Bu çalışma, idrarda ölçülen polisiklik aromatik hidrokarbon (PAH) metabolit yükü ile Parkinson hastalığına (PD) eşlik eden moleküler değişiklikler arasındaki ilişkiyi araştıran çok katmanlı bir maruziyet-biyoinformatik analizidir. Araştırmacılar NHANES 2005–2018 verilerinde 81.026 yetişkini incelemiş; Parkinson hastalığı grubunda beş idrar PAH metabolitinin tamamının daha yüksek olduğunu bildirmiştir. Daha sonra 441 tahmini PAH-metabolit hedefi ile Parkinson hastalığına ait 624 diferansiyel olarak eksprese edilen geni kesiştirerek 15 aday gen belirlemiş ve LASSO ile SVM-RFE seçimi sonucunda AKR1C1, CXCR2, GPRC5A, PGR ve PSPH olmak üzere beş çekirdek gen önceliklendirmiştir. Bu genler bağışıklık-inflamasyon, nöroaktif sinyalleşme, metabolik yeniden yapılanma ve hücresel stres yollarıyla ilişkilendirilmiş; tek hücre analizi çekirdek genlerin vasküler hücreler, T hücreleri, nöronlar, astrositler ve oligodendrositlerde farklı dağılımlar gösterdiğini ortaya koymuştur. Bununla birlikte çalışma gözlemsel ve hesaplamalıdır; sonuçlar PAH maruziyetinin Parkinson hastalığına neden olduğunu, beş genin klinik biyobelirteç olduğunu veya docking ile tahmin edilen protein-ligand etkileşimlerinin gerçek biyolojik bağlanmayı kanıtladığını göstermez.

Polisiklik aromatik hidrokarbonlar (PAH'lar), kömür, petrol, gaz, odun, tütün ve diğer organik maddelerin tam olmayan yanması sırasında oluşabilen çevresel kirleticiler sınıfıdır. İnsanlarda PAH maruziyetinin değerlendirilmesinde idrardaki monohidroksillenmiş metabolitler, ana bileşiklere gerçekleşen iç maruziyetin biyobelirteçleri olarak kullanılabilir. Bu çalışmada değerlendirilen metabolitler 1-hidroksinaftalen, 3-hidroksifloren, 2-hidroksifloren, 1-hidroksifenantren ve 1-hidroksipirendir.

Çalışmanın ana bilimsel katkısı tek bir toksik bileşik ile tek bir gen arasında doğrudan nedensel bağ kurmak değildir. Araştırmacılar bunun yerine toplum düzeyindeki maruziyet biyobelirteçlerini Parkinson hastalığıyla ilişkili transkriptomik değişikliklerle, tahmini kimyasal hedeflerle, bağışıklık özellikleriyle ve hücre tipi düzeyindeki gen ekspresyonuyla aynı analitik çerçevede birleştirmektedir.

Araştırma problemi

Parkinson hastalığı, substantia nigra pars compacta bölgesindeki dopaminerjik nöron kaybı ve α-sinüklein içeren Lewy patolojisiyle ilişkili ilerleyici bir nörodejeneratif hastalıktır. Genetik faktörler hastalık duyarlılığına katkıda bulunsa da Parkinson hastalığı vakalarının önemli bir bölümü sporadik veya idiyopatiktir. Bu durum pestisitler, çözücüler, hava kirliliği ve yanma kaynaklı kirleticiler gibi çevresel etmenlerin olası rolüne yönelik araştırmaları önemli hale getirmektedir.

PAH maruziyeti oksidatif stres, mitokondriyal bozukluk, inflamatuvar sinyalleşme ve nörotransmisyon değişiklikleriyle ilişkilendirilmiş olsa da idrar PAH metabolitleri ile klinik Parkinson hastalığı arasındaki ilişkinin hangi moleküler ağlarla bağlantılı olabileceği yeterince açıklığa kavuşmuş değildir. Çalışmanın hedeflediği boşluk, toplum düzeyindeki maruziyet ölçümleri ile hastalık ilişkili transkriptomik ve hücresel değişiklikler arasındaki bu kopukluktur.

İdrarda PAH Metabolitlerinin Yüksek Olması PAH Maruziyetinin Parkinson Hastalığına Neden Olduğunu Gösterir mi?

