董蘭?趙升?李文川?李玥嬌?連容?何鳳

【摘要】目的 基于加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析（WGCNA）識別糖尿病腎?。―N）外周血中的關(guān)鍵基因，探討DN的發(fā)病機(jī)制，為其發(fā)生、發(fā)展提供新的見解。方法 通過基因表達(dá)總庫（GEO）下載數(shù)據(jù)集GSE142153進(jìn)行差異表達(dá)基因（DEGs）篩選，應(yīng)用京都基因與基因組百科全書（KEGG）通路富集分析DEGs參與的分子生物學(xué)過程。通過構(gòu)建WGCNA識別關(guān)鍵模塊和中樞（hub）基因，應(yīng)用驗(yàn)證集GSE65561分析受試者操作特征曲線從而驗(yàn)證hub基因潛在的臨床診斷價(jià)值；隨后采用實(shí)時(shí)熒光定量PCR（RT-qPCR）檢測hub基因在DN患者外周血中的相對表達(dá)量。結(jié)果 數(shù)據(jù)集GSE142153包含23例DN患者、10例健康對照者。根據(jù)篩選標(biāo)準(zhǔn)，DN組有181個(gè)DEGs，其中106個(gè)基因表達(dá)上調(diào)和75個(gè)基因表達(dá)下調(diào)。KEGG富集分析聚焦于IL-17、核因子-κB、酪氨酸蛋白激酶/信號轉(zhuǎn)導(dǎo)及轉(zhuǎn)錄激活因子等炎癥通路激活。WGCNA識別了16個(gè)模塊，其中，turquoise模塊被認(rèn)為對DN最具臨床意義，選擇turquoise模塊中的基因與DEGs、IL-17信號通路基因相交得C-C趨化因子配體20（CCL20）、IL-1β、C-X-C趨化因子配體1、基質(zhì)金屬蛋白酶-9、FOS樣抗原1基因。臨床DN患者外周血RT-qPCR驗(yàn)證，結(jié)果與生物信息學(xué)分析一致。結(jié)論 CCL20等hub 基因可能通過調(diào)控IL-17信號通路促進(jìn)DN的炎癥發(fā)展，該類基因有助于確定DN的潛在生物標(biāo)志物和治療靶點(diǎn)。

【關(guān)鍵詞】糖尿病腎??；加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析；C-C趨化因子配體20；白介素-17信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路；炎癥

CCL20 regulates inflammatory progression in diabetic nephropathy through IL-17 signaling pathway Dong Lan， Zhao Sheng， Li Wenchuan， Li Yuejiao， Lian Rong， He Feng. Department of Nephrology， the Second Affiliated Hospital， South China University of Technology， Guangzhou 510180， China

Corresponding author， He Feng， E-mail： eyhefeng@scut.edu.cn

【Abstract】Objective To identify key genes in the peripheral blood of diabetic nephropathy （DN） patients based on weighted gene co-expression network analysis （WGCNA） ， aiming to explore the pathogenesis of DN and provide new insights into the incidence and development of DN. Methods In this study， the dataset GSE142153 was downloaded from the Gene Expression Omnibus （GEO） database to screen the differentially expressed genes （DEGs）. Then， Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes （KEGG） enrichment analysis was employed to investigate the molecular biological processes of these DEGs. Key modules and hub genes were identified by constructing WGCNA. The validation dataset GSE65561 was applied to analyze the receiver operating characteristic （ROC） curve to validate the potential clinical diagnostic value of hub genes. Subsequently， RT-qPCR was adopted to detect the relative expression levels of hub genes in the peripheral blood of DN patients. Results There were 23 patients with DN and 10 healthy controls in the dataset GSE142153. According to the screening criteria， there were 181 DEGs in the DN group， of which 106 DEGs were up-regulated and 75 were down-regulated. KEGG enrichment analysis mainly showed the activation of inflammatory pathways， such as interleukin （IL）-17， nuclear factor-κB （NF-κB）， and JAK-STAT signaling pathways. Sixteen modules were identified by WGCNA and the turquoise module was considered to have the most clinical significance for DN. The genes in the turquoise module were selected to intersect with DEGs and IL-17 signaling pathway-related genes to obtain 5 hub genes including Chemokine （C-C motif） ligand 20 （CCL20）， IL-1B， CXCL1， matrix metalloproteinase-9 （MMP-9） and Fos-like antigen 1 （FOSL1）. The results of RT-qPCR of the peripheral blood of DN patients were consistent with the bioinformatic analysis. Conclusion The hub genes， such as CCL20， may play a key role in promoting the inflammatory progression of DN through regulating the IL-17 signaling pathway， which contribute to identifying potential biomarkers and therapeutic targets for DN.

