本方案建立了一种整合的多组学流程（转录组和蛋白质组），并结合网络药理学筛选，以鉴定糖尿病并发症中内皮功能障碍的分子驱动因素和治疗靶点。
研究文章
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本方案建立了一种整合的多组学流程（转录组和蛋白质组），并结合网络药理学筛选，以鉴定糖尿病并发症中内皮功能障碍的分子驱动因素和治疗靶点。
内皮功能障碍是糖尿病肾病（DKD）的关键驱动因素，但其系统性分子机制尚未完全阐明。我们假设，整合多组学分析能够描绘高糖诱导的内皮损伤图谱，并识别可重复利用的治疗药物。本研究应用一个可重复使用的计算流程，整合了高糖处理的内皮细胞和糖尿病肾脏的转录组/分泌组数据。该分析鉴定出534个共同上调的基因/蛋白质。功能富集分析显示，细胞外基质重塑、细胞间通讯和炎症通路被激活。通过跨数据库验证，筛选出278个高置信度的中介分子，蛋白质-蛋白质相互作用网络分析进一步确定了十个核心基因。利用网络药理学方法，我们筛选了一个已批准药物库，鉴定出多个可能靶向该网络的候选化合物（例如，布鲁山素 bruceantin、艾代拉里斯 idelalisib）。此外，转录因子调控分析及示例性的分子对接模拟（例如，艾代拉里斯与CTCF/BRD4的结合）为后续实验验证提供了机制假说。综上所述，本研究建立了一个可重复使用的多组学分析框架，阐明了DKD中内皮致病机制，并提出了可再利用的候选药物，为机制探索与治疗发现提供了战略性方法。
糖尿病作为一种全球性健康挑战，2021年全球患者人数达5.29亿，预计到2050年将影响13.1亿人1。除血糖控制外，长期并发症是导致发病率、死亡率上升及生活质量下降的主要原因。这些并发症包括微血管并发症（如糖尿病肾病（DKD）、视网膜病变、神经病变）和大血管并发症（如加速动脉粥样硬化）。其中，糖尿病肾病影响约30%至40%的糖尿病患者，是全球终末期肾病（ESRD）的首要病因2。这些并发症带来的巨大负担凸显了针对其潜在机制开发新型疗法的迫切未满足需求。
内皮细胞（ECs）构成所有血管的内衬，是维持血管健康的关键守门人。高血糖诱导的内皮功能障碍是糖尿病性血管病变和器官损伤的核心驱动因素3,4。高葡萄糖水平在ECs内触发一系列适应不良的反应，包括一氧化氮（NO）生物利用度失调、内皮素-1（ET-1）分泌增加、黏附分子表达上调（如VCAM-1、ICAM-1）、通过过量产生活性氧（ROS）（例如通过NADPH氧化酶）导致氧化应激增强，以及持续的低度炎症3,4。这些改变共同导致血管舒张功能受损、血管通透性增加、白细胞黏附与浸润、促血栓状态，最终引发血管重塑5。在肾脏微血管系统中，肾小球内皮损伤破坏滤过屏障，促进白蛋白尿的发生，并直接导致细胞外基质（ECM）积聚、肾小球硬化及肾小管间质纤维化5,6。随后，局部肾脏细胞被激活，同时伴随炎症细胞浸润，形成恶性循环，进一步加剧肾脏损伤5,7。重要的是，临床研究表明，全身性内皮功能障碍的标志物与糖尿病患者白蛋白尿的发生发展及肾小球滤过率（GFR）下降密切相关6,7,8，凸显其与人类疾病结局的直接关联。尽管内皮功能障碍已被公认为核心环节，但目前对慢性高血糖在ECs中引发的精确转录和分泌重编程——尤其是驱动ECM重塑（肾脏纤维化的关键）的改变——仍缺乏系统性、多层次的全面认识，这限制了针对糖尿病肾病（DKD）及其他糖尿病相关血管并发症的新机制治疗靶点的发现7,8。
糖尿病中内皮功能障碍背后的深刻分子复杂性对传统的单靶点治疗策略构成了巨大挑战。在此背景下，计算生物学和生物信息学成为不可或缺的工具，能够整合并挖掘多样化的高维组学数据集，以在病理网络中优先识别因果枢纽，并发现多靶点治疗策略9。关键的是，传统的单一模态方法（例如仅转录组/蛋白质组分析或药理学筛选）常常忽略了分子层面之间的关键相互作用（如基因表达、蛋白质动态变化和药物反应），因而无法捕捉协同驱动因素或脱靶效应10,11。整合多组学分析流程通过在同一系统中同时分析转录组、分泌组和药理学数据，克服了这些局限性，从而提供对疾病机制的整体性认识。