Hayır. Bu çalışmada Parkinson hastalığı grubunda beş idrar PAH metabolitinin daha yüksek bulunması istatistiksel bir ilişkiyi gösterir; PAH maruziyetinin Parkinson hastalığına neden olduğunu kanıtlamaz. NHANES analizi gözlemseldir, idrar OH-PAH metabolitleri kısa dönem maruziyetini yansıtır ve Parkinson hastalığı uzun bir prodromal döneme sahiptir; ayrıca sigara, mesleki maruziyet, diyet, hava kirliliği, ilaç kullanımı ve sosyoekonomik etkenler gibi artık karıştırıcı faktörler tamamen dışlanamamaktadır.

NHANES maruziyet katmanı

NHANES 2005–2018 verilerinden oluşturulan analitik popülasyon toplam 81.026 yetişkinden oluşmuştur. Bunların 80.474'ü Parkinson hastalığı olmayan, 552'si Parkinson hastalığı grubunda sınıflandırılan katılımcılardır. Yirmi yaşın altındakiler ve güvenilir reçeteli ilaç bilgisi bulunmayan katılımcılar dışlanmıştır.

Önemli bir yöntemsel ayrıntı, Parkinson hastalığı sınıflandırmasının doğrudan nörolog tarafından doğrulanmış bir araştırma tanısından değil, reçeteli ilaç bilgisinden türetilmiş daha önce kullanılmış bir NHANES vaka tanımından elde edilmesidir. Bu nedenle epidemiyolojik katman yorumlanırken olası sınıflandırma hatası göz önünde tutulmalıdır.

Beş metabolitin tamamı Parkinson hastalığı grubunda daha yüksek bulunmuştur. En belirgin istatistiksel farklılıklar 1-hidroksinaftalen, 3-hidroksifloren ve 1-hidroksipirende görülmüştür. Bununla birlikte sigara öyküsü ve ırk dağılımı gruplar arasında anlamlı biçimde farklıdır. Sigara dumanı aynı zamanda önemli bir PAH kaynağı olduğundan bu farklılık özellikle önemlidir.

PAH hedefleri ile Parkinson transkriptomiğinin birleştirilmesi

Araştırmacılar beş metabolitin olası insan protein hedeflerini SwissTargetPrediction ve ChEMBL kullanarak belirlemiş, SwissTargetPrediction olasılık skoru sıfır olan tahminleri dışlamış, ChEMBL aramalarını Homo sapiens ile sınırlandırmış ve hedef adlarını UniProt üzerinden standartlaştırmıştır. Yinelenen kayıtların çıkarılmasından sonra toplam 441 tahmini PAH-metabolit hedefi elde edilmiştir.

Parkinson hastalığına ait toplu transkriptomik katman için GSE7621 ve GSE49036 veri setleri birleştirilmiştir. GSE7621 16 PD ve 9 kontrol, GSE49036 ise 15 PD ve 8 kontrol örneği içermektedir; böylece toplam analiz 31 PD ve 17 kontrol olmak üzere 48 örnekten oluşmuştur.

İki veri seti arasındaki batch etkileri SVA algoritmasıyla düzeltilmiş ve düzeltmenin etkisi PCA ile değerlendirilmiştir. Diferansiyel ekspresyon analizi R ortamındaki limma paketiyle gerçekleştirilmiş; P < 0,05 ve |logFC| > 0,585 eşikleri kullanılmıştır. Bu analiz 202'si yukarı, 422'si aşağı düzenlenmiş olmak üzere toplam 624 diferansiyel eksprese edilen gen tanımlamıştır.

441 tahmini PAH hedefi ile 624 Parkinson ilişkili diferansiyel genin kesişimi sonucunda 15 ortak aday gen bulunmuştur. Bu genlerin zenginleştirme analizi; progesteron metabolizması, lökosit göçü, ameboid tip hücre göçü, fosforilasyon düzenlenmesi, hücre olgunlaşması, ester bağlarına etki eden hidrolaz aktivitesi ve beyin gelişimi gibi süreçlerle ilişkiler göstermiştir.

Beş Çekirdek Gen Nasıl Belirlendi?

