Utafiti huu ni uchanganuzi wa tabaka nyingi wa mfiduo-bioinformatiki unaochunguza uhusiano kati ya mzigo wa metaboliti za hidrokaboni aromatiki za polisikliki (PAH) uliopimwa kwenye mkojo na mabadiliko ya molekuli yanayoambatana na ugonjwa wa Parkinson (PD). Watafiti walichunguza watu wazima 81.026 katika data za NHANES 2005–2018; waliripoti kuwa metaboliti zote tano za PAH kwenye mkojo zilikuwa juu zaidi katika kundi la ugonjwa wa Parkinson. Kisha walikutanisha shabaha 441 za makadirio za PAH-metaboliti na jeni 624 zilizoelezwa kwa tofauti zinazohusiana na ugonjwa wa Parkinson, wakabaini jeni 15 za mgombea na, kutokana na uteuzi wa LASSO na SVM-RFE, wakazipa kipaumbele jeni tano za msingi, yaani AKR1C1, CXCR2, GPRC5A, PGR na PSPH. Jeni hizi zilihusishwa na njia za kinga-uvimbe, uashiriaji wa neva amilifu, uundaji upya wa kimetaboliki na mkazo wa seli; uchanganuzi wa seli moja ulionyesha kuwa jeni za msingi zina usambazaji tofauti katika seli za mishipa, seli za T, neuroni, astrosaiti na oligodendrosaiti. Hata hivyo, utafiti ni wa uchunguzi na ukokotoaji; matokeo hayaonyeshi kwamba mfiduo wa PAH husababisha ugonjwa wa Parkinson, kwamba jeni tano ni biomarker za kliniki, au kwamba mwingiliano wa protein-ligand uliokadiriwa kwa docking unathibitisha ufungamanaji halisi wa kibiolojia.

Hidrokaboni aromatiki za polisikliki (PAH) ni tabaka la vichafuzi vya mazingira vinavyoweza kutokea wakati makaa ya mawe, mafuta, gesi, kuni, tumbaku na vitu vingine vya kikaboni vinapoungua bila kukamilika. Katika binadamu, metaboliti zilizomonohidroksilishwa kwenye mkojo zinaweza kutumika kama biomarker za mfiduo wa ndani kwa misombo mama katika tathmini ya mfiduo wa PAH. Metaboliti zilizotathminiwa katika utafiti huu ni 1-hidroksinaftaleni, 3-hidroksifloreni, 2-hidroksifloreni, 1-hidroksifenantreni na 1-hidroksipireni.

Mchango mkuu wa kisayansi wa utafiti si kuweka uhusiano wa moja kwa moja wa kisababishi kati ya kiwanja kimoja chenye sumu na jeni moja. Badala yake, watafiti huunganisha biomarker za mfiduo katika kiwango cha jamii na mabadiliko ya transkriptomiki yanayohusiana na ugonjwa wa Parkinson, shabaha za kemikali zilizokadiriwa, sifa za kinga na uelezwaji wa jeni katika kiwango cha aina ya seli ndani ya mfumo mmoja wa uchanganuzi.

Tatizo la utafiti

Ugonjwa wa Parkinson ni ugonjwa wa neva unaoendelea kudhoofisha mfumo wa neva, unaohusishwa na upotevu wa neuroni za dopamini katika eneo la substantia nigra pars compacta na patholojia ya Lewy iliyo na α-sinukleini. Ingawa vipengele vya kijenetiki huchangia uwezekano wa kupata ugonjwa, sehemu muhimu ya visa vya ugonjwa wa Parkinson ni vya kutokea bila historia wazi au idiopathiki. Hali hii hufanya utafiti kuhusu nafasi inayowezekana ya mambo ya mazingira kama vile viuatilifu, vimumunyisho, uchafuzi wa hewa na vichafuzi vinavyotokana na mwako kuwa muhimu.

