CXCL2,也称为C-X-C趋化因子配体2,是一种小分子蛋白,属于趋化因子家族。趋化因子是一类具有趋化作用的细胞因子,能够引导白细胞向炎症部位迁移。CXCL2通过与其受体CXCR2结合,发挥其生物学功能。CXCL2在多种生物学过程中发挥重要作用,包括免疫反应、炎症反应、肿瘤发生和发展等。
CXCL2在炎症反应中发挥重要作用。CXCL2主要由中性粒细胞产生,能够吸引中性粒细胞向炎症部位迁移。CXCL2还能够促进中性粒细胞在血管内皮细胞之间的迁移,从而参与炎症反应的发生和发展。CXCL2在肿瘤发生和发展中也发挥重要作用。CXCL2能够促进肿瘤细胞的增殖、迁移和侵袭,从而促进肿瘤的发生和发展。CXCL2还能够促进肿瘤相关巨噬细胞的极化,从而形成免疫抑制性的肿瘤微环境,进一步促进肿瘤的发生和发展。
CXCL2的生物学功能与其表达水平密切相关。CXCL2的表达水平受到多种因素的调控,包括炎症因子、生长因子、转录因子等。CXCL2的表达水平在多种疾病中发生改变,包括炎症性疾病、肿瘤、自身免疫性疾病等。因此,CXCL2的表达水平可以作为这些疾病的诊断和治疗的重要指标。
CXCL2在多种生物学过程中发挥重要作用,包括免疫反应、炎症反应、肿瘤发生和发展等。CXCL2的表达水平受到多种因素的调控,可以作为多种疾病的诊断和治疗的重要指标。
CXCL2在炎症反应中的研究,有研究发现CXCL1和CXCL2在调节中性粒细胞穿过血管壁进入炎症组织方面发挥不同的作用。CXCL1主要由TNF刺激的内皮细胞和周细胞产生,支持腔内和内皮下中性粒细胞的爬行。相反,中性粒细胞是CXCL2的主要产生者,这种趋化因子对于正确突破内皮连接至关重要。CXCL2的促迁移活性依赖于非典型趋化因子受体1(ACKR1),ACKR1在内皮连接中富集。跨内皮迁移的中性粒细胞通过内皮连接促进了自我指导的迁移反应,形成了一种以ACKR1呈现的CXCL2形式的连接趋化因子“储存库”,使有效的单向腔内至腔外迁移成为可能。因此,CXCL1和CXCL2以一种顺序方式引导中性粒细胞穿过小静脉壁,由它们不同的细胞来源决定[1]。
CXCL2在肿瘤发生和发展中的研究,有研究发现CXCL2在肝细胞癌(HCC)的发展中发挥重要作用。HCC相关的ILC2s高度表达CD69和一系列组织驻留相关基因。此外,肿瘤细胞中E-钙粘蛋白的减少导致ILC2s中KLRG1表达的丧失,导致它们的增殖增加,随后在HCC部位积累。KLRG1- ILC2亚群表现出升高的趋化因子产生,包括C-X-C趋化因子(C-X-C motif)配体(CXCL)-2和CXCL8,进而招募中性粒细胞形成免疫抑制性微环境,导致肿瘤进展。因此,HCC相关的ILC2s作为一种免疫调节细胞类型,促进了肿瘤的发生,提示靶向这些ILC2s可能导致HCC的新治疗方法[2]。
CXCL2在神经性疼痛中的作用研究,有研究发现CXCL2是神经性疼痛相关的一个关键基因。WGCNA和差异表达分析被用于探索神经性疼痛的潜在关键基因,并评估这些基因在预测神经性疼痛的临床应用。研究通过Cytoscape软件,发现前十个上调基因与高分数有关,包括IL2、SMELL、CCL4、CCR3、CXCL1、CCR1、HGF、CXCL2、GATA3和CRP。此外,列线图模型在预测神经性疼痛风险方面表现良好,ROC曲线显示该模型在诊断方面有效。最后,IL2被选中,并观察到IL2与三叉神经痛中的免疫细胞浸润具有因果关系。在反向方差加权中,发现IL2与三叉神经痛的风险相关,其OR为1.203(95% CI=1.004-1.443,p=0.045)。该研究构建了基于WGCNA的共表达网络,并确定了与神经性疼痛相关的关键基因,这为进一步了解神经性疼痛风险基因的分子机制提供了新的见解[3]。
CXCL2在儿童肥胖中的作用研究,有研究发现CXCL2是儿童肥胖的一个潜在生物标志物。研究通过生物信息学方法,通过GEO和Immport数据库的数据,探索了肥胖组的免疫微环境。研究发现肥胖组表现出较高的免疫浸润。通过差异表达基因与免疫基因集的交集,确定了关键基因。富集分析揭示了基因相关的功能和相关性分析探索了它们之间的关系。基于miRcode、TarBase和TargetScan数据库,构建了共调控网络。GSE29718被用于验证研究的结果。通过GSE153643中的单细胞数据,进一步探索了细胞间通讯和细胞分化趋势。基于研究,肥胖组的免疫微环境显示出较高的免疫浸润。研究发现962个差异表达基因,CXCL2被确定为关键基因。lncRNA-miRNA-mRNA的共调控网络表明,获得TM4SF19-AS1、GUSBP11、AC105020.1、LINC00189、COL4A2-AS2、VIPR1-AS1和LINC00242可能调节CXCL2。CXCL2的表达在GSE29718中得到验证,CXCL2被确定为儿童肥胖的生物标志物(AUC=0.885)。GSVA富集分析揭示了许多通路,包括TNF-α信号通路和干扰素γ反应通路。在GSE153643中,确定了11种细胞类型,CXCL2在单核细胞、巨噬细胞、内皮细胞和周细胞中高度表达。在CXCL2高表达的巨噬细胞中,细胞有向M1巨噬细胞极化的趋势。因此,CXCL2被确定为儿童肥胖的一个潜在生物标志物。儿童肥胖的发展可能与CXCL2表达激活的巨噬细胞M1极化的免疫浸润有关[4]。
