基于生物信息学技术筛选并鉴定小鼠急性心肌缺血生物标志物
Screening and Identification of Biomarkers for Acute Myocardial Ischemia in Mice Based on Bioinformatics
通讯作者: 张恒,男,博士,讲师,主要从事法医病理学和法医精神病学研究;E-mail:757657527@qq.com吴正升,男,博士,教授,博士研究生导师,主要从事病理学研究;E-mail:woozson@126.com
编委: 王金明
收稿日期: 2025-09-23
| 基金资助: |
|
Received: 2025-09-23
作者简介 About authors
牛晶晶(1986—),女,硕士,主检法医师,主要从事法医病理学和法医临床学研究;E-mail:285501582@qq.com
目的 利用生物信息学技术筛选急性心肌缺血(acute myocardial ischemia,AMI)生物标志物。 方法 利用基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库,获取心肌缺血相关的数据集(GSE415、GSE775、GSE4648、GSE19875、GSE8322),分为AMI数据集(20个对照样本和5个AMI样本)和心肌缺血数据集(16个对照样本和18个心肌缺血样本)。使用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)、最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归及受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,筛选出潜在的生物标志物。建立小鼠心肌缺血模型(心肌缺血15 min和心肌缺血60 min),通过实时荧光定量PCR技术验证潜在生物标志物是否可以作为辅助推断AMI的生物标志物。 结果 鉴定AMI最精准的指标是核因子κB抑制蛋白α(inhibitor of nuclear factor-κB alpha,IκBα;AUC=0.91);鉴定心肌缺血较为精准的指标是B细胞易位基因2(B cell translocation gene 2,BTG2;AUC=0.78)和囊泡转运蛋白USE1(AUC=0.77)。验证结果显示,IκBα在对照组、心肌缺血组和AMI组的表达量差异均有统计学意义(P<0.05);BTG2在心肌缺血组的表达量最高(P<0.05);USE1在3个组别中差异均无统计学意义(P>0.05)。 结论 IκBα可用于鉴定AMI和心肌缺血,BTG2可以作为辅助诊断心肌缺血的生物学指标。
关键词:
Objective To screen biomarkers of acute myocardial ischemia (AMI) using bioinformatics approaches. Methods Datasets related to myocardial ischemia, including GSE415, GSE775, GSE4648, GSE19875 and GSE8322, were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. The data were divided into an AMI dataset (20 control samples and 5 experimental samples) and the myocardial ischemia dataset (16 control samples and 18 experimental samples). Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression, and receiver operating characteristic (ROC) curve analysis were applied to identify potential biomarkers. A mouse myocardial ischemia model, with myocardial ischemia induced for 15 min and 60 min, was established, and real-time quantitative PCR (qPCR) was utilized to verify whether the potential biomarkers could assist in the identification of AMI. Results The most accurate indicator for identifying AMI was inhibitor of nuclear factor-κB alpha (IκBα, AUC=0.91). The accurate indicators for identifying myocardial ischemia were B cell translocation gene 2 (BTG2, AUC=0.78) and vesicle transport protein USE1 (AUC=0.77). The validation results revealed that the expression levels of IκBα differed significantly among the control, myocardial ischemia and AMI groups (P<0.05). BTG2 expression was the highest in the myocardial ischemia group (P<0.05), whereas no statistically significant difference in USE1 expression was observed across the three groups (P>0.05). Conclusion IκBα can distinguish AMI and myocardial ischemia groups, and BTG2 serves as an auxiliary biomarker for the diagnosis of myocardial ischemia.
Keywords:
本文引用格式
牛晶晶, 涂春艳, 张恒, 吴正升.
Niu Jingjing, Tu Chunyan, Zhang Heng, Wu Zhengsheng.
