铁死亡相关基因表达水平与脓毒症心肌功能障碍及预后的相关性

doi:10.3969/j.issn.1006-5725.2025.06.011

摘要/Abstract

摘要：

目的探讨铁死亡相关基因表达水平与脓毒症患者心肌功能障碍及预后的相关性。方法纳入2023年5月至2024年8月本院收治的85例脓毒症患者，根据心肌功能障碍发生情况分为障碍组（39例）和非障碍组（46例）。收集患者年龄、原发疾病等临床资料；采集肺组织标本，检测细胞色素p450氧化还原酶（POR）、溶质载体家族7成员5（SLC7A5）和信号转导和转录激活因子3（STAT3）铁死亡相关基因的mRNA表达水平。通过多因素logistic回归分析铁死亡相关基因表达水平与脓毒症心肌功能障碍（SIMD）的相关性；绘制Kaplan-Meier生存曲线分析铁死亡相关基因表达水平与脓毒症患者预后的相关性。结果障碍组脓毒症患者男性占比、年龄和POR、SLC7A5及STAT3表达水平均高于非障碍组（P < 0.05）。在排除性别、年龄等混杂因素的干扰后，POR、SLC7A5及STAT3表达水平是SIMD的独立影响因素（P < 0.05）。绘制ROC曲线显示，POR表达水平预测SIMD的AUC为0.677（95%CI：0.561 ~ 0.792），敏感度、特异度分别为87.20%、54.30%；SLC7A5表达水平预测SIMD的AUC为0.844（95%CI：0.749 ~ 0.939），敏感度、特异度分别为74.40%、93.50%；STAT3表达水平预测SIMD的AUC为0.690（95%CI：0.570 ~ 0.809），敏感度、特异度分别为69.20%、71.70%。随访期间，85例脓毒症患者中，有69例（81.18%）存活，16例（18.82%）死亡；绘制Kaplan-Meier生存曲线显示，POR、SLC7A5表达水平与脓毒症患者28 d生存率相关（χ ² = 6.048/10.143，P < 0.05），STAT3表达水平与脓毒症患者28 d生存率无显著关联（χ ² = 2.149，P > 0.05）。结论 POR、SLC7A5及STAT3表达水平与SIMD密切相关，其中POR、SLC7A5表达水平与脓毒症患者预后显著相关。

关键词: 铁死亡, 脓毒症, 心肌功能障碍, 预后, 相关性

Abstract:

Objective To examine the correlation between ferroptosis-related gene expression levels and myocardial dysfunction as well as prognosis in sepsis patients. Methods Eighty-five sepsis patients admitted to our hospital from May 2023 to August 2024 were categorized into two groups based on the presence of myocardial dysfunction： the impaired group （n = 39） and the non-impaired group （n = 46）. The mRNA expression levels of cytochrome P450 oxidoreductase （POR）， solute carrier family 7 member 5 （SLC7A5）， and signal transducer and activator of transcription 3 （STAT3） were measured. Multivariate logistic regression analysis was conducted to examine the correlation between the expression levels of iron death-related genes and sepsis-induced myocardial dysfunction （SIMD）. Kaplan-Meier survival curves were plotted to evaluate the relationship between the expression levels of iron death-related genes and the prognosis of sepsis patients. Results In patients with sepsis， the disorder group exhibited higher male proportions， age， and expression levels of POR， SLC7A5， and STAT3 compared to the non-disorder group （P < 0.05）. After adjusting for potential confounders such as gender and age， the expression levels of POR， SLC7A5， and STAT3 remained independent predictors of SIMD （P < 0.05）. The ROC curve analysis revealed that the AUC for POR expression in predicting SIMD was 0.677 （95%CI： 0.561 ~ 0.792）， with a sensitivity of 87.20% and specificity of 54.30%. For SLC7A5， the AUC was 0.844 （95%CI： 0.749 ~ 0.939）， with a sensitivity of 74.40% and specificity of 93.50%. STAT3 had an AUC of 0.690 （95%CI： 0.570 ~ 0.809）， with a sensitivity of 69.20% and specificity of 71.70%. During the follow-up period， 69 patients （81.18%） survived， while 16 （18.82%） did not. Kaplan-Meier survival analysis indicated that POR and SLC7A5 expression levels were significantly associated with the 28-day survival rate of septic patients （χ2 = 6.048/10.143， P < 0.05）， whereas STAT3 expression showed no significant correlation （χ2 = 2.149， P > 0.05）. Conclusion The expression levels of POR， SLC7A5 and STAT3 are closely related to SIMD， and the expression levels of POR and SLC7A5 are significantly related to the prognosis of sepsis patients.

Key words: iron death, sepsis, myocardial dysfunction, prognosis, correlation

中图分类号:

R692.5

段彤,吴奇,刘惠. 铁死亡相关基因表达水平与脓毒症心肌功能障碍及预后的相关性[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(6): 846-851.

