Greining á heilum umritum til að kanna skerta ónæmisfræðilega eiginleika í bráðveikum öldruðum sjúklingum með blóðsýkingu

Ágrip

Bakgrunnur

Blóðsótt er tíður fylgikvilli hjá bráðveikum sjúklingum, er mjög ólíkur og tengist háum sjúkdóms- og dánartíðni, sérstaklega hjá öldruðum. Notkun RNA raðgreiningar (RNA-Seq) til að greina líffræðilega ferla er mikið notuð í klínískum og sameindaerfðafræðilegum rannsóknum, en rannsóknir á öldruðum sjúklingum með blóðsýkingu vantar enn. Þess vegna könnuðum við líffræðilega eiginleika sem skipta máli fyrir dánartíðni og umritunareiginleika hjá öldruðum sjúklingum sem voru lagðir inn á gjörgæsludeild (ICU) vegna blóðsýkingar.

cistanche tubulosa-bæta ónæmiskerfið

Aðferðir

Við skráðum 37 aldraða sjúklinga með blóðsýkingu frá gjörgæsludeild á Taichung Veterans General Hospital. Á degi 1 og degi 8 var klínískum gögnum og rannsóknarstofugögnum, sem og blóðsýnum, safnað fyrir RNA-Seq greiningu. Við greindum kraftmikið umrit og auðgað ferli gena sem tjáð eru með mismunandi hætti milli dags 8 og dags 1 með DVID auðgunargreiningu og genasetta auðgunargreiningu. Síðan var fjölbreytileiki T frumu efnisskrárinnar greind með MiXCR.

Niðurstöður

Alls voru 37 sjúklingar með blóðsýkingu og þeir sem svöruðu og þeir sem ekki svöruðu voru flokkaðir með aðalþáttagreiningu. Marktækt hærra SOFA-stig á 7. degi, lengri öndunarvélardaga, legutíma á gjörgæsludeild og dánartíðni á sjúkrahúsum fundust í hópnum sem ekki svaraði en í hópnum sem svaraði. Á 8. degi hjá öldruðum gjörgæslusjúklingum með blóðsýkingu var genum sem tengdist meðfæddu ónæmi og bólgu, eins og ZDHCC19, ALOX15, FCER1A, HDC, PRSS33 og PCSK9, aukið. Mismunandi tjáðu genin (DEG) auðguðust í stjórnun umritunar, aðlagandi ónæmissvörun, ímmúnóglóbúlínframleiðslu, neikvæðri stjórnun á umritun og ónæmissvörun. Þar að auki var meiri fjölbreytni T-frumuviðtaka á degi-8 í svörunarhópnum, en á degi-1, sem bendir til þess að þeir hafi betur stjórnað bata eftir blóðsýkingu samanborið við sjúklinga sem ekki svöruðu. .

Niðurstaða

Dánartíðni og nýgengi blóðsýkingar voru bæði há hjá öldruðum einstaklingum. Við auðkenndum líffræðilega eiginleika sem skipta máli dánartíðni og umritunareiginleika með virkum ferli og MiXCR greiningum byggðar á RNA-Seq gögnum; og komst að því að viðbragðshópurinn hafði aukið meðfædd ónæmi og aukið fjölbreytileika T-frumna; borið saman við hópinn sem ekki svarar. RNA-Seq gæti hugsanlega boðið upp á viðbótarupplýsingar fyrir nákvæma og snemma spá um árangur meðferðar.

cistanche plöntuaukning ónæmiskerfi

Leitarorð

Blóðsýking, RNA-Seq, aldraður gjörgæslusjúklingur, Mismunandi tjáð gen, T-frumuviðtakar

Kynning

Blóðsótt er klínískt heilkenni sem er hugsanlega lífshættulegt. Það er framleitt af röskuðu viðbragði hýsilsins við sýkingu og er mjög ólík og banvæn alþjóðleg heilsuógn, sérstaklega hjá öldruðum [1, 2]. Fyrri rannsóknir hafa leitt í ljós að aldraðir sjúklingar eru í meiri hættu á að fá blóðsýkingu og eru með meiri alvarleika sjúkdómsins en hjá almenningi [3]. Fjöldi aldraðra sem leggjast inn á gjörgæsludeild vegna blóðsýkingar hefur aukist jafnt og þétt undanfarna tvo áratugi vegna stöðugrar fjölgunar aldraðra [4]. Athyglisvert er að þrátt fyrir mikla umönnun er dánartíðni enn há hjá öldruðum sjúklingum sem leggjast inn á gjörgæsludeild, en enn skortir rannsóknir sem fjalla um líffræðilegar leiðir sem skipta máli fyrir meðferðarsvörun hjá öldruðum sjúklingum með blóðsýkingu [5]. Ónæmiskerfi aldraðra verður fyrir fjölmörgum líffræðilegum breytingum þegar þeir eldast., sem hafa áhrif á ónæmissvörun aldraðra, sem leiðir til meiri líkur á ónæmisbældum sjúkdómum [6]. Skert aðlögunarónæmi er talið afgerandi þáttur í ónæmisþroska hjá öldruðum [7, 8], en umritunareiginleikar við blóðsýkingu hjá öldruðum eru enn órannsakaðir. Þessar breytingar ákvarða ekki aðeins næmi fyrir bakteríusýkingum heldur einnig framvindu blóðsýkingar og klínískum niðurstöðum [6]. Þess vegna er mikilvægt að rannsaka mismunandi ónæmissvörun og líffræðilega eiginleika sem skipta máli dánartíðni hjá öldruðum sjúklingum sem eru lagðir inn á gjörgæsludeild [9, 10].

