敗血症の診断ツールとして可能性のある2つの遺伝子セット変異指標を提案した

Two gene set variation indexes as potential diagnostic tool for sepsis.

• Junyu Lu
• Qian Li
• Zimeng Wu
• Zhimei Zhong
• Pan Ji
• Hongyuan Li
• Cuiying He
• Jihua Feng
• Jianfeng Zhang

抄録

敗血症の正確な診断は依然として困難であり、新しいマーカーやマーカーの組み合わせが緊急に必要とされている。本研究では、これまでに発表された3つの遺伝子発現データセットを用いて、敗血症と非敗血症の血液サンプル間で異なる発現を示す遺伝子（DEG）をスクリーニングした。共通のアップレギュレーションされたDEGとダウンレギュレーションされたDEGを平均的な機能的類似性に基づいてランク付けした。共通のアップレギュレーションされた遺伝子の中で最大の平均機能類似度を有する10の遺伝子（OLFM4、ORM1、CEP55、S100A12、S100P、LRG1、CEACAM8、MS4A4A、PLSCR1、およびIL1R2）と、別の10の遺伝子（THEMIS、IL2RB、CD2、IL7R、CD3E.共通のダウンレギュレーション遺伝子の中で平均機能類似度が最も大きい KLRB1、PVRIG、CCRR3、TGFBR3、および PLEKHA1）を、アップレギュレーションされた重要遺伝子セットとダウンレギュレーションされた重要遺伝子セットに分けて同定した。遺伝子セット変動解析（GSVA）を用いて、2つの重要遺伝子セットに対する各試料のGSVA指数を求めた。その結果、2つの重要遺伝子セットのGSVA指数はいずれもROC曲線下面積が大きく、敗血症のロバストなマーカーとなる可能性があることが示唆された。アップレギュレートされたGSVA指数の診断的有用性は、別の独立したデータセットで検証された。機能解析の結果、いくつかの敗血症関連経路が明らかになった。結論として、我々は複数のデータセットにまたがる2つのセプシス関連遺伝子セットを提案し、診断に有用な2つのGSVA指標を作成した。

Accurate diagnosis of sepsis remains challenging, new markers or combinations of markers are urgently needed. In the present study, we screened differentially expressed genes (DEGs) between sepsis and non-sepsis blood samples across three previously published gene expression data sets. Common upregulated and downregulated DEGs were ranked according to their average functional similarity. The ten genes (OLFM4, ORM1, CEP55, S100A12, S100P, LRG1, CEACAM8, MS4A4A, PLSCR1, and IL1R2) with the largest average functional similarity among the common upregulated genes and another ten genes (THEMIS, IL2RB, CD2, IL7R, CD3E, KLRB1, PVRIG, CCRR3, TGFBR3, and PLEKHA1) with the largest average functional similarity among the common downregulated genes were separately identified as the upregulated crucial gene set and the downregulated crucial gene set. Gene set variation analysis (GSVA) was used to obtain the GSVA index of each sample against the two crucial gene sets. Both the two crucial GSVA indexes may be robust markers for sepsis with high area under ROC curve. The diagnostic utility of the upregulated GSVA index was validated in another independent data set. Functional analyses revealed several sepsis-related pathways. In conclusion, we proposed two sepsis-related gene sets across multiple data sets and created two GSVA indexes with promising diagnostic value.

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