MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1136/bmjopen-2025-102876

Медицинская библиотека · BMJ open · 2025

Менделийская случайность и одноклеточный стеноскопический анализ свидетельствуют о том, что серотонин способствует множеству склерозов путем подавления активности аденозина деаминазы.

Huang Luofei, Shi Jian, Li Han, Lin Quanzhi

СтатьяМашинный перевод · не проверен

Аннотация

ЦЕЛЬ

Изучение причинно-следственной связи между уровнями серотонина, активностью аденозина деаминазы (АДА) и развитием множественных склерозов (МС) с использованием комплексного подхода, предусматривающего использование мультиомики. МЕТОДЫ И АНАЛИЗ: Для оценки причинно-следственной связи между риском серотонина, АДА и СС был проведен двухвыборный анализ случайности (MR) с использованием взвешенной оценки обратной вариации (IVW). Для выявления подпопуляций, прямо выраженных в ADA, были проанализированы данные с одноклеточной транскрипцией, полученные из " Gene Express Omnibus " (GSE194078). Кроме того, для идентификации диагностических биомаркеров были использованы алгоритмы машинного обучения (поддержка векторной машины - рекурентная ликвидация функций, наименьший абсолютный скринкер и оператор отбора и случайный лес), после чего была построена и проверена номограмма.

Результаты

Анализ MR показал, что уровни серотонина были положительно связаны с продвижением MS (IVW β=0,350, p=3,63E-05), в то время как генетически прогнозируемые уровни ADA были обратно связаны с риском MS (IVW β=-0,395, p=2,73E-04). Кроме того, уровни серотонина свидетельствуют об обратной причинно-следственной связи с деятельностью АДА (IVW β=-0,089, p=8.70E-03), без каких-либо признаков обратной причинно-следственной связи. Анализ одиночных клеток позволил выявить 18 клеточных подгрупп и шесть основных типов иммунных клеток, при этом ADA имеет большое значение в клетках T-NK и выражается на более низких уровнях в тромбоцитах. Тем временем, выражение ADA было выше в группе сигналов с низким иммунитетом. Анализ обогащения показал, что дифференциально выраженные гены обогащаются в таких биологических процессах, как цитоплазмический перевод и скрещивание RNA, а также в Киото, Энциклопедию генов и геномных путей, таких, как Ribosome и нейродегенерационно-многообразные заболевания. Были выявлены три основных функциональных гена (IK, UBA52 и CCDC25), и номограмма, основанная на этих генах, продемонстрировала высокую диагностическую точность, при этом AUC в комплекте учебных данных составил 1,000 и 0,976 в наборе проверенных данных.

ВЫВОДЫ

Серотонин способствует прогрессированию MS, сдерживая деятельность ADA, позиционируя ось серотонина-ADA в качестве потенциальной терапевтической цели. Выявленные биомаркеры (IK, UBA52 и CCDC25) и изготовленная номограмма могут повысить диагностическую точность для MS, обеспечивая ценную информацию для управления MS и закладывая теоретическую основу для будущих исследований.

Для цитирования: Huang Luofei, Shi Jian, Li Han, Lin Quanzhi. Mendelian randomisation and single-cell transcriptomic analyses reveal serotonin promotes multiple sclerosis progression by suppressing adenosine deaminase activity.. BMJ open. 2025. DOI: 10.1136/bmjopen-2025-102876.
Название и аннотация на языке оригинала

Mendelian randomisation and single-cell transcriptomic analyses reveal serotonin promotes multiple sclerosis progression by suppressing adenosine deaminase activity.

OBJECTIVE

To investigate the causal relationship between serotonin levels, adenosine deaminase (ADA) activity and multiple sclerosis (MS) progression using an integrative multi-omics approach.

METHODS AND ANALYSIS: A two-sample Mendelian randomisation (MR) analysis was performed using inverse variance weighted (IVW) estimation to assess causality between serotonin, ADA and MS risk. Single-cell transcriptomic data from the Gene Expression Omnibus (GSE194078) were analysed to identify ADA-expressing immune cell subpopulations. Moreover, machine learning algorithms (Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator and random forest) were applied to identify diagnostic biomarkers, following which a nomogram was constructed and validated.

RESULTS

MR analysis revealed that serotonin levels were positively correlated with MS progression (IVW β=0.350, p=3.63E-05), whereas genetically predicted ADA levels were inversely associated with MS risk (IVW β=-0.395, p=2.73E-04). Additionally, serotonin levels exhibited an inverse causal relationship with ADA activity (IVW β=-0.089, p=8.70E-03), with no evidence of reverse causation. Single-cell analysis identified 18 cellular subpopulations and six major immune cell types, with ADA highly expressed in T-NK cells and expressed at lower levels in platelets. Meanwhile, ADA expression was higher in the low immune receptor signalling group. Enrichment analysis indicated that differentially expressed genes were enriched in biological processes such as cytoplasmic translation and RNA splicing, as well as Kyoto Encyclopedia of Genes and Genome pathways such as Ribosome and Neurodegeneration-Multiple Diseases. Three key feature genes (IK, UBA52 and CCDC25) were identified, and the nomogram based on these genes demonstrated high diagnostic accuracy, with an AUC of 1.000 in the training dataset and 0.976 in the validation dataset.

CONCLUSIONS

Serotonin promotes MS progression by inhibiting ADA activity, positioning the serotonin-ADA axis as a potential therapeutic target. The identified biomarkers (IK, UBA52 and CCDC25) and the constructed nomogram may enhance diagnostic precision for MS, providing valuable insights for MS management and laying a theoretical reference for future studies.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.