Ingawa mfiduo wa PAH umehusishwa na mkazo wa oksidativi, hitilafu ya mitokondria, uashiriaji wa uvimbe na mabadiliko ya neurotransmisheni, haijafafanuliwa vya kutosha ni mitandao ipi ya molekuli ambayo uhusiano kati ya metaboliti za PAH kwenye mkojo na ugonjwa wa kliniki wa Parkinson unaweza kuunganishwa nayo. Pengo linalolengwa na utafiti ni mkato huu kati ya vipimo vya mfiduo katika kiwango cha jamii na mabadiliko ya transkriptomiki na ya seli yanayohusiana na ugonjwa.

Je, Kuwa Juu kwa Metaboliti za PAH Kwenye Mkojo Kunaonyesha Kuwa Mfiduo wa PAH Husababisha Ugonjwa wa Parkinson?

Hapana. Katika utafiti huu, kupatikana kuwa juu zaidi kwa metaboliti tano za PAH kwenye mkojo katika kundi la ugonjwa wa Parkinson kunaonyesha uhusiano wa kitakwimu; hakuthibitishi kwamba mfiduo wa PAH husababisha ugonjwa wa Parkinson. Uchanganuzi wa NHANES ni wa uchunguzi, metaboliti za OH-PAH kwenye mkojo huakisi mfiduo wa muda mfupi na ugonjwa wa Parkinson una kipindi kirefu cha prodromal; pia vipengele mabaki vinavyochanganya kama vile uvutaji sigara, mfiduo wa kikazi, lishe, uchafuzi wa hewa, matumizi ya dawa na mambo ya kijamii-kiuchumi haviwezi kuondolewa kabisa.

Tabaka la mfiduo la NHANES

Idadi ya uchanganuzi iliyoundwa kutoka data za NHANES 2005–2018 ilikuwa na jumla ya watu wazima 81.026. Kati yao, 80.474 walikuwa washiriki wasio na ugonjwa wa Parkinson, na 552 waliainishwa katika kundi la ugonjwa wa Parkinson. Washiriki walio chini ya umri wa miaka ishirini na wale wasiokuwa na taarifa za kuaminika za dawa za kuandikiwa waliondolewa.

Maelezo muhimu ya mbinu ni kwamba uainishaji wa ugonjwa wa Parkinson haukutokana na utambuzi wa utafiti uliothibitishwa moja kwa moja na daktari wa neva, bali kutoka kwa ufafanuzi wa kisa wa NHANES uliowahi kutumiwa awali na uliotokana na taarifa za dawa za kuandikiwa. Kwa hiyo, kosa linalowezekana la uainishaji linapaswa kuzingatiwa wakati tabaka la epidemiolojia linatafsiriwa.

Metaboliti zote tano zilipatikana kuwa juu zaidi katika kundi la ugonjwa wa Parkinson. Tofauti zilizo wazi zaidi kitakwimu zilionekana katika 1-hidroksinaftaleni, 3-hidroksifloreni na 1-hidroksipireni. Hata hivyo, historia ya uvutaji sigara na usambazaji wa rangi/kabila hutofautiana kwa kiasi muhimu kati ya makundi. Kwa kuwa moshi wa sigara pia ni chanzo muhimu cha PAH, tofauti hii ni muhimu hasa.

Kuunganisha shabaha za PAH na transkriptomiki ya Parkinson

Watafiti walibaini shabaha zinazowezekana za protein za binadamu za metaboliti tano kwa kutumia SwissTargetPrediction na ChEMBL, wakaondoa makadirio yenye alama ya uwezekano ya SwissTargetPrediction iliyo sifuri, wakazuia utafutaji wa ChEMBL kwa Homo sapiens na kusanifisha majina ya shabaha kupitia UniProt. Baada ya kuondoa rekodi zilizojirudia, jumla ya shabaha 441 za makadirio za PAH-metaboliti zilipatikana.

Kwa tabaka la transkriptomiki ya jumla inayohusiana na ugonjwa wa Parkinson, seti za data za GSE7621 na GSE49036 ziliunganishwa. GSE7621 ina sampuli 16 za PD na 9 za udhibiti, huku GSE49036 ikiwa na sampuli 15 za PD na 8 za udhibiti; hivyo uchanganuzi wa jumla uliundwa na sampuli 48, zikiwemo 31 za PD na 17 za udhibiti.