CXCL2在结直肠癌肺转移中的作用研究,有研究发现METTL3通过靶向m6A-SNAIL-CXCL2轴招募M2型免疫抑制性巨噬细胞,从而促进结直肠癌肺转移。研究发现,与原发结直肠癌相比,结直肠癌肺转移患者肿瘤中的METTL3和YTHDF1表达水平较高。METTL3通过m6A修饰SNAIL mRNA,促进结直肠癌的EMT。此外,表达METTL3的结直肠癌细胞通过分泌CXCL2招募M2型巨噬细胞。METTL3通过靶向m6A-SNAIL-CXCL2轴招募M2型免疫抑制性巨噬细胞,从而促进结直肠癌肺转移。这一发现为结直肠癌的治疗提供了新的研究方向和潜在的治疗靶点[5]。
CXCL2在急性肺损伤中的作用研究,有研究发现CXCL2是急性肺损伤(ALI)中潜在的铁死亡相关基因。研究发现,在LPS诱导的ALI小鼠的肺部,CXCL2的mRNA表达水平升高。在体外,LPS刺激的BEAS-2B和A549细胞中,CXCL2的mRNA表达水平也升高。因此,CXCL2在LPS诱导的ALI中发挥重要作用,可能成为治疗ALI的潜在靶点[6]。
CXCL2在急性心肌梗死中的作用研究,有研究发现CXCL2是急性心肌梗死(AMI)中潜在的关键基因。研究发现,在AMI小鼠的梗死区域,CXCL2的表达水平显著高于对照组。此外,CXCL2的表达与铁死亡和缺氧密切相关。因此,CXCL2在AMI的发生和发展中发挥重要作用,可能成为治疗AMI的潜在靶点[7]。
CXCL2基因多态性与HBV相关肝癌风险的关系研究,有研究发现CXCL2基因多态性rs9131和rs3806792与HBV相关肝癌的风险相关。研究发现,在HBV相关肝癌、HBV相关肝硬化(LC)和慢性乙型肝炎(CHB)患者中,CXCL2基因多态性rs9131和rs3806792的频率与健康对照组相比没有显著差异。然而,与健康对照组相比,CXCL2基因多态性rs9131和rs3806792的频率在HBV相关肝癌患者中显著升高。因此,CXCL2基因多态性可能与HBV相关肝癌的风险相关[8]。
CXCL2在局限性硬皮病中的作用研究,有研究发现CXCL2在局限性硬皮病(LS)中发挥重要作用。研究发现,在LS患者中,CXCL2/IRF1簇被确定为独特的亚群,具有强烈的炎症基因表达特征,包括IL-6。此外,细胞通讯分析表明,CXCL2/IRF1簇受到巨噬细胞的影响。因此,CXCL2在LS的发生和发展中发挥重要作用,可能成为治疗LS的潜在靶点[9]。
CXCL2在痛风中的作用研究,有研究发现CXCL2是痛风的一个潜在生物标志物。研究发现,痛风患者中CXCL2的表达水平显著升高。此外,CXCL2与痛风患者的免疫细胞浸润密切相关。因此,CXCL2在痛风的发生和发展中发挥重要作用,可能成为治疗痛风的潜在靶点[10]。
综上所述,CXCL2在多种生物学过程中发挥重要作用,包括免疫反应、炎症反应、肿瘤发生和发展等。CXCL2的表达水平受到多种因素的调控,可以作为多种疾病的诊断和治疗的重要指标。CXCL2的研究有助于深入理解CXCL2的生物学功能和疾病发生机制,为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略。
参考文献:
1. Girbl, Tamara, Lenn, Tchern, Perez, Lorena, Rot, Antal, Nourshargh, Sussan. 2018. Distinct Compartmentalization of the Chemokines CXCL1 and CXCL2 and the Atypical Receptor ACKR1 Determine Discrete Stages of Neutrophil Diapedesis. In Immunity, 49, 1062-1076.e6. doi:10.1016/j.immuni.2018.09.018. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30446388/
2. Xu, Xingyuan, Ye, Longyun, Zhang, Qi, Ye, Mao, Liang, Tingbo. 2021. Group-2 Innate Lymphoid Cells Promote HCC Progression Through CXCL2-Neutrophil-Induced Immunosuppression. In Hepatology (Baltimore, Md.), 74, 2526-2543. doi:10.1002/hep.31855. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33829508/
3. Zeng, Jianfeng, Lai, Cong, Luo, Jianwei, Li, Li. 2023. Functional investigation and two-sample Mendelian randomization study of neuropathic pain hub genes obtained by WGCNA analysis. In Frontiers in neuroscience, 17, 1134330. doi:10.3389/fnins.2023.1134330. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37123369/