Tong DUAN,Qi WU,Hui. LIU. Correlation between iron death⁃related gene expression level and myocardial dysfunction and prognosis in sepsis[J]. The Journal of Practical Medicine, 2025, 41(6): 846-851.

图/表 6

表1

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表2

表3

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参考文献 29

1	GAUER R， FORBES D， BOYER N. Sepsis： Diagnosis and Management［J］. Am Fam Physician， 2020，101（7）：409-418.
2	RUDD K E， JOHNSON S C， AGESA K M， et al. Global， regional， and national sepsis incidence and mortality， 1990-2017： Analysis for the Global Burden of Disease Study［J］. Lancet， 2020，395（10219）：200-211. doi:10.1016/s0140-6736(19)32989-7 doi: 10.1016/s0140-6736(19)32989-7
3	刘敏，陈喜云，吕建磊，等. ALKBH5通过TRAF1/NF-κB通路减轻脓毒症心肌损伤的机制［J］. 实用医学杂志，2024，40（17）：2381-2389.
4	CHEN M， KONG C， ZHENG Z， et al. Identification of Biomarkers Associated with Septic Cardiomyopathy Based on Bioinformatics Analyses［J］. J Comput Biol， 2020，27（1）：69-80. doi:10.1089/cmb.2019.0181 doi: 10.1089/cmb.2019.0181
5	YAN H F， ZOU T， TUO Q Z， et al. Ferroptosis： Mechanisms and links with diseases［J］. Signal Transduct Target Ther， 2021，6（1）：49. doi:10.1038/s41392-020-00428-9 doi: 10.1038/s41392-020-00428-9
6	WANG C， YUAN W， HU A， et al. Dexmedetomidine alleviated sepsis‑induced myocardial ferroptosis and septic heart injury［J］. Mol Med Rep， 2020，22（1）：175-184. doi:10.3892/mmr.2020.11114 doi: 10.3892/mmr.2020.11114
7	LI N， WANG W， ZHOU H， et al. Ferritinophagy-mediated ferroptosis is involved in sepsis-induced cardiac injury［J］. Free Radic Biol Med， 2020，160（1）：303-318. doi:10.1016/j.freeradbiomed.2020.08.009 doi: 10.1016/j.freeradbiomed.2020.08.009
8	SONG J， REN K， ZHANG D， et al. A novel signature combing cuproptosis- and ferroptosis-related genes in sepsis-induced cardiomyopathy［J］. Front Genet， 2023，14（1）：1170737. doi:10.3389/fgene.2023.1170737 doi: 10.3389/fgene.2023.1170737
9	WANG P F， NEINER A， KHARASCH E D. Stereoselective Bupropion Hydroxylation by Cytochrome P450 CYP2B6 and Cytochrome P450 Oxidoreductase Genetic Variants［J］. Drug Metab Dispos， 2020，48（6）：438-445. doi:10.1124/dmd.119.090407 doi: 10.1124/dmd.119.090407
10	SINGER M， DEUTSCHMAN C S， SEYMOUR C W， et al. The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock （Sepsis-3）［J］. JAMA， 2016，315（8）：801-810. doi:10.1001/jama.2016.0287 doi: 10.1001/jama.2016.0287
11	BEESLEY S J， WEBER G， SARGE T， et al. Septic Cardiomyopathy［J］. Crit Care Med， 2018，46（4）：625-634. doi:10.1097/ccm.0000000000002851 doi: 10.1097/ccm.0000000000002851
12	PARKER M M， SHELHAMER J H， BACHARACH S L， et al. Profound but reversible myocardial depression in patients with septic shock［J］. Ann Intern Med， 1984，100（4）：483-490. doi:10.7326/0003-4819-100-4-483 doi: 10.7326/0003-4819-100-4-483
13	L'HEUREUX M， STERNBERG M， BRATH L， et al. Sepsis-Induced Cardiomyopathy： A Comprehensive Review［J］. Curr Cardiol Rep， 2020，22（5）：35. doi:10.1007/s11886-020-01277-2 doi: 10.1007/s11886-020-01277-2
14	卢天龙，杨启英，杨世闻，等. 精氨酸甲基转移酶1调控铁死亡在肺癌细胞恶性生物学中的分子机制［J］. 实用医学杂志， 2023， 39（9）：1098-1104.
