Volledige transcriptoomanalyse om de verminderde immunologische kenmerken bij ernstig zieke oudere patiënten met sepsis te onderzoeken

Abstract

Achtergrond

Sepsis is een veel voorkomende complicatie bij ernstig zieke patiënten, is zeer heterogeen en gaat gepaard met hoge morbiditeits- en mortaliteitscijfers, vooral onder ouderen. Het gebruik van RNA-sequencing (RNA-Seq) om biologische routes te analyseren wordt veel gebruikt in klinische en moleculair genetische studies, maar studies bij oudere patiënten met sepsis ontbreken nog steeds. Daarom onderzochten we de voor de sterfte relevante biologische kenmerken en transcriptomische kenmerken bij oudere patiënten die vanwege sepsis op de intensive care (ICU) waren opgenomen.

cistanche tubulosa-verbetering van het immuunsysteem

Methoden

We hebben 37 oudere patiënten met sepsis ingeschreven van de ICU in het Taichung Veterans General Hospital. Op dag 1 en dag 8 werden klinische en laboratoriumgegevens, evenals bloedmonsters, verzameld voor RNA-Seq-analyse. We identificeerden het dynamische transcriptoom en de verrijkte routes van differentieel tot expressie gebrachte genen tussen dag 8 en dag 1 door middel van DVID-verrijkingsanalyse en Gene Set Enrichment Analysis. Vervolgens werd de diversiteit van het T-celrepertoire geanalyseerd met MiXCR.

Resultaten

In totaal hadden 37 patiënten sepsis, en de responders en non-responders werden gegroepeerd via hoofdcomponentenanalyse. Significant hogere SOFA-scores op dag 7, langere beademingsdagen, verblijfsduur op de IC en ziekenhuissterfte werden gevonden in de non-respondergroep dan in de respondergroep. Op dag 8 werden bij oudere IC-patiënten met sepsis genen gerelateerd aan aangeboren immuniteit en ontsteking, zoals ZDHCC19, ALOX15, FCER1A, HDC, PRSS33 en PCSK9, opgereguleerd. De differentieel tot expressie gebrachte genen (DEG's) waren verrijkt in de regulatie van transcriptie, adaptieve immuunrespons, immunoglobulineproductie, negatieve regulatie van transcriptie en immuunrespons. Bovendien was er op dag-8 een grotere diversiteit aan T-celreceptoren in de respondergroep dan op dag-1, wat aangeeft dat zij een beter gereguleerd herstel van sepsis hadden vergeleken met de non-responspatiënten .

Conclusie

Sterfte en incidentie door sepsis waren beide hoog bij oudere personen. We identificeerden voor sterfte relevante biologische kenmerken en transcriptomische kenmerken met functionele route- en MiXCR-analyses op basis van RNA-Seq-gegevens; en ontdekte dat de respondergroep de aangeboren immuniteit had opgereguleerd en de T-celdiversiteit had vergroot; vergeleken met de non-respondergroep. RNA-Seq kan mogelijk aanvullende aanvullende informatie bieden voor de nauwkeurige en vroege voorspelling van behandelresultaten.

cistanche plantverhogend immuunsysteem

Trefwoorden

Sepsis, RNA-Seq, oudere IC-patiënt, differentieel tot expressie gebrachte genen, T-celreceptor

Invoering

Sepsis is een klinisch syndroom dat potentieel levensbedreigend is. Het wordt veroorzaakt door een ongeordende reactie van de gastheer op een infectie en vormt een zeer heterogene en dodelijke bedreiging voor de mondiale gezondheid, vooral onder de oudere bevolking [1, 2]. Uit eerder onderzoek is gebleken dat oudere patiënten een hoger risico lopen op sepsis en een hogere ernst van de ziekte hebben dan patiënten in de algemene bevolking [3]. Het aantal oudere patiënten dat vanwege sepsis op de intensive care wordt opgenomen, is de afgelopen twintig jaar gestaag gestegen als gevolg van de constante stijging van het aantal ouderen [4]. Met name blijft de mortaliteit, ondanks een hoge zorgintensiteit, hoog bij oudere patiënten die op de IC worden opgenomen, maar er ontbreken nog steeds onderzoeken naar de biologische mechanismen die relevant zijn voor de behandelingsrespons bij oudere patiënten met sepsis [5]. Het immuunsysteem van ouderen ondergaat talloze biologische veranderingen naarmate ze ouder worden, die de immuunrespons van ouderen beïnvloeden, wat resulteert in een grotere kans op immuungecompromitteerde aandoeningen [6]. Gecompromitteerde adaptieve immuniteit wordt beschouwd als een cruciaal kenmerk van immunosenescentie bij ouderen [7, 8], maar transcriptomische kenmerken tijdens sepsis bij ouderen blijven onontgonnen. Deze veranderingen bepalen niet alleen de gevoeligheid voor bacteriële infecties, maar ook de progressie van sepsis en de klinische uitkomsten [6]. Daarom is het van cruciaal belang om de variërende immunologische reacties en sterfterelevante biologische kenmerken te onderzoeken bij oudere patiënten die op de IC zijn opgenomen [9, 10].

