骨骼肌衰老是机体衰老的相关生物学事件,以质量丢失和功能衰退为显著特征,金属组学尤其是铜金属组学在其中的功能角色正日益得到关注.铜金属组学在衰老状态下表现为铜过载,其触发的毒理效应具有激活骨骼肌细胞中发生凋亡、焦亡、铁死亡、铜死亡及并促进α突触核蛋白聚集的特异性分子潜力,相关的信号级联最终可诱导衰老肌纤维中蛋白质、线粒体和卫星细胞等内容物代谢失衡及裂解丢失,同时可触发神经肌肉接头(neuromuscular junction,NMJ)退化和异常,是骨骼肌衰老萎缩的新型病理生理机制.本综述首次系统地解码骨骼肌衰老萎缩调控网络中铜的分子生物学功能、衰老骨骼肌中铜过载的潜在机制,以及铜过载诱导的多种细胞死亡形式例如凋亡、焦亡、铁死亡及铜死亡的信号转导途径在骨骼肌衰老萎缩中的新角色,为临床上应用铜螯合改善和治疗骨骼肌衰老萎缩提供潜在分子靶点和方案选择.

目的:从铜死亡及其关键调控因子铁氧还原蛋白(FDX1)表达探讨乳脂球表皮生长因子8(MFG-E8)减轻肺移植缺血再灌注损伤的机制。方法:健康雄性SD大鼠50只，随机分为移植组、对照组和MFG-E8组，改良袖套法建立大鼠左肺移植模型。MFG-E8组受体大鼠术前30 min经尾静脉注射rhMFG-E8 20 μg/kg，对照组和移植组受体鼠尾静脉注射同等量生理盐水。肺移植再灌注3 h后阻断右肺门5 min，全自动血气分析检测仪检测动脉血中氧分压(PaO 2)和二氧化碳分压(PaCO 2)。苏木精-伊红(HE)染色观察移植肺组织显微病理改变，组织髓过氧化物酶(MPO)试剂盒检测移植肺MPO活力，原位末端标记(TUNEL)法检测肺细胞凋亡，蛋白免疫印迹(Western blot)法检测肺组织铜蓝蛋白(CER)和铜死亡相关蛋白FDX1表达。组间比较使用 t检验，多组比较采取单因素方差分析。 结果:再灌注3 h后，HE染色可见移植组肺泡结构破坏明显、肺水肿伴大量炎性细胞浸润；MFG-E8组肺泡结构基本完整，炎性反应明显减轻，仅少量炎性细胞浸润。再灌注3 h后，MFG-E8组动脉PaO 2/FiO 2显著高于移植组[(264.65±47.23) mmHg比(208.36±32.45) mmHg，1 mmHg＝0.133 kPa， t＝3.106， P<0.05]，肺组织MPO活力和细胞凋亡指数均明显低于移植组[(0.75±0.13) U/g prot比(0.98±0.17) U/g prot， t＝3.399， P<0.05；(25.21±5.68)%比(34.16±4.75)%， t＝3.822， P<0.05]。移植组大鼠肺组织FDX1蛋白水平表达明显高于对照组(0.52±0.18比0.29±0.14， t＝3.190， P<0.05)；MFG-E8组大鼠肺组织FDX1蛋白水平表达显著低于移植组(0.37±0.12比0.52±0.18， t＝2.193， P<0.05)；移植组大鼠肺组织CER蛋白水平表达低于对照组(0.26±0.11比0.32±0.14， t＝1.066， P>0.05)，但差异无统计学意义；MFG-E8组大鼠肺组织CER蛋白水平高于移植组(0.33±0.15比0.26±0.11， t＝1.190， P>0.05)，但差异无统计学意义。 结论:MFG-E8可能通过抑制氧化应激和铜死亡相关蛋白FDX1表达发挥抗肺移植缺血再灌注损伤作用。

目的:探讨铜死亡相关基因在肾透明细胞癌(ccRCC)中的临床影响。方法:检索TCGA数据库中ccRCC患者的RNA表达数据和临床数据，检索时限为建库起至2022年。通过Limma软件包分析10种铜死亡分子的表达情况。采用Pheatmap和Corrplot软件包生成热图和表达相关图。患者样本按照5∶5的比率随机分为测试组和训练组，采用Cox回归筛选预后分子，根据平均风险得分将ccRCC样本分为低风险组和高风险组，然后进行进一步的一系列模型验证，以评估该特征的预后价值。采用logistic回归分析临床病理学特征与CDKN2A表达的关系。结果:TCGA队列中共发现9个基因在肿瘤组织和正常组织之间有差异表达，随后通过Cox回归分析筛选出5个独立预后因子，通过构建预后模型进一步鉴定出4个风险基因，其中CDKN2A为唯一的高风险基因。logistic回归分析结果显示CDKN2A在ccRCC中的表达与临床分期和组织浸润深度显著相关(均 P<0.05)。该基因的GSEA富集分析结果显示与铜中毒的代谢机制一致。 结论:本研究的铜死亡相关风险评分模型被证明有助于预测ccRCC预后，可以扩大ccRCC的潜在治疗靶点范围，并可为揭示ccRCC中铜死亡的新机制提供巨大潜力。