4. He, Enyang, Chang, Kaili, Dong, Liang, Sun, Wenjing, Cui, Hualei. 2023. Identification and Validation of CXCL2 as a Key Gene for Childhood Obesity. In Biochemical genetics, 62, 2743-2765. doi:10.1007/s10528-023-10566-8. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38010448/
5. Ouyang, Peng, Li, Kang, Xu, Wei, Gong, Jin, Bao, Zhen. 2024. METTL3 recruiting M2-type immunosuppressed macrophages by targeting m6A-SNAIL-CXCL2 axis to promote colorectal cancer pulmonary metastasis. In Journal of experimental & clinical cancer research : CR, 43, 111. doi:10.1186/s13046-024-03035-6. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38605400/
6. Wang, Sijiao, Song, Yansha, Xu, Fan, Fu, Yipeng, Zhu, Lei. 2023. Identification and validation of ferroptosis-related genes in lipopolysaccharide-induced acute lung injury. In Cellular signalling, 108, 110698. doi:10.1016/j.cellsig.2023.110698. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37149072/
7. Liu, Kai, Chen, Shaoxi, Lu, Ruoyi. . Identification of important genes related to ferroptosis and hypoxia in acute myocardial infarction based on WGCNA. In Bioengineered, 12, 7950-7963. doi:10.1080/21655979.2021.1984004. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34565282/
8. Lu, Yu, Zeng, Jie, Yang, Shi, Yu, Hongli, Qin, Xue. 2020. Association between the rs9131 and rs3806792 polymorphisms of the CXCL2 gene and the risk of HBV-related hepatocellular carcinoma in a Guangxi population. In Journal of clinical laboratory analysis, 34, e23310. doi:10.1002/jcla.23310. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32267022/
9. Werner, Giffin, Sanyal, Anwesha, Mirizio, Emily, Jacobe, Heidi, Torok, Kathryn S. 2023. Single-Cell Transcriptome Analysis Identifies Subclusters with Inflammatory Fibroblast Responses in Localized Scleroderma. In International journal of molecular sciences, 24, . doi:10.3390/ijms24129796. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37372943/
10. Wang, Xinyi, Yang, Bing, Xiong, Tian, Lu, Decheng, Yang, Xi. 2024. Identification of potential biomarkers of gout through weighted gene correlation network analysis. In Frontiers in immunology, 15, 1367019. doi:10.3389/fimmu.2024.1367019. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38686389/