多种机器学习鉴定抗菌肽作为骨关节炎钠死亡关键治疗靶点：细胞学验证

doi:10.12307/2026.910

中国组织工程研究 ›› 2026, Vol. 30 ›› Issue (36): 9413-9422.doi: 10.12307/2026.910

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多种机器学习鉴定抗菌肽作为骨关节炎钠死亡关键治疗靶点：细胞学验证

王槐旌1，郭锦荣2，万东平1，梅其杰2，袁景钊1，徐文飞2，曾超2，郑海军2，袁长深2，段戡2

1广西中医药大学研究生院，广西壮族自治区南宁市 530200；2广西中医药大学第一附属医院，广西壮族自治区南宁市 530023

收稿日期:2025-11-13 修回日期:2026-03-25 出版日期:2026-12-28 发布日期:2026-05-20
通讯作者: 袁长深，硕士，主任医师，硕士生导师，广西中医药大学第一附属医院，广西壮族自治区南宁市 530023 共同通讯作者：段戡，博士，主任医师，博士生导师，广西中医药大学第一附属医院，广西壮族自治区南宁市 530023
作者简介:第一作者：王槐旌，男，1996年生，云南省昆明市人，汉族，博士，主要从事骨关节炎的基础与临床研究。共同第一作者：郭锦荣，男，1985年生，甘肃省天水市人，汉族，硕士，副主任医师，主要从事骨关节炎的基础与临床研究。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(82160912)，项目负责人：段戡；广西自然科学基金项目(面上项目：中医药壮瑶医药联合专项)(2023GXNSFAA026051)，项目负责人：袁长深；广西中医药大学研究生教育创新计划项目(YCBZ2024152)，项目负责人：王槐旌；广西中医药大学研究生教育创新计划项目(YCBZ2025192)，项目负责人：万东平

Identification of antimicrobial peptides as key therapeutic targets for necrosis by sodium overload in osteoarthritis using multiple machine learning approaches: cytological validation

Wang Huaijing1, Guo Jinrong2, Wan Dongping1, Mei Qijie2, Yuan Jingzhao1, Xu Wenfei2, Zeng Chao2, Zheng Haijun2, Yuan Changshen2, #br# Duan Kan2#br#

1Graduate School of Guangxi University of Chinese Medicine, Nanning 530200, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China; 2The First Affiliated Hospital of Guangxi University of Chinese Medicine, Nanning 530023, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China

Received:2025-11-13 Revised:2026-03-25 Online:2026-12-28 Published:2026-05-20
Contact: Yuang Changshen, MS, Chief physician, Master’s supervisor, The First Affiliated Hospital of Guangxi University of Chinese Medicine, Nanning 530023, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China Co-corresponding author: Duan Kan, PhD, Chief physician, Doctoral supervisor, The First Affiliated Hospital of Guangxi University of Chinese Medicine, Nanning 530023, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China
About author:Wang Huaijing, PhD, Graduate School of Guangxi University of Chinese Medicine, Nanning 530200, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China Guo Jinrong, MS, Associate chief physician, The First Affiliated Hospital of Guangxi University of Chinese Medicine, Nanning 530023, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China Wang Huaijing and Guo Jinrong contributed equally to this work.
Supported by:
National Natural Science Foundation of China, No. 82160912 (to DK); Guangxi Natural Science Foundation Project (General Project: Traditional Chinese Medicine Zhuang Yao Medicine Joint Special Project), No. 2023GXNSFAA026051 (to YCS); Innovation Project of Guangxi Graduate Education of GXUCM, No. YCBZ2024152 (to WHJ); Innovation Project of Guangxi Graduate Education of GXUCM, No. YCB2025192 (to WDP)

摘要/Abstract

摘要：

文题释义：
抗菌肽：由37个螺旋状氨基酸组成，具有广谱抗菌活性，能调节炎症，诱导免疫细胞到达受伤或感染部位，结合和中和脂多糖，促进上皮化和修复损伤。
钠死亡：以钠过载为特征，通过非选择性单价阳离子通道瞬时受体电位M通道成员4促进钠离子内流引起细胞坏死，钠超载可加速软骨细胞破坏，加剧炎症反应，而抑制钠过载可有效抑制炎症反应，延缓疾病进展。

