通过对外周血转录组进行综合生物信息学分析，发现了精神分裂症与代谢综合征共病背后的共同分子特征

《Journal of Molecular Neuroscience》：Integrated Bioinformatics Analyses of Peripheral Blood Transcriptomes Reveals Shared Molecular Features Underlying the Comorbidity of Schizophrenia and Metabolic Syndrome

　　精神分裂症与代谢综合征共享免疫炎症相关基因模块，PGLYRP1为核心靶点，卡贝特林显示潜在治疗作用。

　　

摘要

精神分裂症（SCZ）患者患代谢综合征（MetS）的比率显著较高，这表明这两种疾病之间存在潜在的生物学关联。然而，这种共病背后的分子机制仍不清楚。本研究旨在通过整合生物信息学分析来识别SCZ和MetS之间的共同分子特征。我们从Gene Expression Omnibus（GEO）数据库中获取了SCZ（GSE38481）和MetS（GSE145412）的外周血转录组数据集。使用limma包识别SCZ的差异表达基因（DEGs），使用DESeq2识别MetS的差异表达基因。通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）来识别与疾病相关的基因模块。利用Metascape对模块基因进行功能富集分析。通过STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，使用Cytoscape中的cytoHubba插件识别枢纽基因。采用基因集富集分析（GSEA）来探索这两种疾病中核心枢纽基因的生物学功能。利用连通性图谱（CMap）预测潜在的治疗靶点，并通过CB-Dock2进行分子对接验证。我们的分析通过WGCNA识别出一个与SCZ相关的基因模块和三个与MetS相关的基因模块。共有48个基因在这两个疾病相关的模块中存在交集，这些基因主要富集在免疫和炎症相关通路中。PPI网络分析显示PGLYRP1是一个核心枢纽基因，与两种疾病的免疫失调、代谢异常和神经功能障碍有关。CMap分析预测了几种能够逆转以PGLYRP1为中心的共病基因表达模式的候选化合物，随后的分子对接显示carbetocin对PGLYRP1的结合亲和力最高。总之，免疫和炎症过程在SCZ-MetS共病的病理生理学中起着关键作用。PGLYRP1可能成为这种共病的核心分子靶点，而carbetocin作为一种候选治疗药物显示出潜力，为未来的实验验证和潜在临床应用提供了理论基础。