Blóðsótt er mjög misleitt og einkennist af flóknum og kraftmiklum ónæmisviðbrögðum, sem fela í sér upphaflega óhóflega bólgusvörun sem fylgt er eftir af reglubundnu/þreyttu aðlögunarónæmi [11]. Nokkrar rannsóknir hafa sýnt breytt aðlögunarónæmi eftir blóðsýkingu; svokölluð ónæmislömun virðist vera einn af lykilónæmisfræðilegum eiginleikum sem leiða til viðvarandi skertrar ónæmis hjá sjúklingum með blóðsýkingu [12]. RNA-Seq var notað í fyrri rannsóknum til að finna transcriptomic signature, eða „subendotype,“ hjá sjúklingum með blóðsýkingu. Undirarfgerðirnar sem tengjast blóðsýkingu eru snemmbúin bata á vanstarfsemi líffæra eftir blóðsýkingu, minnkað aðlögunarónæmi meðal ónæmisbældra sjúklinga og svörun við sterum hjá sjúklingum með rotþróalost [13, 14]. Með því að nota RNA-Seq gögn hafa greiningartæki, eins og MiXCR, nýlega verið þróuð til að mæla fjölbreytileika T-frumuviðtaka (TCRs) [15, 16]. Í þessari rannsókn könnuðum við kraftmikið umrit rotþrósjúklinga með því að skoða pöruð sýni frá degi 1 og degi 8 og komumst að því að ónæmisbældir rotþrósjúklingar höfðu minnkað fjölbreytileika T-frumna og skert starfsemi T-frumna. Þessi rannsókn hafði það að markmiði að kanna líffræðilega eiginleika sem skipta máli dánartíðni og umritunareiginleika, til að öðlast betri skilning á aðlögunarónæmistengdum merkjum hjá öldruðum sjúklingum sem voru lagðir inn á gjörgæsludeild vegna blóðsýkingar.

cistanche tubulosa-bæta ónæmiskerfið

Smelltu hér til að skoða Cistanche Enhance Immunity vörur

【Biðja um meira】 Netfang:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

Efniviður og aðferðir Rannsóknarhönnun og gagnasöfnun

Rannsóknin var samþykkt af stofnanaendurskoðunarnefnd TCVGH (IRB nr. CE20069B), og upplýst samþykki var fengið frá öllum þátttakendum. Þrjátíu og sjö aldraðir gjörgæslusjúklingar voru ráðnir frá Taichung Veterans General Hospital (TCVGH) frá desember 2018 til janúar 2022. Við skráningu var safnað saman lýðfræðilegum upplýsingum og upphafsblóðsýni voru tekin á degi 1 og degi 8. Til að varðveita transcriptome, tveimur 4 ml deilum af blóði var safnað í dauðhreinsuðum EDTA ryksuga og strax flutt í RNAse-frí hettuglös sem innihéldu 10,5 ml RNAlater® (TermoFisher, Waltham, MA, USA).

RNA útdráttur og raðgreining

Í þessari rannsókn drógum við út RNA með PAXgene Blood RNA Kit, og meðaltal RNA heilleika (RIN) var 8,31±0.58. Leiðbeiningar framleiðanda var fylgt þegar safnið var byggt og 1,000 ng af brotnu RNA var notað í síðari tilraunum. 150-bp pöruð enda les voru notuð fyrir RNA-Seq á NovaSeq pallinum (Illumina, Inc., San Diego, CA, Bandaríkin), og hvert sýni hafði að minnsta kosti 50–60 milljónir lestra. RNA-seq gagnasafnið var afhent í National Center for Biotechnology Information (NCBI) Gene Expression Omnibus (GEO) undir aðgangsnúmeri GSE216902. Gagnapakkinn var notaður fyrir frumuhlutföll og greiningu á ferli.

Sequential organ failure assessment (SOFA) skor

Sequential organ failure assessment (SOFA) skorið er tölulegt gildi blóðsýkingartengdrar líffærabilunar, þ.e. það mælir fjölda og alvarleika líffæra sem hafa bilað. Hvert stig er á bilinu 0 til 4, með hærra stig sem gefur til kynna versnandi vanstarfsemi líffæra [17]. Við notuðum kraftmikla breytingu á SOFA stigum til að skilgreina svörun (R) og nonresponders (NR), og þátttakandi var flokkaður sem NR ef lækkun á SOFA stigum frá degi 1 til dags 7 var minni en 2 [13, 18, 19] .