背景：钠死亡在心血管疾病中发挥重要作用，但在骨关节炎中的作用机制尚不明确。
目的：通过生物信息学筛选骨关节炎钠死亡关键基因，探究关键基因在骨关节炎中的作用机制。
方法：检索GEO数据库获取骨关节炎芯片数据GSE117999和GSE169077，将差异表达基因与钠死亡相关基因取交集获取骨关节炎钠死亡差异基因，对骨关节炎钠死亡差异基因进行GO和KEGG富集分析，并进行蛋白互作网络分析获得Hub基因。对骨关节炎钠死亡差异基因进行免疫细胞浸润分析及加权基因共表达网络分析，进一步筛选骨关节炎钠死亡差异表达基因及免疫相关差异表达基因。基于最小绝对收缩和选择算子、极限梯度提升算法与随机森林方法筛选骨关节炎钠死亡关键基因构建诊断性模型。Pearson相关性分析探究骨关节炎钠死亡关键基因与诊断性基因的相关性，然后预测在骨关节炎发病过程中与诊断性基因相关的药物。最后利用细胞实验进行验证。
结果与结论：①筛选获得9个骨关节炎钠死亡差异基因，主要富集于细胞丝氨酸水解酶活性、丝氨酸型肽酶活性、丝氨酸型内肽酶活性等生物学过程，以及白细胞介素17信号通路；②免疫浸润分析发现浆细胞、静态树突状细胞差异表达，可推测这2种免疫细胞在骨关节炎发病中起一定作用；③加权基因共表达网络分析获得3个基因：乳铁蛋白、抗菌肽、S100钙结合蛋白A8，结合免疫浸润分析获得1个基因：α-S1-酪蛋白；④蛋白互作分析获得5个Hub基因：基质金属蛋白酶3、载脂蛋白D、抗菌肽、S100钙结合蛋白A8、乳铁蛋白；⑤机器学习筛选出1个诊断性基因：抗菌肽，且与Hub基因具有相关性；⑥最后预测得到可调控诊断基因的药物共计5种：聚乙二醇缀合Toll样受体7/8激动剂NKTR-262、罗哌卡肽、17-丁酸氯倍他索、表达干扰素β和酪氨酸酶相关蛋白1的重组水疱性口炎病毒、吉洛拉单抗；⑦细胞实验结果显示：与空白组相比，经白细胞介素1β处理的软骨细胞中抗菌肽蛋白表达量显著升高。经生物信息学分析与实验验证，抗菌肽基因对骨关节炎具有诊断价值，钠死亡相关基因在骨关节炎发病中起一定作用。
https://orcid.org/0009-0004-8593-9638(王槐旌)

