基于GEO数据库分析m6A修饰调控因子驱动原发性干燥综合征免疫微环境异质性及诊断模型构建OA

目的探索N6-甲基腺苷(m6A)RNA甲基化调控因子在原发性干燥综合征(pSS)中的表达模式、分子机制及临床价值,揭示其与免疫微环境的关系,并构建基于m6A调控因子的pSS诊断与分型模型。方法整合GEO数据库中3个pSS相关数据集(GSE7451、GSE40611、GSE84844),共纳入80例非pSS对照样本与71例pSS患者样本。通过标准化差异表达分析(logFC>1且校正后P<0.05)筛选关键m6A调控因子,结合STRING数据库构建蛋白质互作网络(PPI)并排除孤立节点以确保网络关联性。采用随机森林(RF)与支持向量机(SVM)算法构建诊断模型,通过10倍交叉验证与Bootstrap重抽样(1000次)验证模型稳定性,基于核心因子构建列线图并通过校准曲线、决策曲线分析(DCA)评估其预测准确性与临床实用性。利用无监督共识聚类算法鉴定pSS分子亚型,通过GO/KEGG富集分析解析亚型间差异基因(DEGs)功能,采用单细胞基因集富集分析(ssGSEA)量化免疫细胞浸润水平,结合主成分分析(PCA)构建m6A评分以解析其与免疫特征的相关性。结果鉴定出10个明显差异表达的m6A调控因子包括:METTL14、WTAP、RBM15、CBLL1、YTHDF3、HNRNPC、IGFBP3共7个上调基因和YTHDF1、FMR1、IGF2BP1共3个下调基因,PPI网络显示其功能联系紧密。RF模型诊断性能优于SVM。基于前8个重要因子(YTHDF1、FMR1、IGFBP3、RBM15、YTHDF3、HNRNPC、IGF2BP1、CBLL1)构建的列线图预测准确性高,校准度和临床实用性良好。共识聚类将pSS患者划分为两个分子亚型,两亚型在核心因子表达、m6A评分及免疫浸润特征上差异明显,A亚型富集Th1主导免疫,B亚型富集Th2应答和B细胞活化。GO/KEGG分析显示亚型间DEGs富集情况及与免疫疾病通路的相关性,m6A调控因子与多种免疫细胞浸润相关,B亚型促炎因子表达升高。结论m6A调控因子在pSS中异常表达,通过调节免疫细胞浸润和细胞因子释放参与疾病进展。基于核心m6A因子构建的RF模型和列线图具有高诊断价值,为pSS的无创筛查提供新工具。发现的两种分子亚型(A/B组)揭示了不同的免疫微环境特征,提示靶向m6A修饰或可成为pSS精准治疗的潜在策略。