网络药理学、配体/靶点预测算法以及in silico分子对接技术使得对已批准药物库进行系统性探索成为可能，加速了能够逆转复杂疾病特征的药物的重新定位或新药发现3。这一范式转变在识别针对内皮失调及其严重微血管后果（如糖尿病肾病，DKD）的治疗方法方面具有特殊前景，有望提高疗效并降低不良反应风险。整合高糖暴露下内皮细胞的转录组与分泌组分析，鉴定出534个共同上调的分子。功能富集分析表明，细胞外基质重塑、氧化应激和炎症参与了早期DKD的发病机制。跨数据库分析优先筛选出278个高置信度靶点，并通过枢纽基因的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络进一步优化。对已批准药物进行网络药理学筛选，预测出85种候选化合物（包括brefeldin-A、bruceantin、paracetamol和idelalisib），可作用于上述靶点枢纽。in silico转录因子预测与分子对接进一步探究了其作用机制。本研究阐明了DKD中内皮驱动因素，建立了一条计算驱动的发现流程，并提供了可供实验验证的治疗候选物。最终，该流程有望推动针对糖尿病并发症的治疗发现计划。
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动物实验已获得河北以岭医药研究院动物研究与伦理委员会的批准（批准编号：N2024082）。有关本研究中使用的实验材料和仪器，请参见材料表。操作TRIzol（皮肤/眼睛刺激物，含苯酚）和蛋白酶抑制剂（可能引起呼吸道/皮肤致敏）等有害试剂时，人员必须严格穿戴适当的个人防护装备（PPE）。生物性/液体废物应放入可高压灭菌的袋子中，有害化学废物应放入指定容器，交由机构进行有害废物处理。耗材在丢弃前须进行去污处理。
糖尿病肾病小鼠模型构建
雄性 db/db 和 db/m 小鼠（12 周龄）在温度为 22 ± 2 °C、湿度为 56% ± 5% 的特定无病原体（SPF）环境中饲养，光照周期为 12 小时明暗交替，并可自由摄食和饮水。ad libitum 经过 1 周的适应期后，小鼠被随机分配数字编号，并分入不同的实验组。db/db 小鼠接受高蛋白饮食喂养 6 周，以建立糖尿病肾病（DKD）模型。通过尿白蛋白与肌酐比值（UACR）显著高于 db/m 对照组来确认建模成功，其中 UACR >30 mg/g 作为早期 DKD 的主要功能性生物标志物12。
高葡萄糖内皮细胞建模
人肾小球内皮细胞（HRGECs）在标准化条件下进行制备。将HRGECs分别培养于正常葡萄糖（NG，5.5 mM D-葡萄糖）或高葡萄糖（HG，30 mM D-葡萄糖）培养基中，并置于含5% CO2、37 °C的湿化培养箱中维持培养。细胞可连续暴露于HG条件，或先在对照条件下培养24小时后再进行后续分析。应设置渗透压对照组（HM，含5.5 mM D-葡萄糖和24.5 mM甘露醇）。所有实验条件均需满足严格的细胞健康标准：细胞活力保持在≥85%，凋亡水平低于15%，HG组相较于HM组的活性氧（ROS）水平升高不超过20%，乳酸脱氢酶（LDH）释放率低于10%，以确保在进行后续分析前细胞结构完整。
条件培养基的收集
采用标准化方案收集条件培养基（CM），用于分泌组分析13，并进行了部分修改。在高糖（30 mM D-葡萄糖）、正常葡萄糖（5.5 mM D-葡萄糖）或渗透压对照（5.5 mM D-葡萄糖 + 24.5 mM 甘露醇）刺激24小时后，用无菌磷酸盐缓冲液（PBS）洗涤HRGECs，以去除残留的血清蛋白。随后，细胞更换为无血清、无酚红的内皮基础培养基，并在37 °C、5% CO₂条件下孵育12小时，以富集分泌因子。
使用预冷的离心管收集CM。随后，样品处理按以下步骤进行。
初次澄清：将CM转移至无RNase/DNase的锥形管中，在4 °C条件下以3,000 × g离心10分钟，弃去沉淀的杂质。
蛋白酶抑制：在初次澄清后的2分钟内，加入不含EDTA的蛋白酶抑制剂混合物，终浓度为1倍（1:50），并含有1倍磷酸酶抑制剂。