中国组织工程研究杂志出版内容重点：干细胞；骨髓干细胞；造血干细胞；脂肪干细胞；肿瘤干细胞；胚胎干细胞；脐带脐血干细胞；干细胞诱导；干细胞分化；组织工程

关键词: 骨关节炎, 钠死亡, CAMP, 生物信息学, 机器学习, 诊断模型, 免疫浸润, 细胞实验

Abstract: BACKGROUND: Necrosis by sodium overload (NECSO) plays a significant role in cardiovascular diseases, but its mechanism in osteoarthritis remains unclear.
OBJECTIVE: To screen key genes related to NECSO in osteoarthritis through bioinformatics and to explore their mechanisms in osteoarthritis.
METHODS: Osteoarthritis microarray datasets GSE117999 and GSE169077 were obtained from the GEO database. Differentially expressed genes were intersected with NECSO-related genes to identify osteoarthritis-NECSO differentially expressed genes. Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes enrichment analyses and protein-protein interaction network analysis were performed to obtain Hub genes. Immune cell infiltration analysis and weighted gene co-expression network analysis were conducted to further screen NECSO-related and immune-related differentially expressed genes in osteoarthritis. Key genes were screened using least absolute shrinkage and selection operator, extreme gradient boosting, and random forest methods to construct and validate a diagnostic model. The correlation between key NECSO genes and diagnostic genes was analyzed using the Pearson’s correlation analysis, and potential drugs targeting diagnostic genes were predicted. Finally, cell experiments were conducted for validation.
RESULTS AND CONCLUSION: (1) Nine osteoarthritis-NECSO differentially expressed genes were identified, mainly enriched in biological processes such as cellular serine hydrolase activity, serine-type peptidase activity, and serine-type endopeptidase activity, as well as the interleukin-17 signaling pathway. (2) Immune infiltration analysis revealed differential expression of plasma cells and resting dendritic cells, suggesting these two immune cells play certain roles in osteoarthritis pathogenesis. (3) Weighted gene co-expression network analysis identified three genes: lactoferrin, cathelicidin antimicrobial peptide, and S100 calcium-binding protein A8. Combined with immune infiltration analysis, one gene, alpha-S1-casein, was identified. (4) Protein-protein interaction analysis identified five Hub genes: matrix metalloproteinase 3, apolipoprotein D, cathelicidin antimicrobial peptide, S100 calcium-binding protein A8, and lactoferrin. (5) Machine learning screened out one diagnostic gene, cathelicidin antimicrobial peptide, which was correlated with Hub genes. (6) Five drugs targeting the diagnostic gene were predicted: PEG-conjugated Toll-like receptor 7/8 agonist NKTR-262, ropocamptide, clobetasol 17-butyrate, recombinant vesicular stomatitis virus expressing interferon-beta and tyrosinase-related protein 1, and giloralimab. (7) Cell experiments showed significantly higher expression of cathelicidin antimicrobial peptide protein in chondrocytes treated with interleukin-1β compared with the blank group. These findings suggest that the cathelicidin antimicrobial peptide gene has diagnostic value for osteoarthritis, and NECSO-related genes play a role in its pathogenesis.

Key words: osteoarthritis, necrosis by sodium overload, CAMP, bioinformatics, machine learning, diagnostic model, immune infiltration, cell experiment

中图分类号:

王槐旌, 郭锦荣, 万东平, 梅其杰, 袁景钊, 徐文飞, 曾超, 郑海军, 袁长深, 段戡. 多种机器学习鉴定抗菌肽作为骨关节炎钠死亡关键治疗靶点：细胞学验证[J]. 中国组织工程研究, 2026, 30(36): 9413-9422.

Wang Huaijing, Guo Jinrong, Wan Dongping, Mei Qijie, Yuan Jingzhao, Xu Wenfei, Zeng Chao, Zheng Haijun, Yuan Changshen, Duan Kan. Identification of antimicrobial peptides as key therapeutic targets for necrosis by sodium overload in osteoarthritis using multiple machine learning approaches: cytological validation[J]. Chinese Journal of Tissue Engineering Research, 2026, 30(36): 9413-9422.

图/表（结果） 9

2.1 筛选获得9个骨关节炎钠死亡差异基因 GSE117999和GSE169077数据集合并后获取差异表达基因总计22个，其中12个下调基因、10个上调基因(图1A，B)。通过Genecard数据库获取钠死亡相关靶点 3 662个。将差异基因与钠死亡相关靶点取交集，获得9个靶点：CSN1S1、载脂蛋白D、乳铁蛋白、抗菌肽、GLUL、S100钙结合蛋白A8、CHKA、基质金属蛋白酶3、基质金属蛋白酶13。
2.2 差异基因富集于白细胞介素17信号通路及免疫相关功能借助Metascape和仙桃学术等多个数据库开展骨关节炎钠死亡差异基因的富集分析。GO分析显示生物学过程主要富集在器官或组织特异性免疫反应、黏膜免疫反应、黏膜的先天免疫反应；细胞组分主要富集在特定颗粒管腔、分泌颗粒腔、三级颗粒腔；分子功能主要富集在丝氨酸水解酶活性、丝氨酸型肽酶活性、丝氨酸型内肽酶活性。KEGG分析结果显示主要在白细胞介素17信号通路富集(图2)。
2.3 浆细胞与静态树突状细胞在骨关节炎中呈现异常浸润借助“CIBERSORT”包开展GSE117999与GSE169077合并数据集的免疫浸润分析，结果显示正常组与骨关节炎组间具有明显差异的免疫细胞为2种(图3A)，浆细胞、静态树突状细胞在骨关节

