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研究背景
慢性肾小球肾炎（Chronic Glomerulonephritis, CGN）是一种主要累及肾小球结构和功能的慢性肾病，是导致慢性肾病（Chronic Kidney Disease, CKD）和终末期肾病（End-Stage Kidney Disease, ESKD）的重要原因之一。CGN的病理特征包括肾小球硬化、炎症反应和纤维化，其发病机制复杂，涉及遗传、免疫、代谢等多方面因素。不同亚型（如IgA肾病、膜性肾病和局灶节段性肾小球硬化）在分子水平上表现出显著异质性。针对不同亚型的分子机制研究不仅对疾病的精准诊断和个性化治疗具有重要意义，还能为探索其潜在的治疗靶点提供理论支持。
慢性肾病已成为全球范围内的重要公共卫生问题，根据最新数据，全球CKD的患病率为9.5%（IQR 5.9%-11.7%），约10%的人口受到其影响，CGN则是其中的重要病因之一。全球慢性肾病的疾病负担正在持续增加，尤其在低收入国家（Low-Income Countries, LIC）中更为严重。在全球范围内，接受肾脏替代治疗（Kidney Replacement Therapy, KRT，包括透析和肾移植）的终末期肾病患者人数估计在490万至708万之间，CGN在这一数字中占据重要比例，特别是在中低收入国家，因早期诊断和治疗不足，其疾病负担更加显著[1][2]。致残调整寿命年（Disability-Adjusted Life Years, DALYs）数据显示，CGN引起的终末期肾病是透析和肾移植需求的重要驱动因素。
在中国，慢性肾病的患病率高达10.8%，约有1.2亿人受其影响[3]。慢性肾小球肾炎是农村地区慢性肾病的主要病因之一，与感染性疾病的防治不足和医疗资源分布不均密切相关。在终末期肾病患者中，慢性肾小球肾炎仍是主要的发病原因，占据显著比例。此外，中国因慢性肾病导致的年死亡人数约为25万人，占全球总死亡人数的15%左右。慢性肾病相关的DALYs丧失在中国排名居前，疾病负担较为沉重，特别是CGN引起的终末期肾病给中国的医疗系统带来了巨大挑战[4]。慢性肾小球肾炎的流行病学特征还表现出显著的地区和种族差异。在东亚地区（包括中国、日本和韩国），IgA肾病是CGN最常见的亚型，其高发率可能与遗传背景（如HLA基因变异）、环境因素和饮食习惯相关。相比之下，在非洲裔人群中，APOL1基因变异是高发局灶节段性肾小球硬化（FSGS）的重要原因，这一遗传因素在亚洲人群中较少见。此外，在中国农村地区，CGN的发病率和疾病负担显著高于城市，这与医疗资源分布不均以及早期诊断率较低密切相关[5]。
尽管慢性肾小球肾炎的传统诊断手段（如肾活检）在临床实践中发挥了重要作用，但其侵入性操作限制了广泛应用，尤其是在疾病早期。因此，开发无创、高灵敏度的诊断方法已成为研究热点。近年来，多组学技术为揭示CGN的分子机制和寻找无创诊断标志物提供了新的工具。其中，转录组学通过分析基因表达变化，能够系统性揭示CGN相关的调控网络，而代谢组学则通过分析代谢物的动态变化，揭示疾病代谢紊乱的特征。已有研究表明，尿液代谢组学分析能够发现潜在的无创诊断标志物，例如吲哚硫酸和对甲酚硫酸等尿毒素水平与慢性肾病的进展密切相关[6][7]。然而，目前关于转录组与代谢组的联合研究仍然较少，特别是在尿液和血液样本中的多组学整合分析尚属空白。
综上所述，针对慢性肾小球肾炎的转录组与代谢组研究，不仅能够深入揭示疾病的分子机制，还可以通过整合分析筛选高灵敏度的无创标志物。这些研究成果对于中国及全球范围内的疾病早期诊断和精准治疗具有重要意义。
国内外研究现状
转录组学在慢性肾小球肾炎中的研究进展
转录组学能够全面揭示基因表达的动态变化和调控网络，在CGN研究中被广泛应用。例如，针对IgA肾病的转录组学研究显示，补体激活和免疫调节相关基因在肾小球中异常表达，这表明免疫异常是IgA肾病的重要病理机制之一[8]。此外，单细胞转录组技术的引入为CGN研究提供了更高的分辨率。例如，在红斑狼疮性肾炎的研究中，单细胞转录组分析发现，CD163+树突状细胞的异常聚集与肾小球炎症反应密切相关，这一发现为CGN的免疫机制研究提供了新视角[9]。
尽管转录组学技术已广泛应用于肾组织的研究，但针对尿液和血液中转录物的研究仍然不足。尿液和血液中的转录物可反映肾脏细胞的代谢和损伤状态，是无创标志物的重要来源，但目前相关研究仍较少，尤其在非IgA型CGN中几乎没有系统性研究。
代谢组学在慢性肾小球肾炎中的研究进展
代谢组学通过分析代谢物的动态变化，能够反映机体在疾病状态下的代谢紊乱特征。尿液代谢组学研究显示，尿毒素（如吲哚硫酸和对甲酚硫酸）在慢性肾病患者中显著升高，这些代谢物不仅是肾功能损伤的标志物，还可能直接参与纤维化和炎症进展[10]。针对糖尿病肾病患者的代谢组学研究进一步发现，脂质代谢紊乱和支链氨基酸代谢变化与肾功能恶化显著相关[11]。在国内，针对IgA肾病的尿液代谢组研究发现，柠檬酸、乳酸等代谢物的水平变化可以反映肾小球损伤的程度，这为无创诊断提供了新的方向。然而，大多数研究集中于特定代谢物的差异分析，而对代谢通路的系统性解析较少。此外，代谢组学与其他组学（如转录组学）的整合分析尚属空白，限制了对基因与代谢网络相互作用的全面理解。
转录组与代谢组整合分析的不足
