Определение генных маркеров, связанных с липидным метаболизмом, и разработка диагностической модели множественных склерозов: комплексный анализ с помощью биоинформатики и машинного обучения.

Множественный склероз (MS) — аутоиммунное воспалительное расстройство, вызывающее неврологические расстройства. Регулируемый липидный метаболизм способствует патогенезу MS. Цель этого исследования заключалась в выявлении генных маркеров, связанных с липидным метаболизмом, и в создании диагностической модели для MS. МЕТОДЫ: Геновые профили выражения для MS были получены из базы данных Gene Express Omnibus. Были выявлены и проведены анализ функционального обогащения генов, связанных с липидным метаболизмом (LMRG). Для проверки узловых генов использовался анализ наименьшего абсолютного сокращения и отбора (LASSO), случайных лесных (RF) и белково-протеинового взаимодействия (PPI). Прогнозирующая способность узловых генов оценивалась с использованием кривых операционных характеристик приемника (ROC). Мы разработали модель искусственной нейронной сети (ANN) и подтвердили ее эффективность в трех испытательных наборах. Для изучения роли липидного метаболизма в патогенезе MS были проведены анализ инфильтрации клеток иммунной клетки, анализ обогащения Gene и создание сети ceRNA. Для выявления потенциальных терапевтических препаратов использовались прогнозы в отношении наркотиков и молекулярная стыковка. Результаты: Мы выявили 40 дифференциально выраженных ЛМРГ с значительным обогащением в метаболизме арахидной кислоты, биосинтезе гормона стероидов, удлинении жирной кислоты и метаболизме сфинголипида. AKR1C3, NFKB1 и ABCA1 были определены в качестве генных маркеров для MS, и их выражение было регламентировано в группе MS. Районы под кривой ROC (AUC) для AKR1C3, NFKB1 и ABCA1 в комплекте учебных материалов составляли 0,779, 0,703 и 0,726, соответственно. Модель " ANN " продемонстрировала хорошие дискриминирующие способности как в комплектах подготовки, так и в испытательных наборах, достигнув уровня AUC 0,826 в комплекте учебных материалов и значений AUC 0,822, 0,890 и 0,833 на испытательных наборах. Gamma.delta.T.cell, Natural.killer.T.cell, Plasmacytoid.dendritic.cell, Regulation.T.cell, и Type.1.T.helper.cell были широко выражены в группе MS. Сеть CeRNA продемонстрировала сложное нормативное взаимодействие с использованием узловых генов. Лутеолин, изофлавон и талидомид имели хорошие связи с генами узла. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: В нашем исследовании подчеркивается важнейшая роль липидного метаболизма в MS, идентификации AKR1C3, NFKB1 и ABCA1 в качестве генных маркеров. Модель " ANN " продемонстрировала хорошие результаты как в области подготовки кадров, так и в области тестирования. Эти выводы позволяют получить ценную информацию о молекулярных механизмах, лежащих в основе НР, и заложить научную основу для будущих исследований.