虽然发生AMI的心肌细胞形态学没有发生明显改变,但其病理生理学过程涉及急性炎症反应,必然会有一系列RNA分子在短时间内出现表达量的改变。相关研究发现,在急性缺血的心肌中,核转录因子红系2相关因子2(nuclear factor-erythroid 2-related factor 2,Nrf2)[7]、肌钙蛋白[8]、肌酸激酶[9]、白细胞介素-6[10]在转录和翻译层面表达均升高,miR-126[11]和miR-1[12]表达下调,miR-17-5p[13]、lncRNA MALAT1[14]和lncRNA UCA1[15]表达上调。这些研究为筛选SCD分子标志物提供了理论依据。因此,当心肌组织处于急性缺血缺氧状态,心肌细胞内相应的mRNA(包括对应的蛋白质)的表达谱会出现明显变化,而这些mRNA(包括对应的蛋白质)具备作为诊断SCD死因的生物标志物的潜力,并能在分子层面解释急性缺血缺氧导致心肌损伤的机制。
本研究利用基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库,结合加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)与最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归,以期筛选出与AMI相关的RNA生物标志物,并绘制生物标志物的受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,用小鼠冠状动脉结扎模型验证筛选出的RNA生物标志物的应用价值。
1 材料与方法
1.1 利用WGCNA和LASSO回归筛选核心基因
表1 GSE数据集一览
Tab. 1
| GSE数据集 | 网址 | 种属来源 | 纳入分析的数据 |
|---|---|---|---|
| GSE415 | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE415 | 小鼠 | 提供对照样本 |
| GSE775 | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE775 | 小鼠 | 提供缺血1~4 h的心肌样本 |
| GSE4648 | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE4648 | 小鼠 | 提供缺血15 min的心肌样本 |
| GSE19875 | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE19875 | 小鼠 | 提供对照样本 |
| GSE8322 | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE8322 | 小鼠 | 提供对照样本 |
数据分析流程:(1)将数据标准化,使所涉及的数据均有可比性。(2)通过WGCNA方法,寻找两个数据集中的关键基因模块。(3)取两个关键基因模块的交集基因。(4)对交集基因进行基因富集分析。(5)利用LASSO回归方法在关键模块基因中筛选核心基因,并对每个核心基因建立单变量logistic回归模型。(6)绘制核心基因的ROC曲线,认为曲线下面积(area under the curve,AUC)大于0.7的关键基因可能为有效预测AMI的生物标志物[22]。
1.2 小鼠心肌缺血模型验证实验
1.2.1 心肌缺血模型的构建
构建小鼠心肌缺血模型:选取6~8周龄健康雄性c57小鼠15只(购自安徽医科大学实验动物中心),体质量25~30 g。通过结扎冠状动脉制作心肌缺血模型,分别为心肌缺血15 min组(冠状动脉结扎时间为15 min)、心肌缺血60 min组(冠状动脉结扎时间为 60 min),另设置对照组(只开胸不结扎冠状动脉),每组5只。心肌缺血模型制作步骤:(1)小鼠麻醉后行气管插管,并连接VentStar Ⅱ小动物呼吸机(深圳市瑞沃德生命科技股份有限公司)辅助呼吸;(2)在小鼠前正中线旁2 mm、腋下约1 cm处开胸,在第3~4肋间可发现搏动的心脏;(3)用弯镊钝性分离心脏暴露心尖,可发现心脏表面的静脉,在其右侧进针,穿过浅层心肌,用4号线结扎左前降支,持续15 min或60 min;(4)观察小鼠心电图改变,若ST段抬高,说明心肌梗死模型构建成功,随即提取心脏样本。对照组小鼠开胸后直接取出心脏,不进行冠状动脉结扎。将样本保存于RNA保护液中,以备进一步检验。
本研究已获得安徽医科大学实验动物伦理委员会的审批(审批文号:LLSC20231906)。
1.2.2 RNA提取和反转录