Sepsis is zeer heterogeen en wordt gekenmerkt door complexe en dynamische immunologische reacties, die gepaard gaan met een aanvankelijke excessieve ontstekingsreactie, gevolgd door ontregelde/uitgeputte adaptieve immuniteit [11]. Verschillende onderzoeken hebben een veranderde adaptieve immuniteit na sepsis aangetoond; zogenaamde immunoparalyse lijkt een van de belangrijkste immunologische kenmerken te zijn die leiden tot aanhoudend aangetaste immuniteit bij patiënten met sepsis [12]. RNA-Seq werd in eerdere onderzoeken gebruikt om de transcriptomische signatuur, of 'subendotype', te vinden bij patiënten met sepsis. De subgenotypen die geassocieerd zijn met sepsis zijn vroege verbetering van orgaandisfunctie na sepsis, gedempte adaptieve immuniteit bij immuungecompromitteerde patiënten en reactievermogen op steroïden bij patiënten met septische shock [13, 14]. Met behulp van RNA-Seq-gegevens zijn onlangs analytische hulpmiddelen, zoals MiXCR, ontwikkeld om de diversiteit van T-celreceptoren (TCR's) te kwantificeren [15, 16]. In deze studie onderzochten we het dynamische transcriptoom van septische patiënten door gepaarde monsters van dag 1 en dag 8 te onderzoeken en ontdekten dat immuungecompromitteerde septische patiënten de T-celdiversiteit hadden verminderd en de T-celfunctie hadden aangetast. Deze studie had tot doel sterfterelevante biologische kenmerken en transcriptomische kenmerken te onderzoeken, om een ​​beter begrip te krijgen van de adaptieve immuniteitsgerelateerde signalering bij oudere patiënten die vanwege sepsis op de ICU waren opgenomen.

cistanche tubulosa-verbetering van het immuunsysteem

Klik hier om de producten van Cistanche Enhance Immunity te bekijken

【Vraag om meer】 E-mail:cindy.xue@wecistanche.com / Whats-app: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

Materialen en methoden Studieontwerp en gegevensverzameling

Het onderzoek werd goedgekeurd door de Institutional Review Board van de TCVGH (IRB nr. CE20069B) en van alle deelnemers werd geïnformeerde toestemming verkregen. Zevenendertig oudere IC-patiënten werden van december 2018 tot januari 2022 gerekruteerd uit het Taichung Veterans General Hospital (TCVGH). Op het moment van inschrijving werd demografische informatie verzameld en werden op dag 1 en dag 8 basisbloedmonsters genomen. transcriptoom werden twee hoeveelheden bloed van 4 ml verzameld in steriele EDTA-vacutainers en onmiddellijk overgebracht naar RNAse-vrije flesjes die 10,5 ml RNAlater® bevatten (TermoFisher, Waltham, MA, VS).

RNA-extractie en sequencing

In deze studie hebben we RNA geëxtraheerd met de PAXgene Blood RNA Kit en het gemiddelde RNA-integriteitsgetal (RIN) was 8,31±0.58. Bij het bouwen van de bibliotheek werden de instructies van de fabrikant gevolgd, en bij daaropvolgende experimenten werd 1,000 ng gefragmenteerd RNA gebruikt. 150-bp paired-end reads werden gebruikt voor RNA-Seq op het NovaSeq-platform (Illumina, Inc., San Diego, CA, Verenigde Staten), en elk monster had minstens 50-60 miljoen reads. De RNA-seq-dataset werd gedeponeerd bij het National Center for Biotechnology Information (NCBI) Gene Expression Omnibus (GEO) onder toegangsnummer GSE216902. De dataset werd gebruikt voor celverhoudingen en routeanalyse.

Sequentiële beoordeling van orgaanfalen (SOFA).

De sequentiële orgaanfalenbeoordeling (SOFA)-score is een numerieke waarde van sepsis-gerelateerd orgaanfalen, dwz het kwantificeert het aantal en de ernst van falende organen. Elke score varieert van 0 tot 4, waarbij een hogere score een verslechtering van de orgaandisfunctie aangeeft [17]. We gebruikten de dynamische verandering in SOFA-scores om responders (R) en non-responders (NR) te definiëren, en een deelnemer werd geclassificeerd als NR als de daling van de SOFA-score van dag 1 naar dag 7 minder dan 2 was [13, 18, 19]. .