AKR1C1, CXCR2, GPRC5A, PGR ve PSPH; PAH hedefleri ile Parkinson ilişkili diferansiyel genlerin kesişiminden elde edilen 15 adayın iki bağımsız özellik-seçim yaklaşımıyla süzülmesi sonucunda belirlenmiştir. LASSO regresyonu 10 aday geni tutarken SVM-RFE en uygun sınıflandırma alt kümesinde 6 geni seçmiş; iki yöntemin ortak kümesindeki beş gen sonraki analizler için çekirdek PAH ilişkili Parkinson adayları olarak tanımlanmıştır.

LASSO ve SVM-RFE'nin rolü

LASSO lojistik regresyonu glmnet paketiyle uygulanmış ve düzenlileştirme parametresi çapraz doğrulamayla belirlenmiştir. LASSO'nun temel amacı daha az bilgi taşıyan değişkenlerin katsayılarını küçülterek özellik sayısını azaltmaktır. Bu aşamada 15 adaydan 10'u korunmuştur.

SVM-RFE ise destek vektör makinesinin değişken ağırlıklarını kullanarak daha az bilgi taşıyan özellikleri yinelemeli biçimde çıkarmıştır. Çalışmada hata eğrisinin en düşük düzeye ulaştığı ve doğruluk eğrisinin desteklediği alt küme altı gen içermiştir. LASSO ve SVM-RFE sonuçlarının kesişiminden beş gen elde edilmiştir:

• AKR1C1
• CXCR2
• GPRC5A
• PGR
• PSPH

Beş genli modelin ayırt edici performansı

Beş gen kullanılarak keşif amaçlı bir nomogram oluşturulmuş ve ROC analizi uygulanmıştır. Çalışmanın ROC şekli beş genli model için AUC %99,2 ve %95 güven aralığı %97,8–100,0 bildirmektedir. Ancak bu yüksek değer bağımsız bir klinik doğrulama sonucu değildir. Model görece küçük transkriptomik veri seti üzerinde geliştirilmiş ve çalışma bağımsız dış doğrulama sunmamıştır. Bu nedenle AKR1C1, CXCR2, GPRC5A, PGR ve PSPH klinik tanısal biyobelirteçler olarak değil, daha ileri doğrulamaya ihtiyaç duyan önceliklendirilmiş adaylar olarak değerlendirilmelidir.

Pathway analizlerinin gösterdiği dört ana tema

GSEA ve GSVA sonuçları beş çekirdek geni tek bir biyolojik mekanizmaya bağlamak yerine dört geniş işlevsel tema çevresinde toplamaktadır:

1. Bağışıklık ve inflamasyon: IL-17, TNF, NF-κB, IL6/JAK/STAT3 ve bazı genlerde TGF-β ilişkili imzalar.
2. Nöroaktif sinyalleşme: nöroaktif ligand-reseptör etkileşimi ve cAMP ile ilişkili programlar.
3. Metabolik yeniden yapılanma: oksidatif fosforilasyon, PI3K-Akt, mTOR, yağ asidi metabolizması ve steroid/progesteron metabolizmasıyla ilişkili yollar.
4. Hücresel stres ve düzenleyici yanıtlar: proteazom, sitozolik DNA algılama, hipoksi ve WNT/β-katenin gibi programlar.

Gen düzeyinde CXCR2 özellikle inflamatuvar yolaklarla; AKR1C1 proteazom, hipoksi ve nöroaktif imzalarla; GPRC5A TGF-β, PI3K-Akt, Ras ve oksidatif fosforilasyonla; PGR cAMP, nöroaktif ligand-reseptör ve PI3K/AKT/mTOR ile; PSPH ise kalsiyum sinyalleşmesi, sitozolik DNA algılama, WNT/β-katenin ve IL6/JAK/STAT3 ile ilişkilendirilmiştir.

Bağışıklık infiltrasyonu

Tek örneklem gen seti zenginleştirme analizi (ssGSEA), toplu transkriptomik örneklerde 29 bağışıklık hücre tipi ve bağışıklık işlevine ilişkin göreli imzaları tahmin etmek için kullanılmıştır. PD ve kontrol örnekleri arasında 13 bağışıklık ilişkili imzada anlamlı farklılık bulunmuştur. Bunlar arasında aktive dendritik hücreler, APC eş-uyarımı ve plazmasitoid dendritik hücrelerle ilişkili imzalar bulunmaktadır.

