重度哮喘中细胞衰老通路的临床特征

Clinical Features of Cellular Senescence Pathways in Severe Asthma

作者信息Woo-Jung Song, Nazanin Zounemat Kermani, Ali Versi, Stephany Sánchez-Ovando, Jodie Louise Simpson, Peter A Wark, Katherine Joanne Baines, Sven-Erik Dahlén, Ratko Djukanovic, Yike Guo, Ian M Adcock, Kian Fan Chung, U‐BIOPRED Study Group, Mahmoud I Abdel-Aziz, Ian M Adcock, Lars I Andersson, Charles Auffray, Yusef E Badi, Per Bakke, Aruna T Bansal, Frederic Baribaud, Stewart A Bates, Elisabeth H Bel, Jeanette Bigler, Bo Billing, Hans Bisgaard, Michael J Boedigheimer, Klaus Bønnelykke, Joost Brandsma, Paul Brinkman, Enrica Bucchioni, Dominic Burg, Andrew Bush, Massimo Caruso, Romanas Chaleckis, Pascal Chanez, Kian Fan Chung, T Checa, Chris H Compton, Julie Corfield, Danen Cunoosamy, Arnaldo D'Amico, Barbro Dahlén, Sven-Erik Dahlén, Bertrand De Meulder, Ratko Djukanovic, Veit J Erpenbeck, Damijan Erzen, K Fichtner, Louise J Fleming, Elena Formaggio, Stephen J Fowler, Urs Frey, Martina Gahlemann, Thomas Geiser, Victoria Goss, Yike Guo, Simone Hashimoto, John Haughney, Gunilla Hedlin, Pieter-Paul W Hekking, Timothy Higenbottam, Jens M Hohlfeld, Cecile H
PMID42315480
期刊Allergy
发布时间2026-09
DOI10.1111/all.70416

实验完整度

中

基于U-BIOPRED和NOVA队列的转录组分析及GSVA验证,但缺乏直接细胞衰老表型的功能验证

主要模型

U-BIOPRED队列患者支气管活检样本 NOVA队列患者支气管活检样本 U-BIOPRED队列鼻刷样本 诱导痰细胞样本

重点核对

U-BIOPRED队列中SA(n=53)、MMA(n=28)、HV(n=26)支气管活检的SASP和p53 ES比较 NOVA队列中SA(n=42)、MMA(n=18)、HV(n=13)支气管活检的SASP和p53 ES验证 鼻刷样本中鼻息肉有无的SASP ES比较 GSVA计算p53(KEGG hsa04115)和SASP(Reactome R-HSA-2559582)基因集富集评分 多变量线性回归调整年龄、性别、吸烟包年、BMI等混杂因素

摘要

背景:哮喘严重程度随年龄增加而增加,提示加速性生物学衰老可能发挥作用。我们假设细胞衰老通路(如衰老相关分泌通路(SASP)和p53-细胞衰老通路)在重度哮喘患者气道中富集。方法:我们利用U-BIOPRED队列的转录组数据,使用基因集变异分析(GSVA)分析不同气道区室中p53和SASP通路的富集评分(ES)。在独立NOVA队列中对支气管活检中的发现进行验证。我们检查了衰老ES、临床参数和其他哮喘相关基因特征之间的关联。还探索了SASP基因集的功能簇。结果:在U-BIOPRED队列中,p53和SASP ES在重度哮喘患者支气管活检中显著高于轻至中度哮喘患者和健康志愿者,且SASP富集在NOVA队列中得到验证。在支气管活检中,较高的衰老ES与频繁急性发作、口服糖皮质激素使用、共病鼻息肉和较低的FEV1%相关。根据哮喘严重程度,其他气道样本中未发现显著富集。在鼻刷样本中,伴有共病鼻息肉的参与者SASP ES显著更高。与肺损伤和修复相关的独特SASP功能簇(Cluster 2)与临床严重程度和鼻息肉强相关。衰老特征与氧化磷酸化和巨噬细胞激活特征呈正相关,但与嗜酸性粒细胞特征无关。结论:细胞衰老通路在重度哮喘支气管组织中富集,并与疾病严重程度、重塑和鼻息肉相关。这些发现值得进一步研究其治疗意义。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
细胞衰老通路(SASP和p53)是否在重度哮喘患者气道中富集,及其与临床特征的关系。
核心机制
细胞衰老通路(p53和SASP)在重度哮喘支气管组织中富集,与氧化磷酸化和巨噬细胞激活特征正相关,而与嗜酸性粒细胞/Th2特征无关,提示非T2机制。
主要证据
U-BIOPRED队列中SA支气管活检SASP和p53 ES显著高于MMA和HV;SASP富集在NOVA队列中验证;衰老ES与急性发作、OCS使用、鼻息肉、低FEV1%相关,并与巨噬细胞/OXPHOS特征正相关。
研究意义
这些发现为细胞衰老在重度哮喘发病机制中的作用提供了转化证据,提示靶向衰老通路可能有助于治疗重度难治性哮喘,但需进一步验证。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

转录组数据获取与质量控制

获取不同气道区室的基因表达数据,确保数据质量可用于后续分析。

使用U133Plus 2.0 microarray对诱导痰细胞、支气管刷检、支气管活检和鼻刷样本进行基因表达谱分析。

2

衰老通路富集评分计算

评估p53和SASP通路在不同气道样本中的富集程度。

使用GSVA计算p53(KEGG hsa04115)和SASP(Reactome R-HSA-2559582)基因集的富集评分。

3

临床关联分析

探索衰老通路富集评分与临床参数和哮喘相关基因特征的关联。

使用线性回归和多变量线性回归分析ES与临床参数的关系,使用Spearman相关分析ES与哮喘相关基因特征的关系。

4

SASP功能簇分析

探索SASP基因集内功能异质性及其与临床特征的关联。

使用STRINGDB蛋白互作数据和K-means聚类将SASP基因分组,计算各簇ES并进行关联分析。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
U133Plus 2.0微阵列芯片Affymetrix--
Almac流程和预处理工具箱Almac--
Stata 18.0版StataCorp--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
支气管活检转录组分析
U-BIOPRED队列中SA(n=53)、MMA(n=28)、HV(n=26)的分组及样本量;NOVA队列中SA(n=42)、MMA(n=18)、HV(n=13)的分组及样本量
阅读提示:Methods 2.1 Participants和Results 3.1,Table 1
GSVA分析
p53基因集(KEGG hsa04115)和SASP基因集(Reactome R-HSA-2559582)的完整基因列表
阅读提示:Supplementary Table S1
临床参数关联分析
多变量线性回归中调整的混杂因素:年龄、性别、吸烟包年、BMI(支气管活检);年龄、性别、吸烟、哮喘、鼻息肉(鼻刷)
阅读提示:Methods 2.6 Data Analysis和Table 3
SASP功能簇分析
STRINGDB蛋白互作数据和K-means聚类的具体参数设置
阅读提示:Methods 2.5 Functional Clusters of SASP Gene Set
鼻刷样本分析
鼻息肉定义(医生诊断史)及鼻刷样本的采集和处理方法
阅读提示:Methods 2.2 Participant Assessment和Results 3.4