Bioinformatica-analyses van RNA-Seq-gegevens 

De sequencing was van hoge kwaliteit, er werden Phred-scores van 30 gebruikt en HISAT2 bracht de sequentielezingen in kaart met het referentiegenoom (GRCh38/hg38) [20]. Het R-pakket DEseq2 [21] werd gebruikt om de differentieel tot expressie gebrachte genen (DEG's) te identificeren, en de leestellingen werden berekend met behulp van featureCounts [22]. De gemiddelde mappingsnelheid en leesaantallen waren respectievelijk 87,6 ± 4,8% en 65,5 ± 17,6 miljoen lezingen. Het profiler [23] R-pakket werd gebruikt om functionele verrijking en trajectanalyse uit te voeren op basis van de genomen (KEGG, https://www.genome.jp/kegg/) en Gene Ontology (GO, http://geneontology.org /) databanken. Een gecorrigeerde p-waarde van minder dan 0,05 werd als significant verrijkt beschouwd. Alle differentieel tot expressie gebrachte genen werden functioneel geannoteerd met behulp van Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) [24], en er werd een gevisualiseerde Cytoscape 3.9.0 [25] verrijkingskaart gemaakt. We hebben de GSEA-resultaten gevisualiseerd door een verrijkingskaart te gebruiken, die genensets in een gelijkenisnetwerk organiseert. De knooppunt-, link- en knooppuntkleur vertegenwoordigen respectievelijk de genenset, de overlap van lidgenen en de verrijkingsscore [24].

Diversiteit van TCR-analyses

RNA-Seq-gegevens werden gebruikt in MiXCR v3.0.13 [15, 16] om de clonotypes van sepsispatiënten te kwantificeren op basis van een eerder gerapporteerd protocol [14]. VDJTools v 1.2.1 [26]-software werd gebruikt om de tellingen van de complementariteitsbepalende regio-3 (CDR3) en de monsterdiversiteit te berekenen na de verwerving van de gekwantificeerde clonotypes.

statistische analyse

We gebruikten de Kolmogorov-Smirnov-test om de normaliteit te controleren en ontdekten dat de verdeling van verschillende variabelen, waaronder de beademingsdag, de verblijfsduur op de intensive care en de verblijfsduur in het ziekenhuis, scheef was. Om de gegevens in het uniforme formaat te presenteren, presenteerden we de frequenties van categorische variabelen (percentages) voor categorische variabelen en continue variabelen als mediaan (interkwartielbereik, IQR). De verschillen tussen de twee groepen werden geanalyseerd met behulp van de Mann-Whitney U-test voor continue variabelen en de Fisher's exact-test voor categorische variabelen. Het significantieniveau werd vastgesteld op 0.05, en statistische analyses waren tweezijdig. R versie 4.1.0 werd gebruikt om alle data-analyses uit te voeren.

cistanche tubulosa-verbetering van het immuunsysteem

Resultaten Patiëntkenmerken en SOFA-scores

In deze studie hebben we 37 oudere patiënten met sepsis geïncludeerd [mediane leeftijd 83 jaar (IQR: 79-87 jaar)] (Tabel 1). Met de hoofdcomponentenanalyse hebben we waargenomen dat het verschil tussen dag-1 en dag-8 beter was bij de responsieve patiënten (respondergroep, R) dan bij de niet-responsieve patiënten (non-respondergroep, NR), wat wijst op gereguleerd herstel van sepsis in de immuuncompetente groep (aanvullend bestand 1: figuur S1). In totaal waren er onder de 37 patiënten 23 responsieve patiënten (respondergroep, R) met een mediane leeftijd van 82 jaar (IQR: 79,5–86,5 jaar) en 14 niet-responsieve patiënten (non-respondergroep, NR) met mediane leeftijd 84 jaar (IQR: 79-88 jaar). Tabel 1 toont de basiskenmerken van de onderzoeksgroep. Bij de behandeling werden hogere albuminewaarden (mediaan 3,3 mg/dl, IQR: 3–3,7 mg/dl) en lager C-reactief proteïne (mediaan 9,16 mg/dl, IQR: 3,9–17,5 mg/dl) waargenomen dan bij hun tegenhangers. Vergeleken met de respondergroep had de non-respondergroep significant hogere SOFA-scores op dag 7, langere beademingsdagen, langere verblijfsduur op de IC en een hogere ziekenhuissterfte.

Duidelijk dynamisch transcriptoom bij oudere IC-patiënten met sepsis

Zoals geïllustreerd in figuur 1A, ontdekten we met behulp van hoofdcomponentenanalyse van de 500 belangrijkste variabele genen uit alle monsters dat oudere sepsispatiënten op de intensive care-afdeling significant verschillende transcriptomen hadden op dag 1 en dag 8. De differentiële expressiegenen ( DEGs) werden vervolgens geïdentificeerd door genexpressieprofielen tussen dag 8 en dag 1 te vergelijken bij oudere IC-patiënten met behulp van de criteria van p<0.01 and log fold change>0.25 of<− 0.25. Tree DEGs (two upregulated and one downregulated gene) were found in the R group, while the NR group only had 11 DEGs (five upregulated and six downregulated genes). We found that in elderly sepsis patients in the ICU, the top upregulated genes were innate immunity- and inflammation-relevant genes, namely, ZDHCC19, ALOX15, FCER1A, HDC, PRSS33, and PCSK9, which bind to low-density lipoprotein receptors (LDLRs), leading to LDLR degradation and increasing LDL cholesterol levels (Fig. 1B). 