Gen-immün korelasyonları homojen değildir. AKR1C1 plazmasitoid dendritik hücreler ve dendritik hücrelerle pozitif; CXCR2 tümör infiltre eden lenfosit olarak tanımlanan TIL imzası ve nötrofillerle pozitif, aktive dendritik hücrelerle negatif; GPRC5A ise aktive dendritik hücrelerle pozitif, TIL ve nötrofillerle negatif ilişki göstermiştir. PGR, CD8⁺ T hücreleriyle pozitif; APC eş-uyarımı ve bağışıklık kontrol noktası imzalarıyla negatif korelasyon göstermiştir.

Bu korelasyonların hücresel mekanizmayı veya nedensel etkileşimi kanıtlamadığı önemlidir. ssGSEA sonuçları bulk gen ekspresyonundan türetilen göreli bağışıklık imzalarıdır.

Tek hücre transkriptomiği neden önemliydi?

Toplu transkriptomik analiz, bir gen sinyalinin hangi hücre tipinden kaynaklandığını tek başına gösteremez. Bu nedenle araştırmacılar GSE243639 veri setindeki 15 Parkinson hastalığı ve 14 kontrol örneğini hücre tipi bağlamını çözmek için kullanmıştır.

Seurat tabanlı kalite kontrolünde UMI sayısı, saptanan gen sayısı ve mitokondriyal gen yüzdesi değerlendirilmiş; medyandan 3 MAD'den fazla sapan hücreler aykırı kabul edilmiş; 200'den az gen saptanan hücreler dışlanmış ve DoubletFinder 2.0.4 ile olası doubletler temizlenmiştir.

Normalizasyon LogNormalize ile toplam 10.000 sayım ölçeğinde yapılmış; 2.000 yüksek değişken gen seçilmiş; PCA ardından Harmony ile örnekler arası batch etkisi azaltılmış ve Harmony düzeltilmiş uzay üzerinden UMAP ile doğrusal olmayan boyut indirgeme gerçekleştirilmiştir. Hücre kümeleri marker genler, CellMarker, PanglaoDB, literatür ve SingleR desteğiyle anotasyonlanmıştır.

Bu dağılım çalışmanın önemli bulgularından biridir çünkü PAH ilişkili aday sinyallerinin yalnız dopaminerjik nöronlar üzerinden değil; bağışıklık, damar/nörovasküler, nöronal ve glial bölmeler üzerinden birlikte yorumlanabileceğini düşündürmektedir. Ancak hücre tipi ekspresyonu, genin PAH etkisine aracılık ettiğini tek başına kanıtlamaz.

Moleküler Docking Sonuçları Gerçek Protein–PAH Bağlanmasını Kanıtlar mı?

Hayır. AutoDock Vina ile hesaplanan negatif bağlanma enerjileri, 1-hidroksipirenin seçilen protein yapılarıyla hesaplamalı olarak uyumlu pozlar oluşturabildiğini gösterir; deneysel bağlanma afinitesini, hücre içi etkileşimi veya biyolojik fonksiyonel etkiyi kanıtlamaz. Çalışmada docking, transkriptomik ve ağ toksikolojisiyle belirlenen adayların yapısal olarak araştırılması amacıyla kullanılan hipotez üretici bir hesaplama katmanıdır.

1-Hidroksipiren docking analizi

Proteinlerin üç boyutlu yapıları AlphaFold Protein Structure Database'den, 1-hidroksipirenin kimyasal yapısı PubChem'den alınmıştır. AutoDock Vina ile her protein-ligand çifti için dokuz docking pozu üretilmiş ve en düşük tahmini bağlanma enerjisine sahip poz görselleştirme için seçilmiştir.

AKR1C1–1-hidroksipiren çifti test edilen beş çift arasında en negatif docking skoruna sahip olduğu için hesaplamalı olarak en elverişli eşleşme olarak yorumlanmıştır. Ancak -9,9 kcal/mol değeri deneysel dissosiyasyon sabiti değildir ve AKR1C1'in canlı sistemde 1-hidroksipirenin gerçek biyolojik hedefi olduğunu kanıtlamaz.