炎组显著低表达(P < 0.05)；记忆B细胞表现出与疾病最强的负相关，而静息态肥大细胞则表现出最强的正相关(图3B)；骨关节炎组与正常组在整体免疫细胞浸润模式上存在明显差异(图3C)；CD8型T细胞与初始CD4型T细胞显著正相关，浆细胞与初始B细胞显著负相关(图3D)。
2.4 蛋白-蛋白相互作用网络鉴定出5个与骨关节炎钠死亡相关的Hub基因蛋白-蛋白相互作用网络分析发现基质金属蛋白酶3、抗菌肽、载脂蛋白D、CSN1S1、乳铁蛋白、S100钙结合蛋白A8、基质金属蛋白酶13之间具有密切相互作用(图4A)。通过MCODE和CytoHubba插件筛选，最终确定基质金属蛋白酶3、载脂蛋白D、抗菌肽、S100钙结合蛋白A8、乳铁蛋白作为Hub基因(图4B-D)。
2.5 Hub基因与特定免疫细胞亚群存在显著相关性抗菌肽与M0巨噬细胞、浆细胞、卵泡辅助性T细胞呈显著负相关；S100钙结合蛋白A8与记忆B细胞显著正相关，与卵泡辅助性T细胞显著负相关；乳铁蛋白与记忆B细胞、初始CD4型T细胞显著正相关，与初始B细胞、静息树突状细胞、浆细胞显著负相关；载脂蛋白D与静息树突状细胞正相关；基质金属蛋白酶3、载脂蛋白D未发现与免疫细胞有显著相关性(P > 0.05)(图5)。
2.6 加权共表达分析锁定抗菌肽、乳铁蛋白、S100钙结合蛋白A8等核心基因以合并GSE169077、GSE117999后的数据集为基础开展聚类分析，排除离群样本后(图6A)，设置软阈值β=10建立无尺度拓扑网络(图6B)。鉴定出16个基因模块(图6C，D)，其中粉色模块和棕黄色模块与骨关节炎具有显著相关性(图

6E)。这些模块与骨关节炎钠死亡差异基因交集获得乳铁蛋白、抗菌肽、S100钙结合蛋白A8关键基因。紫色模块与浆细胞高度正相关(r=0.67，P=3×10-5)(图6F)，其与骨关节炎钠死亡差异基因交集得到CSN1S1基因。
2.7 3种机器学习算法共同鉴定抗菌肽为关键诊断基因并验证其效能 LASSO回归筛选出3个诊断性基因：抗菌肽、CHKA、基质金属蛋白酶3(图7A，B)；随机森林筛选出5个诊断性基因：抗菌肽、基质金属蛋白酶13、CSN1S1、载脂蛋白D、基质金属蛋白酶3(图7C，D)；XGBoost筛选出7个诊断性基因：GLUL、CSN1S1、S100钙结合蛋白A8、乳铁蛋白、载脂蛋白D、基质金属蛋白酶13、抗菌肽(图7E，F)。3种算法交集基因为抗菌肽(图7G)。在GSE51588数据集中，骨关节炎软骨下骨中抗菌肽表达显著下调(P < 0.001)(图7H)；在GSE55235数据集中，骨关节炎滑膜组织中抗菌肽表达趋势低于正常对照组，但差异无显著性意义(P=0.33)(图7I)。列线图模型显示预测患病风险与真实患病风险高度一致(图7J，K)。受试者工作特征曲线分析显示测试集曲线下面积为0.871，验证集曲线下面积分别为0.655和0.853(图7L-N)。决策曲线分析显示抗菌肽在3个数据集中均具有较好的

临床效益(图7O-Q)。
2.8 诊断基因抗菌肽与Hub基因表达高度相关借助机器学习对Hub基因和诊断基因二者关联度进行筛选。抗菌肽与基质金属蛋白酶3存在负相关(R=-0.38，P=0.038)；与载脂蛋白D存在负相关(R=-0.45，P=0.011)；与S100钙结合蛋白A8存在显著正相关(R=0.84，P=4.1×10-9)；与乳铁蛋白存在显著正相关(R=0.9，P=9×10-12)(图8)。
2.9 预测获得5种可靶向抗菌肽的潜在治疗药物预测可调控诊断基因的药物共计38种(P < 0.01)(图9A)，相关性最强的前5种药物为：聚乙二醇缀合Toll样受体7/8激动剂NKTR-262、罗哌卡肽、17-丁酸氯倍他索、表达干扰素-β和酪氨酸酶相关蛋白1的重组水疱性口炎病毒、吉洛拉单抗(图9B)。
2.10 细胞实验证实骨关节炎模型中抗菌肽蛋白表达上调 Western blot检测结果显示，骨关节炎组抗菌肽蛋白相对表达量显著高于正常对照组(图10)。