DAVID-verrijkingsanalyse van het dynamische transcriptoom

Om de verandering van biologische routes bij oudere IC-patiënten tussen dag 8 en dag 1 aan te tonen, hebben we de verrijkte route gedemonstreerd door gebruik te maken van de online DAVID v6.8-server. Zoals getoond in figuur 2 werden Gene Ontology (GO) bellendiagrammen geconstrueerd voor de biologische processen van de top 20° uit de dataset. We ontdekten dat de DEG's van oudere IC-patiënten met sepsis verrijkt waren in de regulatie van transcriptie, adaptieve immuunrespons, immunoglobulineproductie, negatieve regulatie van transcriptie en immuunrespons. DAVID functionele GO-analyse wordt weergegeven in figuur 3. In vergelijking met controles vertoonden functionele annotaties van eiwitten gecodeerd door genen in DEG's significant (P<0.05) increased or decreased enrichment. These annotations were categorized according to biological processes, cellular components, and molecular functions. There were significant differences between DEG-encoded proteins involved in the regulation of transcription, the immune response, protein phosphorylation, and Ras protein signal transduction at the level of biological processes (Fig. 3), whereas cellular component analysis revealed significant differences between the T-cell receptor complex, cytosol nucleoplasm, and nucleus (Fig. 3). Significant differences were found in the enrichment of encoded proteins associated with protein binding, metal ion binding, translation factor activity, or transcriptional activator activity according to molecular function analysis (Fig. 3). Ten, we used the Cytoscape ClueGO plugin to investigate the functional enrichment of the DEGs in the dataset to further refine the biological process from the analysis of DAVID-GO terms [27]. Additionally, the REACTOME pathway analysis from ClueGO revealed that cytokine signaling in the immune system, adaptive immune system, sensory perception, innate immune system, and immunoregulatory interactions between lymphoid and non-lymphoid cells were significantly enriched in many DEGs.

Tabel 1 Kenmerken van oudere IC-patiënten met sepsis

Fig. 1 Hoofdcomponentenanalyse A en vulkaanplot B van het transcriptoom tussen dag-1 en dag-8

Fig. 2 Functionele en routeverrijkingsanalyses van differentieel tot expressie gebrachte genen met DAVID door middel van een bellendiagram

Fig. 3 DAVID functionele genontologie (GO) analyse van biologisch proces (BP), cellulaire component (CC) en moleculaire functie (MF)

TCR-analyses met MiXCR bij oudere IC-patiënten met sepsis

Gezien het feit dat de R- en NR-groepen herstelden van sepsis via een specifieke signaalroute voor de T-celreceptor, waarbij gebruik werd gemaakt van het aantal unieke CDR3-, D50- en de omgekeerde Simpson-index, hebben we MiXCR gebruikt om de diversiteit van de T-celreceptor (TCR) te bepalen. ) (Afb. 5A–C). Op dag 8 waren de CDR3-, D50- en inverse Simpson-index van de R-groep significant hoger dan op dag 1. Bovendien was de D50-index significant hoger in de R-groep dan in de NR-groep op dag 8 (figuur 5B). Ten slotte hebben we de diversiteit van unieke CDR3 beoordeeld met behulp van de inverse Simpson-index, die overvloedige clonotypes weerspiegelt. We hebben een soortgelijk patroon waargenomen, met een significant verhoogde diversiteit van TCR in de R-groep, vooral op dag 8 (Fig. 5C).

Discussie

Deze studie toont aan dat voor sterfte relevante biologische kenmerken en adaptieve immuniteitsgeassocieerde signalering met behulp van transcriptomics, waarbij verschillen tussen dag 1 en dag 8 worden vergeleken (aanvullend bestand 1: Fig. S1), op betrouwbare wijze oudere IC-patiënten met sepsis kunnen identificeren en niet-reagerende van responsieve patiënten kunnen onderscheiden. . Eerdere onderzoeken naar biomarkers voor sepsis waren afhankelijk van de selectie van bekende biologische functies en routes met behulp van op kennis gebaseerde methoden [28], en slechts een klein aantal onderzoeken heeft zich rechtstreeks gericht op genen waarvan de functies nog niet volledig zijn beschreven [29]. In deze studie hebben we RNA-Seq gebruikt om biologische en immunologische kenmerken te identificeren bij oudere IC-patiënten met sepsis door middel van hoofdcomponentenanalyse, differentiële genexpressieanalyse en MiXCR. Aangeboren immuniteit en ontstekingen, zoals ZDHCC19, ALOX15, FCER1A, HDC, PRSS33 en PCSK9, werden opgereguleerd bij oudere IC-patiënten met sepsis. ZDHHC19 is een palmitoyltransferase en bemiddelt palmitoylatie van RRAS, wat leidt tot een verhoogde levensvatbaarheid van de cellen [30]. Genoombrede genexpressieanalyse is in verband gebracht met verhoogde expressie bij IC-patiënten met sepsis veroorzaakt door fecale peritonitis [31]. HDC (histidinedecarboxylase, HDC) is een lid van de decarboxylasefamilie van groep II en vormt een homodimeer dat pyridoxaalfosfaat gebruikt om L-histidine in histamine om te zetten. Een dierstudie uitgevoerd door Hattori et al. [32] gebruikten HDC-gen knock-out (HDC−/−) muizen. Na het induceren van sepsis door middel van afbinding en punctie van de blindedarm (CLP), vertoonden HDC-knock-out muizen verlaagde histaminewaarden in het plasma, en de stijging van de TNF-, IL-1b-, IL-6- en MCP1-waarden bij sepsis werd verzwakt wanneer er een gebrek aan plasma was. histamine [32]. Door sepsis geïnduceerde abnormale cytokineproductie en meervoudige orgaanbeschadiging (long, lever en nieren) waren significant verminderd bij HDC-knock-outmuizen vergeleken met WT C57BL/6 J-muizen. Remming van HDC-expressie voorkwam ontstekingsweefselbeschadiging en verbeterde de overleving bij muizen met sepsis geïnduceerd door CLP [32]. Bovendien zou histamine de productie van pro-inflammatoire cytokines kunnen bevorderen, die worden gereguleerd door de transcriptiefactor NF-KB. Onder CLP-geïnduceerde sepsis hadden HDC-knock-out muizen een significant verminderde activiteit van NF-KB in de kern vergeleken met WT-muizen [32]. Dit resultaat geeft aan dat histamine de synthese van pro-inflammatoire cytokinen en chemokinen induceert door de NF-kB-activiteit te verhogen.