【Key words】Diabetic nephropathy； WGCNA； CCL20； IL-17 signaling pathway； Inflammation

糖尿病腎病（DN）是終末期腎?。‥SRD）的最常見病因，也是慢性腎臟?。–KD）的主要原因，且是糖尿病慢性微血管并發(fā)癥之一［1-2］。盡管糖尿病患者普遍接受血糖控制和血壓管理，但DN在全球范圍內(nèi)的發(fā)病率高達(dá)30%～40%，且仍在上升［3］。DN的發(fā)病機(jī)制頗為復(fù)雜，代謝和血流動力學(xué)紊亂破壞了腎小球?yàn)V過屏障的完整性，導(dǎo)致其超微結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，包括足細(xì)胞足突融合和脫離、基底膜增厚、系膜細(xì)胞外基質(zhì)積聚和腎小球硬化，最終導(dǎo)致白蛋白尿和ESRD，其確切的致病分子尚未完全闡明［4-5］。越來越多的科學(xué)研究表明，炎癥免疫是腎臟損傷的主要潛在機(jī)制，是DN持續(xù)進(jìn)展的重要環(huán)節(jié)［6］。因此，從炎癥免疫角度探尋DN早期診斷和治療靶點(diǎn)是目前研究的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)，且DN的潛在生物診斷標(biāo)志物和治療靶點(diǎn)亟待挖掘。隨著基因數(shù)據(jù)庫及高通量測序技術(shù)的完善和發(fā)展，生物信息學(xué)已成為科學(xué)研究的重要工具之一，為探尋疾病發(fā)病的分子機(jī)制提供了更多可能性。加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析（WGCNA）是一種系統(tǒng)性生物學(xué)方法，用于尋找共表達(dá)的基因模塊，以探索基因網(wǎng)絡(luò)與樣本特征之間的關(guān)聯(lián)［7-8］。此外，研究中樞基因的特定分子和生物學(xué)功能可更好地了解 DN 的潛在致病機(jī)制。本研究通過 WGCNA 構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)，試圖從高度相關(guān)基因聚集的模塊中識別有希望的炎癥免疫相關(guān)生物標(biāo)志物或 DN 的潛在治療靶點(diǎn)。

材料與方法

一、標(biāo)本來源

本研究收集2022年1月至2023年1月廣州市第一人民醫(yī)院收治的10例經(jīng)病理活組織檢查確診DN患者外周血，DN的診斷符合《糖尿病腎臟疾病臨床診療中國指南》（2021年版）［9］。健康對照組（NC組，10例）樣本為健康參與者的外周血。本研究經(jīng)廣州市第一人民醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)（批件號：S-2021-065），所有參與者/患者已簽署知情同意書。獲取受試者的外周血液標(biāo)本，置于紫色抗凝管中，隨后提取總RNA放置于?80 ℃冰箱凍存?zhèn)溆谩?/p>

二、主要儀器與試劑

包括Thermo Fisher Scientific磁力振蕩器、NanoDrop 2000分光光度計(jì)，Thermo Eppendorf 移液槍、常溫/低溫高速離心機(jī)，Bio-Rad實(shí)時(shí)熒光定量PCR儀，TaKaRa RNAiso Plus提取液、逆轉(zhuǎn)錄試劑盒，SYBR? Premix Ex TaqTM 實(shí)時(shí)熒光定量PCR（RT-qPCR）專用試劑，Sigma焦碳酸二乙酯（DEPC）。

