Hashimoto tiroiditinde bağışıklık hücresi özellikleri ve plazma metabolitlerinin Mendel Randomizasyonu Çalışması

Özet

İki örneklemli Mendel randomizasyon ve arabuluculuk analizleri kullanılarak, bu çalışma Hashimoto tiroiditiyle nedensel olarak ilişkili 32 bağışıklık hücresi fenotipi ve 9 plazma metabolitini tanımlıyor ve kısmi CD39+Treg-izovalerylkarnitin (C5)-HT immünometabolik eksenini desteklemektedir. Ön akış sitometrisi ve metabolom verileri, bu yolla uyumlu başlangıçta biyolojik mantıklılık sağlar.

Özet

Hashimoto tiroiditi (HT), tiroidin otoimmün bir hastalığıdır. Bağışıklık hücreleri patogenezinde rol oynasa da, özgün rolleri henüz tam olarak netleşmemiştir. İki örneklemli Mendel randomizasyon (MR) analizi, büyük kamu veri setlerinden elde edilen genom çapında ilişki çalışması (GWAS) özet istatistiklerini entegre ederek bağışıklık hücresi özellikleri (ebi-a-GCST90001391'dan ebi-a-GCST90002121'a), plazma metabolitlerine (GCST90199621-9020102) ve HT (ebi-a-GCST90018855) dahil edildi. Nedensel etkiler, pleiotropi ve dayanıklılığı değerlendirmek için MR-Egger, ağırlıklı medyan ve bir-çıkar analizleri kullanılarak ters varyans ağırlıklı (IVW) yöntemleriyle tahmin edildi. Yönlülüğü test etmek ve potansiyel metabolit aracılı yolları belirlemek için çift yönlü ve arabuluculuk MR analizleri daha sonra uygulanmıştır. CD3⁺CD4⁺CD25⁺CD39⁺Treg hücreleri, akış sitometrisi kullanılarak periferik kan örneklerinde nicelendirildi. İzovalerilkarnitin (C5), sıvı kromatografi tandem kütle spektrometrisiyle ölçüldü. IVW analizi, HT riski ile anlamlı ilişkili 32 bağışıklık hücresi fenotipi tespit etti (P < FDR düzeltmesinden sonra 0.05). Ters MR analizi, HT'nin 2 bağışıklık özelliğiyle pozitif nedensel bağlantılı olduğunu, 4 bağışıklık özelliğinin ( hepsi P < 0.05) ise HT ile ters ilişkili olduğunu gösterdi. Duyarlılık analizleri yatay pleiotropi veya heterojenlik göstermedi. Ayrıca, IVW yöntemi, risk artırıcı C5 (OR = 1.120, %95 GA: 1.032-1.215, P = 0.006) ve koruyucu ergotiyonein (OR = 0.958, %95 GA: 0.927-0.990, P = 0.010) dahil olmak üzere 9 plazma metabolitini HT ile nedensel olarak ilişkili olarak ön olarak tanımladı. İki aşamalı MR arabuluculuğu, C5'i CD3⁺ CD39⁺ Treg ile HT'yi bağlayan aday arabulucu olarak tanımladı (arabuluculuk oranı %8,89, %95 GA: %2,34%-15,4%, P = 0,008). Akış sitometrisi, HT hastalarında CD39⁺Treg seviyelerini ve plazma C5'i yükseltti; C5 ile CD39⁺Treg hücreleri oranı pozitif korelasyonlu oldu. Bu çalışma, bağışıklık hücresi fenotipleri ile HT arasında yeni nedensel bağlantılar kurmakta ve özellikle C5 olmak üzere plazma metabolitlerini HT patogenezinde potansiyel aracılar olarak vurgulamaktadır. Bu bulgular, otoimmün tiroid hastalığının mekanik anlayışını derinleştirir ve gelecekteki biyobelirteç ve terapötik hedef keşfini yönlendirebilir.

Giriş

Hashimoto tiroiditi (HT), bağışıklık sisteminin tiroid bezine saldırdığı yaygın bir otoimmün hastalıktır ve bu da hipotiroidiye^{yol açar 1,2}. Son çalışmalar, HT sidanlığında yıllık istikrarlı bir artış bildirmiştir. Çin'de yaygınlığının %0,2 ile %1,3 arasında olduğu tahmin ^{edilmektedir3}. HT'nin kesin nedeni bilinmemekle birlikte, patogenezinin genetik, çevresel ve bağışıklık sistemi bileşenlerinin karmaşık bir etkileşimini^{içerdiği düşünülmektedir 4,5}.

HT gelişimi bağışıklık sistemi tarafından yoğun şekilde^{etkilenir 6,7,8}. Anormal bağışıklık yanıtları tiroid dokusunu hedef alır ve anti-tiroid peroksidaz (anti-TPO) ve anti-tiroglobulin (anti-Tg)⁹ dahil olmak üzere otoantikor üretimini tetikler. Bu otoantikorlar tiroid hücreleriyle etkileşime girerek bağışıklık aracılı hücre ölümünü ve inflamatuar reaksiyonları tetikler; bu da tiroid fonksiyonunun bozulmasına^{yol açar 10}. Özellikle bağışıklık hücresi işlev bozukluğunu tetikleyen metabolik ipuçları olmak üzere spesifik patojenik yollar tam olarak anlaşılmamıştır. Düzenleyici T hücreleri (Tregler), özellikle CD39 eksprese edenler, ekstrahücresel ATP'yi immünosupresif adenonize hidrolize ederek immünolojik toleransın korunmasında kritik rol oynar. Treg fonksiyonundaki veya metabolik ortamlarındaki bozulmalar, öz-toleransın bozulmasına yol açabilir, ancak belirli Treg alt kümeleri ile HT arasındaki nedensel ilişki henüz^{açıklanmamıştır} 11,12,13,14,15,16.