Lífupplýsingagreiningar á RNA-Seq gögnum 

Röðunin var í háum gæðaflokki, Phred stig upp á 30 voru notuð og HISAT2 kortlagði raðlestrana á viðmiðunarerfðamengi (GRCh38/hg38) [20]. R pakkinn DEseq2 [21] var notaður til að bera kennsl á mismunað tjáð gen (DEGs), og lestölur voru reiknaðar með featureCounts [22]. Meðaltal kortlagningar og aflestrar tölur voru 87,6±4,8% og 65,5±17,6 milljónir lestra, í sömu röð. Profiler [23] R pakkinn var notaður til að framkvæma hagnýta auðgun og greiningu á ferli byggða á erfðamengunum (KEGG, https://www.genome.jp/kegg/) og Gene Ontology (GO, http://geneontology.org /) gagnagrunna. Leiðrétt p-gildi undir 0,05 var talið vera verulega auðgað. Öll gen sem tjáð voru með mismun voru skilgreind með virkni með því að nota Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) [24], og Cytoscape 3.9.0 [25] sjónrænt auðgunarkort var búið til. Við sýndum GSEA niðurstöður með því að nota auðgunarkort, sem skipuleggur genasett í líkt net. Hnúturinn, hlekkurinn og liturinn á hnútnum tákna genasettið, skörun meðlima gena og auðgunarstigið [24], í sömu röð.

Fjölbreytni TCR greininga

RNA-Seq gögn voru notuð í MiXCR v3.0.13 [15, 16] til að mæla klóngerðir blóðsýkingarsjúklinga á grundvelli áður tilkynntrar samskiptareglur [14]. VDJTools v 1.2.1 [26] hugbúnaður var notaður til að reikna út fjölda sambótaákvarðandi svæðis-3 (CDR3) og sýnisfjölbreytni í kjölfar öflunar á magngreindu einræktunargerðunum.

Tölfræðilegar greiningar

Við notuðum Kolmogorov-Smirnov prófið til að athuga eðlilegt og komumst að því að dreifing nokkurra breyta, þar á meðal öndunarvélardag, legutími gjörgæsludeildar og legutíma sjúkrahúss, var vinstri skekkt. Til að setja gögnin fram á sameinuðu sniði, kynntum við flokkabreytur tíðni (prósentur) fyrir flokkabreytur og samfelldar breytur sem miðgildi (millikvartilasvið, IQR). Mismunur á milli hópanna tveggja var greindur með Mann–Whitney U prófinu fyrir samfelldar breytur og Fishers nákvæma prófi fyrir flokkabreytur. Marktæknistigið var stillt á 0.05 og tölfræðilegar greiningar voru tvíhliða. R útgáfa 4.1.0 var notuð til að framkvæma allar gagnagreiningar.

cistanche tubulosa-bæta ónæmiskerfið

Niðurstöður Sjúklingareiginleikar og SOFA stig

Í þessa rannsókn tóku við 37 aldraðir sjúklingar með blóðsýkingu [miðgildi aldurs 83 ár (IQR: 79–87 ár)] (tafla 1). Með aðalþáttagreiningu sáum við að munur á milli dags-1 og dags-8 var betri hjá sjúklingum sem svöruðu (svörunarhópur, R) en hjá sjúklingum sem svöruðu ekki (hópur sem ekki svaraði, NR), sem gefur til kynna stjórnaðan bata eftir blóðsýkingu í ónæmishæfa hópnum (Viðbótarskrá 1: mynd S1). Í heildina, meðal 37 sjúklinganna, voru 23 sjúklingar sem svöruðu (svörunarhópur, R) með miðgildi aldurs 82 ára (IQR: 79,5–86,5 ár) og 14 sjúklingar sem svöruðu ekki (hópur sem svaraði ekki, NR) með miðgildi aldurs 84 ár (IQR: 79–88 ár). Tafla 1 sýnir grunneinkenni rannsóknarhópsins. Hærra albúmín (miðgildi 3,3 mg/dl, IQR: 3-3,7 mg/dl) og lægra C-viðbragðsprótein (miðgildi 9,16 mg/dl, IQR: 3,9-17,5 mg/dl) sáust í meðferðinni en í hliðstæðum þeirra. Samanborið við svörunarhópinn var hópurinn sem svaraði ekki með marktækt hærri SOFA stig á 7. degi, lengri öndunarvélardaga, lengri legutíma gjörgæsludeilda og hærri sjúkrahúsdauða.

Sérstakt kraftmikið umrit hjá öldruðum gjörgæslusjúklingum með blóðsýkingu

Eins og sýnt er á mynd 1A, með því að nota aðalþáttagreiningu á 500 efstu breytilegu genunum úr öllum sýnunum, uppgötvuðum við að aldraðir blóðsýkingarsjúklingar á gjörgæsludeild höfðu marktækt mismunandi umrit á degi 1 og degi 8. Mismunatjáningargenin ( DEGs) voru síðan auðkennd með því að bera saman genatjáningarsnið milli dags 8 og dags 1 hjá öldruðum gjörgæslusjúklingum með því að nota viðmiðin p<0.01 and log fold change>0.25 eða<− 0.25. Tree DEGs (two upregulated and one downregulated gene) were found in the R group, while the NR group only had 11 DEGs (five upregulated and six downregulated genes). We found that in elderly sepsis patients in the ICU, the top upregulated genes were innate immunity- and inflammation-relevant genes, namely, ZDHCC19, ALOX15, FCER1A, HDC, PRSS33, and PCSK9, which bind to low-density lipoprotein receptors (LDLRs), leading to LDLR degradation and increasing LDL cholesterol levels (Fig. 1B). 

