作者：王生伟，汤炜炜，杨海霞

目的：慢性阻塞性肺疾病（COPD）是目前最常见的疾病之一。既往研究发现，免疫细胞和端粒可能影响COPD的发病机制，但它们在COPD中的联合作用机制尚不明确。本研究旨在探讨端粒相关基因和免疫细胞在COPD诊断中的价值及其协同作用机制，从而为COPD的临床管理提供新的思路。

患者与方法：本研究从公共数据库中获取了19例COPD患者、24例对照样本以及2086个端粒相关基因（TRG）的数据。通过差异表达分析获得COPD组和对照组之间的差异表达基因（DEG）。通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）获得与不同免疫细胞相关的关键模块基因（DIC）。随后，通过对所有基因进行交集分析，利用机器学习算法并验证表达水平，进一步鉴定了生物标志物。此外，构建了列线图，并采用了生物标志物的基因集富集分析（GSEA）。从数据库中获取了与生物标志物相关的转录因子（TFs）、microRNA（miRNAs）和药物。通过逆转录定量聚合酶链式反应（RT-qPCR）验证了10个临床样本中生物标志物的表达。

结果：本研究鉴定出ALDH2和HNMT为生物标志物。列线图结果表明，该模型对慢性阻塞性肺疾病（COPD）具有出色的预测能力（曲线下面积（AUC）= 0.88）。此外，ALDH2和HNMT在连接、淀粉和蔗糖代谢中富集。此外，共有6个转录因子（如ELF3）和2个miRNA（如miR-206）与ALDH2和HNMT相关，而氯氮平是目前已知与ALDH2和HNMT均相关的药物。最后，RT-qPCR结果与生物信息学分析结果一致。

结论：本研究鉴定了2个生物标志物（ALDH2和HNMT），它们可能作为COPD的潜在治疗靶点。基于这些生物标志物构建的列线图模型用于COPD的临床辅助诊断。本研究为改进COPD的诊断流程和个体化治疗策略提供了新的科学依据。