Recent onderzoek heeft aangetoond dat ALOX15 en FCER1A cruciaal zijn voor de pathogenese van bacteriële sepsis [33, 34]. ALOX15, een lipideperoxiderend enzym, is een functioneel lipoxygenasegen (LOX) [35], dat meervoudig onverzadigde vetzuren oxideert en in verband is gebracht met een verscheidenheid aan fysiologische processen en de pathogenese van neurodegeneratieve, inflammatoire en hyperproliferatieve ziekten [35, 36]. ALOX15 en zijn metabolieten zijn betrokken bij de pathofysiologie van meerdere ontstekingsziekten, zoals sepsis, artritis, astma, cystische fibrose en atherosclerose [36]. FCER1A (Fc-fragment van IgE-receptor Ia, FCER1A), een immuungerelateerd eiwit, is de initiërende factor van allergische reacties en speelt een rol bij allergische ontstekingen [37, 38]. FCER1A is in eerdere onderzoeken betrokken bij het reguleren van metabolische processen en immuunregulatie. [38, 39]. Bovendien is de kans groter dat astma optreedt wanneer FCER1B en andere immunoglobuline-gerelateerde ontstekingsgenen een interactie aangaan [39]. Bovendien is PCSK9 (proproteïne convertase subtilisine/kexine type- 9, PCSK9) geïdentificeerd als een centrale regulator van plasma-LDL-C-niveaus door zijn vermogen om te binden aan de LDL-receptor (LDLR) en deze te activeren voor lysosomale afbraak in cellen. , wat leidt tot afbraak van LDLR en verhoging van het LDL-cholesterolgehalte [40].

cistanche tubulosa-verbetering van het immuunsysteem

In de huidige studie hebben we KEGG-verrijking en GO gebruikt om de functionele annotatie van deze genen te bepalen om de betrokkenheid van tot expressie gebrachte DEG's van oudere ICU-patiënten met sepsis bij BP, MF en moleculaire routes van FH te onderzoeken. Deze DEG's waren voornamelijk verrijkt in de regulatie van transcriptie, adaptieve immuunrespons, immunoglobulineproductie, negatieve regulatie van transcriptie en immuunrespons (Fig. 2). We hebben een functioneel gerangschikt netwerk van GO/pathway-termen geconstrueerd met behulp van de Cytoscape-plug-in ClueGO/CluePedia, een verbeterde interpretatie van biologische termen. Deze plug-in heeft ons ook geholpen de netwerken te visualiseren die functioneel zijn gegroepeerd uit grotere genenclusters [41]. We hebben de ClueGO-plug-in gebruikt om de differentieel gereguleerde moleculaire routes en hun significante geninteracties te identificeren op basis van p-waarden en kappa-statistieken om een ​​uitgebreid beeld te krijgen van de DEG's die betrokken zijn bij sepsis. Bovendien waren de DEG's aanzienlijk verrijkt in transcriptieactiviteit en eiwitbinding toen MF van GO werd geanalyseerd (Fig. 3). Deze resultaten geven aan dat functionele verrijkingsanalyses in het bijzonder verwijzen naar signaalroutes van immuniteitscellen die verband houden met een cellulaire respons op pathogene motieven of cytokinen. Dit zijn waarschijnlijk verwachte resultaten voor septische patiënten en er is verder onderzoek nodig om de mechanismen bij sepsis op te helderen. Op basis van kappa-statistieken en p-waarden ontdekten we dat onder de verrijkte biologische processen en moleculaire routes cytokinesignalering in het immuunsysteem, het adaptieve immuunsysteem, sensorische perceptie, het aangeboren immuunsysteem en immuunregulerende interacties tussen lymfoïde en niet-lymfoïde cellen waren ontregeld en waren significant geassocieerd met de progressie van sepsis bij oudere IC-patiënten met sepsis (Fig. 4).