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引言

材料方法

1 资料和方法 Data and methods
1.1 设计运用生物信息学获取骨关节炎钠死亡差异表达靶点，潜在核心靶点通过拓扑学展开分析，并进行体外细胞实验验证。
1.2 时间及地点研究于2025年4-5月在江西中洪博元生物医药科技有限公司与广西中医药大学实验中心完成。
1.3 细胞软骨细胞C28/I2(上海奥陆生物科技有限公司，编号：XY-XB-1918)。
1.4 方法
1.4.1 基因数据来源及处理将“骨关节炎”“退行性骨关节病”“人类”等关键词输入GEO数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)筛选出GSE117999和GSE169077数据集作为测试集，GSE117999由Rai MF及Cai L贡献，基于GPL20844平台，该数据集包括12个非骨关节炎人膝关节软骨组织和12个骨关节炎人膝关节软骨组织；GSE169077由Attur M及 Abramson SB贡献，基于GPL96平台，该数据集包括5个非骨关节炎人膝关节软骨组织和6个骨关节炎人膝关节软骨组织，尽管2个数据集基于不同平台，但样本来源均为骨关节炎患者与健康对照者软骨组织，具有可比性[25]；另外，筛选出GSE55235和GSE51588作为验证集，GSE55235数据集由Woetzel D等贡献，基于GPL96平台，该数据集包括10个正常人膝关节滑膜组织、10个骨关节炎人膝关节滑膜组织；GSE51588数据集由Chou CH等贡献，基于平台GPL13497，该数据集包括5个非骨关节炎人膝关节软骨下骨组织和20个骨关节炎人膝关节软骨下骨组织。对GSE117999与GSE169077合并后的数据集用R软件中“limma”包行骨关节炎差异基因分析，筛选标准是log2|(FC)| > 1、P≤0.05。钠死亡相关基因由GeneCard(https://www.Gene-cards.org/)数据库获取，将它们与上述差异表达基因相交，以获得骨关节炎钠死亡基因。
1.4.2 富集分析依托Metascape数据库(https://metascape.org/gp/index. html)和仙桃学术 (https://www.xiantao.love/)开展骨关节炎钠死亡基因的基因本体(gene ontology，GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG)富集分析，具有显著性的标准为P≤0.05。
1.4.3 Hub基因筛选在STRING 11.5数据库(https://cn.string-db.org/)中导入1.4.1中得到的骨关节炎钠死亡基因，以此得到蛋白-蛋白相互作用网络关系，在Cytoscape 3.9.1应用软件中导入数据开展可视化分析，借助“Network Analyzer”模块来获取蛋白-蛋白相互作用网络拓扑学参数，借助CytoHubba插件、分子复合物检测(MCODE)筛选Hub基因。
1.4.4 差异基因免疫浸润分析使用R语言“CIBERSORT”包对GSE117999和GSE169077合并数据集进行免疫浸润分析并对正常组与骨关节炎组样本中22种免疫细胞种类丰度加以量化，采用Wilcoxon秩和检验评价免疫细胞比例差异，P < 0.05代表差异有显著性意义。通过“ggplot2”软件包进行结果的可视化分析。