Geleneksel gözlemsel çalışmalar genellikle karıştırıcı değişkenler ve ters nedenselleşme potansiyeliyle sınırlıdır; bu da bağışıklık hücresi fenotipleri ile HT¹⁷ arasındaki kesin nedensel ilişkileri belirleme yeteneğini zorlaştırır. Ayrıca, HT, çeşitli bağışıklık alt kümeleri ve metabolik ara maddeler tarafından etkilenen sistemik bir hastalık olduğundan, bireysel adaylara dar bir odaklanma yeni patojenik etkenleri göz ardı^{edebilir 18}. Bu nedenle, HT'ye katkıda bulunan immünometabolik faktörlerin tarafsız ve kapsamlı bir ortamını sağlamak için büyük ölçekli bir tarama yaklaşımı gereklidir. Genom çapındaki ilişki çalışmalarındaki (GWAS) son gelişmeler, bağışıklık hücresi fenotipleri ve plazma metabolitleri hakkında kapsamlı veriler sağlamış ve HT^19'un temel mekanizmalarını keşfetmek için yeni fırsatlar sunmaktadır. Mendel randomizasyonu (MR), Mendel gametlerinin ve serbest^{kombinasyonların rastgele ataması ilkelerini takip eder ve} tek nükleotid polimorfizmlerini (SNP) enstrümantal değişkenler (IV) olarak kullanarak maruziyetin sonuçlar üzerindeki potansiyel nedensel etkilerini^{çıkarır 20,21}. Bu yöntem, geleneksel gözlemsel çalışmaları sıkça karmaşıklaştıran karıştırıcı faktörlerin ve ters nedenselliğin etkisini azaltmaya^{yardımcı olur 16,22}.

Bu gelişmeler ışığında, bu çalışmanın amacı iki taraflıdır. İlk olarak, iki örneklemli bir MR çerçevesi kullanılarak 731 bağışıklık hücresi fenotipi ve 1.400 plazma metabolitini sistematik olarak taramak amacıyla HT için yeni aday risk faktörleri belirlendi. İkinci olarak, tanımlanmış metabolitlerin, örneğin izovalerilkarnitin gibi, düzenleyici T hücrelerini HT riskine bağlayan yolda spesifik aracı rolünü değerlendirmek için hipotez odaklı bir araştırmaya geçiş yapıldı. Bu çalışma, büyük ölçekli MR taramasını arabuluculuk analizi ve ön klinik doğrulama ile birleştirerek, varsayılan immünometabolik çerçeve (Treg–metabolit–HT) ile tutarlı genetik olarak desteklenen kanıtlar sunarken, bu bulguların keşif niteliğine vurgu yapmaktadır. Bu kesin nedensel zincirlerin tanımlanmasıyla, tiroid otoimmünizminin metabolik düzenlemesi üzerine yeni bakış açıları ve gelecekteki tedavi amaçlı hedefleme için sağlam adaylar sunulmaktadır.

Protokol

Çalışma, İç Moğolistan Tıp Üniversitesi Affliated Hospital Tıbbi Etik Komitesi tarafından onaylandı. Tüm prosedürler Helsinki Bildirgesi ve ilgili etik yönergelere uygun olarak yürütülmüştür. Çalışmayla ilgili herhangi bir prosedür başlatılmadan önce tüm katılımcılardan yazılı bilgilendirilmiş onay alındı. Bu çalışmada iki katılımcı grubu yer aldı: Hashimoto tiroidit grubu (HT, n = 10) ve sağlıklı kontrol grubu (Sağlıklı, n = 10). İki grup yaş ve cinsiyet açısından eşleştirildi. Tüm çevresel kan örnekleri ayaktan hastalardan veya rutin sağlık muayenelerinden geçen kişilerden alındı; gece orucunun ardından sabah kan alındı.

Çalışma tasarımı

Bu çalışmada, 731 bağışıklık hücre fenotipi (7 grup) ile HT arasındaki nedensel ilişkiyi değerlendirmek için iki örneklemli MR analizi ve arabuluculuk analizi kullanıldı ve plazma metabolitlerinin bu ilişkideki potansiyel modülatör rolü araştırıldı. Analitik iş akışı 5 ardışık adımdan oluşuyordu: (1) bağışıklık fenotipleri için maruziyet GWAS veri setlerinin seçimi; (2) HT için sonuç GWAS veri setinin seçilmesi; (3) enstrümantal değişkenlerin tanımlanması ve uyumlaştırılması; (4) birincil iki örneklemli MR analizi ve çift yönlü doğrulama; ve (5) iki aşamalı arabuluculuk MR analizi. Çalışma tasarımının şematik bir özeti Ek Şekil 1'de sunulmaktadır. MR analizinde, genetik varyantlar değiştirilebilir maruziyetler için vekil görev yapar. Geçerli nedensel çıkarım için, enstrümantal değişkenler (IV) üç temel kriterini karşılamalıdır: (1) ilgi çekici açığa maruz kalma ile güçlü şekilde ilişkilidirler; (2) hem açığa çıkmayı hem de sonucu etkileyebilecek herhangi bir karıştırıcı unsurdan bağımsızdırlar; ve (3) sonucu yalnızca maruziyet yoluyla etkiler, alternatif nedensel yollar yoktur.

HT veri kaynağının GWAS'ı

Veri seti uyumluluğunu sağlamak ve nüfus tabakalanmasını en aza indirmek için, tüm GWAS özet istatistikleri öncelikle Avrupa kökenli bireylerden türetilmiştir. GWAS veritabanı (https://gwas.mrcieu.ac.uk/) HT sonuç verilerini sağladı ve ebi-a-GCST90018855 veri seti kullanıldı. Çalışma, 395.640 Avrupalı üzerinde GWAS yaptı (N_vaka = 15.654, N_kontrol = 379.986), kalite kontrolü ve interpolasyon sonrası 24.146.037 SNP analiz edildi. HT'ye özgü karıştırıcılar (örneğin, cinsiyet, yaş) için, orijinal GWAS (ebi-a-GCST90018855) bu kovaryatları GWAS boru hatlarında standart olarak modellerinde içeriyordu.

Bağışıklık hücreleri için GWAS veri kaynakları

Bağışıklık hücresi özellikleriyle ilgili GWAS için özet istatistikler, ebi-a-GCST90001391'den ebi-a-GCST90002121'e kadar erişim sayılarını içeren veri setlerini kapsayan GWAS Kataloğu'ndan alınmıştır (https://www.ebi.ac.uk/gwas/'de mevcuttur). Analize toplam 731 immünolojik fenotip dahil edildi; bunlar arasında göreli hücre sayısı (n = 192), morfolojik parametre (MP) (n = 389), aktivasyon katsayıları (AC, n = 118) ve yüzey^{antijeni 23} derecesini temsil eden ortalama floresans yoğunluğu (MFI, n = 389) yer aldı. 3757 Sardinyalıda yaklaşık 22 milyon polimorfizmin 731 bağışıklık hücresi fenotipine etkisi, ilk GWAS ile bağışıklık hücreleri üzerinde belgelenmiştir.