DAVID auðgunargreining á kraftmiklu umritinu

Til að sýna fram á breytingar á líffræðilegum ferlum hjá öldruðum gjörgæslusjúklingum á milli dags 8 og dags 1, sýndum við auðgað ferilinn með því að nota DAVID v6.8 netþjóninn. Eins og sýnt er á mynd 2, voru Gene Ontology (GO) bólureitir smíðaðir fyrir líffræðilega ferla efstu 20 gráðurnar úr gagnasafninu. Við komumst að því að DEGs frá öldruðum gjörgæslusjúklingum með blóðsýkingu auðguðust í stjórnun á umritun, aðlögunarhæfni ónæmissvörun, immúnóglóbúlínframleiðslu, neikvæðri stjórnun á umritun og ónæmissvörun. DAVID hagnýtur GO greining er sýnd á mynd 3. Þegar borið er saman við viðmiðunarhópa, sýndu hagnýtar skýringar á próteinum sem eru kóðaðar af genum í DEG marktækt (P<0.05) increased or decreased enrichment. These annotations were categorized according to biological processes, cellular components, and molecular functions. There were significant differences between DEG-encoded proteins involved in the regulation of transcription, the immune response, protein phosphorylation, and Ras protein signal transduction at the level of biological processes (Fig. 3), whereas cellular component analysis revealed significant differences between the T-cell receptor complex, cytosol nucleoplasm, and nucleus (Fig. 3). Significant differences were found in the enrichment of encoded proteins associated with protein binding, metal ion binding, translation factor activity, or transcriptional activator activity according to molecular function analysis (Fig. 3). Ten, we used the Cytoscape ClueGO plugin to investigate the functional enrichment of the DEGs in the dataset to further refine the biological process from the analysis of DAVID-GO terms [27]. Additionally, the REACTOME pathway analysis from ClueGO revealed that cytokine signaling in the immune system, adaptive immune system, sensory perception, innate immune system, and immunoregulatory interactions between lymphoid and non-lymphoid cells were significantly enriched in many DEGs.

Tafla 1 Einkenni aldraðra gjörgæslusjúklinga með blóðsýkingu

Mynd 1 Aðalþáttagreining A og eldfjallareitur B á umritinu milli dags-1 og dags-8

Mynd 2 Hagnýtingar- og leiðaauðgunargreiningar á mismunatjáðum genum með DAVID með kúluplotti

Mynd 3 DAVID hagnýtur genaverufræði (GO) greining á líffræðilegu ferli (BP), frumuþáttum (CC) og sameindavirkni (MF)

TCR greiningar með MiXCR hjá öldruðum gjörgæslusjúklingum með blóðsýkingu

Með hliðsjón af því að R og NR hóparnir náðu sér eftir blóðsýkingu í gegnum sérstaka T-frumu viðtaka boðleið, með því að nota fjölda einstaka CDR3, D50 og öfuga Simpson vísitölu, notuðum við MiXCR til að ákvarða fjölbreytileika T-frumu viðtakans (TCR) ) (Mynd 5A–C). Á 8. degi voru CDR3, D50 og andhverfa Simpson stuðull R hópsins marktækt hærri en á degi 1. Þar að auki var D50 vísitalan marktækt hærri í R hópnum en í NR hópnum á degi 8 (mynd 5B). Að lokum metum við fjölbreytileika einstaks CDR3 með því að nota öfuga Simpson vísitöluna, sem endurspeglar mikið af einræktunargerðum. Við sáum svipað mynstur, með marktækt aukinni fjölbreytni TCR í R hópnum, sérstaklega á 8. degi (mynd 5C).