Önerilen biyolojik çerçeve

Yazarların bütünleşik yorumu, çevresel PAH maruziyetinin idrar PAH metabolit yüküne yansıması ve bunun periferik bağışıklık aktivasyonu, kemokin sinyalleşmesi, antijen sunumu, T-hücresi yanıtları, nörovasküler birim ve glial-nöronal etkileşimlerle kesişebilecek moleküler ağlara bağlanabileceği yönündedir.

Bu çerçevede CXCR2 immün-inflamatuvar eksene; AKR1C1 ve PGR steroid metabolizması ile vasküler/nörovasküler bileşenlere; GPRC5A nöronal sinyalleşme ve stres süreçlerine; PSPH ise glial metabolik düzenlemeye bağlanan aday moleküler düğümler olarak sunulmaktadır.

Bu şema deneysel olarak doğrulanmış tek yönlü bir PAH → Parkinson hastalığı mekanizma zinciri değildir. Farklı veri kaynaklarından türetilen ilişkilerin biyolojik olarak anlamlandırıldığı, test edilebilir hipotez üretmeye yönelik sistem toksikolojisi çerçevesidir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

1. Popülasyon ve maruziyet analizi

• Veri kaynağı: NHANES 2005–2018.
• Toplam analitik popülasyon: 81.026 yetişkin.
• PD olmayan grup: 80.474 kişi.
• PD grubu: 552 kişi.
• Yaş sınırı: 20 yaş ve üzeri.
• PD sınıflandırması: reçeteli ilaç bilgilerinden türetilmiş vaka tanımı.
• İncelenen metabolitler: 1-hidroksinaftalen, 3-hidroksifloren, 2-hidroksifloren, 1-hidroksifenantren ve 1-hidroksipiren.

Beş metabolitin tamamı PD grubunda daha yüksek bulunmuştur. Yaş, cinsiyet, eğitim ve alkol kullanım geçmişi gruplar arasında genel olarak benzerken ırk ve sigara öyküsünde anlamlı farklılıklar bildirilmiştir.

2. Bulk transkriptomik analiz

• GSE7621: 16 PD + 9 kontrol.
• GSE49036: 15 PD + 8 kontrol.
• Birleşik veri seti: 31 PD + 17 kontrol = 48 örnek.
• Batch düzeltme: SVA.
• Batch düzeltme değerlendirmesi: PCA.
• Diferansiyel ekspresyon: limma.
• Eşik: P < 0,05 ve |logFC| > 0,585.
• Toplam DEG: 624.
• Yukarı düzenlenmiş: 202.
• Aşağı düzenlenmiş: 422.

3. Ağ toksikolojisi

SwissTargetPrediction ve ChEMBL üzerinden elde edilen, Homo sapiens ile sınırlandırılmış ve UniProt ile standartlaştırılmış sonuçlardan 441 tahmini PAH ilişkili hedef elde edilmiştir. 441 hedef ile 624 PD diferansiyel geni kesiştirildiğinde 15 ortak aday kalmıştır.

4. Fonksiyonel zenginleştirme

Metascape ile yapılan Gene Ontology zenginleştirmesinde minimum üç genlik örtüşme ve P ≤ 0,01 eşiği kullanılmıştır. Ortak genler özellikle metabolik düzenleme, lökosit göçü, fosforilasyon düzenlenmesi, hücre olgunlaşması ve beyin gelişimiyle ilişkili süreçlerde yoğunlaşmıştır.

5. Makine öğrenmesi

LASSO 10 aday gen; SVM-RFE ise en uygun özellik alt kümesinde altı gen seçmiştir. Ortak küme AKR1C1, CXCR2, GPRC5A, PGR ve PSPH'den oluşmuştur.

Beş genli ROC analizinin AUC değeri %99,2 olarak bildirilmiştir. Bununla birlikte bağımsız dış doğrulama yapılmadığından değer klinik tanı performansı olarak genellenemez.

6. GSEA ve GSVA

GSEA için MSigDB sürüm 7.0 kullanılmış ve düzeltilmiş P < 0,05 anlamlılık eşiği uygulanmıştır. Sonuçlar özellikle IL-17, TNF/NF-κB, IL6/JAK/STAT3, TGF-β, PI3K-Akt, mTOR, oksidatif fosforilasyon, cAMP ve nöroaktif ligand-reseptör bağlantılı programları öne çıkarmıştır.

