激素性股骨头坏死风险模型构建及潜在的中药治疗预测

doi:10.12307/2023.519

中国组织工程研究 ›› 2023, Vol. 27 ›› Issue (28): 4539-4545.doi: 10.12307/2023.519

• 组织构建临床实践 clinical practice in tissue construction • 上一篇下一篇

激素性股骨头坏死风险模型构建及潜在的中药治疗预测

章晓云1，高振罡1，陈锋1，曾浩1，刘桦1，苏允裕2

1广西中医药大学附属瑞康医院，广西壮族自治区南宁市 530011；2广西钦州市第一人民医院，广西壮族自治区钦州市 535000

收稿日期:2022-08-10 接受日期:2022-09-02 出版日期:2023-10-08 发布日期:2023-01-29
通讯作者: 苏允裕，主任医师，广西钦州市第一人民医院，广西壮族自治区钦州市 535000
作者简介:章晓云，博士，硕士生导师，副主任中医师，主要从事中医药在骨伤疾病中的临床与基础研究。
基金资助:
广西自然科学基金青年基金(2020GXNSFBA159053)，项目负责人：章晓云；国家自然科学基金资助项目(81960803)，项目参与人：章晓云；广西中医药大学一流学科课题(2019XK029)，项目负责人：章晓云；广西临床重点专科(创伤外科)建设项目(桂卫医发{2021}17号)，项目参与人：章晓云；广西中医药大学青年创新研究团队项目(2021TD001)，项目负责人：章晓云

Construction of a risk model of steroid-induced necrosis of the femoral head and prediction of potential Chinese medicine treatments

Zhang Xiaoyun1, Gao Zhengang1, Chen Feng1, Zeng Hao1, Liu Hua1, Su Yunyu2

1Ruikang Hospital Affiliated to Guangxi University of Traditional Chinese Medicine, Nanning 530011, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China; 2The First People’s Hospital of Qinzhou, Qinzhou 535000, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China

Received:2022-08-10 Accepted:2022-09-02 Online:2023-10-08 Published:2023-01-29
Contact: Su Yunyu, Chief physician, The First People’s Hospital of Qinzhou, Qinzhou 535000, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China
About author:Zhang Xiaoyun, MD, Master’s supervisor, Associate chief physician, Ruikang Hospital Affiliated to Guangxi University of Traditional Chinese Medicine, Nanning 530011, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China
Supported by:
Guangxi Natural Science Foundation for the Youth, No. 2020GXNSFBA159053 (to ZXY); National Natural Science Foundation of China, No. 81960803 (to ZXY [project participant]); First-class Discipline Project of Guangxi University of Traditional Chinese Medicine, No. 2019XK029 (to ZXY); Guangxi Key Clinical Specialty (Trauma Surgery) Construction Project, No. {2021}17 (to ZXY [project participant]); Youth Innovation Research Team Project of Guangxi University of Traditional Chinese Medicine, No. 2021TD001 (to ZXY)

摘要/Abstract

摘要：

文题释义：

ceRNA调控网络：也被称为竞争性内源RNA，是指长链非编码RNA(lncRNA)和环状RNA(circRNA)等非编码RNA会竞争结合microRNA，从而引起microRNA调控的靶基因发生变化，最终影响蛋白表达水平，而ceRNA调控网络的关键因素是microRNA。一个ceRNA可以结合多个microRNA，其结合位点被称为microRNA 识别元件。当ceRNA表达量升高时，会竞争性结合microRNA，从而引起mRNA 转录水平升高，最终提高蛋白表达水平，反之亦然。
激素性股骨头坏死：是患者长期或者大剂量应用糖皮质激素后导致骨细胞代谢失衡，骨内循环障碍，局部充血，从而引起股骨头发生变性、坏死，进而出现髋关节疼痛、活动受限，严重影响患者的生活质量，目前尚未有确切的治疗方案。

背景：随着疾病治疗模式的改变，人们已经意识到中医药在激素性股骨头坏死治疗过程中的重要性，因此利用生物信息学从分子水平分析激素性股骨头坏死的发病机制，构建疾病风险模型，并预测具有潜在治疗作用的中药，为后期中医药治疗激素性股骨头坏死提供一定的理论依据。
目的：基于生物信息学挖掘激素性股骨头坏死的竞争性内源RNA(ceRNA)调控网络，分析其在激素性股骨头坏死中的分子调控机制，预测相关疾病靶点并构建疾病风险模型，同时预测具有潜在治疗作用的中药。
方法：检索GEO数据库，下载激素性股骨头坏死的矩阵文件GSE123568和基因注释文件GPL15207。借助R语言等软件分析得到差异表达的长链非编码RNA与mRNA，并通过公共数据库预测与差异表达长链非编码RNA关联的miRNA-mRNA，再将预测到的mRNA与差异表达mRNA取交集，整合得到ceRNA网络。随后采用STRING数据库和Cytoscape软件筛选关键基因，利用R语言分析关键基因的功能与相关通路，并挖掘关键ceRNA网络。最后根据关键基因构建激素性股骨头坏死的风险模型，并进行中药预测。