Umræða

Þessi rannsókn sýnir fram á að líffræðilegir eiginleikar sem skipta máli dánartíðni og aðlögunarónæmistengda merkjagjöf með því að nota umritunarfræði, þar sem munur á milli dags 1 og dags 8 (viðbótarskrá 1: mynd S1) er borin saman (viðbótarskrá 1: mynd S1), gæti áreiðanlega borið kennsl á aldraða gjörgæslusjúklinga með blóðsýkingu og aðgreina ósvöruða sjúklinga . Fyrri rannsóknir á blóðsýkingu lífmerkjum voru háðar vali á þekktum líffræðilegum virkni og ferlum með því að nota þekkingartengdar aðferðir [28], og aðeins lítill fjöldi rannsókna hefur beint beint genum sem ekki hefur verið lýst að fullu [29]. Í þessari rannsókn tókum við upp RNA-Seq til að bera kennsl á líffræðilega og ónæmisfræðilega eiginleika hjá öldruðum gjörgæslusjúklingum með blóðsýkingu með aðalþáttagreiningu, mismunagreiningu á genatjáningu og MiXCR. Meðfædd ónæmi og bólga, svo sem ZDHCC19, ALOX15, FCER1A, HDC, PRSS33 og PCSK9, var uppstillt hjá öldruðum gjörgæslusjúklingum með blóðsýkingu. ZDHHC19 er palmitoyltransferasi og miðlar palmitoylering á RRAS, sem leiðir til aukinnar frumulífvænleika [30]. Genatjáningargreining á erfðamengi hefur verið tengd aukinni tjáningu hjá gjörgæslusjúklingum með blóðsýkingu af völdum saurlífhimnubólga [31]. HDC (histidine decarboxylase, HDC) er meðlimur í hópi II decarboxylase fjölskyldunni og myndar homodimer sem notar pýridoxal fosfat til að breyta L-histidíni í histamín. Dýrarannsókn gerð af Hattori o.fl. [32] notuðu HDC gen knockout (HDC-/-) mýs. Eftir að hafa framkallað blóðsýkingu með hálsbindi og stungu (CLP), sýndu HDC-knockout mýs lækkað histamíngildi í plasma og aukning á TNF, IL-1b, IL-6 og MCP1 gildum í blóðsýkingu minnkaði þegar skortur var á plasma histamín [32]. Blóðeitrun af völdum óeðlilegrar cýtókínaframleiðsla og áverka á mörgum líffærum (lungum, lifur og nýrum) minnkaði marktækt í HDC-knockout músum samanborið við WT C57BL/6 J mús. Hömlun á HDC tjáningu kom í veg fyrir bólguvefsskaða og bætti lifun hjá músum með blóðsýkingu af völdum CLP [32]. Að auki gæti histamín stuðlað að framleiðslu á bólgueyðandi frumudrepum, sem stjórnast af umritunarþættinum NF-κB. Við blóðsýkingu af völdum CLP höfðu HDC-knockout mýs marktækt minnkað virkni NF-κB í kjarnanum samanborið við WT mýs [32]. Þessi niðurstaða gefur til kynna að histamín framkalli myndun bólgueyðandi cýtókína og chemokines með því að auka NF-kB virkni.

Nýlegar rannsóknir hafa sýnt að ALOX15 og FCER1A skipta sköpum fyrir meingerð bakteríusýkingar [33, 34]. ALOX15, lípíðperoxunarensím, er starfrænt lípoxýgenasa (LOX) gen [35], sem oxar fjölómettaðar fitusýrur og hefur verið tengt ýmsum lífeðlisfræðilegum ferlum sem og meingerð taugahrörnunar, bólgusjúkdóma og offjölgunarsjúkdóma [35, 36]. ALOX15 og umbrotsefni þess eru fólgin í meinafræði margra bólgusjúkdóma, svo sem blóðsýkingar, liðagigtar, astma, slímseigjusjúkdóms og æðakölkun [36]. FCER1A (Fc brot af IgE viðtaka Ia, FCER1A), ónæmistengt prótein, er upphafsþáttur ofnæmisviðbragða og gegnir hlutverki í ofnæmisbólgu [37, 38]. FCER1A hefur verið bendlaður við að stjórna efnaskiptaferlum og ónæmisstjórnun í fyrri rannsóknum. [38, 39]. Að auki er líklegra að astmi komi fram þegar FCER1B og önnur immúnóglóbúlíntengd bólgugen hafa samskipti [39]. Ennfremur hefur PCSK9 (próprótein convertase subtilisin/kexin tegund- 9, PCSK9) verið auðkennd sem miðlægur eftirlitsaðili LDL-C þéttni í plasma með hæfni þess til að bindast LDL viðtaka (LDLR) og kveikja á niðurbroti leysis í frumum. , sem leiðir til niðurbrots LDLR og hækkar LDL kólesterólmagn [40].

cistanche tubulosa-bæta ónæmiskerfið

Í þessari rannsókn notuðum við KEGG auðgun og GO til að ákvarða virkniskýringu þessara gena til að kanna þátttöku tjáðra DEG frá öldruðum gjörgæslusjúklingum með blóðsýkingu í BP, MF og sameindaferlum FH. Þessar DEGs auðguðust fyrst og fremst í stjórnun umritunar, aðlagandi ónæmissvörun, immúnóglóbúlínframleiðslu, neikvæða stjórnun á umritun og ónæmissvörun (mynd 2). Við bjuggum til virkt skipulagt net GO/leiðarhugtaka með því að nota Cytoscape viðbótina ClueGO/CluePedia, endurbætt túlkun fyrir líffræðileg hugtök. Þessi viðbót hjálpaði okkur einnig að sjá netkerfin sem eru virkt flokkuð úr stærri genaþyrpingum [41]. Við notuðum ClueGO viðbótina til að bera kennsl á mismunastýrðar sameindaleiðir og mikilvægar genasamskipti þeirra byggðar á p-gildum og kappa tölfræði til að fá yfirgripsmikla mynd af DEG sem taka þátt í blóðsýkingu. Þar að auki voru DEGs verulega auðguð á umritunarvirkni og próteinbindingu þegar MF frá GO var greint (mynd 3). Þessar niðurstöður benda til þess að greiningar á virkni auðgunar vísi sérstaklega til boðferla ónæmisfrumna sem tengjast frumuviðbrögðum við sjúkdómsvaldandi mótífum eða frumum. Þetta eru líklega væntanlegar niðurstöður fyrir rotþrósjúklinga og þarfnast frekari rannsókna til að skýra ferlið í blóðsýkingu. Byggt á kappa tölfræði og p-gildum, komumst við að því að meðal auðgaðra líffræðilegra ferla og sameindaferla, cýtókínboða í ónæmiskerfinu, aðlagandi ónæmiskerfi, skynskynjun, meðfædda ónæmiskerfið og ónæmisstýrandi víxlverkanir á milli eitilfruma og eitilfrumuefna. frumur voru óreglulegar og tengdust marktækt framvindu blóðsýkingar hjá öldruðum gjörgæslusjúklingum með blóðsýkingu (mynd 4).