Plazma metabolitleri için GWAS veri kaynakları

Toplam 1.400 plazma metaboliti için GWAS özet verileri GWAS Kataloğu'ndan (https://www.ebi.ac.uk/gwas/studies/GCST90199621-90201020) alındı; bu veriler 1.091 bireysel metabolit konsantrasyonu ve 309 metabolit oranı özelliğini içermektedir. Bu çalışmada MR analizi için kullanılan GWAS veri setleri, Avrupa kökenli bireylerden türetilmiştir. Kullanılan plazma metaboliti GWAS verilerinin ayrıntılı özellikleri Ek Tablo 1'de sunulmaktadır.

Bağışıklık hücresi fenotipleri (Sardinya kohortu), HT (FinnGen/EBI-a-GCST90018855) ve plazma metabolitleri (Avrupa kohortları) için GWAS veri setleri, ilgili konsorsiyum yayınları tarafından doğrulandığı üzere örnek örtüşmesi olmadan bağımsızdır. Bu, iki örneklemli MR için bağımsızlık varsayımını karşılar.

Enstrümantal değişkenlerin (IV) seçimi

IV'lerin maruziyetle güçlü şekilde ilişkilendirildiği ve sonuç değişkenlerinden bağımsız kaldığı varsayıldı. Ayrıca, yalnızca maruziyet faktörünün sonucu doğrudan etkilediği varsayılmıştır. Uygun IV'leri belirlemek için, maruziyet faktörleriyle ilişkili SNP'ler, 5 × ^10-8 arasında belirlenen anlamlılık seviyesiyle seçildi. Bağlantı dengesizliğini (LD) hesaba katmak için, SNP'ler 10.000 kilobaz (kb) pencere boyutu içinde 0.001 R² eşiği kullanılarak kümelendi. Bu mesafede çift R² > 0.001 gösteren varyantlar, seçilen enstrümantal değişkenlerin bağımsızlığını sağlamak ve potansiyel LD korelasyonlarını ortadan kaldırmak için hariç tutuldu. Heterojenlik testleri, F-istatistik 10 < olan anlamlı heterojen SNP'leri dışlamıştır. Son olarak, damar sistemleri üzerindeki karıştırıcı etkileri kontrol etmek için P < 1×^10-5 alındı ve palindromik SNP'ler ile uyumsuz SNP'ler ortadan kaldırıldı ve geçerli SNP'ler enstrümantal değişkenler olarak korundu.

İki örneklemli Mendel rastgeleleştirme analizi

Bağışıklık hücresi fenotipleri ile HT arasındaki çift yönlü nedensel ilişkiyi değerlendirmek için hem iki örneklemli Mendel randomizasyon (MR) analizleri hem de aracılık MR analizleri gerçekleştirildi. Özellikle, birden fazla bağışıklık hücresi ile ilgili özelliği değerlendirmek için iki örneklemli MR uygulandı. Bu analizler için, ters varyans ağırlıklandırması (IVW)²⁴, MR-Egger^{regresyonu 25}, ağırlıklı medyan tahmin cihazı (WME⁾²⁶, mod tabanlı basit tahmin²⁷ ve ağırlıklı mod tabanlı tahmin gibi birkaç tamamlayıcı MR yöntemi kullanıldı. Bunlar arasında, IVW birincil analitik yaklaşım olarak belirlendi ve istatistiksel anlamlılık P < 0.05 olarak tanımlandı. IVW yöntemi, hassasiyet ile dengeli pleiotropi varsayımı arasındaki optimal denge nedeniyle birincil MR tahmincisi olarak seçilmiştir. IVW yöntemi, daha küçük varyanslara sahip SNP'lere daha fazla ağırlık vererek hassasiyeti artırır ve böylece daha güvenilir nedensel tahminler üretir. MR-Egger regresyonu, pleiotropi değerlendirmesi için kullanılmıştır; bu süreçte genlerin birden fazla fenotipi etkilediği bir süreçtir. Eğer kesim, yatay pleiotropi (P > 0.05) olmadığını gösteriyorsa, bu yaklaşım pleiotropiyi belirlemek için intercept değerlendirmesini birleştirdi. Heterojenlik, MR-Egger ve IVW yöntemlerinin Q istatistiği kullanılarak değerlendirildi; bu yöntem, P 0.05 olarak genetik varyasyonun etkilerinde anlamlı heterojenlik olmadığını gösteriyorsa, genetik varyasyonun fenotipi >ne ölçüde etkilediğini ölçür. Bonferroni ile ayarlanmış eşikler, 731 bağışıklık fenotipi (P < 6.84 × 10⁻⁵) ve 1.400 metaboliti (P < 3.57 × 10⁻⁵) için kullanıldı. Önemli sonuçlar, aksi belirtilmedikçe düzeltmeye dayandı. Ayrıca, aynı MR yöntemiyle ters nedensellik değerlendirilerek bağışıklık hücresi özelliklerinin HT'nin etkilenip etkilenmediği araştırıldı. Ters MR çalışmasında, HT maruziyet faktörü olarak kabul edildi ve farklı bağışıklık hücresi özellikleri sonuç olarak kabul edildi.

Bu çalışmada, plazma metabolitlerinin bağışıklık hücresi fenotiplerini HT ile bağlayan nedensel yolda aracı olarak görev yapıp yapmadığını incelemek için iki aşamalı MR çerçevesi kullanılarak aracılık analizi yapıldı. Bu yaklaşım, bağışıklık hücresi fenotiplerinin HT üzerindeki toplam nedensel etkisinin doğrudan bir etki ve tanımlanan metabolik ara maddeler aracılığıyla aktarılan dolaylı bir etki olarak bölünmesine olanak tanır. Bağışıklık hücrelerinin HST üzerindeki toplam etkisi önce tahmin edildi, ardından bağışıklık hücrelerinin metabolitler üzerindeki etkisi (β1), metabolitlerin HT üzerindeki etkisi (β2) ve aracı etkisi (β1*β2) geldi; doğrudan etki toplam etki arabulucu etkisi çıkar olarak hesaplandı. Toplam etki (β_toplam) = Doğrudan etki (β_doğru) + Dolaylı etki (β_dolaylı); Dolaylı etki = β1 × β2; Oran aracılı (%) = (β1 × β2)/βtoplam ×% 100 burada β1, bağışıklık hücresi fenotipinin plazma metaboliti üzerindeki nedensel etkisi, β2 ise plazma metabolitinin HT üzerindeki nedensel etkisidir. Delta yöntemi, dolaylı etki için %95 güven aralıklarını tahmin etmek amacıyla kullanıldı. Ayrıca, HT'nin metabolitler ve bağışıklık hücreleri üzerindeki nedensel etkilerini incelemek için, ileri MR sonuçlarını desteklemek ve nedensel çıkarımın güvenilirliğini artırmak amacıyla ters ara MR analizi yapılmıştır. Tüm analizler, istatistiksel hesaplama ortamı ve ilgili MR ile ilgili yazılım paketleri tarafından yapıldı; bunlar Materyal Tablosu'nda listelenmiştir.