在慢性肾小球肾炎的研究中，单组学研究已揭示了一些关键分子和通路，但多组学整合研究仍较为稀缺。多组学整合分析能够全面解析基因调控与代谢物变化之间的因果关系，为复杂疾病的分子机制研究提供新思路。例如，在癌症研究中，转录组与代谢组的整合分析已成功识别了多个调控网络，并推动了新的治疗靶点发现。但在慢性肾小球肾炎领域，特别是尿液和血液样本的多组学整合研究尚未取得显著进展。
研究不足与空白
尿液和血液样本中的组学研究匮乏：现有研究多集中于肾组织层面，而对尿液和血液中转录组和代谢组的研究较少，限制了无创诊断标志物的开发。
非IgA型CGN研究薄弱：大部分研究聚焦于IgA肾病，而对膜性肾病和FSGS等亚型的分子机制探索不足。
组学整合研究的缺乏：单组学研究虽然揭示了一些关键分子，但多组学整合分析较少，难以全面解析基因与代谢物之间的相互作用。
亚洲人群的研究代表性不足：现有研究多来源于欧美人群，缺乏针对亚洲人群遗传和环境特异性的组学研究。
研究重要性
1. 科学意义：本研究将通过转录组与代谢组的联合分析，全面解析CGN的分子病理学特征，揭示基因调控与代谢网络的动态变化。 特别是对非IgA型CGN亚型的研究，可填补这一领域的研究空白。
2. 临床意义：尿液和血液标志物的筛选有望开发出高灵敏度的无创诊断工具，减少对肾活检的依赖。研究发现的关键基因和代谢通路将为精准治疗提供潜在靶点。
3. 社会意义：推动转录组和代谢组技术在中国慢性肾病领域的应用，增强区域性研究成果的全球影响力。减轻侵入性诊断对患者的压力，提高疾病早期检测率和管理效率。
研究内容
本研究计划围绕慢性肾小球肾炎（CGN）患者尿液和血液样本的转录组与代谢组学特征展开。首先，将从150名CGN患者（包括IgA肾病、膜性肾病和局灶节段性肾小球硬化患者）以及50名健康对照中收集尿液和血液样本。这些样本将用于全面分析转录组和代谢组的特异性变化，以揭示CGN的分子异质性。研究的第一步是通过高通量RNA测序和液相色谱-质谱联用技术（LC-MS/MS）分别获得转录组和代谢组数据，并对其进行单独的差异分析。接下来，通过数据整合方法将转录组和代谢组信息结合，构建分子调控网络，探索基因表达与代谢物变化之间的相互作用。同时，利用机器学习算法筛选潜在的诊断标志物，进一步在独立队列中验证其临床价值。此外，本研究还计划通过细胞模型和动物实验对标志物及其相关通路进行功能验证，以探讨其在疾病进展中的具体作用。
研究方法
本研究的样本采集将包括150例CGN患者（细分为IgA肾病50例、膜性肾病50例、局灶节段性肾小球硬化50例）及50例健康对照，所有样本将在晨尿和外周血中采集，确保样本质量并记录患者的详细临床信息。尿液样本将通过低速离心去除细胞碎片后提取外泌体，血液样本将分离血浆或血清，分别用于RNA和代谢物的提取。
在转录组学部分，提取的RNA将通过高质量的Trizol试剂提取方法获得，并构建RNA测序文库。对于mRNA测序，将采用聚A选择方法富集mRNA片段，而对于外泌体RNA测序，则采用去除核糖体RNA的方法。RNA测序将在Illumina NovaSeq平台上完成，以保证足够的覆盖深度（每样本读取深度不低于30M reads）。数据分析将包括数据预处理（如FastQC质量控制和Trimmomatic过滤）、基因表达定量（通过HISAT2和StringTie工具实现）以及差异表达基因分析（采用DESeq2工具）。最后，差异表达的基因将通过GO和KEGG数据库进行功能富集分析，以解析其潜在的生物学意义。
代谢组学分析将采用高分辨率的液相色谱-质谱联用（LC-MS/MS）技术完成。尿液和血液样本中的代谢物将在样本预处理阶段通过液液萃取、固相萃取或蛋白沉淀法去除杂质后进行检测。检测过程将采用正负离子模式获取代谢物谱，通过MassLynx软件进行代谢物定性和定量分析。数据分析将包括内标校正以消除批次效应，并利用多变量统计方法（如主成分分析PCA和偏最小二乘判别分析PLS-DA）筛选差异代谢物。此外，代谢通路的富集分析将通过MetaboAnalyst或KEGG数据库进行，识别可能的关键代谢途径。
在整合转录组和代谢组数据时，将采用加权基因共表达网络分析（WGCNA）构建转录组与代谢组之间的关联网络，并通过随机森林或LASSO回归模型进一步筛选潜在标志物。这些标志物将通过Cytoscape工具构建的分子调控网络进行可视化，以解析其在CGN病理中的关键作用。
为验证潜在标志物的临床应用价值，本研究将在独立队列中评估其特异性和灵敏度。候选标志物的验证将采用ELISA检测基因相关蛋白水平，以及LC-MS/MS分析代谢物浓度。此外，本研究还将通过肾小球系膜细胞或肾小管上皮细胞模型，验证关键基因和代谢物在疾病机制中的作用，并通过基因敲除或过表达实验进一步明确其功能。在动物实验中，将建立IgA肾病和膜性肾病模型，观察候选标志物在疾病进展中的动态变化。
技术路线
本研究的技术路线包括以下步骤：
1. 样本采集与处理：从150例CGN患者及50名健康对照中采集尿液和血液样本，并提取RNA和代谢物。
2. 转录组和代谢组数据生成：利用Illumina NovaSeq进行RNA测序，以及通过LC-MS/MS平台进行代谢物检测，分别获得高质量的转录组和代谢组数据。
3. 数据分析与整合：使用标准的生物信息学工具完成转录组和代谢组的差异分析，并通过机器学习模型筛选标志物，构建转录-代谢网络。
4. 标志物验证：在独立队列中评估候选标志物的诊断效能，并通过体外细胞实验和动物模型研究其功能作用。