浓度：将上清液立即加入预先用PBS冲洗的离心过滤器（3 kDa截留分子量）中，在4 °C条件下以4,000 × g离心90分钟，以实现10倍浓缩。
二次澄清： 将浓缩液转移至预冷的微量离心管中，在 4 °C 条件下以 12,000 × g 离心 15 分钟。收集上清液，避免触及沉淀的聚集体。
储存：将50 µL体积的样品分装至无菌低蛋白结合冻存管中。在收获完成后30分钟内，将冻存管在液氮中迅速冷冻。冻存管储存于-80 °C（避免冻融循环）。
CM 批次进行了内毒素检测（<0.25 EU/mL）。无血清孵育方案未引起应激反应（通过 HSP70/CHOP 免疫印迹验证）。CM 蛋白产量根据收获时的活细胞数或DNA含量进行标准化。严格保持处理规范：全程采用无菌操作；收获至冷冻时间不超过 30 分钟；确认转子温度已平衡。
经条件培养基处理的肾小管细胞的 CCK-8 检测
为评估内皮细胞分泌组对肾小管细胞活力的功能影响，按照既定方案，对经人肾小球内皮细胞（HRGECs）条件培养基（CM） 处理的人肾近端小管上皮细胞系HK-2进行CCK-8检测。HK-2细胞在添加10%胎牛血清（FBS）的DMEM培养基中培养。实验时，将细胞以每孔5 × 10³个细胞的密度接种于96孔板中。在CM处理前，细胞在含0.5% FBS的培养基中饥饿培养12小时。
采用相同总归一化蛋白质量的条件培养基（CM）。将冷冻的CM分装样品在干浴中37 °C解冻（<5 分钟），并在4 °C下以10,000 × g 离心5分钟以澄清。HK-2细胞（每孔100 µL）分别用高糖CM（HG-CM）、正常糖CM（NG-CM）或高渗对照CM（HM-CM）处理，并根据匹配的蛋白/DNA含量进行归一化。每种条件设置3个生物学重复，每个生物学重复包含3个技术重复。样品在37 °C、5% CO₂条件下孵育24小时。使用细胞计数试剂盒-8（CCK-8）评估细胞活力：向每孔加入10 µL CCK-8溶液，在37 °C孵育1–4小时，然后使用酶标仪在450 nm处测定吸光度。细胞活力按以下公式计算：
存活率 (%) = [(A_样本 - A_空白) / (A_基线对照 - A_空白)] × 100
氧化应激检测
通过TBA法测定细胞内丙二醛（MDA）水平，MDA是膜脂质过氧化的主要终产物之一。将细胞裂解液（1 × 107 个细胞）在10,000 × g 离心15分钟以澄清，取0.02 mL上清液加入样品管中，同时设置含0.02 mL MDA标准品的管。向每份样品中加入0.02 mL澄清剂和0.6 mL酸性试剂。样品和标准品管中加入0.2 mL显色剂（对照管中加入0.2 mL 50%乙酸）。密封、混匀后，于100 °C孵育40分钟，随后冷却样品，并在9569 × g 离心10分钟。将上清液转移至微孔板中，每孔250 µL，用于测定OD₅₃₂。
转录组分析
使用TRIzol试剂按照制造商的说明书提取总RNA。分别采用分光光度计和片段分析仪评估RNA的浓度和纯度。仅使用RNA完整性数（RIN）> 7.0的高质量RNA样品进行测序文库构建。
通过两轮基于寡聚(dT)磁珠的选择法富集带多聚腺苷酸尾（poly(A)+）的mRNA。使用基于镁离子的片段化试剂盒在94 °C下处理5-7分钟，将纯化的mRNA片段化为200-300个核苷酸长度。首先利用逆转录酶合成第一链cDNA，随后在dUTP存在条件下，使用大肠杆菌（E. coli）DNA聚合酶I和RNase H合成第二链cDNA（以实现链特异性）。后续步骤包括末端修复、加A尾、接头连接以及利用磁珠进行的片段大小筛选。在进行PCR扩增前，用UDG酶消化掺入了dUTP的第二链。
使用PCR构建了链特异性文库，平均插入片段大小为400 ± 50 bp，PCR反应条件如下：98 °C预变性1 min；随后进行14个循环，每个循环包括98 °C变性10 s、60 °C退火30 s、72 °C延伸30 s；最后在72 °C延伸5 min。在Illumina测序平台上进行双端150 bp测序，每样本测序深度≥4000万条读长（Q30 > 85%）。
