緑内障の潜在的バイオマーカーを予測するための発現プロファイル解析。BMP1、DMD、GEMの発現プロファイル解析

Expression profile analysis to predict potential biomarkers for glaucoma: BMP1, DMD and GEM.

• Dao Wei Zhang
• Shenghai Zhang
• Jihong Wu

抄録

目的:

緑内障は失明の2番目に多い原因である。緑内障の予後バイオマーカーの可能性を明らかにするために、視神経頭部のアストロサイトの遺伝子発現プロファイルを評価した。

Purpose: Glaucoma is the second commonest cause of blindness. We assessed the gene expression profile of astrocytes in the optic nerve head to identify possible prognostic biomarkers for glaucoma.

方法:

遺伝子発現オムニバス（GEO）データベースから、マイクロアレイで試験した視神経頭部組織をスクリーニングしたGSE9944（正常6サンプル、患者13サンプル）とGSE2378（正常3サンプル、患者7サンプル）のデータセットから、合計20サンプルの患者サンプルと9つの正常対照被験者サンプルを得た。共発現遺伝子モジュールの同定には、重み付き遺伝子共発現ネットワーク解析（WGCNA）を用いた。また、機能富化解析、最小絶対縮小選択演算子（LASSO）回帰解析を行った。遺伝子の発現はボックスプロットで表現し、機能的遺伝子セット富化解析（GSEA）を用いて主要遺伝子の発現パターンをプロファイリングした。また、主要遺伝子の発現パターンを外部データセットで検証した。

Method: A total of 20 patient and nine normal control subject samples were derived from the GSE9944 (six normal samples and 13 patient samples) and GSE2378 (three normal samples and seven patient samples) datasets, screened by microarray-tested optic nerve head tissues, were obtained from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. We used a weighted gene coexpression network analysis (WGCNA) to identify coexpressed gene modules. We also performed a functional enrichment analysis and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression analysis. Genes expression was represented by boxplots, functional geneset enrichment analyses (GSEA) were used to profile the expression patterns of all the key genes. Then the key genes were validated by the external dataset.

結果:

GSE9944の緑内障患者から採取した総計8,606個の遺伝子と19個のヒト視神経頭部サンプルを正常対照サンプルと比較し、共発現遺伝子モジュールを構築した。緑内障の最も一般的な臨床形質を選択し、それらの遺伝子発現との関連性を確立した後、最大の相関を示す2つのモジュールをソートした。その結果、相関係数が0.56(=0.01)のモジュールと相関係数が-0.56(=0.01)のモジュールに分けられた。これらのモジュールのハブ遺伝子は、遺伝子の有意性とモジュールのメンバーシップの散布図を用いて同定された。その結果、前者のモジュールは主に細胞の炎症や傷害に関わる遺伝子に富み、後者のモジュールは主に組織の恒常性や生理過程に関わる遺伝子に富むことが明らかになった。このことから、緑内障の発症・発症には緑黄色モジュールの遺伝子が重要な役割を果たしている可能性が示唆された。LASSO回帰分析により、3つのハブ遺伝子が同定された。組換え骨形態形成蛋白質1遺伝子（）、デュシェンヌ型筋ジストロフィー遺伝子（）、マイトジェンズ誘導GTP結合蛋白質遺伝子（）である。緑内障群の3つの遺伝子の発現量は、正常群に比べて有意に低かった。また、緑内障群では、緑内障遺伝子の発現が正常群に比べて有意に低下していることが明らかになった。また、GSE2378のデータセットを用いて、受信機演算子特性曲線下面積が85％と高い妥当性を確認した。

Results: A total 8,606 genes and 19 human optic nerve head samples taken from glaucoma patients in the GSE9944 were compared with normal control samples to construct the co-expression gene modules. After selecting the most common clinical traits of glaucoma, their association with gene expression was established, which sorted two modules showing greatest correlations. One with the correlation coefficient is 0.56 ( = 0.01) and the other with the correlation coefficient is -0.56 ( = 0.01). Hub genes of these modules were identified using scatterplots of gene significance versus module membership. A functional enrichment analysis showed that the former module was mainly enriched in genes involved in cellular inflammation and injury, whereas the latter was mainly enriched in genes involved in tissue homeostasis and physiological processes. This suggests that genes in the green-yellow module may play critical roles in the onset and development of glaucoma. A LASSO regression analysis identified three hub genes: Recombinant Bone Morphogenetic Protein 1 gene (), Duchenne muscular dystrophy gene () and mitogens induced GTP-binding protein gene (). The expression levels of the three genes in the glaucoma group were significantly lower than those in the normal group. GSEA further illuminated that , and participated in the occurrence and development of some important metabolic progresses. Using the GSE2378 dataset, we confirmed the high validity of the model, with an area under the receiver operator characteristic curve of 85%.

結論:

私たちは、緑内障の発症に関与している可能性のあるいくつかの重要な遺伝子を同定しました。これらの結果は、緑内障の予後を決定したり、遺伝子や分子を標的とした治療薬の設計に役立つ可能性があります。

Conclusion: We identified several key genes, including , and that may be involved in the pathogenesis of glaucoma. Our results may help to determine the prognosis of glaucoma and/or to design gene- or molecule-targeted drugs.

©2020 Zhang et al.