Bovendien hebben we de diversiteit van T-cellen bij oudere patiënten met sepsis aangetoond en MiXCR gebruikt om de ruwe sequentie van RNA-Seq te analyseren om klonotypes van TCR's te bepalen, wat het voor ons mogelijk maakte om tegelijkertijd de diversiteit van TCR's en het gehele transcriptoom te onderzoeken. 15]. RNA-Seq en MiXCR werden in dit onderzoek gebruikt om T-celsignalering te identificeren en de resultaten onthulden dat de TCR-diversiteit van de R-groep op dag-8 groter was dan die op dag-1 (Fig. 5) . Vergeleken met de NR-groep had de R-groep significant hogere CDR3-, D50- en inverse Simpson-indexwaarden op dag-8 dan op dag-1. Het belang van de geïnduceerde diversiteit van TCR's bij oudere IC-patiënten met sepsis wordt ook benadrukt door dit bewijsmateriaal, dat de haalbaarheid aantoont van het gebruik van RNA-Seq- en MiXCR-gegevens om de diversiteit van TCR's bij patiënten met sepsis aan te pakken. Ons onderzoek heeft enkele beperkingen die opgemerkt moeten worden. Ten eerste was de groep patiënten die in dit onderzoek werd onderzocht klein. Daarom zou onderzoek van diverse populaties met een grotere steekproefomvang helpen bij het bevestigen van onze gegevens. Ten tweede hebben we in deze studie de bulk-RNA-Seq gebruikt, en toekomstige sc-RNA-Seq en functionele experimenten zijn gerechtvaardigd voor validatie op cellulair niveau. Bovendien kan de 5'-snelle amplificatie van cDNA-uiteinden (5'-RACE)-benadering worden gebruikt om het T-celrepertoire te onderzoeken, wat onze bevindingen verder zou kunnen bevestigen. Ten derde hebben we de biologische en moleculaire functies van ontstekingsreacties bij patiënten met sepsis beoordeeld met behulp van RNA-Seq-gegevens. Verdere functionele studies zijn nodig om de rol bij sepsis te verduidelijken.

Fig. 4 Verrijking door Gene Ontology (GO)-termen werd gevisualiseerd met behulp van de ClueGO/CluePedia-plug-in van Cytoscape

Fig. 5 Diversiteit van de T-celreceptor op dag-1 en dag-8. Tellingen (A), unieke CDR3 (B), D50 en (C) van inverse Simpson-index. *<0.05, **<0.005

Conclusies

Zowel de incidentie als de mortaliteit van sepsis zijn hoog bij oudere personen. Onze studie omvatte ernstig zieke ouderen met sepsis en identificeerde sterfterelevante biologische kenmerken en transcriptomische kenmerken met functionele route- en MiXCR-analyses op basis van RNA-Seq-gegevens. Vergeleken met dag 1 vonden we op dag 8 een verhoogde aangeboren immuniteit en een verhoogde T-celdiversiteit onder responsieve patiënten, wat aangeeft dat de responsieve patiënten een beter gereguleerd herstel van sepsis hadden vergeleken met de niet-responsieve patiënten. Om nauwkeurige en vroege voorspelling te implementeren, zou het gebruik van een test van RNA-Seq aanvullende aanvullende informatie kunnen bieden voor de vroege voorspelling van behandelresultaten.

Referenties

1. Seymour CW, Kennedy JN, Wang S, Chang CH, Elliott CF, Xu Z, et al. Derivakantie, validatie en mogelijke behandelingsimplicaties van nieuwe klinische fenotypes voor sepsis. JAMA. 2019;321(20):2003–17.

2. Sweeney TE, Azad TD, Donato M, Haynes WA, Perumal TM, Henao R, et al. Ongecontroleerde analyse van transcriptomics bij bacteriële sepsis over meerdere datasets onthult drie robuuste clusters. Crit Care Med. 2018;46(6):915–25.

3. de Lange DW, Brinkman S, Flaatten H, Boumendil A, Morandi A, Andersen FH, et al. Cumulatieve prognostische score die de mortaliteit voorspelt bij patiënten ouder dan 80 jaar die op de IC zijn opgenomen. J Am Geriatr Soc. 2019;67(6):1263–7.

4. Flatenten H, de Lange DW, Artigas A, Bin D, Moreno R, Christensen S, et al. De status van onderzoek op de intensive care-geneeskunde en een toekomstige agenda voor zeer oude patiënten op de IC. Intensive Care Med. 2017;43(9):1319–28.

