ortamında seyreltildi. Tüm gruplarda nihai DMSO konsantrasyonu %0,1'i (v/v) geçmedi. İlgili işlemler eklendikten sonra, plakalar eşit dağılım sağlamak için hafifçe çalkalandı ve% 5 CO2 ortamında 37 ° C'de 48 saat inkübe edildi.

Apoptoz testi
Apoptoz deneyleri için 1 × 106 ila 3 × 106 hücre toplandı ve önceden soğutulmuş PBS ile iki kez yıkandı. Hücrelerin 500 μL önceden soğutulmuş apoptoz-pozitif kontrol solüsyonu içinde yeniden süspanse edilmesi ve buz üzerinde 30 dakika inkübe edilmesi ve ardından başka bir PBS yıkaması ile pozitif bir kontrol grubu hazırlandı. Deney grupları, kontrol, kolesterol (1.5 mmol/L) ve stearamid (10 μmol/L) tedavileri ile bölüm 1.7'de açıklandığı gibi tedavi edildi. Tedaviden sonra, 1-10 × 105 hücre (kültür süpernatantından gelenler dahil) toplandı ve 500 μL 1× Bağlayıcı Tampon (5× stok çözeltisinin çift damıtılmış su ile seyreltilmesiyle hazırlandı) içinde yeniden süspanse edildi. Her numune eşit sayıda işlenmemiş canlı hücre ile karıştırıldı ve hacim, önceden soğutulmuş 1× Bağlama Tamponu ile 1,5 mL'ye ayarlandı. Süspansiyon daha sonra üç tüpe bölündü: biri boş kontrol için ve ikisi tek leke telafisi için (Ek V-FITC ve PI). Her deney tüpüne 5 μL Annexin V-FITC ve 10 μL PI boyama solüsyonu ilave edildi, ardından vorteksleme ve oda sıcaklığında karanlıkta 5 dakika inkübasyon yapıldı. Akış sitometrisi, Ek V-FITC'yi (530 nm'de emisyon) ve PI'yi (615 nm'de emisyon) tespit etmek için 488 nm'lik bir uyarma lazeri kullanılarak gerçekleştirildi. Boş kontrol tüpü, ileri saçılım (FSC), yan saçılım (SSC) ve floresan kanal voltajlarını ayarlamak için kullanılırken, tek lekeli tüpler floresan telafisi için kullanıldı. Apoptoz, apoptotik hücrelerin oranını değerlendirmek için çift parametreli dağılım grafikleri kullanılarak analiz edildi27,28.

Bağışıklık faktörü tespiti
48 saatlik inkübasyonun ardından, hücre süspansiyonları, analize kadar -80 ° C'de saklanan kültür süpernatantlarını toplamak için santrifüjlendi (5 dakika boyunca 250 × g ). Sitokin ölçümü, cihaz için optimizasyonlarla birlikte üreticinin talimatları izlenerek ticari bir İnsan Temel Bağışıklık Tepkisi Paneli kullanılarak gerçekleştirildi. Kısaca, bir mikroplakanın her bir kuyucuğuna 25 μL tahlil tamponu ve 25 μL standart (2.4 ila 10.000 pg/mL arasında değişen) veya numuneler eklendi. Boncuk karışımı 30 saniye boyunca vortekslendi ve kuyucuklara eklenerek toplam reaksiyon hacmi 75 μL'ye getirildi. Plaka, karanlıkta 2 saat oda sıcaklığında çalkalanarak (800 rpm) inkübe edildi. İki otomatik yıkamadan sonra (1× yıkama tamponu, 5 dakika boyunca 250 × g ), her bir oyuğa 25 μL biyotinlenmiş saptama antikoru ilave edildi ve 1 saat inkübe edildi. Daha sonra, sinyali yükseltmek için 30 dakika boyunca 25 μL streptavidin-fikoeritrin (SA-PE) ilave edildi.

Veri toplama, PE tespiti için 488 nm uyarma lazeri ve 575/26 nm filtre ile donatılmış bir akış sitometresi kullanılarak gerçekleştirildi. Her deneyden önce, fotoçoğaltıcı tüp voltajlarını ve spektral kompanzasyonu optimize etmek için kalibrasyon boncukları kullanıldı. Veriler, LEGENDplex yazılımı v8.0 kullanılarak analiz edildi ve sitokin konsantrasyonları beş parametreli lojistik (5PL) eğri uydurma ile belirlendi. Her sitokin için tespit limitleri 0.68 pg/mL ile 1.97 pg/mL arasında değişiyordu ve kesinliği sağlamak için deneyler iki kez yapıldı (kuyular arası varyasyon katsayısı <%10). Sonuçlar ortalama ±± standart sapma olarak ifade edildi ve gruplar arasındaki istatistiksel farklılıklar tek yönlü ANOVA ve ardından uygun bir istatistiksel analiz yazılımında Tukey'in post-hoc testi kullanılarak değerlendirildi. 48 saatlik inkübasyon süresi, immün yanıtı kapsamlı bir şekilde yakalamak için sitokin sekresyonundaki dinamik değişikliklere göre seçildi. Günlük cihaz kalibrasyonu ve DMSO konsantrasyonunun kontrolü (%≤0,1), sonuçların güvenilirliğini ve tekrarlanabilirliğini sağlamıştır 29,30,31.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