目的:探讨基于生物信息学方法构建的肾透明细胞癌（ccRCC）预后相关的铜死亡相关差异长链非编码RNA（lncRNA）评分公式在患者临床诊断、预后预测以及治疗抉择中的价值。方法:从癌症基因组图谱（TCGA）数据库获取ccRCC患者的基因矩阵和临床数据（数据更新至2022年3月29日）。基因矩阵收录539例ccRCC组织和72例癌旁正常组织表达数据；临床数据收录530例ccRCC患者资料。采用Pearson相关性分析、Wilcoxon符合秩检验和单因素Cox比例风险模型分析筛选预后相关的铜死亡相关差异lncRNA。采用R软件将530例包含生存资料的ccRCC患者以近似1∶1的比例随机抽样分组，分为训练集（266例）和验证集（264例）。采用LASSO回归构建铜死亡相关差异lncRNA评分公式并进行交叉验证。采用受试者工作特征（ROC）曲线评估铜死亡相关差异lncRNA评分公式的特异度和灵敏度，计算曲线下面积（AUC）。根据中位风险值将ccRCC患者分为低风险组和高风险组，采用Kaplan-Meier法分析高、低风险组患者总生存（OS）的差异。采用 t检验分析不同临床病理特征患者的风险值差异。采用R包rms构建可以预测ccRCC患者1、3、5年OS率的列线图。采用R包pRRophetic预测ccRCC患者临床治疗中常见的靶向药物（如索拉菲尼、舒尼替尼等）的半数抑制浓度（ IC50），采用Wilcoxon符号秩检验比较高、低风险组患者 IC50值。收集山西医科大学第一医院2021年6月至12月行根治性肾切除术患者经病理检测确诊的20例ccRCC组织及其配对癌旁正常组织。实时荧光定量聚合酶链反应（qRT-PCR）检测ccRCC组织关键lncRNA的表达。 结果:基于TCGA数据库中ccRCC患者10个铜死亡基因（FDX1、LIAS、LIPT1、DLD、DLAT、PDHA1、PDHB、MTF1、GLS、CDKN2A）的表达矩阵，筛选出153个与预后相关的铜死亡相关差异lncRNA。LASSO回归分析，最终得到包含4个铜死亡相关差异lncRNA的评分公式：风险值=0.020×AC015912.3+0.011×AC026401.3+0.063×AC103706.1+（-0.076）×EPB41L4A-DT。根据中位风险值（0.76）将患者分为高风险组（≥0.76）和低风险组（<0.76）。ROC曲线结果显示，评分公式对于患者1、3、5年OS率的预测准确性较好。训练集、验证集、总队列中高风险组均较低风险组患者OS更差（均 P<0.001）。年龄、病理分级、肿瘤分期、根据铜死亡相关差异lncRNA评分公式计算的风险值是OS的独立影响因素（均 P<0.001）。铜死亡相关差异lncRNA评分公式计算得到的风险值在不同病理分级、肿瘤分期、T分期、N分期、M分期患者间差异均有统计学意义（均 P<0.01），但在不同性别、年龄患者间差异均无统计学意义（均 P>0.05）。构建的列线图对于患者1、3、5年OS率具有较好的预后准确性。高风险组应用舒尼替尼、西罗莫司敏感性更高，低风险组应用阿昔替尼、索拉非尼、帕唑帕尼敏感性更高。qRT-PCR检测结果表明，ccRCC肿瘤组织与癌旁组织比较，AC015912.3基因相对表达量为1.00±0.04比0.68±0.24（ t=6.37， P<0.01），AC026401.3基因相对表达量为1.00±0.05比0.64±0.22（ t=7.29， P<0.01），AC103706.1基因相对表达值为1.00±0.04比0.64±0.20（ t=7.49， P<0.01），EPB41L4A-DT基因相对表达量为1.00±0.06、0.73±0.10（ t=10.68， P<0.01）。 结论:基于TCGA数据库构建的铜死亡相关差异lncRNA评分公式可作为ccRCC患者临床诊断、预后预测的新型指标，帮助指导患者的临床药物治疗，有助于精准诊疗。