5. 分子机制探索：整合分析结果与实验验证，解析CGN的关键分子机制，为后续的精准治疗研究奠定基础。
通过这一系列的研究步骤，本研究将首次系统性地揭示慢性肾小球肾炎患者尿液和血液样本的转录组与代谢组特征，并为开发无创诊断工具提供科学依据，同时挖掘出可能的治疗靶点。
参考文献
3. Zhang, Luxia et al. “Prevalence of chronic kidney disease in China: a cross-sectional survey.” Lancet (London, England) vol. 379,9818 (2012): 815-22. doi:10.1016/S0140-6736(12)60033-6
4. Lin, Shanyan. “Nephrology in China: a great mission and momentous challenge.” Kidney international. Supplement ,83 (2003): S108-10. doi:10.1046/j.1523-1755.63.s83.22.
5. Cooper, Anneli et al. “APOL1 renal risk variants have contrasting resistance and susceptibility associations with African trypanosomiasis.” eLife vol. 6 e25461. 24 May. 2017, doi:10.7554/eLife.25461
6. Wen D, Zheng Z, Surapaneni A, Yu B, Zhou L, Zhou W, Xie D, Shou H, Avila-Pacheco J, Kalim S, He J, Hsu CY, Parsa A, Rao P, Sondheimer J, Townsend R, Waikar SS, Rebholz CM, Denburg MR, Kimmel PL, Vasan RS, Clish CB, Coresh J, Feldman HI, Grams ME, Rhee EP; CKD Biomarkers Consortium and CRIC Study Investigators. Metabolite profiling of CKD progression in the chronic renal insufficiency cohort study. JCI Insight. 2022 Oct 24;7(20):e161696. doi: 10.1172/jci.insight.161696. PMID: 36048534; PMCID: PMC9714776.
7. Delrue C, Speeckaert MM. Decoding Kidney Pathophysiology: Omics-Driven Approaches in Precision Medicine. J Pers Med. 2024 Dec 19;14(12):1157. doi: 10.3390/jpm14121157. PMID: 39728069; PMCID: PMC11679258.
8. Mucha, Krzysztof et al. “Omics are Getting Us Closer to Understanding IgA Nephropathy.” Archivum immunologiae et therapiae experimentalis vol. 71,1 12. 15 Apr. 2023, doi:10.1007/s00005-023-00677-w
9. Chen, Wei et al. “Single-cell profiling reveals kidney CD163+ dendritic cell participation in human lupus nephritis.” Annals of the rheumatic diseases vol. 83,5 608-623. 11 Apr. 2024, doi:10.1136/ard-2023-224788
10. Lim, Yong Jin et al. “Uremic Toxins in the Progression of Chronic Kidney Disease and Cardiovascular Disease: Mechanisms and Therapeutic Targets.” Toxins vol. 13,2 142. 13 Feb. 2021, doi:10.3390/toxins13020142
11. Jin, Qiao, and Ronald Ching Wan Ma. “Metabolomics in Diabetes and Diabetic Complications: Insights from Epidemiological Studies.” Cells vol. 10,11 2832. 21 Oct. 2021, doi:10.3390/cells10112832
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