Athari za batch kati ya seti mbili za data zilirekebishwa kwa algoriti ya SVA, na athari ya marekebisho ilitathminiwa kwa PCA. Uchanganuzi wa uelezwaji tofauti ulifanywa kwa kifurushi cha limma katika mazingira ya R; vizingiti vya P < 0,05 na |logFC| > 0,585 vilitumika. Uchanganuzi huu ulibaini jumla ya jeni 624 zilizoelezwa kwa tofauti, zikiwemo 202 zilizopandishwa udhibiti na 422 zilizoshushwa udhibiti.

Kutokana na makutano ya shabaha 441 za makadirio za PAH na jeni 624 tofauti zinazohusiana na Parkinson, jeni 15 za mgombea zinazoshirikiana zilipatikana. Uchanganuzi wa urutubishaji wa jeni hizi ulionyesha uhusiano na michakato kama vile metabolizimu ya progesterone, uhamaji wa leukosaiti, uhamaji wa seli za aina ya ameboid, udhibiti wa fosforilasheni, ukomavu wa seli, shughuli ya hydrolase inayotenda kwenye vifungo vya ester na maendeleo ya ubongo.

Jeni Tano za Msingi Zilibainiwaje?

AKR1C1, CXCR2, GPRC5A, PGR na PSPH zilibainishwa kutokana na kuchujwa kwa wagombea 15 waliopatikana kutoka makutano ya shabaha za PAH na jeni tofauti zinazohusiana na Parkinson kwa kutumia mbinu mbili huru za uteuzi wa vipengele. Regressheni ya LASSO iliweka jeni 10 za mgombea, wakati SVM-RFE ilichagua jeni 6 katika kijiseti bora zaidi cha uainishaji; jeni tano katika seti ya pamoja ya mbinu hizo mbili zilifafanuliwa kama wagombea wa msingi wa Parkinson wanaohusiana na PAH kwa uchanganuzi uliofuata.

Jukumu la LASSO na SVM-RFE

Regressheni ya lojistiki ya LASSO ilitekelezwa kwa kifurushi cha glmnet na parameta ya regularization iliamuliwa kwa uthibitishaji mtambuka. Lengo la msingi la LASSO ni kupunguza idadi ya vipengele kwa kupunguza koefishenti za vigezo vinavyobeba taarifa kidogo. Katika hatua hii, 10 kati ya wagombea 15 zilihifadhiwa.

SVM-RFE iliondoa vipengele vinavyobeba taarifa kidogo kwa namna ya kurudia, kwa kutumia uzito wa vigezo wa mashine ya vektori tegemezi. Katika utafiti, kijiseti ambacho kawe ya kosa ilifikia kiwango cha chini zaidi na kawe ya usahihi iliunga mkono kilikuwa na jeni sita. Jeni tano zilipatikana kutoka makutano ya matokeo ya LASSO na SVM-RFE:

• AKR1C1
• CXCR2
• GPRC5A
• PGR
• PSPH

Utendaji wa kutofautisha wa modeli ya jeni tano

Nomogramu ya kiuchunguzi iliundwa kwa kutumia jeni tano na uchanganuzi wa ROC ulitumika. Kielelezo cha ROC cha utafiti kinaripoti AUC %99,2 na muda wa kujiamini wa %95 %97,8–100,0 kwa modeli ya jeni tano. Hata hivyo, thamani hii kubwa si matokeo ya uthibitishaji huru wa kliniki. Modeli iliendelezwa kwenye seti ndogo kiasi ya data za transkriptomiki na utafiti haukutoa uthibitishaji huru wa nje. Kwa hiyo AKR1C1, CXCR2, GPRC5A, PGR na PSPH zinapaswa kutathminiwa si kama biomarker za uchunguzi wa kliniki, bali kama wagombea waliopewa kipaumbele wanaohitaji uthibitishaji zaidi.