转录组数据的生物信息学分析
使用 FastQC（v0.11.8）对原始测序读段进行质量检测，并利用 HISAT2（v2.2.1）将读段比对至 GRCh38.p13 参考基因组。采用 StringTie（v2.1.6）以默认参数进行转录本定量及每个样本的转录本组装。所有个体样本的组装转录组通过 gffcompare 软件（v0.12.6；gffcompare 为独立工具，不属于 StringTie 的一部分，其版本已更正为常用稳定版本）合并，以重建一个全面的转录组。差异表达分析使用 DESeq2（v1.38.3）进行，筛选阈值为 |log2 倍数变化（FC）| > 1 且错误发现率（FDR）< 0.05。批次效应通过 variancePartition 软件包进行校正。
分泌组蛋白质组学分析
采用先前描述的方法13并加以改进用于分泌组分析，从在正常葡萄糖（NG）、高葡萄糖（HG）或高甘露醇（HM）对照条件下培养的HRGECs中收集CM 。刺激后，细胞用PBS洗涤，并在无血清培养基中孵育12小时。收集CM后在4 °C下以3,000 × g离心10分钟。
将各样品等量的肽段混合后，用溶剂A（5%乙腈，pH 9.8）稀释并注入色谱柱。使用Binary Rapid Separation系统上的3.5 µm 4.6 x 150 300Extend-C18柱对肽段混合物进行分级分离。梯度洗脱流速为0.3 mL/min：在38分钟内，溶剂B（97%乙腈，pH 9.8）从5%升至21%；20分钟内从21.5%升至40%；2分钟内从40%升至90%；保持90%溶剂B 3分钟；最后用5%溶剂B平衡10分钟。在214 nm处监测洗脱峰，每分钟收集一次组分。根据洗脱峰的色谱图合并组分，共收集10个组分，随后进行冷冻干燥。
配制流动相A（100%水，0.1%甲酸）和流动相B（80%乙腈），将干燥的肽样品用0.1%甲酸重新溶解，并在20,000 × g 离心10分钟。使用UHPLC液相系统进行分离。样品以2.5 µL/min的流速加载至ES906 HPLC色谱柱（150 mm），并采用8分钟梯度洗脱，具体梯度程序如下：0–4分钟，流动相B从4%线性升至25%；4–6.9分钟，流动相B从25%线性升至35%；6.9–7.3分钟，流动相B从35%线性升至99%；7.3–8.0分钟，保持流动相B为99%。液相分离后的肽段被导入质谱仪进行DIA模式采集。主要参数设置如下：归一化碰撞能量25%，默认电荷态为2，分辨率240,000，每0.6秒扫描一次，扫描范围380–980 m/z，质谱AGC为500%。碎片离子扫描的最大扫描时间为3 ms，采用300个2-Th扫描窗口，范围覆盖380至980 m/z。
采用无谱库方法，使用 DIA-NN（https://www.nature.com/articles/s41592-019-0638-x，版本 1.9.1）分析 DIA 数据。将 MS/MS 数据与从 Uniprot 数据库下载的蛋白质序列进行比对，搜索参数设置如下：酶切酶：胰蛋白酶/P；最大漏切位点数：2；固定修饰：羰氨甲基化（C）；可变修饰：氧化（M）和乙酰化（蛋白质N端）；前体离子质量容差：20 ppm；碎片离子质量容差：0.05 Da。结果以 1% 错误发现率（FDR）进行过滤，下游分析中仅采用通过该过滤标准的蛋白质组。
组学功能富集分析（GO、KEGG 和 GSEA）
在经过筛选的差异表达基因（转录组学）和蛋白质（分泌组蛋白质组学）数据集上，采用既定的生物信息学流程进行功能富集分析。使用 Org.Hs.eg.db 进行标识符映射。通过 clusterProfiler 执行 GO 富集分析（包括生物过程、分子功能和细胞组分）。采用 Benjamini-Hochberg 方法校正的 p 值< 0.05，并应用语义相似性降维（阈值=0.7）以合并冗余条目。KEGG 通路分析使用 KEGG REST API（hsa，2023 年版本）完成。采用超几何检验结合 Yekutieli FDR 校正方法。通路拓扑可视化由 Pathview 完成。GSEA 分析采用基于排序的方法，以信噪比对基因进行排序。针对 MSigDB 数据集（HALLMARK、C2、C5；v2023.2）以及人工整理的糖尿病内皮细胞特征谱进行富集检验。显著性通过 1000 次表型置换检验评估（FDR < 25%）。
