介绍及点评：侯静 许媛 |
 |
Gene-expression profiling of peripheral blood mononuclear cells in sepsis  |
| （CSCCM原创，转载请注明） |
| |
|
|
| |
研究背景 |
| |
» |
目前对于全身严重感染（sepsis）的研究主要基于传统的生物学模式，即某一单个分子引起的一系列复杂病理生理变化 |
| |
|
局限在单个蛋白或细胞信号传导通路上（如TNF），而单个分子无法代表整个复杂的细胞内通路 |
| |
|
|
| |
» |
运用 微阵矩列技术（microarray technology）研究sepsis时人类基因组的变化，可以在一个实验中同时研究数万个基因表达 |
| |
|
|
| |
» |
中性粒细胞基因组学研究发现， |
| |
|
在转录水平，G+菌与G-菌感染导致的sepsis时的宿主反应相同，这与传统的sepsis状态下病理生理改变的认识有所不同 |
| |
|
Sepsis时外周血单个核细胞（PBMC，包括淋巴细胞和单核细胞）与中性粒细胞作用不同，但至今缺乏严重感染的危重患者其PBMC改变与作用的相关研究 |
| |
|
|
| |
研究目的 |
| |
» |
获得sepsis时PBMC的基因组表达谱 |
| |
» |
寻找sepsis与非感染性全身炎症反应综合症（SIRS）状态下具有鉴别意义的特征基因，以及识别G+菌与G-菌感染时的特征基因 |
| |
|
|
| |
材料与方法 |
| |
1. |
实验设计、数据采集 |
| |
|
• |
采用的研究方法：横面调查、观察性研究 |
| |
|
• |
病人入选：入院或发病24小时内符合 SIRS、sepsis、severe sepsis、septic shock诊断标准的患者 |
| |
|
• |
入选后取血并采集标本：提取白细胞RNA，标本（血、尿、痰及其他标本）进行革兰氏染色和微生物学检测 |
| |
|
• |
数据采集：病人一般状况、合并症、APACHE II评分、治疗情况、微生物学结果 |
| |
|
|
| |
2. |
PBMC基因表达：检测54,675个基因。标准化和过滤后分析，12,973基因可用 |
| |
|
• |
Microarray数据统计学分析：聚类分析 |
| |
|
|
将功能相关的基因按表达谱的相似程度归纳成类，提示这些基因具有相近的生物学功能 |
| |
|
|
有助于对未知功能的基因进行研究，是目前基因表达分析研究的主要技术之一 |
| |
|
| |
结果 |
| |
1. |
70例病人入选 |
| |
|
|
表1，一般情况 |
| |
|
|
总死亡率28.6%，APACHE II评分18.5，平均年龄65.5岁，男43，女27。 Sepsis 46例，SIRS 24例 |
| |
|
 |
| |
|
|
| |
|
SIRS与sepsis患者在： |
| |
|
1) |
性别、年龄、机械通气时间、肾替代治疗及血管活性药物使用上均无差别； |
| |
|
2) |
合并症相近，包括糖尿病、创伤、缺血性心脏病、近期手术史、高血压； |
| |
|
3) |
Sepsis组肿瘤病人8例，COPD 7例，而SIRS组无肿瘤和COPD； |
| |
|
4) |
APACHEII评分无差异； |
| |
|
5) |
PBMC中平均淋巴细胞占84.96%，单核细胞占15.04%，淋巴/单核 5.65，sepsis组与SIRS组无差异 |
| |
|
|
| |
2. |
Sepsis特征基因 |
| |
|
|
分析sepsis与SIRS标本，12,973个基因中，在0.001水平上，138个基因表达具有显著差异 |
| |
|
|
| |
3. |
G+菌和G- 菌感染导致sepsis的特征基因 |
| |
|
|
在0.001及0.005水平均未发现基因表达的不同 |
| |
|
|
| |
4. |
Sepsis基因功能簇 |
| |
|
|
聚类分析138个特征基因，发现四个不同功能簇，Fig 1. |
| |
