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作 者:张京京 白雪[3] 沈琳琳 姚娜 黄强[3] 王子龙 刘兴基 李令兴
机构地区:[1]青岛大学第一临床医学院,山东 青岛 [2]枣庄市山亭区人民医院心内一科,山东 枣庄 [3]青岛大学附属泰安市中心医院心脏血管中心,山东 泰安 [4]济宁市市直机关医院内科,山东 济宁
出 处:《临床医学进展》2025年第2期2005-2017,共13页Advances in Clinical Medicine
摘 要:目的:通过T细胞基因筛选寻找扩张型心肌病(DCM)的潜在病理生物标志物并筛选相应的治疗药物。方法:1) 收集3个DCM微阵列数据集并去除批次效应,利用CIBERSORT算法评估正常组织与DCM病变组织中的免疫浸润差异。2) 采用LASSO逻辑回归分析和多因素逻辑回归分析筛选与DCM有关的gamma delta T cells (γδT)相关基因并建立gamma delta T cells相关基因评分(DTAGS)。3) 使用ROC曲线下面积(Area under Curve, AUC),校准曲线以及临床决策曲线(Decision Curve Analysis, DCA)对DCM诊断模型的区分度、校准度以及临床获益程度进行评估,进行GO和KEGG通路分析。4) 使用DGIdb数据库分析DCM的潜在药物。结果:1) 共纳入108个DCM心内膜样本和24个正常对照心内膜样本,免疫浸润分析显示与正常组织相比,DCM病变组织中的γδT细胞的浸润程度显著升高。2) LASSO分析和多因素分析确定了8个γδT相关基因用于构建DCM的诊断模型DTAGS,模型性能良好(AUC = 0.857),DTAGS诊断DCM与实际诊断率有良好的一致性,决策曲线表明该诊断模型有较好的诊断效能。3) DTAGS与细胞间的信号转导、通道活性有显著相关。4) 基于DGIdb数据库筛选到Dasatinib,Pazopanib hydrochloride等药物作为DCM的潜在治疗药物。结论:我们建立了8个γδT相关基因的DTAGS诊断模型可以作为临床实践中预测DCM的有力工具。并基于这些基因筛选了DCM的潜在的治疗药物。Objectives: To search for potential pathological biomarkers of dilated cardiomyopathy (DCM) and screen corresponding therapeutic drugs. Methods: 1) Three DCM microarray datasets were collected and batch effects were removed, and differences in immune infiltration in normal versus DCM lesions tissues were assessed using the CIBERSORT algorithm. 2) LASSO logistic regression analysis and multi-factor logistic regression analysis were used to screen gamma delta T cells (gamma delta T) related genes associated with DCM and to establish gam
关 键 词:扩张型心肌病 生物学信息 免疫 GEO CIBERSORT 基因调控
分 类 号:R54[医药卫生—心血管疾病]
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