Mada kuu nne zilizoonyeshwa na uchanganuzi wa pathway

Matokeo ya GSEA na GSVA hukusanya jeni tano za msingi kuzunguka mada nne pana za kiutendaji badala ya kuziunganisha na mekanizimu moja ya kibiolojia:

1. Kinga na uvimbe: IL-17, TNF, NF-κB, IL6/JAK/STAT3 na saini zinazohusiana na TGF-β katika baadhi ya jeni.
2. Uashiriaji wa neva amilifu: mwingiliano wa ligand-receptor wa neva amilifu na programu zinazohusiana na cAMP.
3. Uundaji upya wa kimetaboliki: fosforilasheni ya oksidativi, PI3K-Akt, mTOR, metabolizimu ya asidi ya mafuta na njia zinazohusiana na metabolizimu ya steroid/progesterone.
4. Mkazo wa seli na majibu ya udhibiti: proteasomu, utambuzi wa DNA ya sitozoli, hipoksia na programu kama WNT/β-katenin.

Katika kiwango cha jeni, CXCR2 ilihusishwa hasa na njia za uvimbe; AKR1C1 na proteasomu, hipoksia na saini za neva amilifu; GPRC5A na TGF-β, PI3K-Akt, Ras na fosforilasheni ya oksidativi; PGR na cAMP, ligand-receptor ya neva amilifu na PI3K/AKT/mTOR; na PSPH na uashiriaji wa kalsiamu, utambuzi wa DNA ya sitozoli, WNT/β-katenin na IL6/JAK/STAT3.

Upenyaji wa kinga

Uchanganuzi wa urutubishaji wa seti ya jeni ya sampuli moja (ssGSEA) ulitumika kukadiria saini za jamaa zinazohusiana na aina 29 za seli za kinga na kazi za kinga katika sampuli za transkriptomiki ya jumla. Tofauti muhimu ilipatikana katika saini 13 zinazohusiana na kinga kati ya sampuli za PD na udhibiti. Hizi ni pamoja na saini zinazohusiana na seli za dendritiki zilizoamilishwa, uchocheaji mwenza wa APC na seli za dendritiki za plasmacytoid.

Uhusiano wa korelashioni kati ya jeni na kinga si sawia. AKR1C1 ilionyesha uhusiano chanya na seli za dendritiki za plasmacytoid na seli za dendritiki; CXCR2 ilionyesha uhusiano chanya na saini ya TIL inayofafanuliwa kama limfosaiti zinazopenya uvimbe na neutrofili, na uhusiano hasi na seli za dendritiki zilizoamilishwa; GPRC5A ilionyesha uhusiano chanya na seli za dendritiki zilizoamilishwa, na uhusiano hasi na TIL na neutrofili. PGR ilionyesha korelashioni chanya na seli za CD8⁺ T; na korelashioni hasi na uchocheaji mwenza wa APC pamoja na saini za vituo vya ukaguzi vya kinga.

Ni muhimu kwamba korelashioni hizi hazithibitishi mekanizimu ya seli au mwingiliano wa kisababishi. Matokeo ya ssGSEA ni saini za kinga za jamaa zinazotokana na uelezwaji wa jeni za bulk.

Kwa nini transkriptomiki ya seli moja ilikuwa muhimu?

Uchanganuzi wa transkriptomiki ya bulk hauwezi kuonyesha peke yake aina ya seli ambayo ishara ya jeni inatoka. Kwa hiyo watafiti walitumia sampuli 15 za ugonjwa wa Parkinson na 14 za udhibiti katika seti ya data ya GSE243639 ili kutatua muktadha wa aina ya seli.

Katika udhibiti wa ubora unaotegemea Seurat, idadi ya UMI, idadi ya jeni zilizogunduliwa na asilimia ya jeni za mitokondria zilitathminiwa; seli zilizopotoka zaidi ya 3 MAD kutoka mediani zilikubaliwa kama outlier; seli zilizo na chini ya jeni 200 zilizogunduliwa ziliondolewa na doublet zinazowezekana zilisafishwa kwa DoubletFinder 2.0.4.

