糖尿病腎?。―N）是導(dǎo)致終末期腎病腎功能衰竭的主要原因，正在成為世界范圍內(nèi)常見(jiàn)的慢性腎臟病。孟德?tīng)栯S機(jī)化(MR)是一種遺傳工具，廣泛用于在識(shí)別復(fù)雜性狀的因果效應(yīng)時(shí)最大限度地減少混雜因素并逆轉(zhuǎn)因果關(guān)系。在這項(xiàng)研究中，我們進(jìn)行了集成的多重微陣列分析和大規(guī)模血漿蛋白質(zhì)組MR分析，以確定候選生物標(biāo)志物并評(píng)估DN前瞻性治療靶點(diǎn)的因果效應(yīng)。

1、GEO數(shù)據(jù)源

2、GWAS數(shù)據(jù)源

暴露GWAS：從7個(gè)不同的蛋白質(zhì)組GWAS中提取血漿蛋白的pQTL。

結(jié)局GWAS：來(lái)自FinnGenR8研究數(shù)據(jù)發(fā)布，其中包含發(fā)現(xiàn)隊(duì)列的3676例病例和283456例對(duì)照。

首先使用RRA方法從5個(gè)GEO數(shù)據(jù)集中識(shí)別出82個(gè)DEG。然后進(jìn)行了功能富集分析以找出相關(guān)的病理機(jī)制。通過(guò)使用大規(guī)模pQTL研究的數(shù)據(jù)進(jìn)行MR分析，以闡明DEG編碼的蛋白質(zhì)與DN風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)聯(lián)的因果推論。通過(guò)Nephroseqv5在線平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行表達(dá)驗(yàn)證以及與臨床參數(shù)的相關(guān)性。

1、通過(guò)RRA綜合分析識(shí)別DEG

根據(jù)（|logFC|>1且p<0.05），使用R軟件中的limma包篩選出每個(gè)GEO數(shù)據(jù)集的DEG，通過(guò)RRA方法，確定了53個(gè)上調(diào)的DEG和29個(gè)下調(diào)的DEG，熱圖顯示了前10個(gè)上調(diào)的DEG和前10個(gè)下調(diào)的DEG。接著，作者對(duì)RRA篩選得到的82個(gè)基因進(jìn)行了GO和KEGG富集，如下圖所示。

2、MR分析

FinnGen隊(duì)列中共有四種不同的循環(huán)血漿蛋白顯示出對(duì)DN的因果影響。如圖所示，MICB(1.46(95%CI1.27-1.67；P=3.94*10-8))、GZMA(1.34（95%CI1.17-1.53;P=1.86*10-5）)、CLIC5(1.45(95%CI1.04-2.03;P=2.99*10-2))和FCN1（OR=1.08；95%CI1.00-1.18）與DN風(fēng)險(xiǎn)增加相關(guān)，且在DN組中，MICB、GZMA、FCN1的基因水平均上調(diào)，CLIC5的基因水平下調(diào)。CTSS(0.90(95%CI0.83-0.97;P=5.78*10-3))顯示出DN的低風(fēng)險(xiǎn)，但CTSS的基因水平上調(diào)。

3、外部驗(yàn)證和臨床相關(guān)性

為了驗(yàn)證MR分析中已識(shí)別蛋白質(zhì)的表達(dá)水平，使用了Nephroseqv5在線工具。結(jié)果顯示與健康對(duì)照相比，糖尿病腎病腎小球樣本中MICB、GZMA、CTSS和FCN1的mRNA表達(dá)顯著上調(diào)。同時(shí)，糖尿病腎病患者腎小球組織中CLIC5、IGF1、CA2、LPL的mRNA表達(dá)量顯著下調(diào)。至于與GFR水平和基因表達(dá)的相關(guān)性，如圖所示圖B、C，低水平的GFR與高表達(dá)水平的MICB(R=-0.69,P=3.50×10-4)、GZMA(R=-0.76,P=3.70×10-5)和FCN1(R=-0.76，P=3.70×10-5）顯著相關(guān)。此外，高水平的GFR與CA2（R=0.78，P=8.10×10-3）和LPL（R=0.80，P=6.50×10-6）的高表達(dá)水平顯著相關(guān)。DN患者中MICB、IGF1的mRNA表達(dá)量與血清肌酐呈正相關(guān),LPL表達(dá)量與血清肌酐呈負(fù)相關(guān)。此外，腎小球FCN1的mRNA表達(dá)水平與蛋白尿呈正相關(guān)，圖E）。

作者通過(guò)對(duì)DN腎小球損傷的復(fù)雜分子特征進(jìn)行RRA分析，然后進(jìn)行功能注釋和MR分析來(lái)識(shí)別潛在的治療靶點(diǎn)，如MICB、GZMA、CTSS、CLIC5和FCN1，從而提供更深入的見(jiàn)解。此外，通過(guò)GO和KEGG富集分析，作者發(fā)現(xiàn)DEG主要富集于中性粒細(xì)胞相關(guān)通路和免疫反應(yīng)。然后，作者利用Nephroseqv5在線平臺(tái)驗(yàn)證了基因表達(dá)，并分析了基因表達(dá)與DN臨床特征之間的關(guān)聯(lián)。

Fan C, Gao Y, Sun Y. Integrated multiple-microarray analysis and mendelian randomization to identify novel targets involved in diabetic nephropathy. Front Endocrinol (Lausanne). 2023 Jul 10;14:1191768. doi: 10.3389/fendo.2023.1191768. PMID: 37492198; PMCID: PMC10363738.