结果与结论：①与健康对照相比，激素性股骨头坏死患者共有7个长链非编码RNA和1 763个mRNAs存在差异表达；②筛选出STAT3、KAT2B、AGO4、JAK2、JAK1、PTGS2共6个关键基因；③关键基因所富集的功能包括对肽激素的反应、白细胞介素6介导的信号通路、细胞对白细胞介素6的反应等生物学过程，涉及JAK-STAT、脂肪细胞因子、催乳素等信号通路；④4种miRNAs(miR-135a-5p、miR-137、miR-17-5p、miR-20b-5p)和2种长链非编码RNA (SNHG11、C20orf197)可能在导致激素性股骨头坏死发生发展过程中发挥关键作用；⑤KAT2B最有可能是激素性股骨头坏死发生发展的风险因子；⑥郁金、淫羊藿、黄芪具备治疗激素性股骨头坏死疾病靶点的可能。通过对激素性股骨头坏死相关长链非编码RNA介导的ceRNA网络进行分析，识别出潜在的疾病靶点、信号通路及潜在治疗中药，为进一步阐明其发病机制，并为后续的实验研究提供参考依据。

https://orcid.org/0000-0002-2572-0229(章晓云)

中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

关键词: 激素性股骨头坏死, 长链非编码RNA, 竞争性内源RNA, 生物信息学, 中药预测

Abstract: BACKGROUND: With the change of disease treatment mode, people have realized the importance of traditional Chinese medicine in the treatment of steroid-induced necrosis of the femoral head (SANFH). Therefore, bioinformatics is used to analyze the pathogenesis of SANFH at the molecular level, build a disease risk model, and predict the potential therapeutic effects of traditional Chinese medicine, so as to provide a theoretical basis for the treatment of SANFH by traditional Chinese medicine in the future.
OBJECTIVE: To mine the competing endogenous RNA regulatory network of SANFH based on bioinformatics, analyze its molecular regulatory mechanism in SANFH, predict relevant disease targets, build disease risk models, and predict Chinese herbal medicines with potential therapeutic effects.
METHODS: The GEO database was searched to download the SANFH matrix file GSE123568 and gene annotation file GPL15207. The differentially expressed long non-coding RNAs and mRNAs were obtained by software analysis such as R language, and the miRNA-mRNAs associated with the differentially expressed long non-coding RNAs were predicted through the public database. Then, predicted and differentially expressed mRNAs were intersected and integrated to obtain the competing endogenous RNA network. STRING database and Cytoscape software were used to screen key genes and R language was used to analyze the functions and related pathways of key genes and mine the key competing endogenous RNA network. Finally, the risk model of SANFH was constructed according to the key genes and the prediction of traditional Chinese medicine was carried out.
RESULTS AND CONCLUSION: Compared with healthy controls, a total of 7 long non-coding RNAs and 1763 mRNAs were differentially expressed in SANFH patients. Six key genes including STAT3, KAT2B, AGO4, JAK2, JAK1, and PTGS2 were identified. The enriched functions of key genes include biological processes such as response to peptide hormones, interleukin-6-mediated signaling pathways, and cell responses to interleukin-6, and are involved in signaling pathways such as JAK-STAT, adipocytokines, and prolactin. Four miRNAs (miR- 135a-5p, miR-137, miR-17-5p, miR-20b-5p) and two long non-coding RNAs (SNHG11, C20orf197) may play a key role in the occurrence and development of SANFH. KAT2B is most likely to be a risk factor for SANFH. Turmeric, Epimedium, and Astragalus have the potential to treat SANFH. Through the analysis of the competing endogenous RNA network mediated by SANFH-related long non-coding RNAs, potential disease targets, signaling pathways, and potential therapeutic traditional Chinese medicines can be identified, providing a reference for further clarifying its pathogenesis in subsequent experimental research.

