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IF 5.6!多组学 “王炸组合”!单细胞 + Scissor+102 种机器学习,解码线粒体 - 巨噬细胞轴驱动 DPN 新机制 + 虚拟药物筛选

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如今多组学研究中,单细胞分析已成标配,但 Seurat 聚类、UMAP 降维、CellChat 通讯分析等常规流程逐渐缺乏新鲜感,想打动审稿人,就得引入更具创新性的算法工具!

今天要给大家安利的 Scissor 算法,绝对是提升研究创新性的 “宝藏工具”!它核心优势在于能整合单细胞数据与 bulk 数据,精准锁定和特定表型相关的细胞亚群 —— 比如筛选肿瘤耐药相关细胞亚群时,就能通过这种跨数据类型整合实现精准定位。该算法 2021 年问世至今,发文量仍不算多,属于尚未被过度挖掘的蓝海方向,赶紧用起来给你的研究加分!

南京医科大学团队的最新 DPN 研究,就是用 Scissor 算法 “封神” 的典范!他们聚焦线粒体功能障碍这个核心问题,通过 Scissor 算法一出手,直接锁定了 CD83 + 巨噬细胞这个关键角色,把线粒体代谢和神经损伤的病理通路彻底打通,挖出了全新机制,让审稿人眼前一亮!

更绝的是,这篇文章不止有算法亮点!作者还叠加了 11 种机器学习算法构建预测模型,再加上虚拟药物筛选,从机制探索到临床转化一路打通,形成完美闭环,研究深度直接拉满!

关键是可操作性超高!虽然有湿实验加持,但生信占比极高,纯靠公开数据就能发文!不追高分期刊的朋友,直接照搬这个框架做纯生信,效率拉满还能稳出成果,赶紧码住行动起来!

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中文标题:多组学分析确认CD83+巨噬细胞的线粒体功能障碍是糖尿病周围神经病变进展的关键事件

发表期刊:Neurobiol Dis

影响因子:5.6/Q1

研究背景

糖尿病周围神经病变(DPN)是一种导致神经纤维逐渐丧失和功能障碍的糖尿病并发症。尽管大量研究聚焦于DPN的起始,但其进展机制仍不甚明了。一旦DPN进展,神经损伤可能不可逆转,并使治疗更具挑战性。新兴证据表明,免疫和线粒体代谢失调在疾病加重中起关键作用,但驱动DPN进展的特定细胞亚型和分子介质尚未被系统性确定。

研究思路

构建渐进性 DPN 小鼠模型,通过神经传导速度(NCV)、痛觉阈值检测等分层为进展组和非进展组;

多组学数据整合:联合公共数据库(GEO)的 scRNA-seq 和 bulk RNA-seq 数据,去除批次效应后进行细胞分型和差异分析;
关键细胞亚型筛选:利用 Scissor 算法关联临床表型与单细胞数据,定位 DPN 进展相关细胞;
核心基因鉴定:通过 hdWGCNA 筛选基因共表达模块,结合机器学习算法构建 DPN 进展相关线粒体评分(PDRM_score),锁定关键基因;
功能验证:体外高糖 / 高脂处理 BMDMs 验证基因功能,体内 AAV 介导的基因过表达评估治疗潜力;
靶向药物筛选:通过虚拟筛选预测针对核心基因的潜在药物。

                    研究结果

                    1.线粒体功能障碍是DPN进展的核心特征


                    构建DPN模型,STZ治疗后小鼠血糖达标模型成功。24周后按MNCV分为进展性与非进展性亚组,进展组NCV降低、痛觉阈值升高,DRG和坐骨神经病理损伤更显著。转录组测序及相关检测证实,线粒体功能障碍(ATP生成减少、ROS升高)是DPN进展的关键因素。

                      2.与DPN进展相关的CD83+巨噬细胞的鉴定

                      肿瘤免疫微环境(TME)对癌症发展至关重要。研究发现,高神经信号亚型患者免疫细胞(CD4⁺T、CD8⁺T、DC细胞)及促炎M1巨噬细胞丰度更低,抗炎M2巨噬细胞更多,呈免疫抑制表型;低神经信号亚型免疫检查点基因(CTLA4、PDCD1等)高表达,更易从ICI治疗获益。此外,高神经信号亚型中癌症相关成纤维细胞(CAF,尤其iCAF、mCAF)丰度更高,与神经信号正相关,二者通过POSTN等基因互作形成网络,可能促进肿瘤血管生成、形成屏障阻止免疫浸润,协同推动癌症进展与免疫逃逸。

