基于生物信息学探索线粒体与衰老相关基因作为重度抑郁症潜在生物标志物的研究及其机制

　　本研究通过整合GSE201332和GSE52790数据集，运用生物信息学方法筛选出SLC25A5、ALDH2、CPT1C和IMMT四个与重度抑郁症（MDD）密切相关的生物标志物。研究揭示了这些基因在线粒体功能、能量代谢（如ATP合成与脂肪酸β-氧化）、染色质重塑（ATP-dependent chromatin remodeling）及免疫调节中的关键作用，并通过人工神经网络（ANN）模型、分子对接和RT-qPCR验证其诊断价值，为MDD的分子机制研究和靶向治疗提供新方向。

　　

引言

重度抑郁症（Major Depressive Disorder, MDD）是一种常见的精神障碍，全球成人终身患病率约为16.6%，其特征包括持续的情绪低落、兴趣丧失以及认知功能损害。MDD的病因涉及遗传、环境和心理因素的复杂交互，但目前其分子机制尚未完全阐明。线粒体功能障碍和细胞衰老被认为是MDD发病机制中的重要环节。线粒体不仅负责细胞能量（ATP）生产，还调控凋亡、钙稳态和代谢过程，而衰老相关基因（Aging-Related Genes, ARGs）则与氧化应激和炎症反应密切相关。本研究旨在通过生物信息学方法，筛选与线粒体相关基因（Mitochondria-Related Genes, MRGs）和ARGs相关的MDD生物标志物，并探索其潜在机制。

材料与方法

研究使用了GEO数据库中的GSE201332（训练集：20例MDD患者与20例健康对照）和GSE52790（验证集：10例MDD患者与12例对照）数据集。从MitoCarta3.0和HAGR数据库分别提取了1,136个MRGs和866个ARGs。通过Limma包进行差异表达分析（DEGs），筛选条件为调整后p值<0.05且|Log₂FC| > 0.5。候选基因通过MRGs、ARGs和DEGs的交集获得，并进行GO和KEGG富集分析。利用LASSO回归（glmnet包）筛选生物标志物，并通过ROC曲线和人工神经网络（ANN）模型评估其诊断性能。此外，研究还进行了基因集富集分析（GSEA）、免疫浸润分析（ssGSEA算法）、转录因子-基因调控网络构建、药物预测（DSigDB数据库）和分子对接（CB-Dock2平台）。最后，通过RT-qPCR在临床样本（5对MDD患者与对照）中验证基因表达。

结果

候选基因筛选与功能富集

差异表达分析共识别出4,041个DEGs（2,154个上调，1,887个下调）。与MRGs和ARGs取交集后，获得7个候选基因。GO富集分析显示这些基因与线粒体外膜、细胞蛋白复合物组装（cellular protein-containing complex assembly）和染色质组织（chromatin organization）相关。KEGG通路分析表明，候选基因参与脂肪酸降解（fatty acid degradation）和NOD样受体信号通路（NOD-like receptor signaling）。蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络揭示了关键相互作用对，如MAVS-BCL2和NBR1-IMMT。

生物标志物识别与诊断性能

LASSO回归分析筛选出四个生物标志物：SLC25A5、ALDH2、CPT1C和IMMT（λ.min = 0.0115）。ROC曲线分析显示，这些标志物在训练集和验证集中均具有良好区分能力（AUC > 0.7）。ANN模型进一步证实其诊断效能，训练集和验证集的AUC值分别为1.000和0.950。

生物标志物的功能分析

GSEA显示，SLC25A5、CPT1C和IMMT显著富集于ATP依赖性染色质重塑（ATP-dependent chromatin remodeling）、中性粒细胞胞外陷阱形成（neutrophil extracellular trap formation）和内质网蛋白质加工（protein processing in endoplasmic reticulum）等通路。CPT1C还涉及皮质醇合成与分泌（cortisol synthesis and secretion）和黏着斑（focal adhesion）通路。基因-基因相互作用（GGI）网络识别出与生物标志物相关的其他基因（如ACSS1和SLC25A6），这些基因参与细胞器外膜组成和脂肪酸跨膜转运。