三、方 法

1. 數(shù)據(jù)集獲取及差異基因的篩選

基因表達(dá)總庫（GEO，http：//www.ncbi.nlm.nih.gov/geo）為由原始提交者提供的記錄和數(shù)據(jù)集。本研究通過GEO數(shù)據(jù)庫中的術(shù)語“diabetic nephropathy”和“peripheral blood mononuclear cells”檢索數(shù)據(jù)集，篩選了包含人類樣本的外周血單個(gè)核細(xì)胞的數(shù)據(jù)集，即GSE142153（訓(xùn)練集）、GSE65561（驗(yàn)證集）。

數(shù)據(jù)集GSE142153包含對照組（NC組，10例）與DN組（23例）的基因表達(dá)數(shù)據(jù)。使用 R 軟件（版本4.3.0）進(jìn)行生物信息學(xué)分析。基于“l(fā)imma”包獲得 NC 組與 DN 組之間的差異表達(dá)基因（DEGs），然后進(jìn)行微陣列的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，設(shè)置篩選條件為：P < 0.05和|log2（FC）| > 1，F(xiàn)C為差異倍數(shù)。使用R包“ggplot2”和“pheatmap”將上述數(shù)據(jù)生成火山圖和熱圖。

2. 基因功能富集分析

為了探索DEGs和關(guān)鍵模塊中基因的生物學(xué)功能，使用Metascape工具（http： //metascape.org）和R軟件（4.3.0版）的ClusterProfiler進(jìn)行京都基因與基因組百科全書（KEGG）通路富集分析。

3. WGCNA的構(gòu)建

從R包“WGCNA”篩選19 515個(gè)基因中方差前25%表達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)。使用pickSoftThreshold 函數(shù)確定適當(dāng)?shù)能涢撝禈?gòu)建無尺度網(wǎng)絡(luò)。通過計(jì)算成對的 Pearson 相關(guān)矩陣，將其轉(zhuǎn)換為鄰接矩陣。通過變換鄰接矩陣創(chuàng)建基于拓?fù)渲丿B度量（TOM）的相異矩陣 （DissTOM），并通過基因樹狀圖的層次聚類分析生成模塊。獲取模塊后，使用“Module Eigengenes”函數(shù)計(jì)算模塊特征基因（ME）。此外，計(jì)算基因模塊與疾病的相關(guān)性和顯著性。

4. 關(guān)鍵模塊及中樞基因的識別

篩選與疾病相關(guān)性最高的模塊作為關(guān)鍵模塊，基于GS > 0.2和MM > 0.8篩選模塊中的基因，通過將 DEGs、WGCNA 中的中心基因和IL-17信號通路基因三者取交集，獲得的共有基因?yàn)橹袠校╤ub）基因。

5. 總RNA提取和RT-qPCR

使用RNAiso Plus 提取液提取外周血標(biāo)本中的總RNA，按試劑盒說明書操作，隨后用Nanodrop 2000 分光光度計(jì)檢測所提取RNA 的濃度及純度，并做好記錄。使用制造商程序，將1 μg RNA逆轉(zhuǎn)錄合成為模板DNA，再使用SYBR Green預(yù)混液與引物進(jìn)行擴(kuò)增以檢測目的基因相對表達(dá)水平，總反應(yīng)體系為20 μL，每份樣品做3個(gè)復(fù)孔，以GAPDH為參照。

四、統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

使用 Microsoft Excel 軟件建立資料數(shù)據(jù)表格，應(yīng)用SPSS 22.0處理數(shù)據(jù)，對所有呈正態(tài)或近似正態(tài)分布的計(jì)量資料以表示，DN組與NC組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。P < 0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

結(jié)果

一、DN患者外周血中的DEGs

通過R語言分析篩選數(shù)據(jù)集GSE142153中的DEGs，根據(jù)篩選標(biāo)準(zhǔn)得到181個(gè)DEGs，與NC組相比，DN組中106個(gè)基因表達(dá)上調(diào)、75個(gè)基因表達(dá)下調(diào)?；鹕綀D顯示了NC組與DN組間總的DEGs（圖1A），同時(shí)依據(jù)DEGs的倍數(shù)變化以熱圖顯示了DN 組中顯著表達(dá)的前100個(gè)基因（圖1B）。