                      为明确DPN进展相关特定细胞类型,研究整合两组DPN相关数据集,经质控和去批次效应后,鉴定出7类细胞共17个细胞簇。通过Scissor算法整合临床信息与测序数据,发现巨噬细胞是与DPN进展关联最密切的细胞,其中Scissor+巨噬细胞占所有Scissor+细胞的47.5%、总巨噬细胞的58.5%。这类DPN进展型巨噬细胞炎症反应高度激活,线粒体代谢显著下调,且从不同进展阶段小鼠的坐骨神经和DRG中分离的巨噬细胞,其ATP水平随疾病进展依次显著下降。
                      考虑到巨噬细胞功能异质性,经二次降维聚类将其分为CD83+、Cd74+、S100a8+、Ccl5+四个亚型。其中CD83+巨噬细胞在DPN组及进展性DPN患者中比例显著升高,其线粒体代谢通路(如三羧酸循环相关)显著下调,且M1极化倾向更强。分化轨迹分析显示CD83是该亚型分化的关键驱动因子,细胞通讯分析表明其通过Psap-Gpr37l1与壁细胞、施旺细胞等密切交互,推测为推动DPN进展的关键细胞。

                      3.PDRM_score的建设


                      通过hdWGCNA算法筛选CD83+巨噬细胞核心基因模块,在软阈值7时获得最佳基因模块相关性和连接性,基因被分为10个模块。其中蓝色和红色模块与四个巨噬细胞亚型正相关性最强,将这两个模块基因与线粒体代谢相关基因交叉,得到蓝色模块65个基因、红色模块26个基因,进一步筛选出CD83+巨噬细胞中13个差异表达的线粒体功能障碍相关枢纽基因,这些基因通过共表达关系广泛互联。
                      应用11种机器学习方法从枢纽基因中筛选DPN进展相关基因,以GSE95849为验证集,StepGLM算法筛查效果最佳,随机森林构建的模型C指数达0.815。最终模型纳入NDUFA9、TIMM23、TOMM7构建PDRM_score,进展性DPN患者该评分显著升高且与线粒体代谢评分负相关,还与神经炎症相关,高分组巨噬细胞迁移、NLRP3炎症小体通路等激活,提示其可作为DPN进展和线粒体功能的潜在指标。

                      4.PDRM_score与免疫微环境


                      CIBERSTORT分析显示,高PDRM_score患者的幼稚B细胞、M1巨噬细胞增多,CD4+T细胞减少。ESTIMATE算法和浸润评分表明,高分组间质、免疫评分及免疫细胞浸润均较低。且高分组ImmuCellAI评分和CTLA4等免疫检查点分子表达降低,免疫治疗响应差,提示PDRM_score可作为评估DPN免疫治疗反应的指标。

                      5.TIMM23是DPN进展性巨噬细胞的关键因素


                      为寻找DPN进展的特定分子标志物,分析发现NDUFA9、TIMM23、TOMM7中,仅TIMM23在DPN患者DRG、坐骨神经等多组织中表达均显著降低,且超65%进展性DPN患者存在TIMM23低表达,提示其参与DPN发病与进展。TIMM23低表达的巨噬细胞与神经修复关键的施旺细胞交互概率高,且葡萄糖、脂质代谢活化,可能通过损害施旺细胞功能推动DPN进展。

                      评估发现,进展性DPN小鼠的DRG和坐骨神经中,巨噬细胞的TIMM23在RNA和蛋白水平均显著降低。高糖/高脂条件培养的BMDM中,糖尿病相关微环境也显著下调TIMM23表达,该结果经免疫荧光和Western blot验证。

                      用TIMM23过表达质粒转染BMDMs后,ATP浓度升高、线粒体含量增加、ROS产生减少。体内实验中,腺相关病毒介导的坐骨神经TIMM23过表达,显著改善进展性DPN小鼠的神经传导速度、预防痛觉减退,并特异性改善巨噬细胞线粒体功能。表明恢复TIMM23表达可改善线粒体功能障碍相关DPN,其可能是调控DPN相关巨噬细胞激活、促进疾病进展的核心基因。

                        文章小结

                        研究通过多组学整合分析与功能验证,层层递进揭示了 CD83 + 巨噬细胞线粒体功能障碍在 DPN 进展中的核心作用,鉴定 TIMM23 为关键靶点并提供了潜在治疗药物,为 DPN 的精准诊断和治疗带来了突破性进展。未来研究可进一步探索 TIMM23 调控线粒体功能的具体分子机制,开展 TIMM23 靶向药物的临床 trials,同时拓展 PDRM_score 在临床中的应用场景,为 DPN 患者提供个性化的风险评估和治疗方案。

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