15	FANG X， WANG H， HAN D， et al. Ferroptosis as a target for protection against cardiomyopathy［J］. Proc Natl Acad Sci U S A， 2019，116（7）：2672-2680. doi:10.1073/pnas.1821022116 doi: 10.1073/pnas.1821022116
16	YOSHIDA M， MINAGAWA S， ARAYA J， et al. Involvement of cigarette smoke-induced epithelial cell ferroptosis in COPD pathogenesis［J］. Nat Commun， 2019，10（1）：3145. doi:10.1038/s41467-019-10991-7 doi: 10.1038/s41467-019-10991-7
17	ZHU L， CHEN D， ZHU Y， et al. GPX4-Regulated Ferroptosis Mediates S100-Induced Experimental Autoimmune Hepatitis Associated with the Nrf2/HO-1 Signaling Pathway［J］. Oxid Med Cell Longev， 2021，2021（1）：6551069. doi:10.1155/2021/6551069 doi: 10.1155/2021/6551069
18	LIU Y， TAN S， WU Y， et al. The Emerging Role of Ferroptosis in Sepsis［J］. DNA Cell Biol， 2022，41（4）：368-380. doi:10.1089/dna.2021.1072 doi: 10.1089/dna.2021.1072
19	SUGISHIMA M， SATO H， WADA K， et al. Crystal structure of a NADPH-cytochrome P450 oxidoreductase （CYPOR） and heme oxygenase 1 fusion protein implies a conformational change in CYPOR upon NADPH/NADP（+） binding［J］. FEBS Lett， 2019，593（8）：868-875. doi:10.1002/1873-3468.13360 doi: 10.1002/1873-3468.13360
20	LIU J， KANG R， TANG D. Signaling pathways and defense mechanisms of ferroptosis［J］. FEBS J， 2022，289（22）：7038-7050. doi:10.1111/febs.16059 doi: 10.1111/febs.16059
21	LI J， ZHOU L， LI Z， et al. Identification of Crucial Genes and Infiltrating Immune Cells Underlying Sepsis-Induced Cardiomyopathy via Weighted Gene Co-Expression Network Analysis［J］. Front Genet， 2021，12（1）：812509. doi:10.3389/fgene.2021.812509 doi: 10.3389/fgene.2021.812509
22	廖景龙，罗涵深，霍博. 皮肤黑色素瘤预后模型的构建：基于TCGA数据库的铁死亡相关基因［J］. 皮肤性病诊疗学杂志，2023，30（4）：307-313.
23	CHEN Z， CAI H， YE W， et al. TP63 transcriptionally regulates SLC7A5 to suppress ferroptosis in head and neck squamous cell carcinoma［J］. Front Immunol， 2024，15（1）：1445472. doi:10.3389/fimmu.2024.1445472 doi: 10.3389/fimmu.2024.1445472
24	ZHENG H， ZHANG X， LI C， et al. BCAA mediated microbiota-liver-heart crosstalk regulates diabetic cardiomyopathy via FGF21［J］. Microbiome， 2024，12（1）：157. doi:10.1186/s40168-024-01872-3 doi: 10.1186/s40168-024-01872-3
25	WANG Y， MOU Y K， LIU W C， et al. Machine learning developed a macrophage signature for predicting prognosis， immune infiltration and immunotherapy features in head and neck squamous cell carcinoma［J］. Sci Rep， 2024，14（1）：19538. doi:10.1038/s41598-024-70430-6 doi: 10.1038/s41598-024-70430-6
26	MAO J， MA X. Bioinformatics Identification of Ferroptosis-Associated Biomarkers and Therapeutic Compounds in Psoriasis［J］. J Oncol， 2022，2022（1）：3818216. doi:10.1155/2022/3818216 doi: 10.1155/2022/3818216
27	LAKSHMANACHETTY S， BALAIYA V， HIGH W A， et al. Loss of TP63 Promotes the Metastasis of Head and Neck Squamous Cell Carcinoma by Activating MAPK and STAT3 Signaling［J］. Mol Cancer Res， 2019，17（6）：1279-1293. doi:10.1158/1541-7786.mcr-18-1355 doi: 10.1158/1541-7786.mcr-18-1355
28	LEI W， LIU D， SUN M， et al. Targeting STAT3： A crucial modulator of sepsis［J］. J Cell Physiol， 2021，236（11）：7814-7831. doi:10.1002/jcp.30394 doi: 10.1002/jcp.30394
29	孙永，史兆博，刘美香，等. 山药多糖对脓毒症大鼠心肌损伤及JAK2/STAT3信号通路的影响［J］. 中国动脉硬化杂志，2022，30（8）：669-675.