Key words: steroid-induced necrosis of the femoral head, long non-coding RNA, competing endogenous RNA, bioinformatics, traditional Chinese medicine forecast

中图分类号:

章晓云, 高振罡, 陈锋, 曾浩, 刘桦, 苏允裕. 激素性股骨头坏死风险模型构建及潜在的中药治疗预测[J]. 中国组织工程研究, 2023, 27(28): 4539-4545.

Zhang Xiaoyun, Gao Zhengang, Chen Feng, Zeng Hao, Liu Hua, Su Yunyu. Construction of a risk model of steroid-induced necrosis of the femoral head and prediction of potential Chinese medicine treatments[J]. Chinese Journal of Tissue Engineering Research, 2023, 27(28): 4539-4545.

图/表（结果） 11

2.1 差异表达的lncRNA与mRNA 结果显示相较于健康对照，激素性股骨头坏死患者共存在7个差异表达的lncRNAs，其中ASAP1-IT2、C20orf197表达上调，LINC00570、MIR22HG、SNHG11、LINC01013、LRRC75A-AS1表达下调；存在1 763个差异表达的mRNAs，其中1 041个mRNAs表达上调，722个mRNAs表达下调。选取差异表达最显著的20个基因(表达上调和表达下调的基因中各选取10个)绘制聚类热图，见图1。

2.2 ceRNA网络根据数据库分别获得了113个miRNAs及934个mRNAs，对934个预测到的mRNAs与1 041个差异表达的mRNAs取交集，再剔除不在该互作关系网络中的miRNA和lncRNA，最后获得lncRNA-miRNA-mRNA网络。在Cytoscape软件中导入已获得的lncRNA-miRNA-mRNA网络进行ceRNA网络绘制，结果显示该网络中共包括170个节点和247条边(其中lncRNAs节点3个、miRNAs节点21个，mRNAs节点146个)，详见图2。

2.3 PPI网络及关键基因利用STRING数据库进行PPI网络构建，然后使用Cytoscape软件对结果可视化处理，见图3。图中共有节点71个，边105条，根据度值排名筛选出前6的mRNA，依次为STAT3、KAT2B、AGO4、JAK2、JAK1、PTGS2。研究表明这6个mRNA在该PPI网络和激素性股骨头坏死发生发展过程中发挥着重要作用，是此次研究的关键基因，基本信息见表2。

2.4 GO和KEGG富集分析 GO富集分析关键基因共得到456个条目，包括395个生物过程(Biological process，BP)、16个细胞成分(Cellular component，CC)和45个分子功能(Molecular function，MF)；KEGG富集分析关键基因共得到31条通路。选取富集基因数最多的10个条目以气泡图的形式展现(P < 0.05)，见图4。结果显示，SANFH发生发展的BP主要涉及对肽激素的反应、白细胞介素6介导的信号通路、细胞对白细胞介素6的反应等；CC主要涉及质膜穴样内陷、质膜筏、膜筏等；MF主要涉及细胞因子受体结合、G蛋白偶联受体结合、激素受体结合等；信号通路主要涉及JAK-STAT、脂肪细胞因子(Adipocytokine)、催乳素(Prolactin)等信号通路。

2.5 关键ceRNA网络 lncRNA与关键基因竞争结合miRNA，其中下调的关键基因(KAT2B)所属的关键ceRNA网络中miR-17-5p被lncRNA(SNHG11)上调。上调的关键基因(STAT3、AGO4、JAK2、JAK1、PTGS2)所属的关键ceRNA网络中miR-135a-5p、miR-137、miR-17-5p、miR-20b-5p被lncRNA(C20orf197)下调，见图5。

2.6 列线图模型的建立和评估将6个关键基因纳入风险研究，并基于二分类逻辑回归分析，构建列线图模型，通过计算总分来预测发生SANFH的风险概率，见图6。结果显示，关键基因KAT2B最有可能是激素性股骨头坏死的风险因子。通过ROC曲线评估列线图模型的区分度，AUC为0.917，表明该列线图模型区分度良好，具有很高的诊断效能，见图7。另外，对列线图模型进行内部验证，通过校正曲线评估列线图模型的准确度。校正曲线显示，校正曲线与理想曲线拟合较好，说明模型具有良好的预测准确度，见图8。

2.7 中药预测结果通过Coremine Medical数据库预测具有潜在干预激素性股骨头坏死的中药，以P < 0.05作为筛选标准，预测到211种中药可有效治疗关键基因STAT3、KAT2B、AGO4、JAK2、JAK1和PTGS2，详见表3。将结果导入Cytoscape软件中进行可视化展示，如图9所示，该网络中共有节点217个，边285条，该网络中郁金、淫羊藿、黄芪的度值最高，提示其最具备治疗激素性股骨头坏死疾病靶点的可能。

