摘要背景:阿尔茨海默病是一种神经退行性病变,尽管β-淀粉样蛋白和Tau蛋白是阿尔茨海默病诊断的核心生物标志物,但由于其异质性及诊断局限性,探索新型生物标志物对疾病诊断与治疗仍具有重要意义.目的:通过机器学习、生物信息学分析以及实验验证,分析阿尔茨海默病中N6-甲基腺嘌呤表观转录组修饰与铁死亡基因的互作关系,鉴定阿尔茨海默病发病的特征基因,并揭示其通过免疫微环境的调控关联,为阿尔茨海默病早期诊断及精准治疗提供新型生物标志物.方法:整合GEO数据库中GSE5281、GSE48350(训练集)及GSE33000(验证集)人脑海马组织基因组数据;筛选训练集中阿尔茨海默病差异表达的N6-甲基腺嘌呤调控因子,评估N6-甲基腺嘌呤与铁死亡基因的相关性,识别与N6-甲基腺嘌呤关联的铁死亡差异基因;采用支持向量机递归特征消除算法联合Boruta特征选择模型,确定阿尔茨海默病特征基因;通过基因集富集分析解析特征基因功能模块;构建逻辑回归模型联合受试者工作特征曲线,在验证集中评估特征基因诊断效能;应用单样本基因集富集分析量化免疫细胞浸润水平,并分析其与特征基因的调控关联;基于ENCORI数据库、miRWalk 3.0数据库联合NetworkAnalyst预测转录因子/miRNA-mRNA调控网络;通过CTD数据库筛选潜在治疗化合物;利用qRT-PCR以及Western Blotting实验,对APP/PS1双转基因小鼠海马组织进行特征基因实验验证.结果与结论:①鉴定出2个显著差异表达的N6-甲基腺嘌呤调控因子,即威尔姆丝瘤1相关蛋白(WTAP)、甲基转移酶样蛋白14(METTL14),与其关联的铁死亡相关基因共16个;②机器学习方法筛选出5个核心特征基因,即延胡索酸水合酶、天冬氨酸转氨酶、HRas蛋白、金属硫蛋白3、组蛋白赖氨酸N-甲基转移酶SETD1B基因;③特征基因功能富集在氧化磷酸化信号通路、亨廷顿病、帕金森病、脂肪酸降解及代谢通路、蛋白酶体信号通路;④逻辑回归诊断模型在训练集和验证集曲线下面积值分别达0.873和0.904,显示特征基因的优异诊断效能;⑤免疫微环境分析显示,HRas蛋白基因与趋化因子受体趋化因子受体家族及浆细胞样树突状细胞浸润水平显著相关;⑥构建包含5个mRNA-37个miRNA-142个转录因子的调控网络,预测出71种靶向治疗药物;⑦实验验证显示APP/PS1小鼠海马中天冬氨酸转氨酶、HRas蛋白、组蛋白赖氨酸N-甲基转移酶SETD1B的mRNA以及蛋白表达具有显著差异(P<0.05或P<0.01),与生物信息学分析结果一致;⑧结果揭示延胡索酸水合酶、天冬氨酸转氨酶、HRas蛋白、金属硫蛋白3、组蛋白赖氨酸N-甲基转移酶SETD1B可作为阿尔茨海默病的特征基因;免疫浸润细胞关联分析提示,HRas蛋白可能具备阿尔茨海默病免疫治疗标志物的价值,可为疾病早期诊断及靶向治疗提供理论依据.