揭示并验证与重度抑郁症脱甲基化相关的生物标志物：基于批量RNA测序数据、单核RNA测序数据及临床实验的全面见解

《Journal of Affective Disorders》：Revealing and validating the biomarkers associated with demethylation in major depressive disorder: comprehensive insights based on bulk RNA sequencing data, single-nucleus RNA sequencing data, and clinical experiments

　　抑郁症生物标志物及调控机制研究。整合bulk RNA-seq和snRNA-seq数据，结合机器学习筛选出AREG和NR4A1作为抑郁症生物标志物，验证其表达下调并构建预后模型（AUC=0.731）。通过KEGG和GO富集分析揭示氧化磷酸化通路的关键作用，免疫浸润分析显示6类免疫细胞差异，单细胞分析鉴定兴奋性神经元（EX）为关键细胞，并发现AREG与Dinoprost强结合（-84.0 kcal/mol）。pseudo-time分析显示EX细胞分化过程中AREG和NR4A1表达动态变化。最终通过RT-qPCR和Western blot实验验证。

　　本研究探讨了DNA去甲基化在抑郁症（MDD）发生发展中的作用，旨在识别与去甲基化相关联的生物标志物，以期为抑郁症的早期诊断和预防提供新的视角。DNA去甲基化是一种复杂的表观遗传现象，它涉及细胞内DNA甲基转移酶的缺乏或减少，可能影响特定基因的表达和细胞重编程。然而，尽管去甲基化与MDD的发病机制存在一定的关联，其具体机制仍不明确。因此，研究通过整合批量RNA测序（bulk RNA-seq）数据和单核RNA测序（snRNA-seq）数据，对MDD相关生物标志物进行深入分析，并探索其潜在的分子调控机制。

研究首先从公开数据库中获取了MDD的bulk RNA-seq数据集，包括GSE102556和GSE101521，以及snRNA-seq数据集GSE144136。随后，通过差异表达分析、机器学习算法和表达谱分析，识别出具有潜在临床价值的生物标志物。为了进一步验证这些生物标志物的临床实用性，研究构建了一个预测模型，并通过校准曲线、ROC曲线和决策曲线分析评估了其诊断效果。此外，研究还进行了免疫浸润分析，探讨了MDD患者中不同免疫细胞的分布情况，并揭示了这些细胞与生物标志物之间的潜在关系。

通过基因集富集分析（GSEA），研究发现这些生物标志物可能通过“氧化磷酸化”这一关键通路影响MDD的发生和发展。同时，对生物标志物的调控网络进行了构建，包括转录因子（TFs）和微小RNA（miRNAs）的调控关系。这些调控网络的建立为理解生物标志物在MDD中的作用提供了分子层面的线索。此外，研究还预测了与这些生物标志物相关的潜在药物，并通过分子对接分析验证了这些药物与生物标志物之间的结合能力，以评估其在治疗MDD中的可能性。

单核RNA测序（snRNA-seq）分析进一步揭示了MDD患者中不同细胞类型的生物标志物表达模式。研究识别出6种主要的细胞类型，并发现其中兴奋性神经元（EX细胞）可能是MDD发生的关键细胞类型。通过伪时间分析，研究探讨了这些细胞在发育过程中的动态变化，揭示了生物标志物在不同发育阶段的表达特征。结果表明，生物标志物的表达在EX细胞的分化过程中呈现出动态和非线性的变化趋势，这可能反映了其在不同阶段的生物学功能。

研究还通过实验方法，如逆转录定量聚合酶链式反应（RT-qPCR）和Western blot，验证了生物标志物在MDD模型小鼠中的表达情况。结果表明，AREG和NR4A1在MDD样本中均显著下调，这一发现与临床观察结果一致，进一步支持了这些生物标志物在MDD中的重要性。同时，免疫荧光和免疫组化实验也显示，AREG和NR4A1在MDD模型小鼠的背外侧前额叶皮层（DLPFC）中表达水平显著降低，这可能与MDD的病理机制相关。

研究结果不仅揭示了AREG和NR4A1在MDD中的潜在作用，还通过构建预测模型，为临床诊断提供了新的工具。此外，研究还探讨了这些生物标志物在不同细胞类型中的表达情况，以及它们在细胞通讯中的作用。通过分析细胞通讯模式，研究发现MDD样本中EX细胞与其他细胞类型的互动频率和强度显著增加，这可能与MDD的病理机制密切相关。

本研究的意义在于，它不仅为理解MDD的分子机制提供了新的视角，还为开发新的治疗策略提供了理论依据和实验支持。AREG和NR4A1作为与去甲基化相关的生物标志物，可能在MDD的诊断和治疗中发挥重要作用。未来的研究可以进一步探索这些生物标志物在特定细胞亚型中的作用，以及它们在不同发育阶段的表达变化，以更全面地揭示其在MDD中的生物学意义。此外，通过高分辨率的单细胞转录组测序和空间转录组技术，可以更精确地进行细胞亚型分类和功能注释，从而推动针对MDD的精准治疗策略的发展。