|
 |
| |
|
|
|
| |
|
1) |
凋亡、吞噬、信号转导：sepsis时表达增强，反应单个核细胞凋亡被激活 |
| |
|
2) |
淋巴细胞活化：sepsis时表达上调 |
| |
|
3) |
炎症反应：sepsis时表达低于非感染SIRS |
| |
|
4) |
免疫功能：sepsis时表达下调 |
| |
|
|
| |
5. |
对Sepsis与SIRS状态下基因表达的比较，见表4 |
| |
|
 |
| |
|
|
| |
|
|
| |
讨论 |
| |
1. |
Sepsis与非感染性SIRS患者其循环中PBMC基因呈现不同表达谱，sepsis表现为免疫抑制，炎症反应降低 |
| |
|
了解这点有助于区分感染与非感染性的全身炎症反应 |
| |
2. |
PBMC包括淋巴细胞和单核细胞，由于细胞分离时间过长导致RNA降解 |
| |
|
本实验未能分离两类细胞，因而不能确定哪组细胞的表达在上述病理状态中起主要作用 |
| |
3. |
与前期中性粒细胞研究比较 |
| |
|
a) |
因采用的微阵列多于中性粒细胞，获得更多特征基因，138 vs 50 个 |
| |
|
b) |
二者特征基因极少重叠，仅有3个，说明两组细胞作用不同，基因表达迥异 |
| |
4. |
比较Sepsis与非感染炎症反应时中性粒细胞与PBMC基因表达特点显示 |
| |
|
a) |
Sepsis炎症反应下降，如T细胞介导的炎症反应基因在sepsis时下调 |
| |
|
b) |
免疫抑制，如T细胞无能 |
| |
|
c) |
PBMC凋亡基因活化，而中性粒细胞凋亡基因表达下调，可以解释sepsis时出现的免疫抑制 |
| |
5. |
Sepsis相关免疫抑制仅在循环单个核细胞得到证实，而这些细胞在循环与组织中的作用可能截然不同 |
| |
6. |
认识不同状态下基因组学的改变在疾病治疗上的意义 |
| |
|
a) |
特征基因可作为未来治疗sepsis的靶位 |
| |
|
b) |
认识Sepsis时体内的免疫抑制状态，为实现合理的免疫调理提供参考，也可能成为将来治疗方向 |
| |
|
c) |
进一步解释过去二十年来单纯抗炎治疗失败的原因 |
| |
7. |
研究存在的局限性 |
| |
|
a) |
本研究针对有无感染，未设立健康对照 |
| |
|
b) |
取血时间—基因表达之间关系未做进一步研究 |
| |
|
c) |
两组样本量不平衡，SIRS组样本量小于sepsis组，需要进一步扩大样本量 |
| |
|
d) |
癌症及COPD本身也对炎症反应与免疫状态产生影响，两组患者基因表达的不同可能不仅仅源于存在感染与否 |
| |
|
|
| |
|
|
| |
结论 |
| |
» |
转录水平发现Sepsis相关的免疫抑制和单个核细胞炎症反应减低，可以用于sepsis诊断 |
| |
|
|
| |
|
|
| |
点评 |
| |
[注]：本文点评内容仅为作者个人的学术观点，不代表CSCCM及任何学术组织的推荐意见 |
| |
» |
虽然机体对感染、创伤的反应最终表现在细胞、组织、器官的层面上，但其变化往往是以基因水平上的变化为基础的 |
| |
|
以往有关Sepsis发生发展的研究结果主要是揭示某一个或几个单一蛋白（细胞因子）或其通路的改变特性 |
| |
|
但这在解释和反应Sepsis时复杂的细胞内信号传导通路变化是不够的 |
| |
» |
Microarray技术越来越多的走进临床研究，其方法简单，数据可靠 |
| |
|
同时看到所有的基因表达状态，以及通路的活化或抑制，从而可以全面了解各种基因通路的表达和变化 |
| |
» |
是否通过这一先进的分子生物学方法得出有意义的结果，关键在于： |
| |
|
研究者对其了解程度数据的正确认识和分析，明确研究目的与要解决的问题 |
| |
|
|
|
| |
（CSCCM原创，转载请注明） |
|
|
| |
09年全新板块 和您一起关注国际最新进展
建议浏览器（IE7.0） | 站长信箱：csccm.web@gmail.com