二、KEGG富集通路分析

對篩選出的181個(gè)DEGs進(jìn)行KEGG富集通路分析，以了解其可能參與的生物過程。根據(jù)調(diào)整后的P值和BgRatio值，KEGG富集通路結(jié)果（圖1C），包括細(xì)胞因子-細(xì)胞因子受體的相互作用、NOD樣受體信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路、IL-17信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路、NF-κB信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路、酪氨酸蛋白激酶/信號轉(zhuǎn)導(dǎo)及轉(zhuǎn)錄激活因子（JAK/STAT）信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路等，大多數(shù)途徑與炎癥免疫反應(yīng)有關(guān)。弦圖中排名前5的富集通路分析結(jié)果（圖1D） 包括IL-17信號通路、細(xì)胞因子-細(xì)胞因子受體相互作用、NF-κB信號通路、NOD樣受體信號通路和糖基化終末產(chǎn)物及其受體（AGE/RAGE）信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路等。

三、WGCNA的構(gòu)建及關(guān)鍵模塊基因的識別

在GSE142153的外周血樣本中觀察到3個(gè)異常值（GSM4221586、GSM4221591、GSM4221594），見圖2A 。剔除異常值后，共有20個(gè)DN樣本和10個(gè)NC樣本構(gòu)建WGCNA。選取最佳軟閾值（power = 5），計(jì)算線性回歸模型得擬合指數(shù) R²=?0.85，構(gòu)建無尺度網(wǎng)絡(luò)，以線性圖和直方圖表示，見圖2B、C。進(jìn)一步利用動態(tài)混合剪切法合并特征基因（ME）相似度較高的模塊，最終獲得16個(gè)共表達(dá)模塊，其中灰色模塊為無共表達(dá)的基因，如圖2D。以疾病狀態(tài)為主要臨床特征，計(jì)算基因模塊與疾病的相關(guān)性和顯著性，見圖2E，結(jié)果顯示 turquoise模塊（r = 0.66，P < 0.001）與DN相關(guān)性最高。因此，選擇turquoise模塊作為關(guān)鍵模塊進(jìn)行下一步分析?；谀K的MM和GS繪制turquoise模塊的散點(diǎn)圖，如圖2F。依據(jù)MM > 0.8、GS > 0.2標(biāo)準(zhǔn)確定179個(gè)基因作為進(jìn)一步分析的中心基因。

四、hub基因識別及ROC曲線驗(yàn)證

通過將 DEGs、turquoise模塊的中心基因和IL-17信號通路分子三者相交確定了5個(gè)hub基因，即C-C趨化因子配體20（CCL20）、IL-1β、C-X-C趨化因子配體1（CXCL1）、基質(zhì)金屬蛋白酶-9（MMP-9）、FOS樣抗原1（FOSL1），見圖3A。對hub基因進(jìn)行ROC曲線驗(yàn)證，將AUC > 0.6 的hub基因定義為具有較好的臨床診斷潛力，訓(xùn)練集GSE142153的ROC分析結(jié)果如下：CCL20（AUC =0.848，95%CI 0.708～0.987），IL-1β（AUC=0.896，95%CI 0.786～1.000），CXCL1（AUC=0.904，95%CI 0.792～1.000），MMP-9（AUC=0.878，95%CI 0.763～0.993），F(xiàn)OSL1（AUC=0.887，95%CI 0.760～1.000），見圖3B；驗(yàn)證集GSE65561的ROC結(jié)果見圖3C，其中CCL20的AUC為0.848? （95%CI 0.527～0.998），IL-1β的AUC為0.896（95%CI 0.365～0.935），CXCL1的AUC為0.904（95%CI 0.460～0.965），MMP-9的AUC為0.878（95%CI 0.262～0.838），F(xiàn)OSL1的AUC為0.887（95%CI 0.283～0.867）。隨后使用數(shù)據(jù)集GSE142153驗(yàn)證上述hub基因的表達(dá)，結(jié)果顯示CCL20、IL-1β、CXCL1、MMP-9、FOSL1 基因表達(dá)在DN組上調(diào) （P均< 0.05），見圖3D。