指标	非障碍组（n = 46）	障碍组（n = 39）	χ²/t值	P值
性别			5.039	0.025
男	26（56.52）	31（79.49）
女	20（43.48）	8（20.51）
年龄（x ± s）/岁	63.28 ± 10.84	69.05 ± 11.37	2.382	0.020
原发病
冠心病	12（26.09）	10（25.64）	0.002	0.963
慢性肾脏病	8（17.39）	7（17.95）	0.005	0.946
高血压	22（47.83）	13（33.33）	1.830	0.176
慢性肺部疾病	8（17.39）	4（10.26）	0.886	0.347
糖尿病	16（34.78）	12（30.77）	0.154	0.695
入院时心率（x ± s）/（次/min）	97.50 ± 10.21	98.03 ± 10.38	0.236	0.814
MAP（x ± s）/mmHg	62.76 ± 10.04	60.87 ± 10.25	0.855	0.395
POR（x ± s）	5.23 ± 1.48	6.05 ± 1.22	2.800	0.006
SLC7A5（x ± s）	7.27 ± 2.15	11.30 ± 3.47	6.300	< 0.001
STAT3（x ± s）	6.94 ± 2.34	9.15 ± 3.02	3.720	< 0.001

相关指标	β	SE	Wald	P值	OR（95% CI）
性别	0.267	0.717	0.139	0.709	1.306（0.320 ~ 5.326）
年龄	0.009	0.027	0.111	0.739	1.009（0.957 ~ 1.064）
POR	0.620	0.262	5.625	0.018	1.860（1.114 ~ 3.105）
SLC7A5	0.724	0.171	17.907	< 0.001	2.063（1.475 ~ 2.884）
STAT3	0.380	0.128	8.854	0.003	1.462（1.138 ~ 1.878）
常数项	-14.283	3.479	16.858

[1]	刘冬丽,全梓林,钟灵秀,陈琦琦,蔡文巧,庄森培,魏莹,潘惠仪,林雅文. 儿童先天性心脏病术后抗生素相关性腹泻预测模型的构建与验证[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(5): 683-690.
[2]	何罗宜,刘品晶,黄静铭,古立新,汤展宏. 静脉-动脉体外膜肺氧合治疗患者合并毛细血管渗漏综合征分布状态、危险因素及预后[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(4): 542-547.
[3]	生侠,周梦文,贺靖凯,谢良阔,刘骁. 深浅层血管密度变化和视网膜高反射点评估糖网黄斑水肿治疗反应的效果[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(4): 575-579.
[4]	姚卓林,李真,张彩华,张明媚,嘉若琳,曹源,王一萍,管一春. 波塞冬预期低预后人群应用双刺激方案IVF/ICSI的临床结局分析[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(4): 580-588.
[5]	施邓鑫杰,施鸿金,张楠,付什,王群,董昊楠,王剑松,李海丹,王海峰. YTH结构域N6-甲基腺嘌呤RNA结合蛋白2的生物学作用及其在肿瘤中应用的研究进展[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(4): 615-620.
[6]	翟俊杰,温少莹,李心如,孙睿,祁宁,张启凡,杨力,黄晖,马凌桔,郝银菊,姜怡邓,李桂忠,马胜超. Toll样受体4在同型半胱氨酸诱导巨噬细胞铁死亡中的作用[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(3): 313-321.
[7]	张胜雷,田芮聪,靳晶晶,卢凡,程美娟,白亚玲,徐金升. IgA肾病患者的淋巴细胞亚群与临床病理特征及肾脏预后的关系[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(3): 352-357.
[8]	翟一阳,马韵翼,翟俊英,钮红丽,王颖. 子宫内膜癌组织肿瘤坏死因子α诱导蛋白8家族成员2、细胞增殖核抗原表达水平及与临床病理参数和预后的关系[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(3): 379-384.
[9]	毛燕青,付婷,王娟,王亚楠,李洁. 老年多重耐药菌感染肺炎患者miR-127-5p、miR-127、miR-155表达水平及其与免疫相关细胞因子的相关性[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(3): 385-390.
[10]	王丹萍,蔡煜锋,胡德华,张亮. LncRNA RMST在胃癌组织中的表达及与诊断和预后的关系[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(3): 409-413.
[11]	崔玉健,李宇珂,朱赛楠,李双玲,李楠. 重症患者非心脏大手术后早期外周灌注与急性肾损伤的关系[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(2): 195-201.
[12]	郭金兰,张晓宁,江佳慧,袁涛. α-肌动蛋白1在皮肤鳞状细胞癌中的表达及与临床-病理特征、预后的相关性[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(2): 232-237.
[13]	徐珂,张明哲,王明阳,刘颂. 子宫内膜异位症患者血浆血管性血友病因子裂解蛋白酶水平与病情严重程度和预后的相关性[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(2): 238-243.
[14]	孙实安,王迎东,程晓峰,邸燕娜,姜健慧,于朝旭. 基于定量脑电图及经颅多普勒的多模脑功能监测评估急性高血压性脑出血血肿扩大及预后的价值[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(1): 114-119.
[15]	雷蕾,胡韵,张笛,黄鑫宇,彭羽. 血清铁蛋白和25-羟维生素D与老年非酒精性脂肪性肝病患者颈部血管斑块及心脏代谢指数的相关性[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(1): 78-83.