Að auki sýndum við fjölbreytileika T-frumna hjá öldruðum sjúklingum með blóðsýkingu og notuðum MiXCR til að greina hráa röð RNA-Seq til að ákvarða einræktunargerðir TCRs, sem gerði okkur kleift að kanna samtímis fjölbreytileika TCRs og allt umritið [ 15]. RNA-Seq og MiXCR voru notuð í þessari rannsókn til að bera kennsl á T-frumuboð og niðurstöðurnar leiddu í ljós að TCR fjölbreytileiki R hópsins á degi -8 var meiri en á degi -1 (mynd 5) . Í samanburði við NR hópinn hafði R hópurinn marktækt hærri CDR3, D50 og andhverfa Simpson vísitölu á degi -8 en á degi -1. Mikilvægi framkallaðrar fjölbreytni TCRs hjá öldruðum gjörgæslusjúklingum með blóðsýkingu er einnig undirstrikuð af þessum sönnunargögnum, sem sýna fram á hagkvæmni þess að nýta RNA-Seq og MiXCR gögn til að takast á við fjölbreytileika TCRs hjá sjúklingum með blóðsýkingu. Rannsókn okkar hefur nokkrar takmarkanir sem ber að hafa í huga. Í fyrsta lagi var hópur sjúklinga sem rannsakaður var í þessari rannsókn lítill. Þess vegna myndu rannsóknir á fjölbreyttum þýðum með stærri úrtaksstærð hjálpa til við að staðfesta gögn okkar. Í öðru lagi notuðum við magn RNA-Seq í þessari rannsókn, og framtíðar sc-RNA-Seq og hagnýtar tilraunir eru ábyrgðar til staðfestingar á frumustigi. Þar að auki er hægt að nota 5' hraða mögnun cDNA-enda (5'-RACE) nálgun til að rannsaka T-frumu efnisskrána, sem gæti enn frekar staðfest niðurstöður okkar. Í þriðja lagi metum við líffræðilega og sameindavirkni bólguviðbragða hjá sjúklingum með blóðsýkingu með því að nota RNA-Seq gögn. Frekari virknirannsóknir eru nauðsynlegar til að skýra hlutverk blóðsýkingar.

Mynd 4 Auðgun með Gene Ontology (GO) hugtökum var sýnd með því að nota ClueGO/CluePedia viðbótina frá Cytoscape

Mynd 5 Fjölbreytileiki T-frumuviðtaka á degi-1 og degi-8. Talningar (A), einstakt CDR3 (B), D50 og (C) af öfugum Simpson vísitölu. *<0.05, **<0.005

Ályktanir

Tíðni og dánartíðni blóðsýkingar er bæði há hjá öldruðum einstaklingum. Rannsóknin okkar skráði alvarlega veika aldraða einstaklinga með blóðsýkingu og greindi líffræðilega eiginleika sem skipta máli dánartíðni og umritunareiginleika með virkum ferli og MiXCR greiningum byggðar á RNA-Seq gögnum. Í samanburði við dag 1 fundum við uppstýrt meðfædd ónæmi og aukinn fjölbreytileika T-frumna meðal móttækilegra sjúklinga á degi 8, sem bendir til þess að svöruðu sjúklingarnir hafi betur stjórnað bata eftir blóðsýkingu samanborið við sjúklinga sem svöruðu ekki. Til að útfæra nákvæma og snemmbúna spá gæti notkun á RNA-Seq prófun boðið upp á viðbótarupplýsingar til að spá snemma fyrir um meðferðarárangur.

Heimildir

1. Seymour CW, Kennedy JN, Wang S, Chang CH, Elliott CF, Xu Z, o.fl. Afleiðingarfrí, staðfesting og hugsanleg meðferðaráhrif nýrra klínískra svipgerða fyrir blóðsýkingu. JAMA. 2019;321(20):2003–17.

2. Sweeney TE, Azad TD, Donato M, Haynes WA, Perumal TM, Henao R, o.fl. Óeftirlitslaus greining á umritunarfræði í blóðsýkingu í bakteríum í mörgum gagnasöfnum leiðir í ljós þrjá öfluga klasa. Crit Care Med. 2018;46(6):915–25.

3. de Lange DW, Brinkman S, Flaatten H, Boumendil A, Morandi A, Andersen FH, et al. Uppsafnað forspár sem spáir fyrir um dánartíðni hjá sjúklingum eldri en 80 ára sem eru lagðir inn á gjörgæsludeild. J Am Geriatr Soc. 2019;67(6):1263–7.

4. Flaatten H, de Lange DW, Artigas A, Bin D, Moreno R, Christensen S, et al. Staða rannsókna á gjörgæslulækningum og framtíðaráætlun fyrir mjög gamla sjúklinga á gjörgæsludeild. Gjörgæslu Med. 2017;43(9):1319–28.