Urekebishaji ulifanywa kwa LogNormalize kwenye kiwango cha jumla cha hesabu 10.000; jeni 2.000 zenye ubadilikaji mkubwa zilichaguliwa; baada ya PCA, athari ya batch kati ya sampuli ilipunguzwa kwa Harmony na upunguzaji wa vipimo usio wa mstari ulifanywa kwa UMAP kupitia nafasi iliyorekebishwa na Harmony. Makundi ya seli yaliwekewa anotasheni kwa msaada wa jeni marker, CellMarker, PanglaoDB, fasihi na SingleR.

Usambazaji huu ni moja ya matokeo muhimu ya utafiti, kwa sababu unaonyesha kuwa ishara za mgombea zinazohusiana na PAH zinaweza kutafsiriwa pamoja si tu kupitia neuroni za dopamini, bali pia kupitia sehemu za kinga, mishipa/neyrovaskula, neuroni na glia. Hata hivyo, uelezwaji wa aina ya seli peke yake hauthibitishi kuwa jeni hupatanisha athari ya PAH.

Je, Matokeo ya Molecular Docking Yanathibitisha Ufungamanaji Halisi wa Protein–PAH?

Hapana. Nguvu hasi za ufungamanaji zilizohesabiwa kwa AutoDock Vina zinaonyesha kuwa 1-hidroksipireni inaweza kuunda mikao inayolingana kwa ukokotoaji na miundo ya protein iliyochaguliwa; hazithibitishi affinity ya ufungamanaji wa majaribio, mwingiliano wa ndani ya seli au athari ya kiutendaji ya kibiolojia. Katika utafiti, docking ni tabaka la ukokotoaji la kutengeneza hipothesisi linalotumiwa kwa ajili ya uchunguzi wa kimuundo wa wagombea waliobainishwa na transkriptomiki na toksikolojia ya mtandao.

Uchanganuzi wa docking wa 1-hidroksipireni

Miundo ya pande tatu ya protein ilichukuliwa kutoka AlphaFold Protein Structure Database, na muundo wa kemikali wa 1-hidroksipireni kutoka PubChem. Kwa AutoDock Vina, mikao tisa ya docking ilitengenezwa kwa kila jozi ya protein-ligand na mkao wenye nishati ya chini zaidi ya makadirio ya ufungamanaji ulichaguliwa kwa ajili ya uonyeshaji.

Jozi ya AKR1C1–1-hidroksipireni ilitafsiriwa kama ulinganifu unaofaa zaidi kiukokotoaji kwa sababu ilikuwa na alama hasi zaidi ya docking kati ya jozi tano zilizojaribiwa. Hata hivyo, thamani ya -9,9 kcal/mol si konstanti ya dissociation ya majaribio na haithibitishi kwamba AKR1C1 ni shabaha halisi ya kibiolojia ya 1-hidroksipireni katika mfumo hai.

Mfumo wa kibiolojia uliopendekezwa

Tafsiri jumuishi ya waandishi ni kwamba mfiduo wa mazingira wa PAH unaakisiwa katika mzigo wa metaboliti za PAH kwenye mkojo na unaweza kuunganishwa na mitandao ya molekuli inayoweza kukutana na uamilishaji wa kinga wa pembeni, uashiriaji wa kemokini, uwasilishaji wa antigeni, majibu ya seli za T, kitengo cha neyrovaskula na mwingiliano wa glia-neuroni.

Katika mfumo huu, CXCR2 inawasilishwa kama fundo la molekuli la mgombea linalounganishwa na mhimili wa kinga-uvimbe; AKR1C1 na PGR na metabolizimu ya steroid pamoja na vipengele vya mishipa/neyrovaskula; GPRC5A na uashiriaji wa neuroni pamoja na michakato ya mkazo; na PSPH na udhibiti wa kimetaboliki wa glia.