7. Bağışıklık analizi

ssGSEA ile 29 bağışıklık hücre tipi ve bağışıklık işlevinin göreli bolluk imzaları değerlendirilmiştir. PD ve kontroller arasında 13 bağışıklık ilişkili imzada anlamlı fark bildirilmiştir. Çekirdek genlerin kemokinler, immün inhibitörler, immün uyarıcılar, MHC molekülleri ve kemokin reseptörleriyle ilişkileri TISIDB üzerinden ayrıca değerlendirilmiştir.

8. Tek hücre RNA-seq analizi

• Veri seti: GSE243639.
• 15 PD ve 14 kontrol örneği.
• Analiz paketi: Seurat.
• Aykırı kalite ölçütleri: medyandan 3 MAD'den fazla sapma.
• Minimum saptanan gen sayısı: 200.
• Doublet temizliği: DoubletFinder 2.0.4.
• Normalizasyon: LogNormalize, ölçek faktörü 10.000.
• Yüksek değişken gen sayısı: 2.000.
• Batch entegrasyonu: Harmony.
• Boyut indirgeme/görselleştirme: PCA ve UMAP.

Başlıca hücre grupları nöronlar, astrositler, oligodendrositler, mikroglia, oligodendrosit öncül hücreleri, T hücreleri ve vasküler hücreler olarak anotasyonlanmıştır.

9. Moleküler docking

1-hidroksipiren; AKR1C1, CXCR2, GPRC5A, PGR ve PSPH proteinleriyle AutoDock Vina kullanılarak dock edilmiştir. Her çift için dokuz poz oluşturulmuş, en düşük tahmini enerjiye sahip poz yorumlanmıştır. En negatif enerji AKR1C1 için -9,9 kcal/mol olmuştur.

Çalışmanın desteklediği bulgular

• Analiz edilen NHANES örnekleminde PD grubunun beş idrar PAH metaboliti ortalaması daha yüksektir.
• PAH metabolitleri için tahmin edilen 441 hedef ile PD transkriptomiğinde saptanan 624 DEG arasında 15 genlik örtüşme vardır.
• LASSO ve SVM-RFE ortak seçimi AKR1C1, CXCR2, GPRC5A, PGR ve PSPH'yi önceliklendirmiştir.
• Beş gen bağışıklık-inflamasyon, nöroaktif sinyalleşme, metabolik yeniden yapılanma ve hücresel stres imzalarıyla ilişkilidir.
• Çekirdek genler tek hücre düzeyinde farklı hücresel bölmelere dağılmaktadır.
• 1-hidroksipiren beş protein için hesaplamalı olarak negatif docking enerjileri vermektedir.

Çalışmanın desteklemediği iddialar

• PAH maruziyetinin Parkinson hastalığına neden olduğu gösterilmemiştir.
• Tek bir PAH metabolitinin hastalığın başlangıcını tetiklediği gösterilmemiştir.
• Beş çekirdek gen klinik olarak doğrulanmış tanısal biyobelirteçler değildir.
• ROC AUC değeri bağımsız bir dış kohortta doğrulanmamıştır.
• Docking sonuçları gerçek protein-ligand bağlanmasını veya biyolojik aktiviteyi kanıtlamaz.
• Farklı veri setlerinin birleştirilmesi aynı bireylerde gerçekleştirilmiş çoklu-omik doğrulama değildir.
• İdrar OH-PAH düzeyleri uzun yıllara yayılan kronik PAH maruziyetini eksiksiz temsil etmez.

Temel sınırlılıklar

Birinci sınırlılık, NHANES analizinin gözlemsel olmasıdır; zaman sırası ve nedensellik kurulamaz. İkinci olarak idrar OH-PAH metabolitleri kısa dönem maruziyet biyobelirteçleridir ve Parkinson hastalığının prodromal dönemi yıllarca sürebilir. Bu nedenle ters nedensellik ve maruziyet sınıflandırma hatası mümkündür.

Üçüncü olarak sigara geçmişi ve ırk dağılımı PD ve kontrol grupları arasında farklıdır. Tütün dumanı PAH maruziyetinin önemli kaynaklarından biri olduğundan sigara yoğunluğu, pasif içicilik, diyet, meslek, konut çevresindeki hava kirliliği, ilaç kullanımı ve sosyoekonomik durum gibi artık karıştırıcılar sonuçları etkileyebilir.