SLE'de anahtar metabolitler ve klinik belirtiler arasındaki ilişki

Bu çalışmada, SLE'li 565 metabolitin MR analizinde önemli nedensel ilişkiler belirlendi. Şekil 2'de gösterildiği gibi, peptitler, amino asitler, enerji, lipitler, karbonhidratlar ve yağ asitleri gibi kategorileri kapsayan, SLE ile önemli ölçüde ilişkili toplam 28 metabolit tanımlanmıştır. Gama-glutamilfenilalanin ve pro-hidroksi-pro gibi peptitler, triptofan betain ve asparajin dah...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Çalışmamız, 1.5 mmol/L kolesterol, 5 μmol/L stearamid ve 10 μmol/L stearamidin, SLE hastalarından alınan lenfositlerde benzer apoptoz ve sitokin sekresyonu modellerini indüklediğini, ancak büyüklükte farklılıklar gözlendiğini göstermektedir. Spesifik olarak, hem 1.5 mmol/L kolesterol hem de 5 μmol/L stearamid SLE lenfositlerinde apoptozu önemli ölçüde arttırdı. Ek olarak, 5 μmol/L veya 10 μmol/L stearamid ile kombinasyon halinde 1.5 mmol/L kolesterol ile tedavi, ilgili bağışıklık faktörl...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazarlar, herhangi bir çıkar çatışması olmadığını beyan ederler.

Teşekkürler

Bu araştırma, Anhui Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nin Lisansüstü İnovasyon Fonu Projesi (No. 2024cx2204), Anhui İl Akademisyen İş İstasyonu (Anhui İl Akademisyen İş İstasyonu (Otoimmün Bozukluklar için Tanı Teknikleri), Anhui Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Huainan, Anhui 232001, Çin) (Belge No. 317 [2023], Anhui Eyaleti Bilim ve Teknoloji Bakanlığı tarafından yayınlanmıştır), Guangdong Eyaleti Temel ve Uygulamalı Temel Araştırma Fonu (No.2021A1515110250), Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (No.82271824).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Annexin V-FITC/PI Apoptoz KitiÇok Bilimli BilimlerAP101Akış sitometrisiyle apoptoz tespiti için
KolesterolŞanghay Jinpan Biyoteknoloji Şirketi, Ltd.JP1210051PBMC'lerde uyarma deneylerinde kullanılır (10 g)
Counterwell InsertCorningCBG10001Kokültür deneylerinde hücreleri fiziksel olarak ayırmak için kullanılır
Akış SitometresiBeckman CoulterCytoFLEXAkış sitometrik analizi
GraphPad Prizma YazılımıGraphPadİstatistiksel analiz ve grafikleme
LEGENDplex İnsan Temel Bağışıklık Yanıt PaneliBioLegend740390Bağışıklık ilişkili sitokinlerin çoklu algılanması
Mikropipette Set EppendorfÇeşitliSıvı taşıma ve hacim transferi (0.1&ntir; 10 μ L, 10&ntir; 100 μ L, 100&ntir; 1000 μ L)
Çevresel Kan Lenfosit Ayırma OrtamıYerel üreticiB1.1420APBMC izolasyonu için kullanılır (200 mL)
RPMI-1640 OrtaGibcoC22400500BTPBMC'ler için kültür ortamı
StearamideŞanghay Jinpan Biyoteknoloji Şirketi, Ltd.1267285PBMC'lerin lipid uyarılması için kullanılır (100 g)
Steril 24-kuyu PlakaYerel üreticiBLJ182AHücre kültürü için
CountStarŞanghay Ruiyu BiyoteknolojisiCS200Otomatik hücre sayacı
PBSHyclone10010023Hücre yıkama
Ficoll-Paque Cytiva17-5442-03Sinovial hücre izolasyonu
LEGENDplex yazılımı BioLegendSürüm 8Akış sitometrisi veri analizi
GraphPad Prism 9.0GraphPad YazılımıSürüm 9İstatistiksel analiz