1.4.5 加权基因共表达网络分析加权基因共表达网络分析是在基因聚类模块识别方面应用的一种方法，该研究借助“WGCNA”包来解析和建立加权基因共表达网络。第一步，开展样本数据的分层聚类，将异常值找出、剔除；第二步，选取软阈值功率β=10，建立无尺度拓扑网络，并计算拓扑重叠矩阵；第三步，分析各个基因模块与骨关节炎的相关性，筛选出与骨关节炎差异显著相关的模块，并与钠死亡相关差异基因进行交集分析，筛选出骨关节炎钠死亡差异基因，再分析各个基因模块与免疫浸润细胞之间的相关性，筛选出与免疫细胞浸润差异显著相关的模块，并与骨关节炎钠死亡差异基因进行交集分析，进而筛选出与免疫相关的重要基因，最后通过韦恩图展示基因的重叠部分。
1.4.6 Hub基因的免疫浸润相关性分析运用“CIBERSORT”包对GSE117999和GSE169077合并数据集展开分析，得到软骨组织免疫细胞类型异质性表达。依托Spearman算法，对差异浸润免疫细胞与Hub基因二者关联度进行解析，相关性系数R的绝对值越接近1，表明二者的关联性越强，运用“ggplot2”绘制数据图表，运用“pheatmap”绘制热图。
1.4.7 诊断性模型的构建与验证以机器学习方法为基础，从骨关节炎钠死亡差异基因中筛选潜在疾病诊断基因。首先，采用LASSO回归方法[26]，借助“glmnet”包过滤骨关节炎钠死亡差异基因，利用10折交叉验证选择最小误差的特征基因；其次，采用随机森林方法进一步筛选[27]，设置树数为500，节点大小为5；结合XGBoost算法进行特征选择[28]，设置学习率为0.1，最大深度为6，迭代次数为100。所有模型均采用重复10次的5折交叉验证评估稳定性。将以上方法筛选出的骨关节炎钠死亡关键基因通过韦恩图进行交集分析，获取诊断性基因并建立诊断模型。通过校准曲线评估模型预测能力，通过决策曲线评估临床应用效果，通过受试者工作特征曲线评估诊断价值。
1.4.8 Hub基因与诊断基因的相关性分析通过Pearson相关性分析探究Hub基因、诊断基因二者关系，设置P < 0.05为相关性检验P值筛选标准。
1.4.9 诊断基因的潜在干预药物预测以coremine数据库(https://www.coreminemedical.com/)为基础预测能干预骨关节炎发病过程中与钠死亡基因相关的药物，基于《药理学》查询药物的分类、功效及主治。
1.4.10 细胞实验验证待C28/I2软骨细胞汇合度达80%-90%时传代：PBS清洗后，用0.25%胰酶-0.02%EDTA于37 ℃消化至细胞收缩，离心(1 000 r/min，3 min)后以完全培养基(普诺赛CM-H107)重悬并调整细胞浓度至2×108 L-1。实验组细胞稳定培养后，加入10 μg/L重组人白细胞介素1β(近岸蛋白质，货号CG93)刺激24 h构建骨关节炎模型，对照组细胞正常培养。收集细胞裂解后蛋白与5×SDS上样缓冲液混合煮沸，经10% SDS-PAGE电泳转膜至NC膜，5%脱脂奶封闭1 h，依次与抗菌肽一抗(兔抗，14754-1-AP，Proteintech，1∶1 000，4 ℃过夜)、HRP标记二抗(山羊抗兔，GB23303，Servicebio，1∶2 000，室温1 h)孵育，ECL法显影后通过X射线片曝光。以GAPDH作为内参[29]，使用Image J软件分析条带灰度值，计算抗菌肽与GAPDH的比值作为相对表达量。实验独立重复3次。
1.5 主要观察指标生物信息学分析获取骨关节炎钠死亡诊断基因抗菌肽，Western blot检测软骨细胞中抗菌肽蛋白表达水平。
1.6 统计学分析采用SPSS 21.0进行数据分析，所有实验数据均以x±s表示。各组数据首先进行Shapiro-Wilk检验，若符合正态分布，采用Levene检验进行方差齐性分析，若方差齐两组间比较采用独立样本t检验，检验水准α=0.05，P < 0.05表示差异有显著性意义。