Mpango huu si mlolongo wa mekanizimu wa mwelekeo mmoja wa PAH → ugonjwa wa Parkinson uliothibitishwa kwa majaribio. Ni mfumo wa toksikolojia ya mifumo unaolenga kuzalisha hipothesisi zinazoweza kujaribiwa, ambapo mahusiano yaliyotokana na vyanzo tofauti vya data yamepewa maana ya kibiolojia.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

1. Uchanganuzi wa idadi ya watu na mfiduo

• Chanzo cha data: NHANES 2005–2018.
• Jumla ya idadi ya uchanganuzi: watu wazima 81.026.
• Kundi lisilo la PD: watu 80.474.
• Kundi la PD: watu 552.
• Kikomo cha umri: miaka 20 na zaidi.
• Uainishaji wa PD: ufafanuzi wa kisa uliotokana na taarifa za dawa za kuandikiwa.
• Metaboliti zilizochunguzwa: 1-hidroksinaftaleni, 3-hidroksifloreni, 2-hidroksifloreni, 1-hidroksifenantreni na 1-hidroksipireni.

Metaboliti zote tano zilipatikana kuwa juu zaidi katika kundi la PD. Wakati umri, jinsia, elimu na historia ya matumizi ya pombe kwa ujumla zilikuwa sawa kati ya makundi, tofauti muhimu katika rangi/kabila na historia ya uvutaji sigara ziliripotiwa.

2. Uchanganuzi wa bulk transkriptomiki

• GSE7621: 16 PD + 9 udhibiti.
• GSE49036: 15 PD + 8 udhibiti.
• Seti ya data iliyounganishwa: 31 PD + 17 udhibiti = 48 sampuli.
• Marekebisho ya batch: SVA.
• Tathmini ya marekebisho ya batch: PCA.
• Uelezwaji tofauti: limma.
• Kizingiti: P < 0,05 na |logFC| > 0,585.
• Jumla ya DEG: 624.
• Zilizopandishwa udhibiti: 202.
• Zilizoshushwa udhibiti: 422.

3. Toksikolojia ya mtandao

Kutoka matokeo yaliyopatikana kupitia SwissTargetPrediction na ChEMBL, yaliyowekewa kikomo kwa Homo sapiens na kusanifishwa kwa UniProt, shabaha 441 za makadirio zinazohusiana na PAH zilipatikana. Wakati shabaha 441 zilikutanishwa na jeni 624 tofauti za PD, wagombea 15 wa pamoja walibaki.

4. Urutubishaji wa kazi

Katika urutubishaji wa Gene Ontology uliofanywa kwa Metascape, mwingiliano wa chini wa jeni tatu na kizingiti cha P ≤ 0,01 vilitumika. Jeni za pamoja zilijikita hasa katika michakato inayohusiana na udhibiti wa kimetaboliki, uhamaji wa leukosaiti, udhibiti wa fosforilasheni, ukomavu wa seli na maendeleo ya ubongo.

5. Ujifunzaji wa mashine

LASSO ilichagua jeni 10 za mgombea; SVM-RFE ilichagua jeni sita katika kijiseti bora zaidi cha vipengele. Seti ya pamoja iliundwa na AKR1C1, CXCR2, GPRC5A, PGR na PSPH.

Thamani ya AUC ya uchanganuzi wa ROC wa jeni tano iliripotiwa kuwa %99,2. Hata hivyo, kwa kuwa uthibitishaji huru wa nje haukufanywa, thamani hii haiwezi kujumulishwa kama utendaji wa utambuzi wa kliniki.

6. GSEA na GSVA

Kwa GSEA, toleo la MSigDB 7.0 lilitumika na kizingiti cha umuhimu cha P < 0,05 kilichorekebishwa kilitekelezwa. Matokeo yaliangazia hasa programu zinazohusiana na IL-17, TNF/NF-κB, IL6/JAK/STAT3, TGF-β, PI3K-Akt, mTOR, fosforilasheni ya oksidativi, cAMP na ligand-receptor ya neva amilifu.

7. Uchanganuzi wa kinga

Kwa ssGSEA, saini za wingi wa jamaa za aina 29 za seli za kinga na kazi za kinga zilitathminiwa. Tofauti muhimu katika saini 13 zinazohusiana na kinga iliripotiwa kati ya PD na udhibiti. Mahusiano ya jeni za msingi na kemokini, vizuizi vya kinga, vichochezi vya kinga, molekuli za MHC na vipokezi vya kemokini yalitathminiwa pia kupitia TISIDB.