五、臨床外周血樣本驗(yàn)證hub基因表達(dá)水平

為了進(jìn)一步驗(yàn)證以上分析結(jié)果，本研究收集臨床DN患者外周血10例（DN組）和健康參與者外周血10例（NC組），通過RT-qPCR檢測CCL20、IL-1β、CXCL1、MMP-9、FOSL1基因的相對表達(dá)量，結(jié)果與生物信息學(xué)分析結(jié)果一致，見圖3E。

討論

本研究通過生物信息學(xué)的方法，在DN和NC中共鑒定出181個(gè)DEGs，其中表達(dá)上調(diào)基因106個(gè)、表達(dá)下調(diào)基因75個(gè)。KEGG富集分析的結(jié)果顯示IL-17信號、NF-κB信號等炎癥信號通路激活，表明炎癥可能是DN的一種重要致病機(jī)制。隨之，本研究通過WGCNA獲得了16個(gè)共表達(dá)模塊。其中，turquoise模塊是參與DN的關(guān)鍵模塊。經(jīng)聯(lián)合WGCNA、DEGs和IL-17信號通路分子，鑒定出5個(gè)hub基因，即CCL20、IL-1β、CXCL1、MMP-9、FOSL1。RT-qPCR顯示，與NC組相比，hub基因在DN組外周血中的相對表達(dá)量上調(diào)。此外，ROC曲線顯示其對DN具有較高的潛在臨床診斷價(jià)值，可能是早期疾病的重要標(biāo)志物，也可能參與DN的發(fā)生、發(fā)展。

KEGG通路富集分析結(jié)果顯示了IL-17信號通路的異常激活。據(jù)報(bào)道，IL-17家族的細(xì)胞因子由于可誘導(dǎo)多種免疫信號分子而具有強(qiáng)大的免疫調(diào)節(jié)功能，最顯著的是參與促炎反應(yīng)［10］。IL-17是一個(gè)重要的促炎因子，由輔助性T淋巴細(xì)胞17（Th17）及先天性免疫細(xì)胞等分泌，在多種炎癥及自身免疫性疾病的病理過程中發(fā)揮關(guān)鍵作用［10］。大量研究表明IL-17 信號通路參與了動脈粥樣硬化、高血壓、DN、缺血再灌注損傷和急性腎同種異體移植排斥反應(yīng)的發(fā)生［11］。有研究顯示，IL-17在2型糖尿病炎癥和并發(fā)癥中起關(guān)鍵作用［12］。其中IL-17可增加腎小管上皮和系膜細(xì)胞中的TNF-α和CCL20表達(dá)，導(dǎo)致局部巨噬細(xì)胞募集，加重炎癥浸潤與腎損傷［13］。在DN模型小鼠中，IL-17介導(dǎo)足細(xì)胞病變、系膜擴(kuò)張和腎纖維化［14］。此外，有研究表明細(xì)胞外基質(zhì)的雙聚糖刺激巨噬細(xì)胞中Th1和Th17化學(xué)趨化因子CXCL10和CCL20的產(chǎn)生和表達(dá)［15］。更為重要的是，CCL20等hub基因與IL-17信號通路密切相關(guān)。

IL-1β 為促炎細(xì)胞因子，由單核-巨噬細(xì)胞、樹突狀細(xì)胞在免疫反應(yīng)、炎癥和感染的刺激下釋放，通過旁分泌作用于局部細(xì)胞，導(dǎo)致一系列炎癥信號通路激活（IL-17、NF-κB等），在代謝性疾病中起關(guān)鍵作用［16］。IL-1β對于2型糖尿病慢性腎臟疾病的發(fā)生和進(jìn)展至關(guān)重要，促使糖尿病小鼠的GFR下降，足細(xì)胞丟失和腎臟炎癥［17］。值得注意的是，抗IL-1β 策略能有效改善CKD動物模型的腎臟損傷，因此IL-1β可能是一個(gè)有價(jià)值的DN治療靶點(diǎn)［17］。