蛋白质-蛋白质相互作用网络分析
为了在致病候选基因库中鉴定核心分子调控因子，采用整合的计算工作流程进行了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络构建和拓扑分析。将278个候选基因提交至STRING数据库（版本12.0；Homo sapiens；证据来源包括实验数据、共表达数据和 curated 数据库；相互作用置信度（综合评分）阈值>0.7，以筛选高置信度的相互作用边；未添加额外的互作蛋白膨胀）。结果导入Cytoscape（版本3.9.1），并利用MCODE（版本1.5.2）和CytoHubba（版本0.4.1）插件进行网络拓扑分析。随后，根据节点的连接度对网络进行可视化优化，使连接度高的节点颜色更深、尺寸更大、标签更突出。
糖尿病肾病靶基因集的开发
共上调mRNA/蛋白质的筛选标准定义如下：转录组（FDR < 0.05 且 |log2FC| > 1）和分泌组（FDR < 0.01 且 |log2FC| > 1.5）。使用UniProt对蛋白质和基因名称进行标准化，并转换为统一格式（基因符号）。通过整合多个公共数据库中的糖尿病肾病相关基因构建目标基因集，这些数据库包括GeneCards（版本5.25，检索词：Diabetic Nephropathies，访问时间2025年7月）、比较毒物基因组学数据库（CTD；https://ctdbase.org/，检索词：Diabetic Nephropathies，访问时间2025年7月）以及Open Targets平台（https://platform.opentargets.org/，版本0.13.8，检索词：Diabetic Nephropathies，访问时间2025年7月）13,14,15。该基因集被定义为糖尿病肾病综合参考集。进一步识别共上调mRNA/蛋白质与此基因集的交集，用于后续分析。
CCL2 蛋白检测
为定量CCL2，使用捕获抗体（100 µL/孔）包被96孔板，并于4 °C孵育过夜。次日，用缓冲液洗板2次，每孔加入200 µL ELISA稀释液，在室温下封闭1小时。通过将S1标准品进行2倍倍比稀释，制备7个浓度点的标准曲线，然后每孔加入100 µL样品，在400 rpm条件下孵育2小时。洗板5次后，每孔加入检测抗体（100 µL/孔），在400 rpm条件下孵育1小时，随后加入酶溶液（100 µL/孔），在400 rpm条件下孵育30分钟。使用TMB底物显色（室温，15–30分钟）。每孔加入酸液（100 µL/孔）终止反应，在450 nm波长处读取吸光度（可选620 nm作为参考波长）。关键步骤包括严格的洗涤、定时孵育以及标准化的稀释操作，以确保实验的可重复性。
药物重定位
使用以下平台预测治疗性化合物：LINCS L1000 特征方向特征搜索引擎（L1000CDS2； https://maayanlab.cloud/L1000CDS2）。该平台采用 MODZ 方法和特征方向分析，识别能够逆转或模拟输入基因表达特征的小分子或化合物组合16。通过该平台，筛选出可逆转差异表达肾基因失调的候选药物。根据这些化合物在肾细胞系中的逆转评分，并在组织列中选择肾脏进行筛选，对化合物进行排序，随后对排名靠前的候选化合物进行分子对接，以评估其与关键蛋白靶点的结合亲和力。
共调节转录因子筛选
在hTFtarget数据库中查询了共同调控转录因子（TF）对基因集的结合情况。hTFtarget数据库通过计算分析多种细胞、组织和条件下的大规模ChIP-Seq数据集，用于鉴定人类转录因子（TF）与其靶基因之间的关系。该整合分析流程将ChIP-Seq峰信号与表观遗传背景信息相结合，精确定位启动子/增强子区域中的TF结合位点，并明确考虑了时空特异性的调控动态。如Zhang等人所示，该数据库作为一个多维度平台，可用于探索转录因子的靶基因或基因的调控因子、可视化ChIP-Seq数据、研究转录因子间的协同作用，并预测其结合位点17。