CD3⁺CD4⁺CD25⁺CD39⁺ Treg algılama

50 μL antikoagüllenmiş tam kan, hedefleyici CD3, CD4, CD25 ve CD39 monoklonal antikorlardan oluşan 10 μL içeren bir test tüpünde iyice karıştırıldı. Karışım ışıktan korundu ve oda sıcaklığında 15 dakika tutuldu. Sonrasında, 2 mL 1:10 seyreltilmiş FACS Lysing çözeltisi eklendi. Tüp, liz sırasında ışıktan korunarak oda sıcaklığında 10 dakika daha kuluçka edildi. Tüp ~300 x g ile 5 dakika boyunca santrifüjlendi ve süpernatant çıkarıldı. 2 mL fosfat tampon çözeltisi (PBS) eklendikten sonra, tüp tekrar ~300 x g ile 5 dakika boyunca santrifüjlendi. Süpernatant çıkarıldı ve tespit için 500 μL PBS eklendi. Tespit, çoklu lazer akış sitometresi kullanılarak gerçekleştirildi ve eşlik eden toplama ve analiz yazılımı tarafından analiz edilerek CD3⁺CD4⁺CD25⁺Tregs oranı ve CD39'u ifade eden alt küme (CD3^+CD4+CD25+CD39⁺Tregs) elde edildi.

İzovalerilkarnitin (C5) Seviyelerinin Ölçümü

Hastaların C5 seviyelerine dair veriler, İç Moğolistan Tıp Üniversitesi Klinik Laboratuvar Bölümü'nden elde edilmiştir. Özellikle, C5 rutin sıvı kromatografi-tandem kütle spektrometrisi (LC–MS/MS) kapsamında, standartlaştırılmış laboratuvar prosedürleri ve kalite kontrol protokollerine uygun olarak ölçüldü.

İstatistiksel analiz

Tüm istatistiksel analizler istatistiksel yazılım ortamı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Sürekli değişkenler, normal dağıtılmış veriler için Student's t-testi veya normal dağılım olmayan veriler için Wilcoxon sıralama toplamı testi kullanılarak karşılaştırıldı. Kategorik değişkenler ki-kare testi kullanılarak analiz edildi. Korelasyon analizi yapmak için Pearson korelasyon analizi kullanılmıştır. P < değeri 0.05 istatistiksel olarak anlamlı olarak kabul edildi.

Sonuçlar

Bağışıklık hücresi fenotiplerinin HT üzerindeki genetik nedensel etkileri

Potansiyel karıştırıcı faktörlerin dışlanması ve yatay pleiotropinin (P > 0.05) olmamasının ardından, bağışıklık hücresi fenotiplerinin HT riski üzerindeki nedensel etkilerini değerlendirmek için iki örneklemli bir MR analizi yapıldı. Her bir bağışıklık hücresi fenotipi için maruziyet olarak kullanıldığı için, F-istatistiği enstrümantal değişkenlerin gücünü değerlendirmek amacıyla hesaplandı. Tüm cihazlar geleneksel eşik olan F > 10'u aştı, bu da minimum zayıf enstrüman yanlılığını gösterir. Ana metinde tartışılan temel bağışıklık özellikleri için ayrıntılı F-istatistikleri Ek Tablo 2'de sunulmaktadır. Toplamda, 32 bağışıklık ilişkili fenotip HT riski ile anlamlı ilişki gösterdi (P < 0.05) (Şekil 1). Bu bulguların sağlamlığı, dağılma grafik analizleri (Ek Şekil 2A,B) ve bir çıkarma yaklaşımı (Ek Şekil 3A,B) kullanılarak yapılan duyarlılık analizleriyle desteklenmiştir.

Birincil bulgular arasında, Treg fenotipi en kapsamlı katılımı gösterdi; CD39+ üzerindeki CD3 Treg salgıladığı (OR = 1.063; %95 GA: 1.023–1.105; P = 0.002) ve CD39+ aktif Treg %aktive Treg (OR = 1.081; %95 CI: 1.008–1.161; P = 0.030) ve daha sonra arabuluculuk analizi için önceliklendirilen temel riskle ilişkili özellikler olarak ortaya çıktı. T hücrelerinin olgunlaşma evrelerinde, CM CD8br üzerindeki CD3, riskle ilişkili özellikler arasında en büyük etki boyutunu gösterdi (OR = 1.094; %95 GA: 1.040–1.150; P < 0.001), TD DN (CD4⁻CD8⁻) AC ise kayda değer koruyucu bir ilişki gösterdi (OR = 0.930; %95 GA: 0.881–0.982; P = 0.009). B hücresi fenotipleri arasında, HLA-DR ile eksprese eden miyeloid hücre alt kümeleri tutarlı bir şekilde risk artırıcı etkiler gösterdi; CD33dim HLA DR+ CD11b⁻ üzerindeki HLA DR OR = 1.095'e ulaştı (%95 GA: 1.032–1.162; P = 0.003). Altı bağışıklık hücre kategorisinin tamamında tam sonuçlar: cDC, Treg, T hücre olgunlaşma evreleri, TBNK, Monosit, B hücresi ve Myeloid hücre fenotipleri, Şekil 1'de özetlenmiştir.

Hassasiyet analizleri sonuçları daha da doğruladı. İlgili istatistiksel değerlendirmelere dayanarak heterojenlik ve yatay pleiotropi konusunda önemli bir kanıt bulunmadı (Ek Tablo 3 ve Ek Tablo 4). Bu sonuçlar "bire dışarıda bırak" analiziyle doğrulandı.

