通过整合生物信息学与实验分析解析子宫内膜异位症关键基因及免疫细胞浸润特征

子宫内膜异位症（Endometriosis，EM）是育龄女性中常见的妇科疾病，如同 “隐藏在身体里的神秘幽灵”，困扰着众多女性。它以子宫内膜组织出现在子宫腔外，尤其是盆腔器官为特征，发病率约为 10%-15%。患有 EM 的女性，常遭受痛经、盆腔疼痛、月经紊乱、不孕甚至性交困难等痛苦，同时卵巢肿瘤风险也会增加。目前，针对 EM 的治疗手段包括药物和手术，但疗效有限，还可能影响生育或带来如血管舒缩症状、骨质减少等副作用，且治疗费用高昂，加重社会负担。更棘手的是，异位子宫内膜病变的起源和发病机制存在诸多争议，虽然免疫因素与疾病的关联已被证实，但具体作用机制仍不明确。在这样的背景下，中国科学技术大学附属第一医院的研究人员开展了一项极具意义的研究，相关成果发表在《Hereditas》杂志上。

研究人员运用了多种关键技术方法。首先从 GEO 数据库下载 GSE11691 和 GSE23339 微阵列原始数据（CEL 文件），其中 GSE11691 数据集包含 9 例正常子宫内膜和 9 例异位病变子宫内膜样本，GSE23339 数据集包含 9 例子宫内膜样本和 10 例卵巢子宫内膜异位症样本。接着利用 R 包 “limma” 进行差异表达基因（Differentially Expressed Genes，DEGs）分析，以 FDR <0.05 和 log|FC|>1 为筛选标准。通过 “ClusterProfiler” R 包对 DEGs 进行基因本体（Gene Ontology，GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）富集分析。借助 string 数据库和 Cytoscape 软件构建蛋白 - 蛋白相互作用（Protein-Protein Interaction，PPI）网络。采用最小绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO）、支持向量机递归特征消除（Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination，SVM-RFE）、随机森林（Random Forest，RF）和 Boruta 这四种机器学习算法筛选关键基因。运用单样本基因集富集分析（Single-Sample Gene Set Enrichment Analysis，ssGSEA）计算免疫细胞浸润得分。基于 DEGs，在 Connectivity Map（CMAP）药物数据库中筛选潜在药物。最后通过实时荧光定量聚合酶链式反应（Quantitative Real-Time Polymerase Chain Reaction，qRT-PCR）对关键基因表达水平进行验证。

研究结果如下：

1. DEG 鉴定和 PPI 网络构建：在 GSE11691 数据集中，共鉴定出 137 个下调基因和 304 个上调基因。GO 富集分析显示，这些基因在细胞外基质组织、白细胞迁移、细胞间黏附等生物学过程，以及糖胺聚糖结合、羧酸结合等分子功能中显著富集；KEGG 通路分析表明，它们主要参与细胞黏附分子、Th17 细胞分化等通路。利用这些 DEGs 构建 PPI 网络，并筛选出包含 22 个枢纽基因的两个枢纽网络。

2. 关键基因选择和验证：综合四种机器学习算法结果，确定了三个与 EM 相关的关键基因：血管紧张素样受体 1（APLNR）、组织相容性复合体 Ⅱ 类抗原 DPA1（HLA-DPA1）和衔接蛋白复合体 1 亚基 σ2（AP1S2）。基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）显示，不同关键基因的高低表达组在不同通路中显著富集。

3. 免疫富集分析：大多数免疫细胞在 EM 中的浸润水平显著高于正常子宫内膜。AP1S2 与髓源性抑制细胞（MDSC）呈正相关，与活化的 CD8+T 细胞呈负相关；APLNR 与自然杀伤细胞呈正相关，与活化的 CD8+T 细胞呈负相关；HLA-DPA1 与调节性 T 细胞呈正相关。同时，免疫检查点相关分析发现，程序性死亡受体 1（PDCD1）在正常子宫内膜中表达较高，而程序性死亡配体 2（PDCD1LG2）在 EM 中表达较高。

4. 潜在治疗药物筛选：根据 441 个 DEGs，在 CMAP 数据库中筛选出 23 种分子药物。其中，二氢麦角隐亭、纳多洛尔、特拉唑嗪和长春胺属于肾上腺素能受体拮抗剂；利舒脲和喹吡罗属于多巴胺受体激动剂；毒胡萝卜素属于 ATP 酶抑制剂；甲硝唑属于 DNA 抑制剂等。

5. 关键基因验证：在 GSE11691 和 GSE23339 队列以及 qRT-PCR 实验中均验证，APLNR、HLA-DPA1 和 AP1S2 在 EM 组织中的表达水平显著高于正常组织，且 ROC 曲线分析表明这三个基因对 EM 具有良好的诊断价值。

研究结论和讨论部分指出，本研究鉴定出的 441 个 DEGs 及其富集的功能和通路可能对 EM 存在免疫影响。APLNR、HLA-DPA1 和 AP1S2 这三个关键基因可能成为诊断和治疗 EM 的新靶点。筛选出的如非那雄胺、吲哚洛芬、左美丙嗪等潜在治疗药物，为 EM 的药物研发提供了方向。不过，研究也存在一定局限性，如样本量较小，对关键基因在 EM 中的功能和调控机制研究还需进一步深入。但总体而言，该研究从免疫和分子层面为理解 EM 提供了新视角，为后续研究奠定了重要基础，有望推动 EM 诊疗领域的发展。