目的:构建膀胱癌铜死亡相关长链非编码RNA（lncRNA）预后风险模型并检验其预测效能。方法:从癌症基因组图谱（TCGA）数据库中下载膀胱癌的RNA表达测序数据和对应样本的临床数据。从已发表的文献中获得17个铜死亡相关关键基因，基于TCGA数据库lncRNA数据，通过相关性分析筛选出与铜死亡关键基因相关的lncRNA，再应用Cox回归和Lasso回归筛选与TCGA数据库膀胱癌患者预后相关的铜死亡lncRNA。将从TCGA数据库筛选的临床信息完整的403例膀胱癌患者分为训练集（203例）和测试集（200例），并依据训练集样本和上述筛选的关键独立预后相关铜死亡lncRNA，构建预后风险预测模型。按照风险评分的中位值，分别将TCGA数据库筛选的膀胱癌全部数据集、测试集和训练集患者分为高风险组和低风险组，应用R语言survival包比较各数据集两组总生存差异。采用主成分分析、受试者工作特征（ROC）曲线验证模型预测效能。采用单因素和多因素Cox回归分析403例膀胱癌患者总生存影响因素，采用ROC曲线分析各因素预测膀胱癌预后的效能。结果:经过筛选，共纳入4个具有独立预后意义的铜死亡相关lncRNA，分别为AC104564.3、LINC00649、AL136084.3、AL136295.2，以此构建的预后模型为：风险评分＝-0.713 42×AC104564.3-0.744 94×LINC00649+0.410 93×AL136084.3- 0.736 89× AL136295.2。生存分析显示，全部数据集、测试集和训练集中高风险组的总生存均较低风险组差（均 P<0.05），提示高风险评分预示着较差的预后。ROC曲线分析显示，应用预后风险预测模型评分预测TCGA数据库全部403例患者1、3、5年总生存的曲线下面积分别0.665、0.629、0.692。多因素Cox回归分析显示，年龄（≥65岁比<65岁： OR＝1.027，95% CI 1.011~1.044， P<0.001）、分期（Ⅳ期比Ⅲ期比Ⅱ期比Ⅰ期比未知分期： OR＝1.593，95% CI 1.308~1.939， P<0.001）、风险评分（高比低： OR＝1.258，95% CI 1.126~1.406， P<0.001）为患者总生存的独立影响因素。ROC曲线分析显示，年龄、分期、风险评分预测患者5年总生存的曲线下面积分别为0.614、0.685、0.692，提示风险预测模型具有更好的预测效能。 结论:成功建立了基于4个铜死亡相关lncRNA的膀胱癌患者预后风险预测模型，内部验证该模型有较高的预后预测效能。

Copper plays an important role in many metabolic activities in the human body. Copper level in the human body is in a state of dynamic equilibrium. Recent research on copper metabolism has revealed that copper dyshomeostasis can cause cell damage and induce or aggravate some diseases by affecting oxidative stress, proteasome, cuprotosis, and angiogenesis. The liver plays a central role in copper metabolism in the human body. Research conducted in recent years has unraveled the relationship between copper homeostasis and liver diseases. In this paper, we review the available evidence of the mechanism by which copper dyshomeostasis promotes cell damage and the development of liver diseases, and identify the future research priorities.