HT'nin bağışıklık hücreleri üzerindeki nedensel etkileri

Sonuçlar, HT'nin pozitif olarak iki bağışıklık özelliğiyle ilişkili olduğunu ortaya koydu: Salgılayan CD4 düzenleyici T hücresi (1.143: 1.023-1.277; p = 0.018) ve monositik miyeloid türevli baskılayıcı hücreler (1.373: 1.058-1.782; P = 0.017). Buna karşılık, HT negatif nedensel olarak 4 bağışıklık özelliğiyle ilişkilendirildi: aktive CD4 düzenleyici T hücresi (0.818: 0.679-0.987; P = 0.036), aktive CD4+ düzenleyici T hücresi (0.790: 0.676-0.924; P = 0.003), aktive ve dinlenme durumunda olan CD4 düzenleyici T hücresi (0.871: 0.780-0.974; P = 0.015) ve CD25++ CD4+ T hücresi (0.855: 0.747-0.980; P = 0.017) (Şekil 2). Bu bulgular, HT ve Treg aktivasyon durumları arasında karşılıklı bir ilişki olduğunu ve hastalık kaynaklı bağışıklık yeniden modellenmesini yansıtabileceğini göstermektedir. Dağılma grafikleri (Ek Şekil 4) ve "bir-dışarı bırakma" yöntemi (Ek Şekil 5) sonuçların kararlılığını doğruladı. Duyarlılık analizleri de sonuçları doğruladı. Bu sonuçların gücü heterojenlik ve yatay çokluluk değerlendirmeleriyle doğrulandı (Ek Tablo 5 ve Ek Tablo 6). Bu sonuçlar "bire dışarıda bırak" analiziyle desteklenmektedir.

Plazma metabolitlerinin HT üzerindeki genetik nedensel etkileri

Uygun enstrümantal değişkenler seçildikten ve zincir dengesizlikleri ile zayıf aletler hariç tutulduktan sonra, plazma metabolitleriyle ilişkili toplam 34.843 SNP tespit edildi ve minimum F-istatistiği 19,50'ye ulaştı (Ek Tablo 7). IVW yöntemi kullanılarak, 9 plazma metabolitinin HT ile nedensel olarak ilişkili olduğu ön aşamada bulundu. Bunlar arasında, 4 metabolit, HT riskinin artmasıyla pozitif ilişkilendirilmiştir: Glikoz-maltoz oranı (1.195: 1.082-1.319; P < 0.001), Taurokolik asit (1.190: 1.073-1.321; P = 0.001), 5-hidroksimetil-2-furoilkarnitin (1.127: 1.046-1.215; P = 0.002) ve C5 (1.120: 1.032-1.215; P = 0.006) (Tablo 1).

Buna karşılık, 5 metabolit, Ergothioneine (0.958: 0.927-0.990; P = 0.010), karnitin-propionilkarnitin (C3) oranı (0.895: 0.825-0.970; P = 0.007), Adenosin 5'-difosfat (ADP) ile N-asetilnöuraminat oranı (0.890: 0.823-0.963; P = 0.004), arginin-glutamat oranı (0.882: 0.802-0.968; P = 0.009) ve 1-(1-enil-palmitoil)-2-linoleoyl-GPE (p-16:0/18:2) (0.873: 0.798-0.955; P = 0.003).

Duyarlılık analizleri de sonuçları doğruladı. Bu sonuçların gücü heterojenlik ve yatay çokluluk değerlendirmeleriyle doğrulandı (Ek Tablo 8 ve Ek Tablo 9). Bu sonuçlar "bire dışarıda bırak" analiziyle desteklenmektedir.

Plazma metabolitleriyle bağışıklık hücre-HT riskinin aracılığı

Daha önce tanımlanan bağışıklık hücresi fenotipleri ve plazma metabolitleri üzerine inşa edilerek, potansiyel aracı etkileri tahmin etmek için iki örnekli bir MR stratejisi uygulandı. İlk adımda, MR analizleri 32 bağışıklık hücresi fenotipi olarak maruziyet ve 9 plazma metaboliti olarak kullanılarak gerçekleştirildi ve 10 bağışıklık hücre fenotipi ile 8 plazma metabolitini içeren 12 önemli nedensel ilişki ortaya çıktı; buna karşılık gelen etki tahminleri β1 bağışıklık hücrelerinden metabolitlere oldu. Bunlar arasında, en anlamlı ilişki, CD39+ üzerindeki CD3 salgılayan Treg hücreleri ile C5 seviyeleri arasında tespit edildi (1.050: 1.016-1.085; P = 0.004). İkinci adımda, C5 maruziyet, HT ise sonuç olarak ele alındı. MR analizleri yapıldı; MR-PRESSO outlier tespiti ve heterojenlik ile yatay pleiotropi değerlendirmeleri de dahil edildi. Hiçbir istisna SNP veya heterojenlik ya da pleiotropi kanıtı tespit edilmedi (Tablo 2), bu da plazma metabolitinden HT (β2)'ye nedensel etkiyi tahmin etmemizi sağladı (Ek Şekil 6).

MR analizinin son aşamasında, bağışıklık hücresi fenotiplerinin HT üzerindeki nedensel etkisinin plazma metabolitleri aracılığıyla mı kaynaklandığını netleştirmek için arabuluculuk analizleri yapıldı. Sonuçlar, artan C5 seviyelerinin, CD39+ üzerindeki CD3'ün Treg hücreleri salgılamasına aracı olarak hizmet verdiğini gösterdi ve HT geliştirme riskini artırdı (Ek Şekil 7 ve Şekil 3). MR-PRESSO outlier tespiti, heterojenlik ve pleiotropi testleri önyargılı SNP ve heterojenlik veya yatay pleiotropi belirtisi göstermedi (Tablo 3, Ek Tablo 10 ve Ek Tablo 11). Bunlar arasında, C5 seviyelerinin aracı oranı %8,89 (%2,34'e %15,4) (P = 0,008) idi. Son olarak, yönlülük varsayımlarını titizlikle test etmek için ters aracılık MR analizleri yapıldı. Metabolitlerin bağışıklık hücrelerine gitmesi için, ters MR (CD39+ salgılayan Treg salgılayan C5 seviyeleri CD3'e) anlamlı nedensel etki göstermedi ( IVW P > Bonferroni düzeltmesinden sonra 0.05), bu da tek yönlülüğü destekledi (Tablo 4). HT'den metabolitlere karşı ters MR (HT'den C5'e seviyeler) nedensel ilişki göstermedi (IVW P Bonferroni düzeltmesinden sonra 0,05 >), bu da varsayılan yönlülüğü destekledi (Tablo 5). İki yönlü MR'de mütevazı toplam etki ve karşılıklı kanıt eksikliği göz önüne alındığında, bu arabuluculuk sonuçları keşif amaçlı olarak değerlendirilmelidir.