Kaynaklar

  1. Barber, M. R., et al. Global epidemiology of systemic lupus erythematosus. Nat Rev Rheumatol. 17 (8), 515-532 (2021).
  2. Owen, K. A., Grammer, A. C., Lipsky, P. E. Deconvoluting the heterogeneity of SLE: the contribution of ancestry. J Allergy Clin Immunol. 149 (1), 12-23 (2022).
  3. Allen, M. E., Rus, V., Szeto, G. L. Leveraging heterogeneity in systemic lupus erythematosus for new therapies. Trends Mol Med. 27 (2), 152-171 (2021).
  4. Aringer, M., et al. European League against Rheumatism (EULAR)/American College of Rheumatology (ACR) SLE classification criteria item performance. Ann Rheum Dis. 80 (6), 775-781 (2021).
  5. Yoon, N., Jang, A. K., Seo, Y., Jung, B. H. Metabolomics in autoimmune diseases: Focus on rheumatoid arthritis, systemic lupus erythematous, and multiple sclerosis. Metabolites. 11 (8), 812(2021).
  6. Liang, J., et al. Targeted metabolomics combined with machine learning to identify and validate new biomarkers for early SLE diagnosis and disease activity. Clin Immunol. 264, 110235(2024).
  7. Liu, Y., Yang, X. A review on the novel biomarkers of systemic lupus erythematosus discovered via metabolomic profiling. Front Immunol. 15, 1443440(2024).
  8. Cheng, S., et al. Uncovering potential biomarkers and metabolic pathways in systemic lupus erythematosus and lupus nephritis through integrated microbiome and metabolome analysis. BMC Microbiol. 25 (1), 275(2025).
  9. Júnior, V. F. A. J. A., Silva, S. M., Amaral, A. L., Perini, J. V. deF. V., dos Santos, J. E. N. Systemic lupus erythematosus (SLE): Most common clinical manifestations and renal complications. Braz J Implantol Health Sci. 6, 647-660 (2024).
  10. He, J., et al. Serum proteome and metabolome uncover novel biomarkers for the assessment of disease activity and diagnosing of systemic lupus erythematosus. Clin Immunol. 251, 109330(2023).
  11. Moysidou, E., et al. Lymphocytes change their phenotype and function in systemic lupus erythematosus and lupus nephritis. Int J Mol Sci. 25, 10905(2024).
  12. Deng, P., Li, Z., Yi, B., Leng, Y. A Mendelian randomization study to assess the genetic liability of type 1 diabetes mellitus for IgA nephropathy. Front Endocrinol. 13, 874562(2022).
  13. Wang, Y. F., et al. Identification of 38 novel loci for systemic lupus erythematosus and genetic heterogeneity between ancestral groups. Nat Commun. 12, 772(2021).
  14. Hom, G., et al. Association of systemic lupus erythematosus with C8orf13-BLK and ITGAM-ITGAX. N Engl J Med. 358, 900-909 (2008).
  15. Shin, S. Y., et al. An atlas of genetic influences on human blood metabolites. Nat Genet. 46, 543-550 (2014).
  16. Kettunen, J., et al. Genome-wide study for circulating metabolites identifies 62 loci and reveals novel systemic effects of LPA. Nat Commun. 7, 11122(2016).
  17. Moodie, E. E., le Cessie, S. Instrumental variables analysis and mendelian randomization for causal inference. J Infect Dis. 231 (3), 556-558 (2025).
  18. Zhang, S., Zhang, W., Sun, H., Xue, R., Lv, Q. Therapeutic potential of single-nucleotide polymorphism-mediated interleukin-6 receptor blockade in cancer treatment: A Mendelian randomization study. Heliyon. 9, (2023).
  19. Yuan, S., Larsson, S. C., Gill, D., Burgess, S. Concerns about instrumental variable selection for biological effect versus uptake of proton pump inhibitors in Mendelian randomisation analysis. Gut. 74, e6-e6 (2025).
  20. Lin, Z., Deng, Y., Pan, W. Combining the strengths of inverse-variance weighting and Egger regression in Mendelian randomization using a mixture of regressions model. PLoS Genet. 17 (1), e1009922(2021).
  21. Markozannes, G., et al. Systematic review of Mendelian randomization studies on risk of cancer. BMC Med. 20, 41(2022).
  22. Li, Y., et al. The effects of coagulation factors on the risk of endometriosis: a Mendelian randomization study. BMC Med. 21, 195(2023).
  23. Grant, A. J., Burgess, S. Pleiotropy robust methods for multivariable Mendelian randomization. Stat Med. 40 (25), 5813-5830 (2021).
  24. Wang, C., Zhang, J., Han, F., Liu, D., Han, Y. No evidence for a causal link between Helicobacter pylori infection and irritable bowel syndrome: a Mendelian randomization study. Front Microbiol. 14, 1268492(2024).