5. Guidet B, de Lange DW, Boumendil A, Leaver S, Watson X, Boulanger C, et al. De bijdrage van kwetsbaarheid, cognitie, activiteit in het dagelijks leven en comorbiditeiten op de uitkomst bij acuut opgenomen patiënten ouder dan 80 jaar op Europese ICU’s: de VIP2-studie. Intensive Care Med. 2020;46(1):57–69.

6. Stahl EC, Bruin BN. Celtherapiestrategieën ter bestrijding van de immunogenenwetenschap. Organogenese. 2015;11(4):159–72.

7. Martin S, Perez A, Aldecoa C. Sepsis en immunosenescentie bij de oudere patiënt: een overzicht. Front Med (Lausanne). 2017. https://doi.org/10. 3389/fmed.2017.00020.

8. Rydyznski Moderbacher C, Ramirez SI, Dan JM, Grifoni A, Hastie KM, Weiskopf D, et al. Antigeenspecifieke adaptieve immuniteit tegen SARS-CoV-2 bij acute COVID-19 en associaties met leeftijd en ernst van de ziekte. Cel. 2020;183(4):996-1012 e1019.

9. Leblanc G, Boumendil A, Guidet B. Tien dingen die u moet weten over ernstig zieke oudere patiënten. Intensive Care Med. 2017;43(2):217–9.

10. Guidet B, Vallet H, Boddaert J, de Lange DW, Morandi A, Leblanc G, et al. Zorg voor ernstig zieke patiënten ouder dan 80: een verhalende recensie. Ann Intensive Care. 2018;8(1):114.

11. Brady J, Horie S, Lafey JG. Rol van de adaptieve immuunrespons bij sepsis. Intensive Care Med Exp. 2020;8(1):20.

12. Martin MD, Badovinac VP, Grifth TS. CD4 T-celreacties en de door sepsis geïnduceerde toestand van immunoparalyse. Voorste immunol. 2020. https://doi.org/10. 3389/fmmu.2020.01364.

13. Barcella M, Bollen Pinto B, Braga D, D'Avila F, Tagliaferri F, Cazalis MA, et al. Identificatie van een transcriptoomprofiel geassocieerd met verbetering van de orgaanfunctie bij patiënten met septische shock na vroege ondersteunende therapie. Kritiek Zorg. 2018;22(1):312.

14. Cheng PL, Chen HH, Jiang YH, Hsiao TH, Wang CY, Wu CL, et al. Gebruik van RNA-Seq om kenmerken van het immuunsysteem te onderzoeken bij immuungecompromitteerde patiënten met sepsis. Front Med (Lausanne). 2021. https://doi. org/10.3389/fmed.2021.747263.

15. Bolotin DA, Poslavsky S, Mitrofanov I, Shugay M, Mamedov IZ, Poetintseva EV, et al. MiXCR: software voor uitgebreide adaptieve immuniteitsprofilering. Nat-methoden. 2015;12(5):380–1.

16. Bolotin DA, Poslavsky S, Davydov AN, Frenkel FE, Fanchi L, Zolotareva OI, et al. Antigeenreceptorrepertoire profilering op basis van RNA-seq-gegevens. Nat Biotechnologie. 2017;35(10):908–11.

17. Vincent JL, de Mendonca A, Cantraine F, Moreno R, Takala J, Suter PM, et al. Gebruik van de SOFA-score om de incidentie van orgaandisfunctie/-falen op intensive care-afdelingen te beoordelen: resultaten van een multicenter, prospectieve studie Werkgroep over "sepsis-gerelateerde problemen" van de European Society of Intensive Care Medicine. Crit Care Med. 1998;26(11):1793–800.

18. Garcia-Gigorro R, Saez-de la Fuente I, Marin Mateos H, Andres-Esteban EM, Sanchez-Izquierdo JA, Montejo-Gonzalez JC. Nut van SOFA- en Delta-SOFA-scores voor het voorspellen van uitkomsten bij ernstig zieke patiënten van de afdeling spoedeisende hulp. Eur J Emerg Med. 2018;25(6):387–93.

19. Jones AE, Trzeciak S, Kline JA. De sequentiële beoordelingsscore voor orgaanfalen voor het voorspellen van de uitkomsten bij patiënten met ernstige sepsis en tekenen van hypoperfusie op het moment van presentatie op de afdeling spoedeisende hulp. Crit Care Med. 2009;37(5):1649–54.

20. Kim D, Langmead B, Salzberg SL. HISAT: een snel gesplitste aligner met lage geheugenvereisten. Nat-methoden. 2015;12(4):357–60.

21. Anders S, Huber W. Differentiële expressieanalyse voor gegevens over het aantal sequenties. Genoom Biol. 2010;11(10):R106.

22. Liao Y, Smyth GK, Shi W. FeatureCounts: een efficiënt programma voor algemene doeleinden voor het toewijzen van sequentielezingen aan genomische kenmerken. Bio-informatica. 2014;30(7):923–30.

23. Raudvere U, Kolberg L, Kuzmin I, Arak T, Adler P, Peterson H, et al. g: Profiler: een webserver voor functionele verrijkingsanalyse en conversies van genenlijsten (update 2019). Nucleïnezuren Res. 2019;47(W1):W191–8.