Akış sitometrisi testi CD3⁺CD4⁺CD25⁺CD39⁺ Treg algısı

Metabolomik analizinden elde edilen bulguları doğrulamak için, CD39⁺ Treg ve plazma C5'in ekspresyon özelliklerini değerlendirmek için in vitro deneysel doğrulama yapıldı. Akış sitometrisi, HT'li hastalardan ve sağlıklı kontrol arkadaşlarından periferik kanda Treg hücrelerinin (CD3⁺CD4⁺CD25⁺) ve CD39⁺alt kümelerinin (CD3⁺CD4⁺CD25⁺CD39⁺) niceliklerini ölçmek için kullanıldı. Şekil 4A–C'de gösterildiği gibi, hem Treg hücreleri (CD3⁺CD4⁺CD25⁺) hem de CD39⁺ Treg alt kümeleri HT hastalarında sağlıklı bireylere kıyasla anlamlı şekilde yükselmiştir (P < 0.001). Tandem kütle spektrometrisi kullanılarak hedeflenen plazma metabolomik profilleme, ayrıca HT grubunda C5 seviyelerinin belirgin şekilde daha yüksek olduğunu gösterdi (P < 0.001, Şekil 4D). Ayrıca, Pearson korelasyon analizi, plazma C5 seviyeleri ile CD39⁺Treg alt kümesinin sıklığı arasında pozitif bir ilişki ortaya koydu (Şekil 4E), MR tarafından belirlenen varsayılan CD39⁺Treg-C5-HT yolu ile uyumludur. Ancak, kesitsel tasarım ve küçük örneklem büyüklüğü, yalnızca bu verilerden nedensel çıkarım yapılmasını engeller.

VERİ ERIŞILEBILIRLIĞI:

Hashimoto tiroiditine ilişkin genom çapında ilişki çalışması (GWAS) özet istatistikleri GWAS Kataloğu'ndan (ebi-a-GCST90018855; https://gwas.mrcieu.ac.uk/) alınmıştır. Bağışıklık hücresi özelliklerinin özet istatistikleri GWAS Kataloğu'ndan (ebi-a-GCST90001391 ebi-a-GCST90002121; https://www.ebi.ac.uk/gwas/) alındı. Plazma metaboliti GWAS verileri GWAS Kataloğu'ndan (GCST90199621-GCST90201020; https://www.ebi.ac.uk/gwas/studies/GCST90199621-90201020) alındı. Bu çalışmanın bulgularını destekleyen veriler Ek Dosya 1'de sunulmaktadır.

Şekil 1: Hashimoto tiroidit üzerindeki bağışıklık hücresi özelliklerinin nedensel etkilerini gösteren orman grafiki. Bu çalışmada değerlendirilen tüm bağışıklık hücresi özelliklerinin nedensel etkilerini özetleyen orman grafiği, Hashimoto tiroidit (HT). Kısaltmalar: nsnp, tek nükleotid polimorfizmlerinin (SNP) sayısı; pval, P değeri; OR, oran oranı; CI, güven aralığı. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2: Hashimoto tiroiditinin bağışıklık hücresi fenotipleri üzerindeki nedensel etkilerini gösteren orman grafiki. HT'nin çeşitli bağışıklık hücresi fenotipleri üzerindeki nedensel etkilerini özetleyen orman grafiki. Kısaltmalar: nsnp, SNP sayısı; pval, P değeri; OR, oran oranı; CI, güven aralığı. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3: CD39+ ile Hashimoto tiroiditi arasındaki plazma izovalerilkarnitininin (C5) aracılık etkisini gösteren orman grafiki. CD39+ ile HT arasındaki ilişkiyi aracılık eden plazma C5'in nedensel etkilerini özetleyen orman grafiki. Kısaltmalar: OR, oran oranı; CI, güven aralığı. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 4: Hashimoto tiroiditli hastalarda CD39+ düzenleyici T hücrelerinin ve plazma izovalerilkarnitin (C5) seviyelerinin ekspresyonu. (A) Düzenleyici T için akış sitometrisi kapı stratejisi (Treg; CD3+CD4+CD25+) hücreleri ve CD39+ Treg hücreleri. (B) Toplam Treg hücre seviyeleri. (C) CD39+ Treg hücre seviyeleri. (D) Tandem kütle spektrometrisiyle ölçülen plazma izovalerilkarnitin (C5) seviyeleri. (E) Plazma izovalerilkarnitin (C5) seviyeleri ile CD39+ Treg hücrelerinin oranı arasında Pearson korelasyon analizi. Kısaltmalar: SSC-A, yan dağılma alanı; FSC-A, ileri dağılma alanı; FSC-H, ileri saçılma yüksekliği. P < sağlıklı kontrol sistemlerine karşı 0.001. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 1: Hashimoto tiroiditinde dokuz anlamlı ilişkili plazma metabolitinin nedensel etkileri.  Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 2: İzovelerilkarnitin (C5) seviyelerinin Hashimoto tiroidit (β₂) üzerindeki nedensel etkisi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 3: CD3+CD39+ düzenleyici T hücrelerinin Hashimoto tiroidit üzerindeki nedensel etkisi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 4: İzovelerilkarnitin (C5) seviyelerinin CD3+CD39+ düzenleyici T hücreleri üzerindeki nedensel etkisi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 5: Hashimoto tiroiditinin izovalerilkarnitin (C5) seviyeleri üzerindeki nedensel etkisi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 1: Çalışma tasarımı ve analitik iş akışı. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 2: 32 bağışıklık hücresi özelliği ile Hashimoto tiroiditi arasındaki nedensel tahminleri gösteren dağılma grafikleri. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 3: Hashimoto tiroiditine 32 bağışıklık hücresi özelliğinin nedensel etkilerinin sağlamlığını değerlendiren bir madde dışı analizler. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 4: Hashimoto tiroiditinin altı bağışıklık hücresi fenotipi üzerindeki nedensel etkilerini gösteren dağılma grafikleri. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 5: Hashimoto tiroiditinin altı bağışıklık hücresi fenotipi üzerindeki nedensel etkilerinin sağlamlığını değerlendiren bir madde dışı analizler. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 6: İzovelerilkarnitin (C5) seviyeleri ile Hashimoto tiroidit riski arasındaki nedensel ilişki. (A) İzovelerilkarnitin (C5) seviyelerinin HT riski üzerindeki nedensel etkisini gösteren orman karsayısı (β₂). (B) HT riski üzerindeki her SNP için nedensel etki tahminini gösteren saçılım grafiki. (C) C5 seviyelerinin HT riski üzerindeki etkisi için Mendel randomizasyon (MR) tahminlerinin heterojenliğini değerlendiren huni grafiki. (D) Genel risk tahmininin herhangi bir bireysel SNP tarafından önemli ölçüde etkilenmediğini gösteren bir kez dışarıda bırakılmış analiz. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 7: CD3+CD39+ düzenleyici T hücreleri ile Hashimoto tiroidit riski arasındaki nedensel ilişki. (A) CD3+CD39+ düzenleyici T hücrelerinin HT riski üzerindeki toplam nedensel etkisini gösteren orman grafiki. (B) HT riski üzerindeki her SNP için nedensel etki tahminini gösteren saçılım grafiki. (C) CD3+CD39+ düzenleyici T hücrelerinin HT riski üzerindeki etkisi için MR tahminlerinin heterojenliğini değerlendiren huni grafiki. (D) Genel risk tahmininin herhangi bir bireysel SNP tarafından önemli ölçüde etkilenmediğini gösteren bir kez dışarıda bırakılmış analiz. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 1: Mendel randomizasyon analizinde kullanılan plazma metabolitleri için genom çapında ilişki çalışma veri setlerinin özellikleri.  Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 2: Mendel rastgeleleştirme analizinde maruziyet olarak kullanılan temel bağışıklık hücresi fenotipleri için enstrümantal değişkenlerin (SNP) ve F-istatistiklerinin özellikleri. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 3: Hashimoto tiroiditinde bağışıklık hücresi fenotiplerinin Mendel randomizasyon analizleri için pleiotropi değerlendirmesi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 4: Hashimoto tiroiditinde bağışıklık hücresi fenotiplerinin Mendel randomizasyon analizleri için heterojenlik değerlendirmesi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 5: Hashimoto tiroiditinin bağışıklık hücresi fenotipleri üzerindeki Mendel randomizasyon analizleri için pleiotropi değerlendirmesi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 6: Hashimoto tiroiditinin bağışıklık hücresi fenotipleri üzerindeki Mendel randomizasyon analizleri için heterojenlik değerlendirmesi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 7: Plazma metabolitleriyle ilişkili tek-nükleotid polimorfizmleri. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 8: Hashimoto tiroiditinde plazma metabolitlerinin Mendel randomizasyon analizleri için pleiotropi değerlendirmesi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 9: Hashimoto tiroiditinde plazma metabolitlerinin Mendel randomizasyon analizleri için heterojenlik değerlendirmesi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 10: Plazma metabolitleri ile bağışıklık hücresi fenotipinin arabuluculuk analizi için pleiotropi değerlendirmesi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 11: Plazma metabolitleri ile bağışıklık hücresi fenotipi–Hashimoto tiroidit ilişkilerinin arabuluculuk analizleri için heterojenlik değerlendirmesi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 1: Bu çalışmanın bulgularını destekleyen veriler. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

