《Immunity, Inflammation and Disease》：Integrated Analysis of the Immune Infiltration Pattern and Novel Diagnostic Biomarkers in Septic Cardiomyopathy
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本研究通过生物信息学整合分析，揭示了脓毒症心肌病（SCM）发病过程中的关键枢纽基因（Clu、Igf1、Trp53）及其与免疫细胞浸润的关联。研究基于多组学数据（GEO数据库及团队前期数据），结合差异表达基因（DEGs）分析、加权基因共表达网络分析（WGCNA）、蛋白互作网络（PPI）及孟德尔随机化验证，发现Clu和Igf1在SCM中具有显著预测价值，并构建了ceRNA调控网络。免疫浸润分析显示SCM心肌中CD4+初始T细胞、B细胞及M2巨噬细胞浸润减少，提示免疫失调参与SCM病理过程。该研究为SCM的早期诊断和靶向治疗提供了新视角。
研究背景与意义
脓毒症心肌病（SCM）是脓毒症过程中出现的可逆性心功能不全，与高死亡率密切相关。其病理机制涉及肾上腺素能通路失调、线粒体功能障碍及钙处理异常等多重因素，但关键分子标志物及免疫微环境特征尚不明确。
数据来源与分析方法
研究整合了GEO数据库中的GSE171546、GSE229925数据集及团队已发表数据，共纳入SCM组9例样本和对照组10例样本。通过Z-score标准化数据后，采用Limma包筛选差异表达基因（DEGs），并结合WGCNA构建基因共表达模块。利用DAVID数据库进行基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析，STRING数据库构建蛋白互作网络（PPI），CIBERSORT算法评估免疫细胞浸润，并通过孟德尔随机化验证基因与SCM的因果关系。
关键发现
- 1.
差异表达基因特征：SCM组共鉴定出22个DEGs，其中15个上调、7个下调。金属硫蛋白1（Mt1）为最显著上调基因，心肌肌动蛋白α1（Actc1）为最显著下调基因。主成分分析（PCA）显示SCM组以Fth1、Mt2、Saa3为核心基因，对照组以Actc1、Gsn等收缩相关基因为主。
- 2.
功能富集分析：GO分析显示DEGs显著富集于“细菌反应”“镉离子应答”等生物过程；KEGG通路中“矿物质吸收”最为显著。
- 3.
枢纽基因鉴定：PPI网络分析确定簇集蛋白（Clu）为关键枢纽基因；WGCNA进一步筛选出胰岛素样生长因子1（Igf1）和TP53（Trp53）作为模块核心基因。表达验证显示SCM组中Clu、Trp53表达升高，Igf1表达降低。
- 4.
免疫浸润模式：SCM心肌中CD4+初始T细胞、初始B细胞、静息肥大细胞和M2巨噬细胞浸润减少，而活化树突状细胞和滤泡辅助T细胞增加，提示免疫激活与抑制失衡。
- 5.
预测价值与调控网络：受体操作特征曲线（ROC）显示Trp53、Igf1、Clu的曲线下面积（AUC）分别为0.856、0.856、0.789。孟德尔随机化证实Igf1与脓毒症风险负相关，Clu与风险正相关。ceRNA网络分析发现11个miRNA可同时调控三个枢纽基因。
结论与展望
研究系统揭示了Clu和Igf1作为SCM潜在诊断标志物的重要性，并阐明免疫细胞浸润异常在SCM发病中的作用。未来需通过实验验证基因功能，并探索其作为治疗靶点的可行性。
