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Frontiers in Bioscience 2025

坏死性凋亡
PCOS妊娠结局预测

蛋白质组学揭示子宫内膜功能障碍的分子机制
基于兰州大学第二医院最新研究成果

0
差异表达蛋白
132↑ 479↓
0
关键蛋白
构建预测模型
0.000
AUC值
37周活产预测
0
研究样本
30例PCOS
问题背景

PCOS与妊娠失败

多囊卵巢综合征

PCOS是育龄女性最常见的内分泌疾病之一,患病率约10%。其主要特征包括排卵功能障碍、高雄激素血症和胰岛素抵抗。

妊娠结局

即使获得优质胚胎,PCOS患者妊娠结局仍显著较差。研究显示46.7%的PCOS患者出现不良妊娠结局。

不良妊娠结局分布

早期流产 0%
生化妊娠 0%
晚期流产 0%
核心机制

什么是坏死性凋亡?

坏死性凋亡 (Necroptosis) 是一种程序性坏死性细胞死亡方式,兼具凋亡和坏死的特征。其过度激活可触发炎症反应和组织损伤。

RIPK1
受体相互作用
蛋白激酶1
RIPK3
受体相互作用
蛋白激酶3
MLKL
混合谱系激酶
结构域样蛋白

病理效应

  • 触发免疫激活,促进子宫内膜微环境慢性炎症
  • 放大细胞因子释放,导致免疫细胞浸润
  • 干扰胚胎-子宫内膜通讯
  • 导致着床失败和早期妊娠丢失

研究发现

  • KEGG分析显示坏死性凋亡通路显著富集
  • 15个差异表达蛋白与坏死性凋亡相关
  • 6个蛋白与妊娠结局显著相关
  • 与经典子宫内膜容受性标志物存在关联
研究方法

蛋白质组学 + 机器学习

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总样本数
0
PCOS组
0
对照组
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统计功效

技术路线

1

样本采集

黄体中期宫腔镜下子宫内膜活检

2

蛋白质提取

SDT裂解、超声破碎、BCA定量

3

LC-MS/MS分析

Evosep One + timsTOF Pro质谱分析

4

差异蛋白筛选

|log2FC|>0.58, FDR<0.05

5

功能富集分析

GO和KEGG通路分析

6

机器学习建模

LASSO-Cox回归,10折交叉验证

Figure 1

差异表达蛋白分析

差异表达蛋白火山图和KEGG富集分析

Figure 1: 差异表达蛋白火山图和KEGG富集分析

左图显示611个差异表达蛋白的火山图分布;右图展示KEGG通路富集分析结果,坏死性凋亡通路显著富集。

0
上调蛋白
0
下调蛋白
Table 1

临床特征与NecroSig公式

临床特征表和NecroSig公式

Table 1: 临床特征表 + NecroSig公式

展示PCOS组与对照组的临床特征比较,以及基于6个坏死性凋亡相关蛋白构建的NecroSig风险评分公式。

NecroSig评分公式

NecroSig = 0.000280179 × DNM1L
         - 0.000601845 × TXN
         + 0.003339755 × EIF2AK2
         + 0.004178775 × ADAR
         - 0.001023549 × CAMK2G
         - 0.000960423 × CAMK2D
Figure 2

机器学习模型构建

森林图、LASSO回归、PPI网络、相关性热图

Figure 2: 森林图、LASSO回归、PPI网络、相关性热图

A) 单因素Cox回归森林图;B) LASSO回归系数路径;C) 蛋白质相互作用(PPI)网络;D) 蛋白相关性热图。

6个预后相关坏死性凋亡蛋白

DNM1L
Dynamin 1 like
风险因子

线粒体分裂蛋白,促进线粒体过度分裂,抑制HOXA10表达

系数: +0.000280
TXN
Thioredoxin
保护因子

硫氧还蛋白,抗氧化、促进细胞生长和增殖

系数: -0.000602
EIF2AK2
PKR
风险因子

真核翻译起始因子2α激酶2,炎症、胰岛素抵抗关键介质

系数: +0.003340
ADAR
Adenosine Deaminase
风险因子

腺苷脱氨酶,RNA编辑酶,通过EIF2AK2促进PCOS进展

系数: +0.004179
CAMK2G
CaMKII gamma
保护因子

钙调蛋白依赖性蛋白激酶IIγ,调节钙信号

系数: -0.001024
CAMK2D
CaMKII delta
保护因子

钙调蛋白依赖性蛋白激酶IIδ,调节钙稳态

系数: -0.000960
Figure 3

NecroSig模型性能

NecroSig模型和Kaplan-Meier曲线

Figure 3: NecroSig模型、Kaplan-Meier曲线

A) NecroSig风险评分分布;B) Kaplan-Meier生存曲线显示高风险组与低风险组的妊娠结局差异;C) 时间依赖性ROC曲线。

模型性能 (时间依赖性ROC)

6周预测 AUC = 0.828
28周预测 AUC = 0.878
37周活产预测 AUC = 0.903
Figure 4

临床决策工具

Nomogram、ROC曲线、DCA决策曲线

Figure 4: Nomogram、ROC曲线、DCA决策曲线

A) 列线图(Nomogram)用于个体化风险预测;B) ROC曲线对比NecroSig与临床指标;C) 决策曲线分析(DCA)评估临床效用。

与其他指标对比

指标AUC对比
年龄0.551基准
BMI0.712+29%
AMH0.592+7%
HOMA-IR0.673+22%
临床指标组合0.847+54%
NecroSig0.903+64%

多模态模型 (NecroSig + 临床指标): AUC = 0.944

临床意义

对PCOS患者的价值

风险分层

基于分子特征的精准风险评估,早期识别高风险患者,指导个体化治疗方案

机制洞察

揭示坏死性凋亡在子宫内膜功能障碍中的作用,为靶向治疗提供理论基础

治疗指导

高风险患者可考虑胰岛素增敏剂或抗炎治疗,改善子宫内膜容受性

代谢关联发现

EIF2AK2与胰岛素抵抗

EIF2AK2与空腹胰岛素、HOMA-IR指数正相关,可能通过干扰胰岛素信号加重子宫内膜代谢功能障碍

TXN与BMI

TXN与BMI负相关,提示肥胖相关氧化应激可能消耗保护性蛋白

原文

原始论文

原文封面

Frontiers in Bioscience 2025

Proteomic Characterization of Necroptosis-Related Proteins Reveals the Role of Endometrial Dysfunction in Predicting Pregnancy Outcomes in Polycystic Ovary Syndrome