24. Merico D, Isserlin R, Stueker O, Emili A, Bader GD. Verrijkingskaart: een netwerkgebaseerde methode voor visualisatie en interpretatie van de verrijking van genensets. PLoS EEN. 2010;5(11):e13984.

25. Shannon P, Markiel A, Ozier O, Baliga NS, Wang JT, Ramage D, et al. Cytoscape: een softwareomgeving voor geïntegreerde modellen van biomoleculaire interactienetwerken. Genoomonderzoek. 2003;13(11):2498–504.

26. Andersen ES. Voorspelling en ontwerp van DNA- en RNA-structuren. N Bio‑technologie. 2010;27(3):184–93.

27. Le Gall JR, Lemeshow S, Saulnier F. Een nieuwe vereenvoudigde acute fysiologiescore (SAPS II) gebaseerd op een Europees / Noord-Amerikaans multicenter onderzoek. JAMA. 1993;270(24):2957–63.

28. Sutherland A, Thomas M, Brandon RA, Brandon RB, Lipman J, Tang B, et al. Ontwikkeling en validatie van een nieuwe diagnostische test voor moleculaire biomarkers voor de vroege detectie van sepsis. Kritiek Zorg. 2011;15(3):R149.

29. Lukaszewski RA, Jones HE, Gersuk VH, Russell P, Simpson A, Brealey D, et al. Presymptomatische diagnose van postoperatieve infectie en sepsis met behulp van genexpressiehandtekeningen. Intensive Care Med. 2022. https://doi. org/10.1007/s00134-022-06769-z.

30. Niu J, Sun Y, Chen B, Zheng B, Jarugumilli GK, Walker SR, et al. Vetzuren en door kanker versterkt ZDHHC19 bevorderen STAT3-activering door S-palmitoylatie. Natuur. 2019;573(7772):139–43.

31. Burnham KL, Davenport EE, Radhakrishnan J, Humburg P, Gordon AC, Hutton P, et al. Gedeelde en verschillende aspecten van de transcriptomische respons van sepsis op fecale peritonitis en pneumonie. Am J Respir Crit Care Med. 2017;196(3):328–39.

32. Hattori M, Yamazaki M, Ohashi W, Tanaka S, Hattori K, Todoroki K, et al. De cruciale rol van endogene histamine bij het bevorderen van eindorgaanweefselbeschadiging bij sepsis. Intensive Care Med Exp. 2016;4(1):36.

33. Reyes M, Filbin MR, Bhattacharyya RP, Billman K, Eisenhaure T, Hung DT, et al. Een immuuncelsignatuur van bacteriële sepsis. Nat Med. 2020;26(3):333–40.

34. Tang-Huau TL, Gueguen P, Goudot C, Durand M, Bohec M, Baulande S, et al. Menselijke in vivo gegenereerde, van monocyten afkomstige dendritische cellen en macrofagen presenteren kruislings antigenen via een vacuolaire route. Nat Commun. 2018;9(1):2570.

35. Ivanov I, Kuhn H, Heydeck D. Structurele en functionele biologie van arachidonzuur 15-lipoxygenase-1 (ALOX15). Gen. 2015;573(1):1–32.

36. Singh NK, Rao GN. Opkomende rol van 12/15-Lipoxygenase (ALOX15) in menselijke pathologieën. Prog Lipide Res. 2019; 73: 28–45.

37. Baioumy SA, Esawy MM, Shabana MA. Beoordeling van circulerende FCepsilonRIa bij patiënten met chronische spontane urticaria en de correlatie ervan met klinische en immunologische variabelen. Immunobiologie. 2018;223(12):807–11.

38. Liao EC, Chang CY, Hsieh CW, Yu SJ, Yin SC, Tsai JJ. Een verkennende pilotstudie van genetische markers voor IgE-gemedieerde allergische ziekten met expressies van FcepsilonR1alpha en Cepsilon. Int J Mol Sci. 2015;16(5):9504–19.

39. Hua L, Zuo XB, Bao YX, Liu QH, Li JY, Lv J, et al. Vier-locus geninteractie tussen IL13, IL4, FCER1B en ADRB2 voor astma bij Chinese Han-kinderen. Kinderpulmonol. 2016;51(4):364–71.

40. Kosenko T, Golder M, Leblond G, Weng W, Lagace TA. Lipoproteïne met lage dichtheid bindt zich aan proproteïne convertase subtilisine/kexine type-9 (PCSK9) in menselijk plasma en remt PCSK9-gemedieerde afbraak van lipoproteïnereceptoren met lage dichtheid. J Biol Chem. 2013;288(12):8279–88.

41. Bindea G, Mlecnik B, Hackl H, Charoentong P, Tosolini M, Kirilovsky A, et al. ClueGO: een Cytoscape-plug-in om functioneel gegroepeerde genontologie- en route-annotatienetwerken te ontcijferen. Bio-informatica. 2009;25(8):1091–3.