5. Guidet B, de Lange DW, Boumendil A, Leaver S, Watson X, Boulanger C, et al. Framlag veikleika, vitsmuna, virkni daglegs lífs og fylgikvilla á útkomu hjá bráðinnlögðum sjúklingum yfir 80 ár á evrópskum gjörgæsludeildum: VIP2 rannsóknin. Gjörgæslu Med. 2020;46(1):57–69.

6. Stahl EC, Brown BN. Frumumeðferðaraðferðir til að berjast gegn ónæmisvaldandi vísindum. Lífræn myndun. 2015;11(4):159–72.

7. Martin S, Perez A, Aldecoa C. Blóðsótt og ónæmissýki hjá öldruðum sjúklingum: endurskoðun. Front Med (Lausanne). 2017. https://doi.org/10. 3389/fmed.2017.00020.

8. Rydyznski Moderbacher C, Ramirez SI, Dan JM, Grifoni A, Hastie KM, Weiskopf D, o.fl. Mótefnavakasértækt aðlögunarónæmi gegn SARS-CoV-2 í bráðri COVID-19 og tengslum við aldur og alvarleika sjúkdómsins. Cell. 2020;183(4):996-1012 e1019.

9. Leblanc G, Boumendil A, Guidet B. Tíu atriði sem þarf að vita um alvarlega veika aldraða sjúklinga. Gjörgæslu Med. 2017;43(2):217–9.

10. Guidet B, Vallet H, Boddaert J, de Lange DW, Morandi A, Leblanc G, et al. Umhyggja fyrir alvarlega veika sjúklinga yfir 80 ára: frásagnarrýni. Ann gjörgæslu. 2018;8(1):114.

11. Brady J, Horie S, Lafey JG. Hlutverk aðlagandi ónæmissvörunar í blóðsýkingu. Gjörgæslu Med Exp. 2020;8(1):20.

12. Martin MD, Badovinac VP, Grifth TS. CD4 T frumu svörun og blóðsýkingar-framkallað ónæmislömun ástand. Framan Immunol. 2020. https://doi.org/10. 3389/fmmu.2020.01364.

13. Barcella M, Bollen Pinto B, Braga D, D'Avila F, Tagliaferri F, Cazalis MA, et al. Greining á umritunarsniði sem tengist bættri líffærastarfsemi hjá sjúklingum með rotþróalost eftir snemma stuðningsmeðferð. Crit Care. 2018;22(1):312.

14. Cheng PL, Chen HH, Jiang YH, Hsiao TH, Wang CY, Wu CL, o.fl. Notkun RNA-Seq til að rannsaka eiginleika ónæmisefnaskipta hjá ónæmisbældum sjúklingum með blóðsýkingu. Front Med (Lausanne). 2021. https://doi. org/10.3389/fmed.2021.747263.

15. Bolotin DA, Poslavsky S, Mitrophanov I, Shugay M, Mamedov IZ, Putint-seva EV, o.fl. MiXCR: hugbúnaður fyrir alhliða aðlagandi ónæmissnið. Nat Aðferðir. 2015;12(5):380–1.

16. Bolotin DA, Poslavsky S, Davydov AN, Frenkel FE, Fanchi L, Zolotareva OI, o.fl. Mótefnavakaviðtaka efnisskrá snið frá RNA-seq gögnum. Nat Biotechnol. 2017;35(10):908–11.

17. Vincent JL, de Mendonca A, Cantraine F, Moreno R, Takala J, Suter PM, et al. Notkun SOFA skora til að meta tíðni vanstarfsemi/bilunar líffæra á gjörgæsludeildum: niðurstöður fjölsetra, framsýnnar rannsóknar Vinnuhópur um „sýklatengd vandamál“ European Society of Intensive Care Medicine. Crit Care Med. 1998;26(11):1793–800.

18. Garcia-Gigorro R, Saez-de la Fuente I, Marin Mateos H, Andres-Esteban EM, Sanchez-Izquierdo JA, Montejo-Gonzalez JC. Notagildi SOFA og Delta-SOFA skora til að spá fyrir um útkomu bráðveikra sjúklinga frá bráðamóttöku. Eur J Emerg Med. 2018;25(6):387–93.

19. Jones AE, Trzeciak S, Kline JA. Raðbundið mat á líffærabilun til að spá fyrir um niðurstöður hjá sjúklingum með alvarlega blóðsýkingu og vísbendingar um blóðflæði á þeim tíma sem bráðamóttöku var kynnt. Crit Care Med. 2009;37(5):1649–54.

20. Kim D, Langmead B, Salzberg SL. HISAT: hraðskeytt samræma með litla minnisþörf. Nat Aðferðir. 2015;12(4):357–60.

21. Anders S, Huber W. Mismunatjáningargreining fyrir raðtölugögn. Erfðamengi Biol. 2010;11(10):R106.

22. Liao Y, Smyth GK, Shi W. FeatureCounts: skilvirkt almennt forrit til að úthluta raðlestri á erfðafræðilega eiginleika. Lífupplýsingar ics. 2014;30(7):923–30.