免疫相关分析

免疫浸润分析发现，MDD组中活化B细胞、CD8⁺ T细胞和树突状细胞（DCs）的表达水平显著降低。SLC25A5、ALDH2和IMMT与多数免疫细胞类型呈正相关，而CPT1C则与大多数免疫细胞负相关（除未成熟B细胞和Th1细胞外）。生物标志物与免疫因子（如XCL1、CXCL9、CXCL8、CXCL5、CXCL1和CCL8）也存在显著相关性。

调控网络与分子对接

预测到27个转录因子（TFs），其中STAT1可能靶向ALDH2和SLC25A5的启动子区域，而NKX3-2可能调控IMMT和SLC25A5的转录。通过miRWalk和Starbase数据库交叉预测出9个靶miRNAs，并进一步识别出79个lncRNAs，形成调控网络（如HCP5-hsa-miR-27b-3p-SLC25A5和LINC02535-hsa-miR-30b-5p-ALDH2）。药物预测发现，ALDH2可能与乙醛、变性乙醇、硝酸甘油（nitroglycerin）和双硫仑（disulfiram）相互作用，而SLC25A5可能与氯膦酸（clodronic acid）和丁酸（butyric acid）结合。分子对接显示，硝酸甘油与ALDH2（PDB ID: 1nzw）的结合能最低（-6.4 kcal/mol），且结合稳定性通过分子动力学模拟（GROMACS软件）验证：ALDH2-硝酸甘油复合物的RMSD值在0.45–0.6 nm之间波动，氢键数量稳定在1–4个，关键结合位点（残基150/179）与配体距离保持稳定。

染色体与亚细胞定位

染色体定位分析显示，SLC25A5位于X染色体，ALDH2位于12号染色体，CPT1C位于19号染色体，IMMT位于2号染色体。亚细胞定位表明，IMMT定位于细胞核，而SLC25A5、ALDH2和CPT1C定位于细胞质。CTD数据库分析提示，这些生物标志物在抑郁症相关疾病中具有较高评分。

表达验证

在训练集和验证集中，SLC25A5和IMMT在MDD组中表达显著下调，CPT1C表达上调，ALDH2在MDD组中下调但验证集中无统计学意义。RT-qPCR结果与生物信息学分析一致：MDD患者中IMMT和SLC25A5表达显著降低（p < 0.05），CPT1C表达显著升高（p < 0.05），而ALDH2表达无显著差异。

讨论

本研究识别出的生物标志物——SLC25A5（编码ANT2蛋白）、ALDH2、CPT1C和IMMT——与MDD的线粒体功能障碍和细胞衰老过程密切相关。SLC25A5作为线粒体内膜中的ADP/ATP转运体，其下调可能导致神经元能量代谢缺陷；CPT1C参与脂肪酸β-氧化和AMPAR trafficking调控，其上调可能是一种代偿性反应；ALDH2涉及醛类解毒和氧化应激管理；IMMT则与线粒体动力学和完整性相关。这些基因通过影响染色质重塑、免疫调节和神经炎症参与MDD病理过程。药物预测提示硝酸甘油等化合物可能通过靶向ALDH2发挥治疗作用，但需进一步实验验证。免疫分析揭示了MDD中B细胞和T细胞亚群的异常，表明免疫-线粒体轴在抑郁症中的重要性。研究的局限性包括样本量较小和缺乏蛋白水平验证，未来需扩大队列并开展功能研究。

结论

SLC25A5、ALDH2、CPT1C和IMMT作为MDD的潜在生物标志物，在线粒体能量代谢、免疫浸润和分子调控网络中发挥关键作用。这些发现为理解MDD的分子机制提供了新视角，并为开发靶向治疗策略奠定了基础。