识别糖尿病视网膜病变的治疗靶点和潜在药物：聚焦氧化应激与免疫浸润

背景：糖尿病视网膜病变（DR）是一种与糖尿病相关的微血管疾病，在全球范围内呈上升趋势。近期研究表明，氧化应激和免疫细胞浸润与疾病的发生和进展有关。本研究通过生物信息学分析，探讨与DR和氧化应激相关的生物标志物及其与免疫细胞浸润的关系，并发现可能的治疗药物。方法：从基因表达综合（GEO）数据库获取DR的基因表达数据。将差异表达基因（DEGs）与氧化应激（OS）相关基因相交。富集分析聚焦于OS相关的差异表达基因（DEOSGs）。使用蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析和机器学习算法来识别hub基因。单基因基因集富集分析（GSEA）确定生物学功能，而列线图和ROC曲线评估诊断潜力。构建了免疫浸润分析和调控网络。通过分子对接验证药物预测，并在数据集和动物模型中确认hub基因的表达。结果：与对照组相比，共发现91个DEOSGs。富集分析显示，这些DEOSGs主要与氧化应激反应、PI3K/Akt通路、炎症通路和免疫激活相关。通过PPI网络和机器学习发现了四个hub基因。根据列线图和ROC分析，这些hub基因具有诊断前景。免疫细胞浸润分析突出了免疫细胞的作用。构建了转录因子（TF）和miRNA的基因调控网络。利用结构数据，分子对接显示潜在药物与hub基因具有高结合亲和力。数据集分析、实时定量聚合酶链反应（RT-qPCR）和蛋白质印迹（WB）证实了CCL4在DR和对照组之间的表达差异。结论：CCL4被确定为DR中潜在的氧化应激相关生物标志物，为DR的诊断和治疗提供了新的见解。