Идентификация этапа

Вирусологический журнал, том 19, номер статьи: 130 (2022) Цитировать эту статью

2075 Доступов

1 Альтметрика

Подробности о метриках

В настоящее время до сих пор не существует специфических терапевтических препаратов и соответствующих вакцин от лихорадки Денге. Поэтому важно изучить отдельные клинико-диагностические показатели.

В этом исследовании мы объединили анализ дифференциально экспрессируемых генов (DEG), анализ сети взвешенной совместной экспрессии (WGCNA) и характеристическую кривую оператора-приемника (ROC), чтобы выявить стабильный и надежный биомаркер, имеющий диагностическую ценность для пациентов с денге. CIBERSORT использовался для оценки иммунного ландшафта пациентов с денге. Для изучения потенциальных функций хаб-генов применялись обогащение онтологии генов (GO), анализ Киотской энциклопедии генов и геномов (KEGG) и анализ обогащения набора генов (GSEA).

CD38 и плазматические клетки имеют превосходную площадь под кривой (AUC) для различения клинических стадий у пациентов с денге, а активированные CD4+ Т-клетки памяти и моноциты имеют хорошую AUC для этой функции. ZNF595 имеет приемлемую AUC для различения геморрагической лихорадки денге (DHF) и лихорадки денге (DF) на всех острых стадиях. Анализируя любой серотип, мы можем получить устойчивые результаты. Отрицательное ингибирование репликации вируса, основанное на результатах анализа GO, KEGG и GSEA, активация генов аутофагии и нарушение иммунной системы являются потенциальными причинами, приводящими к DHF.

CD38, плазматические клетки, активированные CD4+ Т-клетки памяти и моноциты можно использовать для различения клинических стадий пациентов с лихорадкой денге, а ZNF595 можно использовать для различения DHF и DF, независимо от серотипов.

Денге была включена Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) в десятку крупнейших глобальных угроз здоровью, объявленных в начале 2019 года [1]. За последние несколько десятилетий денге стала самой быстрорастущей болезнью, переносимой комарами, в мире [2,3,4], серьезно угрожая здоровью человека [5, 6]. Исследования и разработки вакцин продолжают прогрессировать [7,8,9,10,11,12], но антителозависимое усиление (ADE) ограничивает эффективность вакцин [13,14,15,16,17]. Бессимптомные инфекции увеличивают заболеваемость денге [16, 18], а эффективные методы лечения не выявлены. Поэтому крайне важно изучить патогенетический механизм лихорадки денге и выявить молекулярные маркеры для лучшей диагностики и лечения.

Аутофагия, катаболический процесс, который разрушает поврежденные или аномальные внутриклеточные компоненты для восстановления питательных веществ, необходим для поддержания гомеостаза клеток и тела [19, 20] и способствует пролиферации и заражению вирусом Денге (DENV) [21,22,23, 24]. При инфекции DENV-ADE перекрестно-реактивные антитела опосредуют инфекцию, индуцируя белки, связанные с аутофагией, а затем подавляют врожденный иммунитет, опосредованный митохондриальным противовирусным белком (MAVS) [25]. Иммунный ответ прямо или косвенно влияет на реакцию хозяина на DENV в различной степени, включая симптоматическую инфекцию, бессимптомную инфекцию [26, 27], шоковый синдром денге (DSS) и геморрагическую лихорадку денге (DHF) [28,29,30]. Поэтому важно изучить аутофагию и иммунный ответ во время инфекции DENV.

Исследования в области транскриптомики полезны для помощи исследователям в лучшем понимании причин заболеваний [31] и обнаружении биомаркеров [32,33,34]. Наши ценные исследования транскриптомики способствовали пониманию эволюции вируса и ее влияния на патогенность и разработке вакцины DENV [35,36,37,38]. Однако опубликованные исследования [39,40,41] были сосредоточены на исследованиях нескольких генов и одном аналитическом методе (анализ дифференциально экспрессируемых генов (DEG)) и не связывали геномику с иммунным ландшафтом. В этом исследовании мы использовали комбинацию DEG-анализа, взвешенного сетевого анализа совместной экспрессии (WGCNA) и характеристической кривой оператора-приемника (ROC) для идентификации, проверки и тестирования биомаркеров с диагностической ценностью стадий и тяжести в независимых наборах данных, а также применили метод Веб-сайт CIBERSORT для анализа различий в иммунном ландшафте на трех стадиях, а также между DHF и лихорадкой Денге (DF), а также изучения корреляций между генами и иммунными клетками.