Bu çalışmada, Mendelian randomizasyon, bağışıklık hücresi fenotiplerinin Hashimoto tiroiditi (HT) üzerindeki nedensel etkisini incelemek ve plazma metabolitlerinin potansiyel aracı rolünü incelemek için uygulanmıştır. Otuz iki bağışıklık fenotipinin HT riskiyle ilişkili olduğu tespit edildi; bunlar dendritik hücreler, düzenleyici T hücreleri, T hücresi olgunlaşma evreleri, B hücreleri ve miyeloid hücreleri kapsayan ve hem risk teşvik eden hem de koruyucu etkileri içermektedir. Ayrıca, 9 plazma metaboliti HT ile nedensel bağlantılar gösterdi ve ayrıca C5'in CD39⁺ salgılayan Treg hücrelerindeki CD3 ekspresyonu ile HT arasındaki ilişkiyi kısmen aracı edebileceği gözlemlendi. Bu bulgular, doğrudan mekanik doğrulama yerine genetik aletlerden çıkarılan varsayılan nedensel etkilerin kanıtı olarak yorumlanmalıdır.

cDC fenotipleri arasında, plazmasitoid DC üzerindeki CD62L-plazmasitoid DC %DC ve HLA DR HT riskini artırırken, CD62L+ miyeloid DC'de CCR2, CD39+ %aktif Treg ve monositte CD62L aktif olarak görülmüştür. Belirli bağışıklık hücresi fenotipleri ile HT arasındaki tespit edilen ilişkiler, hastalığın patogenezi hakkında yeni bilgiler sunmaktadır. Örneğin, HT riskinin, plazmasitoid DC üzerindeki HLA DR ve CD62L-plazmasitoid DC gibi özelliklerle ilişkili olduğu bulunmuştur; bu da bu hücre tiplerinin tiroid bezine karşı otoimmün reaksiyonların başlatılmasında veya sürdürülmesinde önemli olabileceğini ^{göstermektedir 28}. Birçok araştırma, HLA DR+ tiroid epitel hücrelerinin HT^28,29,30,31 hastalarının tiroid bezinde bağışıklık yanıtlarını aktif olarak uyardığını göstermiştir. Bu çalışma, plazmasitoid üzerindeki HLA DR ile HT riskinin yükseldiği bir ilişki ortaya koydu ve plazmasitoid üzerindeki HLA DR'nin HT'de neden olan bir faktör olabileceğini gösterdi. Önceki çalışmalar, biyoinformatik yöntemlerle HT için yüksek tanı doğruluğuna sahip pivotal genleri tespit etmiş ve immünotestler monosit infiltrasyonunun pivotal gen ekspresyonuyla negatif korelasyon olduğunu göstermiştir. Xu ve ^ark.32, monositlerde daha yüksek CD62L ifadesinin HT riskini azalttığını ve bunun mevcut bulgularla uyumlu olduğunu bildirdi. Özellikle, CD62L+ miyeloid dendritik hücrelerde CCR2 ve monositlerde CD62L gibi fenotipler koruyucu bir etkiyle ilişkilendirildi ve bu da tiroid otoimmünizmini hafifletebilecek potansiyel düzenleyici veya baskılayıcı rolleri gösteriyordu.

Birçok kanıt, Th17 ve Treg hücre dengesinin HT ^33,34'ün ilerlemesinde kritik rol oynadığını göstermektedir. Bu araştırma, HT ile birkaç Treg karakteri arasında nedensel bir bağlantı ortaya koydu. Özellikle, HT gelişme riski, CD39+ dinlenme regülatif T hücrelerinde CD25 ekspresyonuyla ters ilişkilendirilirken, HT^35'in ilerlemesiyle birlikte Th17/Treg oranının arttığı gözlemlenmiştir. Düzenleyici T hücrelerinin immünolojik toleransı koruma ve otoimmün hastalıkları önlemedeki karmaşık işlevi, farklı Treg fenotiplerinin hem yüksek hem de düşük HT riski arasındaki güçlü korelasyonlarla vurgulanır. Treg hücreleri çiftlidir; bazı alt gruplar otoimmün tepkileri artırabilirken, diğerleri baskılar. Bu, HT'deki rollerini kesin olarak tanımlamak için ek araştırmalara ihtiyaç olduğunu vurgular.