8. Uchanganuzi wa RNA-seq ya seli moja

• Seti ya data: GSE243639.
• Sampuli 15 za PD na 14 za udhibiti.
• Kifurushi cha uchanganuzi: Seurat.
• Vigezo vya ubora vya outlier: kupotoka zaidi ya 3 MAD kutoka mediani.
• Idadi ya chini ya jeni zilizogunduliwa: 200.
• Usafishaji wa doublet: DoubletFinder 2.0.4.
• Urekebishaji: LogNormalize, kipengele cha kiwango 10.000.
• Idadi ya jeni zenye ubadilikaji mkubwa: 2.000.
• Uunganishaji wa batch: Harmony.
• Upunguzaji wa vipimo/uonyeshaji: PCA na UMAP.

Makundi makuu ya seli yaliwekewa anotasheni kama neuroni, astrosaiti, oligodendrosaiti, mikroglia, seli tangulizi za oligodendrosaiti, seli za T na seli za mishipa.

9. Docking ya molekuli

1-hidroksipireni ilifanyiwa dock na protein za AKR1C1, CXCR2, GPRC5A, PGR na PSPH kwa kutumia AutoDock Vina. Mikao tisa iliundwa kwa kila jozi, na mkao wenye nishati ya chini zaidi ya makadirio ulitafsiriwa. Nishati hasi zaidi ilikuwa -9,9 kcal/mol kwa AKR1C1.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Katika sampuli ya NHANES iliyochanganuliwa, wastani wa metaboliti tano za PAH kwenye mkojo wa kundi la PD uko juu zaidi.
• Kuna mwingiliano wa jeni 15 kati ya shabaha 441 zilizokadiriwa kwa metaboliti za PAH na DEG 624 zilizogunduliwa katika transkriptomiki ya PD.
• Uteuzi wa pamoja wa LASSO na SVM-RFE ulipa kipaumbele AKR1C1, CXCR2, GPRC5A, PGR na PSPH.
• Jeni tano zinahusiana na saini za kinga-uvimbe, uashiriaji wa neva amilifu, uundaji upya wa kimetaboliki na mkazo wa seli.
• Jeni za msingi zinasambaa katika sehemu tofauti za seli katika kiwango cha seli moja.
• 1-hidroksipireni hutoa nguvu hasi za docking kwa ukokotoaji kwa protein tano.

Madai ambayo utafiti hauyaungi mkono

• Haijaonyeshwa kuwa mfiduo wa PAH husababisha ugonjwa wa Parkinson.
• Haijaonyeshwa kuwa metaboliti moja ya PAH huchochea mwanzo wa ugonjwa.
• Jeni tano za msingi si biomarker za uchunguzi zilizothibitishwa kliniki.
• Thamani ya ROC AUC haijathibitishwa katika kohorti huru ya nje.
• Matokeo ya docking hayathibitishi ufungamanaji halisi wa protein-ligand au shughuli ya kibiolojia.
• Kuunganisha seti tofauti za data si uthibitishaji wa omiki-nyingi uliofanywa katika watu wale wale.
• Viwango vya OH-PAH kwenye mkojo haviwakilishi kikamilifu mfiduo sugu wa PAH unaoenea kwa miaka mingi.

Mapungufu ya msingi

Kizuizi cha kwanza ni kwamba uchanganuzi wa NHANES ni wa uchunguzi; mpangilio wa muda na usababishi hauwezi kuanzishwa. Pili, metaboliti za OH-PAH kwenye mkojo ni biomarker za mfiduo wa muda mfupi na kipindi cha prodromal cha ugonjwa wa Parkinson kinaweza kudumu kwa miaka. Kwa hiyo, usababishi wa kinyume na kosa la uainishaji wa mfiduo vinawezekana.

