摘要
目的:利用生物信息学、网络药理学、免疫浸润分析和机器学习. 方法:探讨温脾通络开窍方调节铁死亡治疗阿尔茨海默病(AD)的可能分子机制.方法:通过网络药理学方法获取"温脾通络开窍方-AD-铁死亡"潜在的共同分子靶点.基于GSE33000数据集筛选共同分子靶点的差异表达基因(DEGs)并分析其相关性、京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集情况和免疫浸润状态;对GSE33000的样本进行聚类分型;对亚型免疫细胞进行差异分析;构建机器学习模型筛选DEGs关键基因;构建风险预测列线图模型并验证;对关键基因进行临床相关性分析. 结果:共获得15个"温脾通络开窍方-AD-铁死亡"共同分子靶点,其中13个是DEGs.13个DEGs具有相互调控、介导MAPK等信号通路和免疫调节作用,且和免疫细胞在各亚型AD患者分布有所差异.GLM机器学习模型的预测性能最高,其重要性评分前5名的关键基因为TP53、HSPB1、RELA、MYC和NFE2L2.其中,HSPB1与AD患者年龄负相关.列线图预测模型准确性较高,预测误差风险较小. 结论:温脾通络开窍方调节铁死亡治疗AD可能与TP53、HSPB1、RELA等分子靶点及其介导的MAPK等信号通路和免疫调节密切相关.基于分子靶点的GLM模型可较准确诊断AD,亦可间接评估温脾通络开窍方治疗AD的效能.
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