讨论

此研究综合运用多种生物信息学分析方法与机器学习算法，系统筛选出抗菌肽是一个具有潜力的骨关节炎诊断生物标志物，并通过对公共数据库的挖掘，初步提出钠死亡可能参与骨关节炎病理过程的假说。
3.1 抗菌肽在骨关节炎中的双重调控作用该研究通过3种不同机器学习算法(LASSO、随机森林、XGBoost)一致性地筛选出抗菌肽，并在独立数据集和细胞实验中验证抗菌肽在骨关节炎状态下呈差异表达。抗菌肽(其活性形式为LL-37)是先天免疫的关键效应分子，不仅具有抗菌功能，更在调节炎症反应及调控软骨细胞凋亡中扮演核心角色[30-31]。此前研究多关注抗菌肽在类风湿关节炎中的作用[32]，该研究明确抗菌肽在骨关节炎软骨组织中的诊断价值。
值得注意的是，抗菌肽与分解代谢关键酶基质金属蛋白酶3呈显著负相关，因而推测抗菌肽上调可能并非直接促进软骨降解，而是软骨细胞在骨关节炎炎症环境下的一种代偿性保护反应，可能通过中和内源性损伤相关分子模式或调节局部免疫细胞浸润，试图控制炎症水平，但在骨关节炎慢性进展中，这一机制可能最终失衡[33-35]。这一假说也得到抗菌肽与S100钙结合蛋白A8、乳铁蛋白等正相关关系的支持[36-37]。
3.2 钠死亡在骨关节炎中的潜在机制钠死亡作为一种新发现的细胞死亡方式，在心血管疾病中已有较多研究[38]，但在骨关节炎中的作用尚未见报道。该研究通过生物信息学分析发现多个钠死亡相关基因在骨关节炎中异常表达，且富集在白细胞介素17信号通路等通路中，推测钠死亡可能通过钠超载-炎症-细胞外基质破坏正反馈环路参与骨关节炎发病：研究显示细胞外钠含量与骨关节炎存在相关性[16]，钠超载可激活ENaC依赖性的NLRP3炎症小体[39]，促进促炎因子释放；在骨关节炎软骨中已观察到NLRP3、ASC和Caspase-1等炎症小体组分表达增加[40]，这些促炎因子会进一步抑制细胞外基质合成并激活基质金属蛋白酶，加速软骨降解。机械应力条件下，钠离子平衡在滑膜成纤维细胞对机械应力的反应中起重要作用[16]，而钠信号整合可能帮助理解骨关节炎的发病机制[16]。
3.3 药物预测为老药新用提供思路该研究预测潜在治疗药物多为免疫调节剂和抗炎药物，这些药物的作用机制与骨关节炎慢性炎症特征高度相关[41-42]。例如，免疫调节剂可通过促进巨噬细胞极化来调节关节微环境[43-44]，而抗炎药物则能靶向多种炎症因子[45-46]，这些发现为开发具有疾病修饰作用的骨关节炎治疗策略提供新思路[47-48]。
3.4 研究创新点、局限性及未来方向该研究的一个创新点是尝试将钠死亡这一新概念与骨关节炎相联系。课题组发现骨关节炎差异基因与庞大的钠死亡相关基因集存在交集，这为未来研究提供一个有趣的探索方向，推测关节腔内环境的改变可能引发软骨细胞钠离子稳态失衡，进而触发钠死亡，形成“钠超载-炎症-细胞死亡”的恶性循环，加剧骨关节炎进展。
该研究存在以下局限性：首先，主要依赖GEO公共数据库，缺乏多中心、大规模临床样本的验证；其次，仅在蛋白水平和有限细胞实验中验证抗菌肽表达变化，缺乏使用动物模型(如内侧半月板切除手术诱导骨关节炎模型)或基因编辑技术阐明抗菌肽在软骨细胞钠死亡中的功能机制；再次，用于分子验证的数据集组织来源(软骨下骨、滑膜)与初始筛选数据集(软骨)不一致，这可能导致结论偏差；最后，预测药物(如聚乙二醇缀合Toll样受体7/8激动剂NKTR-262或吉洛拉单抗等)的抗钠死亡效果尚未经体内实验验证[49-50]。
未来研究应在以下方面深入探索：①开展多中心临床研究验证抗菌肽作为诊断生物标志物的可靠性；②利用结合基因敲除或过表达技术，明确抗菌肽在骨关节炎钠死亡中的调控作用；③对该研究预测的潜在药物进行功能验证，评估通过抑制钠死亡治疗骨关节炎的潜力及安全性。
结论：通过多种机器学习算法鉴定抗菌肽作为骨关节炎钠死亡关键基因，证实抗菌肽在骨关节炎中高表达且具有诊断价值。研究揭示了钠死亡相关基因在骨关节炎发病中的作用，为理解骨关节炎发病机制提供新视角，也为骨关节炎的诊断和治疗提供潜在的生物标志物和药物靶点。
中国组织工程研究杂志出版内容重点：干细胞；骨髓干细胞；造血干细胞；脂肪干细胞；肿瘤干细胞；胚胎干细胞；脐带脐血干细胞；干细胞诱导；干细胞分化；组织工程

多种机器学习鉴定抗菌肽作为骨关节炎钠死亡关键治疗靶点：细胞学验证

Identification of antimicrobial peptides as key therapeutic targets for necrosis by sodium overload in osteoarthritis using multiple machine learning approaches: cytological validation

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