23. Raudvere U, Kolberg L, Kuzmin I, Arak T, Adler P, Peterson H, et al. g: Profiler: vefþjónn fyrir hagnýtar auðgunargreiningar og umbreytingar á genalistum (2019 uppfærsla). Nucleic Acids Res. 2019;47(W1):W191–8.

24. Merico D, Isserlin R, Stueker O, Emili A, Bader GD. Auðgunarkort: nettengd aðferð til að sýna og túlka auðgun genasetts. PLoS EINN. 2010;5(11):e13984.

25. Shannon P, Markiel A, Ozier O, Baliga NS, Wang JT, Ramage D, o.fl. Cytoscape: hugbúnaðarumhverfi fyrir samþætt líkön af lífsameindasamskiptanetum. Genome Res. 2003;13(11):2498–504.

26. Andersen ES. Spá og hönnun DNA og RNA mannvirkja. N Líftækni. 2010;27(3):184–93.

27. Le Gall JR, Lemeshow S, Saulnier F. Ný einfölduð bráðalífeðlisfræðiskor (SAPS II) byggð á evrópskri/norður-amerískri fjölsetra rannsókn. JAMA. 1993;270(24):2957–63.

28. Sutherland A, Thomas M, Brandon RA, Brandon RB, Lipman J, Tang B, o.fl. Þróun og staðfesting á nýju sameindalífmerkisgreiningarprófi til að greina blóðsýkingu snemma. Crit Care. 2011;15(3):R149.

29. Lukaszewski RA, Jones HE, Gersuk VH, Russell P, Simpson A, Brealey D, et al. Foreinkennafræðileg greining á sýkingu eftir aðgerð og blóðsýkingu með genatjáningarmerkjum. Gjörgæslu Med. 2022. https://doi. org/10.1007/s00134-022-06769-z.

30. Niu J, Sun Y, Chen B, Zheng B, Jarugumilli GK, Walker SR, et al. Fitusýrur og krabbameinsmagnað ZDHHC19 stuðla að STAT3 virkjun með S-palmitóýleringu. Náttúran. 2019;573(7772):139–43.

31. Burnham KL, Davenport EE, Radhakrishnan J, Humburg P, Gordon AC, Hutton P, o.fl. Sameiginlegir og aðgreindir þættir blóðsýkingar umritssvörunar við saurlífhimnubólgu og lungnabólgu. Am J Respir Crit Care Med. 2017;196(3):328–39.

32. Hattori M, Yamazaki M, Ohashi W, Tanaka S, Hattori K, Todoroki K, o.fl. Mikilvægt hlutverk innrænt histamíns við að stuðla að vefjaskemmdum á endalíffærum í blóðsýkingu. Gjörgæslu Med Exp. 2016;4(1):36.

33. Reyes M, Filbin MR, Bhattacharyya RP, Billman K, Eisenhaure T, Hung DT, et al. Ónæmisfrumuundirskrift bakteríusýkingar. Nat Med. 2020;26(3):333–40.

34. Tang-Huau TL, Gueguen P, Goudot C, Durand M, Bohec M, Baulande S, et al. Tengdfrumur og átfrumur sem framleiddar eru af mönnum in vivo in vivo, þvert á mótefnavaka í gegnum vacuolar feril. Nat Commun. 2018;9(1):2570.

35. Ivanov I, Kuhn H, Heydeck D. Byggingar- og starfræn líffræði arakidonsýru 15-lípoxýgenasa-1 (ALOX15). Gen. 2015;573(1):1–32.

36. Singh NK, Rao GN. Nýtt hlutverk 12/15-lipoxýgenasa (ALOX15) í meinafræði manna. Prog Lipid Res. 2019;73:28–45.

37. Baioumy SA, Esawy MM, Shabana MA. Mat á FCepsilonRIa í blóðrás hjá sjúklingum með langvinnan ofsakláða og tengsl þess við klínískar og ónæmisfræðilegar breytur. Ónæmislíffræði. 2018;223(12):807–11.

38. Liao EC, Chang CY, Hsieh CW, Yu SJ, Yin SC, Tsai JJ. Könnunarrannsókn á erfðamerkjum fyrir IgE-miðlaða ofnæmissjúkdóma með tjáningu á FcepsilonR1alpha og Cepsilon. Int J Mol Sci. 2015;16(5):9504–19.

39. Hua L, Zuo XB, Bao YX, Liu QH, Li JY, Lv J, o.fl. Fjögurra staða genasamspil milli IL13, IL4, FCER1B og ADRB2 fyrir astma hjá kínverskum Han börnum. Barnalæknir Pulmonol. 2016;51(4):364–71.

40. Kosenko T, Golder M, Leblond G, Weng W, Lagace TA. Lágþéttni lípóprótein binst próprótein convertase subtilisin/kexin gerð-9 (PCSK9) í plasma manna og hindrar PCSK9-miðlaða lágþéttni lípópróteinviðtaka niðurbrot. J Biol Chem. 2013;288(12):8279–88.

41. Bindea G, Mlecnik B, Hackl H, Charoentong P, Tosolini M, Kirilovsky A, et al. ClueGO: Cytoscape-viðbót til að ráða virknisamsett genaverufræði og leiðaskýringarnet. Lífupplýsingafræði. 2009;25(8):1091–3.