基于GEO数据库的IgA肾病基因的筛选和生物信息学分析
2021-04-14刘音赵彬谢裕赛杨涛
刘音 赵彬 谢裕赛 杨涛
1北京市海淀医院肾内科 100080；2中国医科大学基础医学院病理教研室，沈阳 110122
IgA肾病(immunoglobulin A nephropathy，IgAN)是全亚洲乃至全世界最常见的肾小球疾病[1]。在我国，IgAN占原发性肾小球肾炎病例的58.2%[2]。有15%～40%的IgAN患者在确诊后20年内逐渐发展为终末期肾病(end-stage renal disease，ESRD)。因此，IgAN已成为目前重要的医疗健康问题。IgAN的病理过程包括IgA免疫复合物的沉积，肾小球系膜细胞增殖，细胞外基质成分的积累以及肾组织炎性细胞的浸润[3]。尽管已经对IgAN的病理过程进行了数十年的研究，但其参与的分子机制仍不清楚，并且尚无有效的IgAN早期诊断和治疗方法。
生物信息学分析是一种强大的研究方法，可用于预测分子机制和基因之间的关联。该方法已广泛被用于预测与肿瘤相关的新基因和新途径，例如肝癌[4]、非小细胞肺癌[5]等。生物信息学分析可以加深我们对肾脏疾病分子机制的认识[6]，最近有研究通过生物信息学分析了巨噬细胞的基因表达谱，发现狼疮性肾炎患者巨噬细胞中CCL2和CD38的参与诱导[7]。迄今为止，在IgAN上仅进行有限的生物信息学分析。在本研究中，我们对基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus，GEO)公共数据库中3组IgAN患者及正常对照者肾小球组织的芯片检测结果进行一系列生物信息学分析，筛选出IgAN患者和正常对照者之间差异表达基因(differentially expressed gene，DEGs)，并对共有的DEG进行了富集分析并构建了蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interactions，PPI)网络。本研究发现IgAN潜在的分子标志物，希望为IgAN的诊断和治疗提出新的线索。
