《Journal of Translational Autoimmunity》：GRN and KLRB1 define a shared peripheral-blood transcriptomic signature linking SLE and IPF
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本研究针对系统性红斑狼疮（SLE）与特发性肺纤维化（IPF）共享免疫炎症特征但外周血转录组学信号尚未完全阐明的问题，通过整合多队列转录组数据分析、机器学习共识特征筛选及独立临床验证，鉴定出以GRN（颗粒蛋白前体）和KLRB1（CD161）为核心的共享转录特征，并构建了分别包含6基因（SLE）与4基因（IPF）的简约诊断模型。这些模型在发现队列与外部验证队列中均表现出良好判别性能（SLE模型发现队列AUC达0.996），血清GRN水平在SLE患者中显著升高且与疾病活动度、补体水平等临床指标显著相关。研究为理解SLE与IPF之间的共同免疫机制提供了新视角，并为开发跨疾病免疫状态监测工具奠定了基础。
在自身免疫病与纤维化肺部疾病的研究领域，科学家们一直在探索那些看似不同疾病之间可能隐藏的共通生物学语言。系统性红斑狼疮（Systemic Lupus Erythematosus, SLE）是一种典型的全身性自身免疫病，好发于青年女性，其特征是自身耐受丧失、多种自身抗体产生以及多系统器官受累。尽管免疫抑制疗法和达标治疗策略取得了进展，但许多患者仍面临持续的疾病活动、反复发作和累积性器官损伤。传统的实验室标志物，如补体水平和急性期反应物，并不能完美反映疾病活动度，也无法捕捉SLE潜在的分子异质性。
另一方面，特发性肺纤维化（Idiopathic Pulmonary Fibrosis, IPF）是一种病因不明的慢性、进行性纤维化性间质性肺疾病，预后极差。SLE患者的肺部受累表现多样，其中间质性肺病（Interstitial Lung Disease, ILD）是一种与高死亡率相关的严重并发症。然而，直接比较伴或不伴ILD的SLE患者的公共转录组数据非常稀缺，这限制了在该特定领域进行系统水平的生物标志物发现。有趣的是，尽管SLE和IPF的起始病因不同，但新出现的证据表明它们在下游通路上存在交汇点，包括异常的先天免疫激活、髓系细胞失调和细胞因子介导的成纤维细胞活化。因此，比较SLE和IPF的转录组景观，为剖析狼疮的复杂异质性提供了一种独特策略。
外周血转录组学能够 scalable（可扩展）地反映循环免疫状态，支持生物标志物开发。本研究正是基于这一思路，旨在揭示连接SLE和IPF的外周血共享转录组特征，优先筛选稳健的跨疾病标志物，并通过实验和外部评估构建简约的诊断模型。研究成果最终发表于《Journal of Translational Autoimmunity》期刊。
主要技术方法
研究人员开展了一项多阶段、多队列的整合分析。首先，从基因表达综合数据库（GEO）获取了SLE（GSE49454、GSE65391、GSE72509）和IPF（GSE33566、GSE93606基线样本）的外周血转录组数据集作为发现和验证队列。随后，采用差异表达分析（limma）和加权基因共表达网络分析（WGCNA）分别识别每种疾病中与健康对照差异显著的基因和共表达模块，并整合方向一致的共享信号，形成一个非冗余的候选基因池（78个基因）。接着，应用机器学习共识特征选择策略，结合LASSO逻辑回归、嵌套交叉验证的支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）和随机森林，从候选池中筛选出用于SLE和IPF的简约诊断基因组合。利用逻辑回归构建诊断模型，并在独立队列中进行外部验证。此外，研究还设立了一个独立的医院临床队列（60名SLE患者和30名健康对照），通过外周血单个核细胞（PBMC）的实时定量聚合酶链式反应（RT–qPCR）和血清颗粒蛋白前体（GRN）酶联免疫吸附试验（ELISA）进行实验验证，并分析了血清GRN水平与临床指标的相关性。最后，将固定模型应用于非目标炎症队列（类风湿关节炎、ICU脓毒症/非感染性危重病），以评估模型的特异性。
研究结果
3.1. SLE与IPF外周血差异转录组改变及共享差异表达基因
在发现队列中，主成分分析（PCA）显示SLE和IPF患者与健康对照的转录组存在整体分离趋势。差异表达分析在SLE中鉴定出389个差异表达基因（Differentially Expressed Genes, DEGs），在IPF中鉴定出248个DEGs。交集分析发现了43个方向一致的共享DEGs（28个共同上调，15个共同下调），表明SLE和纤维化性IPF之间存在重叠的炎症和免疫相关转录扰动。
3.2. WGCNA鉴定SLE和IPF共享的疾病相关共表达模块
对两个发现队列分别进行WGCNA，识别出与疾病状态显著相关的共表达模块。在SLE中，黄色模块与疾病状态正相关最强；在IPF中，绿黄色模块相关性最高。从这些疾病相关模块中提取基因并进行交集，得到了43个共享的WGCNA基因。