小分子-蛋白质对接的计算流程与分析
使用 AutoDock Vina 1.2.018 对活性成分与转录因子 BRD4、CTCF、EP300 和 SPI1 之间的结合相互作用进行分子对接分析。BRD4（PDB ID：7REK）、CTCF（PDB ID：5K5I）、EP300（PDB ID：5NU5）和 SPI1（PDB ID：8E3K）的晶体结构从蛋白质数据库（https://www.rcsb.org/）19,20 获取。小分子结构以 SDF 格式从 PubChem 数据库（https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/21）下载，使用 Open Babel 2.4.1 转换为 MOL2 格式，并通过 PyRx 0.8 进行能量最小化。蛋白质预处理包括去除水分子、添加氢原子、计算 Gasteiger 电荷，并将其转换为 PDBQT 格式（AutoDock Vina 所需格式）。采用半柔性对接策略，根据每种蛋白质中共结晶配体的结合位点确定对接网格的位置和尺寸。MA9-086 作为 BRD4 的阳性对照配体，XDM-CBP 作为 EP300 的阳性对照配体。对于缺乏已知阳性配体的 CTCF 和 SPI1，通过 Proteins Plus 在线平台（https://proteins.plus/）进行结构分析以识别潜在的结合口袋。对接网格参数设置如下（坐标和尺寸单位为 Å，沿 x、y、z 轴）：BRD4 中心位于 (-11.907, -8.617, -3.973)，盒子尺寸为 (18.387, 18.387, 18.387)；CTCF 中心位于 (15.165, 4.854, 6.388)，盒子尺寸为 (17.25, 20.25, 9.75)；EP300 中心位于 (39.781, 5.326, 9.998)，盒子尺寸为 (16.516, 16.516, 16.516)；SPI1 中心位于 (3.155, -3.853, 0.668)，盒子尺寸为 (17.25, 25.5, 10.5)。对接过程中，能量范围设为 3，穷举性参数设为 8，网格间距设为 0.375 Å。结合稳定性通过结合能评估，较低的值表示更稳定的构象和更高的相互作用可能性，结合能阈值定义为 <-5 kcal/mol 时视为具有强结合活性22,23。最后，使用 PyMOL 鉴定化合物与受体之间的相互作用模式。
统计学分析
数据以均值 ± 标准误表示。统计检验根据正态性（Shapiro-Wilk 检验）和方差齐性（Levene 检验）选择。组间比较采用非配对 t 检验（两组）或单因素方差分析结合 LSD 事后检验（≥3 组）。显著性阈值定义为 p < 0.05。图表使用 GraphPad Prism 9.0 生成。
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高血糖内皮细胞分泌组对肾小管致病作用的演示
本研究首先验证了高血糖内皮细胞分泌组的致病效应。与对照组相比，高血糖人肾小球内皮细胞（HG-CM）的条件培养基显著降低了人近端肾小管上皮细胞（HK-2）的存活率。
在上述功能证据的基础上，整合了糖尿病肾病的转录组数据以及高糖处理的内皮细胞分泌组分析（高糖条件培养基的LC-MS/MS检测），鉴定出一组表达一致上调的核心致病基因及其相应的分泌蛋白。基于这些共有的致病靶点，利用L1000CDS2化合物库进行计算筛选，以寻找可预测功能性下调这些靶点表达或活性的候选药物。同时，通过转录因子（TFs）数据库筛选出调控上述致病靶点的关键转录因子，并采用分子对接的计算机辅助方法，评估候选再利用化合物与致病性转录因子之间的结合潜力。最后，应通过qPCR（检测mRNA水平）和...