Ayrıca, T hücresi olgunlaşma aşamaları olan TBNK, monosit ve B hücre grupları içinde, bazı bağışıklık fenotiplerinin HT riskinin daha yüksek olmasıyla ilişkilendirildiği, diğerlerinin ise koruyucu bir etki sağladığı⁽32,36,37,38) tutarlı bir desen gözlemlenmiştir. Bu, HT'nin gelişiminde bağışıklık hücrelerinin karmaşık rol almasını vurgulamaktadır. HT'nin bağışıklık hücresi özellikleri üzerindeki etkisini incelemek için ters MR analizi de yapılmıştır. Analiz, HT'nin CD4 düzenleyici T hücreleri ve monositik MDSC'ler gibi belirli bağışıklık hücresi fenotiplerinin seviyelerinin artmasıyla ilişkili olduğunu ve özellikle aktive edilmiş CD4 düzenleyici T hücreleri ve CD25+ CD4+ T hücreleri gibi diğer fenotiplerin seviyelerinin azalmasıyla ilişkili olduğunu ortaya koydu.

Özellikle, arabuluculuk analizi, C5 seviyelerinin bağışıklık hücre fenotiplerinden HT gelişimine ilerlemedeki nedensel rolünü vurgulamaktadır. Önceki çalışmalar, plazma C5 seviyelerinin diyabetik periferik nöropati³⁹ gelişimine katkıda bulunduğunu ve hem sarkopeni hem de azalmış iskelet kas indeksi⁴⁰ ile korelasyon gösterdiğini göstermiştir. Ayrıca, lipid metabolizması açısından, kırılgan^{fenotipi 41} olan bireylerde daha düşük izovalerylkarnitin konsantrasyonları gözlemlenmiştir. Bu çalışmada gözlemlenen %8,89 aracılık oranı, C5'in CD39⁺ Treg–HT yolunda varsayılan bir mekanistik bağlantı olabileceğini ve prospektif deneysel ve klinik çalışmalarda aday biyobelirteç ve terapötik hedef olarak daha fazla araştırma gerektirdiğini göstermektedir.

Bu çalışma değerli bilgiler sağlasa da, bazı sınırlamalar dikkate alınması gerektiğini belirtmektedir. Birincisi, MR yaklaşımı, kullanılan araçsal değişkenlerin geçerli olduğu ve karıştırıcı faktörler veya pleiotropi 42,43,44 tarafından etkilenmediği varsayımına dayanır. İkinci olarak, birincil MR analizleri Avrupa kökenli GWAS verilerine dayanıyordu ve bağışıklık hücresi GWAS, belirgin bağlantı dengesizliği yapısı genellenebilirliği sınırlayabilecek Sardinya kurucu popülasyonundan türetilmiştir; Popülasyona özgü uygulanabilirliği doğrulamak için çeşitli, Avrupa dışı kohortlarda gelecekteki çalışmalar gereklidir. Üçüncüsü, arabuluculuk analizi C5'i keşif bağlantısı olabilecek bir faktör olarak belirledi. Bu ilişkileri doğrulamak ve potansiyel popülasyona özgü etkileri incelemek için daha çeşitli kohortları içeren gelecekteki çalışmalar gereklidir. Son olarak, akış sitometrisi ve plazma doğrulama deneyleri MR bulguları için destekleyici kanıtlar sağladı; ancak örneklem büyüklüğü nispeten sınırlıydı. Bu bağışıklık metabolik etkileşimlerini doğrulamak ve CD39⁺Treg hücrelerini veya ilgili metabolik yolların hedeflenmesinin HT için yeni terapötik fırsatlar sunup sunmayacağını araştırmak için daha büyük deneysel ve klinik çalışmalar gereklidir.

Sonuç

Sonuç olarak, bu çalışma bağışıklık hücresi fenotipleri, özellikle CD39⁺ Tregs ile HT arasındaki nedensel ilişkilere dair yeni içgörüler sunuyor ve C5 bu yolda keşif aracılık analizine dayanarak aday aracı olarak belirlenmiştir. Bu bulgular, otoimmün tiroid hastalığında biyobelirteç geliştirme ve terapötik müdahale için mekanik içgörüler ve potansiyel hedefler sunan yeni bir immünometabolik eksen ortaya koyuyor. Daha büyük prospektif kohortlarla yapılan gelecekteki çalışmalar, bu bulguları daha da doğrulayabilir ve HT tedavisinde immünomodülasyonun potansiyel uygulama değerini inceleyebilir.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
CD25-PE monoclonal antibody	BD Biosciences	340938	İnsan CD25 tespiti için akış sitometri antikoru
CD39-PE-Cy7 monoclonal antibody	BD Biosciences	567526	İnsan CD39 tespiti için akış sitometri antikoru
CD4-FITC monoclonal antibody	BD Biosciences	340133	İnsan CD4 tespiti için akış sitometri antikoru
D3-APC monoclonal antibody	BD Biosciences	555333	İnsan CD3 tespiti için akış sitometri antikoru
FACS Lysing Solution	BD Biosciences	349202	Akış sitometri örnek hazırlaması için kırmızı kan hücreleri lizi tamponu
Flow cytometer	BD Biosciences	FACSCanto II	İmmünofenotipleme için çok renkli akış sitometri cihazı
Flow cytometry analysis software (FACSDiva)	BD Biosciences	—	Akış sitometri verilerinin elde edilmesi ve analizi için yazılım
gwasglue package	R package	—	GWAS veri setlerinin uyumlu hale getirilmesi
ieugwasr package	R package	—	IEU GWAS veritabanı için arayüz
Liquid chromatography–tandem mass spectrometry system (LC–MS/MS)	Thermo Fisher Scientific	—	Plasma isovalerilkarnitin (C5) miktarının tayini için kullanılır
Phosphate-buffered saline (PBS)	Thermo Fisher Scientific	AM9624	Yıkama ve yeniden süspansiyon için steril PBS, pH 7.4
R software	Open source software	Version 4.4.1	İstatistiksel analiz ortamı
TwoSampleMR package	R package	—	Mendelian rasgeleleştirme analizi paketi
VariantAnnotation package	Bioconductor	—	Varyant veri açıklaması