  25. Zhu, K., Shi, J., Yang, R., Zhou, C., Liu, Z. Evidence based on Mendelian randomization: causal relationship between mitochondrial biological function and lung cancer and its subtypes. Neoplasia. 46, 100950(2023).
  26. Lin, F., Wang, Z., Xiang, L., Deng, L., Cui, W. Charge-guided micro/nano-hydrogel microsphere for penetrating cartilage matrix. Adv Funct Mater. 31, 2101132(2021).
  27. Chen, L. J., et al. Long non-coding RNA 01614 hyperactivates WNT/β-catenin signaling to promote pancreatic cancer progression by suppressing GSK-3β. Int J Oncol. 61, 116(2022).
  28. Zhao, J., Liang, K., Zhong, H., Liu, S., He, R., Sun, P. A cold-water polysaccharide-protein complex from Grifola frondosa exhibited antiproliferative activity via mitochondrial apoptotic and Fas/FasL pathways in HepG2 cells. Int J Biol Macromol. 218, 1021-1032 (2022).
  29. Tovar Acero, C., et al. IL-4, IL-10, CCL2 and TGF-β as potential biomarkers for severity in Plasmodium vivax malaria. PLoS Negl Trop Dis. 16, e0010798(2022).
  30. Strengert, M., et al. Cellular and humoral immunogenicity of a SARS-CoV-2 mRNA vaccine in patients on haemodialysis. EBioMedicine. 70, 103524(2021).
  31. Bhandi, S., et al. Modulation of the dental pulp stem cell secretory profile by hypoxia induction using cobalt chloride. J Pers Med. 11, 247(2021).
  32. Mao, C., et al. Alpha-ketoglutarate alleviates systemic lupus erythematosus-associated periodontitis in a novel murine model. J Clin Periodontol. 52, 457-470 (2025).
  33. Vaishnav, P., Yoo, Y. J., Yoon, Y. J., Demain, A. L. Immunosuppressants: Remarkable Microbial Products. Bioactive Nat. Prod. Chem. Biol. , 43-82 (2014).
  34. Shi, W., et al. Causal effect of three autoimmune diseases on brain functional networks and cerebrospinal fluid metabolites to underlie the pathogenesis of autoimmune psychosis: a two-sample Mendelian randomization analysis. J Transl Med. 23, 440(2025).
  35. Baig, S., Vanarsa, K., Ding, H., Titus, A., McMahon, M., Mohan, C. Baseline elevations of leukotriene metabolites and altered plasmalogens are prognostic biomarkers of plaque progression in systemic lupus erythematosus. Front Cardiovasc Med. 9, 861724(2022).
  36. Warda, M., et al. Lipid rafts: novel therapeutic targets for metabolic, neurodegenerative, oncological, and cardiovascular diseases. Lipids Health Dis. 24, 147(2025).
  37. Hu, C., Wu, H., Zhu, Q., Cao, N., Wang, H. Cholesterol metabolism in T-cell aging: accomplices or victims. FASEB J. 37, e23136(2023).
  38. Song, Y., Liu, J., Zhao, K., Gao, L., Zhao, J. Cholesterol-induced toxicity: an integrated view of the role of cholesterol in multiple diseases. Cell Metab. 33, 1911-1925 (2021).
  39. Wei, Y., Wang, D., Topczewski, F., Demain, A. L. Saturated fatty acids induce endoplasmic reticulum stress and apoptosis independently of ceramide in liver cells. Am J Physiol-Endocrinol Metab. 291 (2), E275-E281 (2006).
  40. Rámek, J., Němcová-Fürstová, V., Pavlíková, N., Kovář, J. Effect of saturated stearic acid on MAP kinase and ER stress signaling pathways during apoptosis induction in human pancreatic β-cells is inhibited by unsaturated oleic acid. Int J Mol Sci. 18 (11), 2313(2017).
  41. Westerterp, M., et al. Cholesterol accumulation in dendritic cells links the inflammasome to acquired immunity. Cell Metab. 25 (6), 1294-1304.e6 (2017).
  42. Chen, J., et al. UPLC-MS/MS-based plasma lipidomics reveal a distinctive signature in systemic lupus erythematosus patients. MedComm (2020). 2 (2), 269-278 (2021).
  43. López, P., et al. Low-density granulocytes and monocytes as biomarkers of cardiovascular risk in systemic lupus erythematosus. Rheumatology (Oxford). 59 (7), 1795(2020).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Düzeltme


Formal Correction: Erratum: Cholesterol and Stearamide Mediate Lymphocyte Apoptosis and Cytokine Secretion in Systemic Lupus Erythematosus
Posted by JoVE Editors on 11/18/2025. Citeable Link.

This corrects the article 10.3791/69038

Etiketler

Serum MetabolitleriMendelyen RandomizasyonKolesterol MetabolizmasStearamid EtkileriS v Kromatografisi K tle Spektrometrisimm n Disreg lasyonLipid Metabolizmas
Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.