Tatu, historia ya uvutaji sigara na usambazaji wa rangi/kabila hutofautiana kati ya makundi ya PD na udhibiti. Kwa kuwa moshi wa tumbaku ni mojawapo ya vyanzo muhimu vya mfiduo wa PAH, vichanganyaji mabaki kama vile kiwango cha uvutaji, uvutaji wa moshi wa sigara wa wengine, lishe, kazi, uchafuzi wa hewa karibu na makazi, matumizi ya dawa na hali ya kijamii-kiuchumi vinaweza kuathiri matokeo.

Nne, data ya mfiduo, data ya bulk transkriptomiki na seti ya data ya seli moja zilipatikana kutoka idadi za watu, tishu na majukwaa ya kiteknolojia tofauti. Kwa hiyo uchanganuzi si uthibitishaji wa molekuli wa moja kwa moja katika watu wale wale, bali ni mbinu isiyo ya moja kwa moja ya utatuzi wa molekuli.

Tano, modeli ya ujifunzaji wa mashine iliendelezwa kwenye sampuli 48 tu za bulk transkriptomiki na uthibitishaji huru wa nje haukufanywa. Hali hii inahitaji tahadhari hasa kuhusu ujumlishaji wa utendaji wa ROC ulio juu sana ulioripotiwa.

Hatimaye, utabiri wa shabaha, urutubishaji wa pathway, korelashioni za kinga na docking ni uchanganuzi wa ukokotoaji. Inahitaji kuthibitishwa kwa modeli za majaribio na tafiti za binadamu za muda mrefu ikiwa jeni tano za msingi zinahusika au hazihusiki katika mekanizimu ya kisababishi kati ya mfiduo wa PAH na ugonjwa wa Parkinson.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

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

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

Waandishi wenye mchango sawa: Zhuohua Cao, Changhui Zhou na Jiao Lu.

Waandishi wa mawasiliano: Yan Chang na Hanyong Jin.

Taasisi: 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.

Jukwaa: SSRN.

Aina ya chanzo: Preprint ya utafiti; haijapitia tathmini ya rika.

SSRN DOI: 10.2139/ssrn.6953375.

Rekodi rasmi: https://ssrn.com/abstract=6953375

Tarehe ya uchapishaji wa SSRN: 19 Juni 2026.

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

Mgongano wa maslahi: Waandishi hawakuripoti maslahi ya kifedha yanayojulikana au uhusiano wa kibinafsi unaoweza kuathiri utafiti.

Upatikanaji wa data: Data za NHANES zilitokana na chanzo rasmi cha NHANES; GSE7621, GSE49036 na GSE243639 kutoka GEO; miundo ya kemikali kutoka PubChem; shabaha kutoka SwissTargetPrediction na ChEMBL; majina ya protein kutoka UniProt na miundo ya protein kutoka AlphaFold Protein Structure Database.

Michango ya waandishi: Zhuohua Cao alishiriki katika uundaji wa dhana, ukurationi wa data, uchanganuzi rasmi, mbinu, programu, uonyeshaji na rasimu ya kwanza; Changhui Zhou katika ukurationi wa data, uchanganuzi rasmi, utafiti, mbinu na uandishi/tathmini; Jiao Lu katika utafiti, ukurationi wa data, mbinu, uchanganuzi rasmi na rasimu ya kwanza; Xinmei Piao na Zhenhua Li katika kazi za utafiti/uthibitishaji; Siyuan Cao katika utafiti na uthibitishaji; Yan Chang na Hanyong Jin katika uundaji wa dhana, usimamizi, uthibitishaji na kazi za uandishi.

Kikomo cha tafsiri ya kimethodolojia: Utafiti hauthibitishi usababishi kati ya mfiduo wa PAH na ugonjwa wa Parkinson. Sehemu ya NHANES ni ya uchunguzi; kupata hali ya PD kutoka taarifa za dawa za kuandikiwa kunaweza kuunda kutokuwa na uhakika wa uainishaji. Modeli ya transkriptomiki haina uthibitishaji wa nje. Utabiri wa shabaha, uchanganuzi wa pathway, korelashioni za kinga na matokeo ya docking yanahitaji uthibitishaji wa majaribio.