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本研究通过整合多组学与计算方法，确立了高血糖诱导的内皮细胞分泌组功能障碍是糖尿病肾损伤的关键驱动因素。研究证实，分泌组介导的对肾小管的细胞毒性作用伴随着534种内皮源性因子的系统性失调，这些因子汇聚于细胞外基质重塑、氧化应激和炎症——这些正是糖尿病肾病（DKD）发病机制的核心通路。研究鉴定了278个高置信度的介导分子，包括经机制验证的关键枢纽分子CCL2、VWF、SERPINE1和THBS1（共上调1.15至2630倍），填补了关键知识空白，阐明了内皮细胞转录重编程如何转化为分泌型促纤维化和促炎效应分子。26,33尤其值得注意的是CCL2（MCP-1），它是一种强效趋化因子，可调控单核细胞/巨噬细胞向肾组织的募集。临床与实验研究一致表明，CCL2是介导糖尿病肾损伤进展的核心因子，其过表达会加重蛋白尿、间质性炎症以及肾小管间质纤维化。34,35此处观察到的CCL2诱导幅度异常显著，可能反映了其在建立促进炎症...
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作者无任何利益冲突需要披露。
本工作得到国家自然科学基金（32200644）、河北省科技计划项目（246W2501D，252W7716D）和燕赵金台（A20240022）的资助。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| CCL2 ELISA试剂盒 | Thermo Fisher Scientific | #88-7399-88 | |
| CCR2抑制剂 | Merck Millipore | #227016 | |
| 细胞活力检测试剂盒 | Seven Biotechnology | CCK-8, SC119-01 | |
| DNA测序仪 | Illumina | NovaSeq 6000 | |
| 高效液相色谱系统 | Thermo Fisher Scientific | UltiMate 3000 Binary RSLC | |
| 人肾小球内皮细胞培养基 | 上海中乔新舟生物科技有限公司 | 1001 | |
| 人肾小球内皮细胞（HRGECs） | 上海中乔新舟生物科技 | PRI-H-00038 | |
| 人肾小管上皮细胞完全培养基 | Procell | CM-H193 | |
| 人肾小管上皮细胞（HK2） | Procell | CP-H193 | |
| 雄性db/db和db/m小鼠（4周龄） | 杭州紫源生物科技有限公司 | SCXK 20190004 | |
| 质谱仪 | Thermo Fisher Scientific | Astral | |
| 微孔板吸光度读数仪 | Molecular Devices | SpectraMax iD5 | |
| 蛋白酶抑制剂混合物（无EDTA） | Roche | cOmplete, #5056489001 | |
| RNA提取试剂 | Thermo Fisher Scientific | TRIzol, #15596026 | |
| RNA质量分析仪 | Agilent Technologies | 5300 Fragment Analyzer, M5311AA | |
| RNA定量仪 | Thermo Fisher Scientific | Qubit 3.0, Q33216 | |
| 活性氧检测试剂盒 | Thermo Fisher Scientific | #EEA019 | |
| 超滤离心管（3 kDa截留分子量） | Merck Millipore | Amicon Ultra-4 |
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