脓毒症相关肝功能障碍中的时间依赖性多组学整合
Time-Dependent Multi-Omics Integration in Sepsis-Associated Liver Dysfunction
引言
败血症，特别是严重病例，因全身感染引起多器官功能障碍，全球每年有多达500万人死于败血症。传统上，败血症相关的肝功能障碍（Sepsis-Associated Liver Dysfunction, SALD）被认为是伴随黄疸和高胆红素血症的病症。随着研究的深入，发现肝功能障碍在败血症过程的早期就会发生，但目前没有针对该病的特效治疗。
近年来，多组学技术（Multi-Omics Technologies）迅速发展，如基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学，显著推动了个性化医学的发展。然而，单一组学分析往往只能提供生物复杂性中的一个层次的信息。因此，整合多组学数据可能会为复杂疾病的分子机制带来新的见解。
研究背景与目的
鉴于现有研究方法的局限性，本研究旨在通过时间依赖性多组学整合（Time-Dependent Multi-Omics Integration, TDMI）在败血症相关的肝功能障碍模型中探究其分子机制。本文首次使用TDMI方法较之单组学分析更能有效关联败血症的病理生理过程和临床结果。
作者与出版信息
本文由Ann-Yae Na、Hyojin Lee、Eun Ki Min等人撰写，隶属于韩国国立庆北大学药学研究所和首尔科学技术大学环境工程系等机构。论文于2023年4月发表在《Genomics Proteomics Bioinformatics》期刊上。
研究方法
整体流程
本研究设计了多个时间点的多组学数据整合实验，以明确败血症早期进程中的分子机制。研究主要包括转录组学、磷酸化蛋白质组学、蛋白质组学和代谢组学数据的获取和分析。具体流程如下：
样本处理与数据取得：
- 通过盲肠结扎穿刺法（CLP）引入败血症模型，处理7周龄的ICR雄性小鼠。
- 在0小时、4小时、6小时、15小时和18小时取样，获取血液和肝脏组织样本。
检测和分析方法：
- 使用免疫印迹法检测细胞因子水平变化。
- 利用分别在4小时、6小时、18小时收集的磷酸化蛋白质组、转录组和代谢物数据进行后续分析。
实验设计：
- 使用各种组学技术：LC-MS用于蛋白质和代谢物分析，RNA-seq用于转录组分析，TiO2富集技术用于磷酸化蛋白质分析。
- 利用Pearson相关系数、Fisher检验、混合线性模型等统计工具分析数据。
数据整合与分析
单组学分析的局限性：
- 单组学提供的每种生物中单一层次的信息无法独立解释复杂的疾病机制。
- 例如，代谢组学可能提供内源性产物水平的信息，但不能全面揭示这些代谢产物的基因变异、转录后修饰等生物属性。
时间依赖性多组学整合：
- 跨多种“Omics”数据集在多个时间点开展以探索疾病进展过程中分子机制的变化。
- 利用XMwas程序v0.55进行多组学数据的综合网络分析，设定关联阈值0.4，选择相关路径。
研究结果
重要分子的鉴定：
- 磷酸蛋白质组学数据表明，败血症进程中的蛋白质磷酸化水平随时间变化，例如4小时组中磷酸化的丙酮酸脱氢酶E1亚基显著增加。
- 转录组学分析中，6小时CLP组中的Apoe基因表达明显增加，表明其在早期败血症中的关键调控作用。
- 18小时CLP组中的蛋白质组学数据表明，SERPINA3N蛋白水平显著上调，或与炎症反应相关。
多组学数据分析与路径整合：
- 在各时间点的数据进行综合分析后，最终确认Toll样受体4（TLR4）路径与SALS相关。
- 实验通过qPCR验证了TLR4路径中相关基因的表达水平变化。
验证与进一步研究：
- 使用实时定量PCR（qRT-PCR）验证多个与TLR4路径相关的基因表达水平。
- 结果显示，在SALS中具有显著表达的基因验证了TDMI方法的结果，揭示了TLR4路径在败血症进展中的关键作用。
讨论与结论
通过指定的多组学整合方法，本研究识别出了一条明确的病理生理路径——TLR4路径，证明了TDMI在揭示复杂疾病机制中的优势。此外，本研究中时间依赖性多组学数据整合的范式为多组学数据的深刻生物学解释提供了理想的框架。
研究意义与展望
多组学数据的整合分析为基础生物学和医学研究提供了新工具，能够揭示疾病的潜在机制，并为潜在的治疗策略提供指导。未来研究还需要探索其他与败血症相关的器官（如肺、肾等）的多组学变化，以全面理解多器官功能障碍综合征。
此研究为复杂病理机制的研究提供了新的视角和方法，具有重要的科学价值和应用潜力。