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引言

材料方法

1.1 软件、数据库与相关分析平台此次研究使用的软件、数据库及相关分析平台见表1。

1.2 检索激素性股骨头坏死的相关芯片以“Steroid-induced Osteonecrosis of the Femoral Head”“Human”“Peripheral blood”为关键词，在GEO数据库中检索激素性股骨头坏死的相关芯片[7]，获得编号为GSE123568的矩阵文件和GPL15207基因注释文件，该芯片中包含40个外周血清样本，其中30个为激素性股骨头坏死患者外周血清样本[疾病组n=30，13名男性，17名女性；平均年龄(23.07±3.01)岁]；10个为健康对照外周血清样本[对照组n=10，7名男性，3名女性；平均年龄为(25.02±2.87)岁]。
1.3 芯片数据处理使用Perl语言提取基因注释文件中的“gene symbol”，并对矩阵文件中的基因名进行重新注释，获得激素性股骨头坏死患者和健康对照的基因表达矩阵。再利用R语言的“limma”包对基因表达水平进行标准化处理(如果一个基因存在多行，则进行取均值操作)，并利用rt=normalizeBetweenArrays(rt)公式对数据校正。然后对处理后的基因表达矩阵进行差异分析，以P < 0.05及|log2 fold change (FC)|≥0.5作为过滤条件，筛选出差异表达显著的lncRNA和mRNA，最后使用R语言的“pheatmap”包对差异表达基因进行可视化处理。
1.4 RNA间的互作关系预测利用mircode数据库预测受差异表达lncRNA调控的miRNA，然后从miRTarBase、TargetScan、miRDB 三个数据库中预测受miRNA调控的mRNA[8]。将3个数据库预测到的mRNA取交集后，再将所得结果与差异表达mRNA取交集。整合lncRNA、miRNA和mRNA三者间的关系，得到lncRNA-miRNA-mRNA调控网络，最后将该调控网络导入Cytoscape软件进行ceRNA网络图的绘制。
1.5 蛋白互作网络构建及关键基因筛选将ceRNA网络中的mRNA导入STRING数据库的“Multiple Proteins”模块[9]，设置研究物种为“Homo Sapiens”，并设置连接评分> 0.4，同时删除该网络中不存在蛋白互作的节点，获得蛋白互作(protein-protein interaction，PPI)关系。将所得结果导出为tsv格式，再导入Cytoscape软件中，利用“NetworkAnalyzer”工具对PPI网络进行可视化处理，最后利用“CytoHubba”工具根据度值筛选出关键基因。
1.6 关键基因的功能富集分析使用R语言的“clusterProfiler”包对关键基因进行基因本体论(Gene ontology，GO)及京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG)通路富集分析[10]，从而对激素性股骨头坏死发生发展过程中主要的生物功能及相关信号通路进行研究，最后利用R语言的“ggplot2”包对结果进行可视化处理。
1.7 挖掘关键ceRNA网络在ceRNA网络中查询与关键基因关联的信息，挖掘与关键基因互作的lncRNA和miRNA，构建关键lncRNA-miRNA-mRNA相互作用网络，将该网络结果保存为txt格式，并导入Cytoscape软件绘制关键ceRNA网络图。
1.8 风险模型构建与验证为进一步验证激素性股骨头坏死模型结果，选取关键基因表达矩阵和样本分组情况作为输入文件，构建逻辑回归风险模型，计算中位值，大于中位值则为高表达，反之则为低表达。再通过R语言的“rms”包，构建nomogram风险预测图，从而计算出每个关键基因的风险得分，并通过校准曲线(Calibration curve)和受试者工作曲线(Receiver Operating Characteristic，ROC)进行验证，以衡量nomogram模型的识别能力。
1.9 潜在中药的筛选预测 Coremine Medical数据库是国际上先进的医学信息检索平台，支持相关数据、文献、信息、知识资源的检索、分析和获取，通过输入基因名，可检索出与该基因相关的疾病及潜在治疗药物。将激素性股骨头坏死的关键基因导入Coremine Medical数据库，筛选“Traditional Chinese Medicine”模块中具有潜在治疗作用的中药，采用秩和检验统计分析，并以P < 0.05作为筛选标准。将筛选所得的中药导入Cytoscape软件进行可视化处理，同时进行频次统计，得出频次最高的3味中药。

