バルクおよび単一細胞トランスクリプトーム解析と機械学習により、敗血症とARDSにおける診断・予後遺伝子CX3CR1、PID1、PTGDSを同定し実験的に検証

概要

複数の公的データセットでWGCNAと機械学習により、敗血症とARDSに共通する診断・予後遺伝子としてCX3CR1、PID1、PTGDSが同定され、外部検証とRT-qPCR/H&Eで実験的に確認された。免疫浸潤・単一細胞解析により細胞種特異性が明らかとなり、薬剤候補も示唆された。

主要発見

• 敗血症とARDSで共通する242のDEGを同定し、予後不良やARDSと関連するモジュールを特定
• WGCNAと機械学習（LASSO、RF、Boruta）で抽出した3遺伝子（CX3CR1、PID1、PTGDS）は高AUCを示し外部検証でも再現
• 単一細胞・免疫浸潤解析で遺伝子局在を描出し、PBMCとマウスでのRT-qPCR/H&Eにより差次的発現を確認

臨床的意義

前向き検証がなされれば、3遺伝子パネルは診断スコアや予後評価に組み込める可能性がある。薬剤予測はドラッグリポジショニング研究の出発点となる。

限界

• 後ろ向きデータでバッチ効果の影響があり得る；各コホートのサンプルサイズ詳細は本文に依存
• 臨床実装には前向き検証と標準化アッセイが必要

今後の方向性

標準化プラットフォームを用いた多施設前向き検証と、CX3CR1・PID1・PTGDSの機能研究および予測薬剤の検証が求められる。