基于生物信息学探讨类风湿关节炎与骨关节炎相关分子机制及免疫细胞浸润分析

目的 探寻能有效区分类风湿关节炎(RA)和骨关节炎(OA)的潜在生物标志物,并探讨二者在生物信息学方面差异的意义.方法 从基因表达综合(GEO)数据库下载2份RA和OA作为相互对照样品的公开可用基因表达谱(GSE55235、GSE55457数据集),并筛选OA与RA的差异表达基因(DEG).采用LASSO 回归模型和SVM-RFE算法识别并筛选生物标志物,在验证组(GSE55584数据集)中进行受试者操作特征(ROC)曲线验证,利用ROC曲线下面积(AUC)值评估辨别能力.利用CIBERSORT算法与筛选出的生物标志物预估RA与OA的生物信息学关联.结果 共鉴定出410个DEG,涉及多种信号通路、细胞组分、分子功能和疾病.特征基因有COPZ2、FAH、IL15RA、LTC4S、SCRG1、SFRP1和SLAMF8共7个,且ROC曲线验证结果符合预期.免疫细胞浸润分析显示,巨噬细胞M1、CD8+T细胞、静息肥大细胞、浆细胞、静息树突状细胞等与特征基因相关.结论 基于免疫细胞浸润的模型可用于预测RA与OA的鉴别诊断,为RA与OA的治疗靶点提供了新的视角.