关键词:
糖尿病肾病
RNA测序
机器学习
网络药理学
分子对接
津力达颗粒
摘要:
目的:探讨糖尿病肾病的病理机制及津力达颗粒的治疗潜力。方法:通过R4.4.2软件分析GSE30122数据集来获取差异表达基因,结合GeneCards等数据库筛选出与糖尿病肾病相关的靶点并提取交集基因,使用CytoScape 3.10.2软件构建PPI网络、识别枢纽基因并进行生物信息富集分析。结合Lasso回归等机器学习方法构建生物标志物预测模型,并使用GSE104954数据集进行外部验证。利用TCMSP等数据库获取津力达颗粒的活性成分及干预靶点,并通过Autodock⁃Tools1.5.7软件进行分子对接来评估核心复合物的相互作用。结果:获取糖尿病肾病差异表达基因535个,从数据库筛选出与糖尿病肾病相关的靶点基因1534个,交集基因121个,识别39个枢纽基因,机器学习分析显示CX3CR1、CCL2、SPARC是糖尿病肾病的关键生物标志物,CX3CR1、CCL2、DKDGS对诊断具有较高预测能力。GO和KEGG分析显示,主要涉及炎症免疫反应和纤维化等相关通路。津力达颗粒的干预靶点21个,主要涉及IL-17和TNF信号通路、NOD样受体信号通路、AGE-RAGE等信号通路,且与津力达关键活性成分结合力较强。结论:糖尿病肾病主要涉及炎症免疫、纤维化等病理机制,CX3CR1、CCL2、SPARC是糖尿病肾病发病机制的关键生物标志物,而津力达颗粒通过靶控多个炎症免疫、纤维化相关的通路来发挥治疗作用。