目的:构建铜死亡相关基因标签(CRGS)，基于CRGS预测肝细胞癌(HCC)患者的预后、免疫治疗反应及药物敏感性。方法:从国际癌症基因组联盟(ICGC)和癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载HCC患者的RNA测序和相应的临床数据，从人类蛋白质图谱图像分类(HPA)数据库获得肝癌组织和正常肝脏组织的蛋白表达信息，并从Migort210数据库下载HCC患者的基因表达信息和免疫治疗反应情况。基于TCGA队列，应用最小绝对值收敛和选择算法(LASSO)构建CRGS，计算每个样本的风险分数，根据风险分数的中位数对HCC患者进行分组：TCGA队列分为高风险组 TCGA和低风险组 TCGA，每组184例；ICGC队列分为高风险组 ICGC和低风险组 ICGC，每组116例。在Migort210队列中根据免疫治疗应答反应分为应答组( n＝68)和非应答组( n＝230)。评估CRGS预判TCGA队列中HCC患者预后的价值。在ICGC数据集中验证CRGS是否可用于预测HCC患者的预后。基于TCGA队列的数据，探讨CRGS预测HCC患者免疫治疗反应、药物敏感性的作用，同时应用Migort210免疫治疗队列验证CRGS预测恶性肿瘤免疫治疗中的临床价值。 结果:CRGS由4个铜死亡相关基因构成：GLS、CDKN2A、LIPT1和DLAT。高风险组 TCGA患者的总生存期(OS)、疾病特异性生存期和无进展间期均低于低风险组 TCGA(均 P<0.01)。高风险组 ICGC患者的OS低于低风险组 ICGC( P＝0.022)。多因素Cox回归分析结果显示，CRGS是HCC患者不良预后的的独立危险因素(TCGA： HR＝2.991，95% CI：1.781~5.049， P<0.001；ICGC： HR＝4.621，95% CI：1.685~12.674， P＝0.033)。风险分数与CTLA4、PDCD1、CD80和HLLA2的表达量呈正相关(均 P<0.001)。高风险组 TCGA患者的肿瘤免疫功能障碍与排斥评分低于低风险组 TCGA[－0.04(－0.07，－0.02)分比－0.02(－0.04，0)分]，差异具有统计学意义( P<0.001)。应答组患者的风险分数高于非应答组[1.70(1.56，1.90)比1.63(1.52，1.80)]，差异具有统计学意义( P<0.05)。高风险组 TCGA患者对于舒尼替尼、雷帕霉素和乙胺嘧啶的半数抑制浓度(IC 50)高于低风险组 TCGA患者，而对厄洛替尼的IC 50低于低风险组 TCGA患者，差异均具有统计学意义(均 P<0.001)。 结论:CRGS可作为预测HCC患者预后、免疫治疗反应及药物敏感性的潜在生物标志物。

近年来，随着细胞死亡分子机制方面的研究取得进展，人们才逐渐发现有多种新型的细胞程序性死亡方式，包括非凋亡性(10种)及凋亡性(2种)二大类。它们广泛参与感染性疾病和肿瘤等疾病的发生、发展，是目前热门研究的前沿课题，为临床防治提供了新思路。本文通过对程序性细胞死亡文献的梳理，围绕细胞坏死、凋亡、焦亡、铁死亡、中性粒细胞的炎性细胞死亡、铜死亡及细胞广泛凋亡等特征性表现，以及与若干感染性疾病相关性研究进展作一综述。

目的:探讨铜吸收转运蛋白(CTR1)在辐射诱导的小肠细胞放射损伤中发挥的作用及机制。方法:采用人小肠上皮细胞(HIEC)和大鼠小肠隐窝上皮细胞(IEC-6)，分别经2、4、6、8 Gy和5、10、15、20 Gy X射线照射，构建放射损伤细胞模型。照后2、4、8、24、48 h收集细胞，通过Western blot检测CTR1蛋白对辐射的时间-剂量响应。将CTR1 shRNA转染入HIEC和IEC-6细胞后进行X射线照射，采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)检测细胞内铜水平。通过克隆形成实验确定CTR1对上述细胞辐射敏感性作用，检测活性氧(ROS)水平和DNA损伤来进一步探讨相关机制。Western blot检测X射线照射以及沉默CTR1对抗氧化蛋白Nrf2、HO-1，铜死亡相关蛋白DLAT、LIAS和FDX1表达的影响，初步确定CTR1的调控机制。结果:Western blot表明两株细胞经不同剂量的X射线照射后CTR1表达均显著上调，并且呈显著的时间剂量响应关系( t＝3.53、3.45、6.37、11.11、11.13， P<0.05)。沉默CTR1后的两株细胞放射敏感性均低于对照，增敏比分别为1.146、1.201。沉默CTR1缓解了辐射诱导IEC-6细胞内的铜蓄积( t＝3.10， P<0.05)。两株细胞照射沉默组ROS产量显著低于照射对照组( t＝5.23、2.96， P<0.05)；并且照射沉默组γ-H2AX蛋白表达较照射对照组有所减少( t＝7.50、4.29， P<0.05)。此外，X射线诱导Nrf2、HO-1蛋白表达上调；沉默CTR1后Nrf2和HO-1的表达会进一步增加。电离辐射导致铜死亡标志物DLAT以及铁硫簇蛋白LIAS、FDX1丢失，而沉默CTR1能促进上述蛋白表达水平恢复正常。 结论:CTR1沉默后的小肠细胞HIEC和IEC-6辐射抗性增强，涉及的机制可能与氧化应激和铜死亡途径有关。