3.3. 整合共享DEGs和WGCNA基因定义了一个富含B细胞和髓系程序的跨疾病免疫互作网络
将43个共享DEGs与43个共享WGCNA基因合并，得到一个包含78个基因的非冗余共享候选池，其中8个基因（如BLK, CD19, GRN）被两种方法共同支持。蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析显示CD19是枢纽基因，并揭示了紧密耦合的B细胞相关模块和先天免疫/髓系炎症模块。功能富集分析表明这些基因显著富集于防御反应、B细胞受体信号通路、中性粒细胞胞外陷阱形成等免疫相关通路。
3.4. 机器学习共识特征选择识别出用于SLE和IPF的简约诊断基因组合
基于78个共享候选基因，整合LASSO、SVM-RFE和随机森林三种算法的共识特征选择，最终确定了一个6基因的SLE诊断组合（EIF2AK2, GRN, ASGR2, KLRB1, LGALS9, KLF13）和一个4基因的IPF诊断组合（GRN, ARG1, KLRB1, FCMR）。GRN和KLRB1是两个组合共享的基因。基于嵌套交叉验证的汇总预测显示，内部判别性能稳健（SLE平均AUC=0.963，IPF平均AUC=0.777）。
3.5. 基于共识基因组合构建并评估简约诊断模型
使用逻辑回归构建的SLE六基因模型在发现队列中表现出色（AUC=0.996），在外部验证队列（GSE65391和GSE72509）中性能虽有衰减但仍具判别力。IPF四基因模型在发现队列（AUC=0.906）和基线验证队列中也表现出中等性能。决策曲线分析表明两个模型在特定阈值范围内具有临床净获益。表达验证证实了这些基因在各自疾病中的差异表达模式。
3.6. 基于GSEA和枢纽基因分层的GSVA通路一致性分析提示SLE与IPF共享免疫-溶酶体转录程序
基因集富集分析（GSEA）显示，在SLE和IPF发现队列中，“溶酶体”通路均显著富集。基于GRN表达分层发现，GRN高表达组的溶酶体通路活性在两种疾病中均显著更高，而KLRB1高表达在SLE中与“自然杀伤细胞介导的细胞毒性”通路活性升高相关。
3.7. 免疫浸润景观及枢纽基因关联的功能分层
利用CIBERSORT进行免疫细胞反卷积分析发现，SLE和IPF患者中单核细胞和活化的自然杀伤（NK）细胞比例一致增加，而初始B细胞、初始CD4 T细胞和静止NK细胞比例一致减少。GRN高表达与两种疾病中中性粒细胞比例升高相关，而KLRB1高表达与滤泡辅助性T细胞比例升高相关。
3.8. GRN中心特征的临床验证及外部特异性评估
在独立的医院临床队列（60名SLE，30名健康对照）中，RT–qPCR验证了六基因组合在PBMC中的表达失调，ELISA证实SLE患者血清GRN水平显著高于健康对照。在SLE患者内部，血清GRN水平与疾病活动指数（SLEDAI）正相关，与补体C3、C4和白细胞计数负相关。多变量调整后，其与白细胞计数、血沉、C3、C4的关联仍然显著。特异性评估发现，SLE模型在类风湿关节炎（RA）中具有中等判别力，但在ICU脓毒症或非感染性危重病中判别力有限；而IPF模型在RA中无判别力，却在ICU队列中表现出极高的判别力。
研究结论与讨论
本研究通过整合分析，定义了SLE和IPF之间可重复的外周血转录组共享特征，其中颗粒蛋白前体（GRN）和CD161（KLRB1）作为汇聚的锚点基因脱颖而出。GRN高表达/KLRB1低表达的模式与一种复合的循环免疫状态相一致，其特征是髓系相关活性增强，同时CD161相关淋巴样信号减弱。利用共识特征选择和跨多个独立队列的外部评估，研究得出了在发现数据集之外具有泛化能力、且表现情境依赖性特异性的简约诊断组合。
从生物学角度看，GRN的上调与严重的髓系驱动的炎症状态相符，这解释了IPF模型在ICU危重病中判别力极高的现象。而KLRB1的下调可能反映了CD161阳性NK细胞或粘膜相关恒定T细胞（MAIT）等淋巴细胞区室的改变。临床验证方面，血清GRN水平在SLE患者中显著升高，且与免疫学活动性（特别是补体消耗）相关，关键关联在经过主要临床混杂因素调整后依然存在。
这项研究的意义在于，它不仅为理解SLE和IPF之间的共同免疫机制提供了新的视角，更重要的是，它构建了一个可用于跨疾病免疫状态分层和诊断的、经过多队列验证的实用框架。GRN和KLRB1作为核心标志物，其组合模式有望成为一种辅助工具，用于识别具有特定免疫激活特征的亚组患者，尤其是在常规血清学标志物与临床表现不一致时。当然，研究的局限性包括使用IPF作为SLE相关ILD的替代模型、外部验证中性能衰减所反映的队列异质性、以及KLRB1下调在bulk转录组中的细胞起源模糊性等。未来的研究需要前瞻性、表型明确的队列，结合流式细胞术和单细胞测序，以明确该特征的细胞基础，并验证其预测SLE患者肺纤维化风险的纵向效用。总之，这项工作为开发新型免疫监测工具和探索跨疾病治疗靶点奠定了重要基础。