Dördüncü olarak maruziyet verisi, bulk transkriptomik veri ve tek hücre veri seti farklı popülasyonlardan, dokulardan ve teknolojik platformlardan elde edilmiştir. Bu nedenle analiz doğrudan aynı bireylerde moleküler doğrulama değil, dolaylı bir moleküler üçgenleme yaklaşımıdır.

Beşinci olarak makine öğrenmesi modeli yalnız 48 bulk transkriptomik örnek üzerinde geliştirilmiş ve bağımsız dış doğrulama yapılmamıştır. Bu durum özellikle bildirilen çok yüksek ROC performansının genellenebilirliği konusunda dikkat gerektirir.

Son olarak hedef tahmini, pathway zenginleştirme, bağışıklık korelasyonları ve docking hesaplamalı analizlerdir. Beş çekirdek genin PAH maruziyeti ile Parkinson hastalığı arasındaki nedensel mekanizmada görev alıp almadığının deneysel modeller ve boylamsal insan çalışmalarıyla doğrulanması gerekmektedir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık: Urinary PAH Metabolites Are Associated with Parkinson’s Disease-Related Immune and Cell-Type-Specific Molecular Signatures: An Integrated Exposure-Bioinformatics Study

Yazarlar: Zhuohua Cao, Changhui Zhou, Jiao Lu, Xinmei Piao, Zhenhua Li, Siyuan Cao, Yan Chang, Hanyong Jin.

Eş katkılı yazarlar: Zhuohua Cao, Changhui Zhou ve Jiao Lu.

Sorumlu yazarlar: Yan Chang ve Hanyong Jin.

Kurumlar: Key Laboratory of Natural Medicines of the Changbai Mountain, Ministry of Education, College of Pharmacy, Yanbian University, Yanji, Jilin Province, China; China State Institute of Pharmaceutical Industry, Shanghai InnoStar Bio-tech Co., Ltd., Shanghai, China.

Platform: SSRN.

Kaynak türü: Araştırma preprint'i; hakem değerlendirmesinden geçmemiştir.

SSRN DOI: 10.2139/ssrn.6953375.

Resmî kayıt: https://ssrn.com/abstract=6953375

SSRN yayın tarihi: 19 Haziran 2026.

Finansman: Higher Education Discipline Innovation Project, 111 Project, D18012.

Çıkar çatışması: Yazarlar, çalışmayı etkileyebilecek bilinen mali çıkar veya kişisel ilişki bildirmemiştir.

Veri erişilebilirliği: NHANES verileri resmî NHANES kaynağından; GSE7621, GSE49036 ve GSE243639 GEO'dan; kimyasal yapılar PubChem'den; hedefler SwissTargetPrediction ve ChEMBL'den; protein adlandırmaları UniProt'tan ve protein yapıları AlphaFold Protein Structure Database'den alınmıştır.

Yazar katkıları: Zhuohua Cao kavramsallaştırma, veri kürasyonu, biçimsel analiz, yöntem, yazılım, görselleştirme ve ilk taslakta; Changhui Zhou veri kürasyonu, biçimsel analiz, araştırma, yöntem ve yazım/değerlendirmede; Jiao Lu araştırma, veri kürasyonu, yöntem, biçimsel analiz ve ilk taslakta; Xinmei Piao ile Zhenhua Li araştırma/doğrulama çalışmalarında; Siyuan Cao araştırma ve doğrulamada; Yan Chang ve Hanyong Jin kavramsallaştırma, denetim, doğrulama ve yazım çalışmalarında görev almıştır.

Yöntemsel yorum sınırı: Çalışma PAH maruziyeti ile Parkinson hastalığı arasında nedensellik kanıtlamamaktadır. NHANES bölümü gözlemseldir; PD durumunun reçeteli ilaç verilerinden türetilmesi sınıflandırma belirsizliği oluşturabilir. Transkriptomik modelin dış doğrulaması bulunmamaktadır. Hedef tahmini, pathway analizi, immün korelasyon ve docking bulguları deneysel doğrulama gerektirir.