讨论

随着基因组学检测技术的不断发展，目前基因测序、DNA微阵列等技术已广泛运用于探究疾病的基因调控机制[11]。既往研究发现部分lncRNAs在激素性股骨头坏死组织中异常表达，并可通过调控骨微血管内皮细胞、成骨细胞、破骨细胞、骨髓间充质干细胞的增殖、分化、活化和凋亡等生物过程影响激素性股骨头坏死的发生发展[12-13]。虽然对lncRNA的研究是一个热门话题，但其在激素性股骨头坏死发病中的作用才刚刚开始研究，充分探讨这些lncRNA将为激素性股骨头坏死的发病机制提供新的见解。因此该研究从GSE123568芯片中提取数据，基于ceRNA机制构建lncRNA-miRNA-mRNA调控网络，利用生物信息学技术在激素性股骨头坏死患者和健康对照之间鉴定了2个表达上调和5个表达下调的lncRNAs，并探讨其在激素性股骨头坏死发生发展过程中的作用。
此次研究结果表明除KAT2B下调外，STAT3、AGO4、JAK2、JAK1、PTGS2在激素性股骨头坏死患者的血清中均上调，主要富集在JAK-STAT、Adipocytokine、Prolactin等信号通路上。将6个关键基因纳入风险研究构建风险模型并进行验证后发现关键基因KAT2B最有可能是激素性股骨头坏死的风险因子，而相关研究表明KAT2B的表达与软骨、骨质的分化生长有关[14]。AGO家族作为一种剪切蛋白，包括 AGO1-4亚型，当AGO与miRNA结合后，能抑制与靶向互补的mRNA的翻译。XU等[15]研究发现，AGO2蛋白介导了相关lncRNA和miRNA之间的相互作用，促进骨髓间充质干细胞对骨坏死最终骨骼修复。研究发现，激素性股骨头坏死患者的血清或坏死骨组织中白细胞介素9、白细胞介素21等炎症因子表达升高，通过激活JAK1和JAK3导致STAT1和STAT3的磷酸化并转移到核内激活靶基因，促使软骨细胞分泌PTGS2、白细胞介素1β、基质金属蛋白酶13等物质，最终导致髋关节炎症、疼痛以及骨结构破坏[16-17]。此外，在激素性股骨头坏死炎症环境下JAK1/2-STAT1信号通路被激活，促进巨噬细胞向M1型巨噬细胞极化以及肿瘤坏死因子α和白细胞介素1β炎症因子的分泌[18]；随着股骨头骨髓中脂肪细胞的累积引起髓内高压从而加剧疾病发展，且骨髓脂肪细胞会通过分泌PAI-1等脂肪因子，通过影响Adipocytokine信号通路从而改变骨微血管血流动力，分泌白细胞介素6、白细胞介素8等炎症因子加剧坏死骨组织炎症[19-20]；骨代谢与Prolactin信号通路相关研究发现，高催乳素血症患者骨密度降低、骨质风险增加，且成骨细胞表面催乳素受体受到催乳素激活后，会抑制成骨细胞骨修复，并促进破骨细胞分化和骨吸收[21]。
为进一步探究在激素性股骨头坏死疾病发生发展过程中关键基因对ceRNA网络的调控作用，作者通过对lncRNA与mRNA竞争结合的miRNA进行筛选并分析，结果表明miR-135a-5p、miR-137、miR-17-5p、miR-20b-5p为关键miRNAs，SNHG11、C20orf197为关键lncRNAs，其在影响关键mRNA的翻译和表达过程中，均发挥着重要作用。研究表明miR-135a-5p过表达通过抑制骨髓间充质干细胞成骨因子FOXO1的表达，进而抑制骨髓间充质干细胞成骨分化[22]。另有研究发现，miR-135a-5p能靶向抑制FOXO1、JAK2/STAT3通路，进而抑制血管平滑肌细胞增殖[23]。KONG等[24]研究证实miR-137-3p能靶向抑制成骨基因Runx2和血管迁移因子CXCL12，进而减少骨坏死区域的骨质与血管新生，在激素性股骨头坏死疾病发生发展过程中发挥着重要作用。miR-17-5p靶向抑制SMAD7，且在激素性股骨头坏死的间充质干细胞中miR-17-5p呈现低水平表达，进而促进SMAD7对下游成骨因子(RUNX2、COL1A1)的激活，最终促进干细胞成骨分化[25]。