早期研究表明，趨化因子在炎癥性腎病中起重要作用，并在腎損傷過程中起關(guān)鍵致病作用［18］。CCL20主要由上皮細(xì)胞產(chǎn)生，在炎癥條件下其表達(dá)增加數(shù)倍。趨化因子受體6（CCR6）在各種免疫細(xì)胞中表達(dá)，如B淋巴細(xì)胞和Th17細(xì)胞。CCL20是唯一已知的與CCR6結(jié)合并驅(qū)動CCR6細(xì)胞在組織中遷移的高親和力配體。已有研究表明，使用抗體或拮抗劑破壞CCR6/CCL20的相互作用，可抑制表達(dá)CCR6的免疫細(xì)胞在炎癥部位的遷移，并降低疾病的嚴(yán)重程度，進(jìn)而緩解腎臟損傷［19］。González-Guerrero團(tuán)隊(duì)［20］研究發(fā)現(xiàn)，在AKI動物模型中，CCL20由腎小管內(nèi)皮和間質(zhì)細(xì)胞表達(dá)，尿液及組織中CCL20表達(dá)上調(diào)，并與損傷嚴(yán)重程度相關(guān)。CXCL1是一種典型的CXC趨化因子，與中性粒細(xì)胞的募集和活化有關(guān)。Wong等［21］研究表明，隨著腎損傷的進(jìn)展，血清及腎組織中CXCL1水平逐漸升高。Akcay等［22］發(fā)現(xiàn)順鉑誘導(dǎo)的AKI依賴于CD4+ T淋巴細(xì)胞介導(dǎo)的CXCL1的產(chǎn)生，抑制CXCL1可減輕順鉑誘導(dǎo)的AKI，證明CXCL1對腎損傷具有一定的促進(jìn)作用。

MMP-9是MMP家族的成員，調(diào)控ECM合成和降解的穩(wěn)態(tài)，以維持腎小球的結(jié)構(gòu)和功能完整性。研究表明，DN患者的尿液、血清和腎臟組織中 MMP-9 的表達(dá)增加，且在糖尿病患者微量白蛋白尿發(fā)作前可觀察到 MMP-9上調(diào)［23］。此外Li等［24］研究表明，在糖尿病正常蛋白尿患者中，MMP-9的血清水平與估算腎小球?yàn)V過率（eGFR）呈負(fù)相關(guān)。因此，MMP-9可能是DN早期的重要生物標(biāo)志物，并在其進(jìn)展中發(fā)揮重要作用。本研究還發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)OSL1在外周血中的表達(dá)上調(diào)，F(xiàn)OSL1蛋白是轉(zhuǎn)錄復(fù)合物活化蛋白-1（AP-1）的亞基，主要參與細(xì)胞分化、應(yīng)激、脂質(zhì)代謝及上皮-間充質(zhì)轉(zhuǎn)化［25］。目前， FOSL1與DN的相關(guān)研究很少。一項(xiàng)AKI的模型研究發(fā)現(xiàn)，與對照組相比，F(xiàn)OSL1缺陷的小鼠腎損傷較輕，其存活率更高，促炎因子（IL-1β和TNF）的表達(dá)和分泌水平降低，表明FOSL1對腎臟疾病進(jìn)展有一定的促進(jìn)作用［26］。然而，F(xiàn)OSL1對DN的作用亟待進(jìn)一步研究。

本研究中DEGs聯(lián)合WGCNA分析篩選出5個(gè)可能參與DN進(jìn)展的hub基因（CCL20、IL-1β、CXCL1、MMP-9和FOSL1），在DN患者外周血中均明顯上調(diào)且與IL-17信號通路密切相關(guān)，KEGG功能富集聚焦于炎癥相關(guān)通路，提示CCL20等基因可能通過調(diào)控IL-17信號通路參與DN炎癥過程，但具體作用機(jī)制尚不清楚，仍需進(jìn)一步深入探究。此外，鑒于驗(yàn)證的樣本量相對較小，在后續(xù)研究中，將通過體外細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、體內(nèi)動物實(shí)驗(yàn)及臨床大樣本研究進(jìn)一步篩選對DN發(fā)病機(jī)制具有高靈敏度和特異度的潛在分子，為DN的早期診斷和靶向藥物研究提供新的策略。

參 考 文 獻(xiàn)

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（收稿日期：2023-03-27）

（本文編輯：林燕薇）