NAJM等[26]研究表明，miR-17-5p能靶向抑制STAT3和JAK1，进而减少类风湿性关节炎的炎症反应与免疫细胞浸润。LI等[27]研究表明，激素性股骨头坏死骨组织中miR-20b表达升高，加剧骨细胞的凋亡及局部炎症递质的释放，从而导致激素性股骨头坏死的发生。研究表明miR-20b-5p可以通过增强自噬来预防炎症、细胞凋亡和促进血管生成，而这恰巧是激素性股骨头坏死发病的可能病因[28]。此次研究筛选的关键miRNA均参与激素性股骨头坏死疾病的发展，而在其他的风湿病、代谢疾病的研究中则证实了此次研究预测的mRNA均为上述miRNA的下游靶标，但miRNA-mRNA在激素性股骨头坏死的作用机制尚待进一步研究。lncRNA SNHG11能上调恶性肿瘤的血管内皮生长因子表达，促进肿瘤血管新生，但在激素性股骨头坏死中血管内皮生长因子表达下降，血管新生受阻，据此推测lncRNA SNHG11在激素性股骨头坏死疾病可能是具有正向作用的基因；lncRNA C20orf197则与癌症预后风险呈现负相关[29-30]。因此作者认为上述关键lncRNA介导的信号轴，可通过海绵吸附的方式与关键miRNA竞争性结合，阻止miRNA与关键mRNA结合，进而负调控靶基因的表达水平，最终达到调控机体炎症反应、调节成骨与破骨细胞的增殖、分化以及凋亡等生命活动，进而影响激素性股骨头坏死的发生与发展。这些特异性基因的筛选可为激素性股骨头坏死的相关研究提供可靠的检测指标，有效缩短研究周期与研究成本。
激素性股骨头坏死属于中医学“骨蚀”“骨痹”等范畴，其发病主要由于肝肾不足、血瘀痰阻、感受外邪劳伤所致[31]。近年来，随着中医药临床与基础研究的逐步加深及中药应用的推广，越来越多的中药被应用于激素性股骨头坏死的临床治疗中。因此，此次研究根据疾病风险模型还预测了治疗激素性股骨头坏死的潜在中药，其中郁金、淫羊藿、黄芪的度值最高。研究发现郁金精油可抑制 BMP/SMADs 信号通路，阻断启动成骨分化的骨化标志基因RUNX2的表达，从而影响机体细胞的成骨分化能力，利于激素性股骨头坏死骨修复[32]。姜黄素作为郁金中的主要单体，相关研究表明其可通过调节细胞周期、血管生成、免疫炎症和骨破坏等作用以发挥治疗激素性股骨头坏死的效果[18，33]。课题组前期大量研究表明淫羊藿及其主要单体淫羊藿苷具有调节成骨细胞增殖与分化、成骨细胞凋亡、改善骨代谢和脂质代谢、促进微血管修复等功能，在激素性股骨头坏死的临床治疗中具有非常积极的作用[34-37]。JIANG等[38]研究表明黄芪甲苷通过巨噬细胞M1极化促进骨细胞存活、减轻关节炎症状，并减少炎性细胞因子，从而有效缓解激素性股骨头坏死。ZHANG等[39]研究表明黄芪多糖通过下调miR-206的表达，从而靶向作用于HIF-1α，进而促进自噬并抑制骨细胞凋亡，增加BNIP3 的表达，最终达到改善激素性股骨头坏死的作用。
此次研究也存在一些局限性。首先，由于筛选条件的限制，只能对主要的lncRNA-miRNA-mRNA信号轴和通路进行分析；其次，差异基因信息的整合以及整个lncRNA-miRNA-mRNA网络的预测依赖于生物信息学技术的发展，激素性股骨头坏死疾病数据库的完整性、准确性影响了研究的可靠性。但通过利用生物信息技术，综合并分析各数据库的相关研究，可以更加系统、全面地从宏观层面预测激素性股骨头坏死的lncRNA-miRNA-mRNA调控网络，为后续深入研究激素性股骨头坏死基因间的互作关系提供一定理论依据。但阐明lncRNA-miRNA-mRNA间的互作关系及lncRNA在激素性股骨头坏死中的作用机制仍是未来研究的重点，预测得到的中药为后续激素性股骨头坏死的分子机制研究及药物研发提供了新的思路与方向。中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

激素性股骨头坏死风险模型构建及潜在的中药治疗预测

Construction of a risk model of steroid-induced necrosis of the femoral head and prediction of potential Chinese medicine treatments

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