将心肌组织从RNA保护液中取出并剪碎,置于1.5 mL离心管中,加入TRIzol试剂和研磨珠,将离心管放入SWE-FP PLUS组织研磨仪(武汉赛维尔生物科技有限公司)中以60 Hz的频率研磨1 min;向离心管中加入0.2 mL氯仿,剧烈振荡15~30 s,室温静置5 min;4 ℃下以12 000×g离心15 min后,将上清液转移至新的无RNA酶离心管中;加入0.5 mL异丙醇,颠倒离心管混匀,在-20 ℃下静置过夜;4 ℃下以12 000×g离心10 min后,离心管底部出现RNA沉淀,弃去上清液;加入1 mL 75%乙醇溶液,轻轻振荡离心管,清洗RNA沉淀;4 ℃下以7 500×g离心5 min,重复2次,弃去上清液,将离心管在超净工作台上敞口晾干5~10 min。加入30 μL无RNA酶水,溶解RNA。用NanoDrop 2000分光光度计(美国Thermo Fisher Scientific公司)测定RNA浓度。
模板RNA总量定为1 μg,加入Oligo(dT)18 Primer(50 μmol/L) 1 μL,用无RNA酶双蒸水定容至13 μL。PCR程序:65 ℃ 2 min,4 ℃ 2 min。加入5×缓冲液4 μL,dNTP混合液(10 mmol/L) 1 μL,逆转录酶1 μL,RNA酶抑制剂(40 U/μL) 1 μL。PCR程序:55 ℃ 60 min,85 ℃ 5 min。最后在逆转录产物cDNA中加入180 μL无RNA酶双蒸水,置于-20 ℃条件下备用。
1.2.3 检测目的基因的mRNA表达量
根据目的基因的序列,设计特异性的上下游引物。利用实时荧光定量PCR对目的基因表达量进行检测。运行体系:cDNA 1 μL,荧光试剂5 μL,上下游引物各0.5 μL,ddH2O 3 μL。PCR程序:95 ℃ 3 min;95 ℃ 10 s,60 ℃ 30 s,40个循环;95 ℃ 15 s,60 ℃ 1 min。
1.3 数据分析
使用R v4.4.0软件(
2 结 果
2.1 利用WGCNA聚类分析发现与心肌缺血相关的聚类基因
WGCNA聚类分析结果(表2)显示,AMI数据集中与AMI表型相关的基因数为35个(P<0.05),心肌缺血数据集中与心肌缺血表型相关的基因数为37个(P<0.05),两个数据集中有交集的基因数为24个。
表2 WGCNA聚类分析结果
Tab. 2
| 数据集 | 基因名称 |
|---|---|
| AMI | CISH,MYL6,ANXA2,HSPA1B,IκBα,BTG2,CRIP2,SAA3,CCL2,UQCC1,S100A8,S100A9,ATF3,CCL9,YIPF4,TNP1,TRADD,RUVBL1,FOS,C1QC,S100A6,PRP2,H2BC4,HSPA1A,UQCR10,TMEM70,CXCL1,HADH,MICOS10,ROMO1,PVALB,ATP6V0E2,CD14,USE1,SRSF5 |
| 心肌缺血 | CISH,MYL6,ANXA2,CXCL2,TIMP1,IκBα,MT2,BTG2,CRIP2,SRST,PTGDS,SAA3,CCL2,UQCC1,S100A8,S100A9,YIPF4,TNP1,SNRPB,TRADD,RUVBL1,KRT36,A4GALT,MAP3K6,PNP,MT1,PRP2,UQCR10,MYL12B,TMEM70,HADH,DDB1,ROMO1,PVALB,ATP6V0E2,USE1,SRSF5 |
对这24个共同基因进行基因富集分析,发现显著性最高的3个条目是参与炎症反应的白细胞迁移(leukocyte migration involved in inflammatory response)、炎症反应的正向调节(positive regulation of inflammatory response)和细胞对白细胞介素-1的反应(cellular response to interleukin-1),均与白细胞迁移相关。详见图1。
图1
2.2 利用LASSO回归和单变量logistic回归筛选生物标志物并绘制ROC曲线
对24个共同基因进行LASSO回归,筛选出最具特征性的生物标志物。在AMI数据集筛选出3个生物标志物,分别为核因子κB抑制蛋白α(inhibitor of nuclear factor-κB alpha,IκBα;系数为-0.002)、RUVBL1(系数为-0.001)和活性氧调节因子1(reactive oxygen species modulator 1,ROMO1;系数为-3.820)。在心肌缺血数据集筛选出8个生物标志物,分别为肌球蛋白轻链6(myosin light chain 6,MYL6;系数为0.070)、膜联蛋白A2(annexin A2,ANXA2;系数为0.020)、B细胞易位基因2(B cell translocation gene 2,BTG2;系数为0.210)、S100钙结合蛋白A8(S100 calcium binding protein A8,S100A8;系数为0.050)、RUVBL1(系数为-0.060)、ROMO1(系数为-0.070)、小清蛋白(parvalbumin,PVALB;系数为-0.020)、囊泡转运蛋白USE1(系数为-0.130)。重新对这些标志物进行单变量logistic回归分析,并绘制ROC曲线,各生物标志物的AUC值见表3。
表3 生物标志物的AUC值
Tab. 3
| 数据集 | 生物标志物 | AUC值 |
|---|---|---|
| AMI | IκBα | 0.91 |
| ROMO1 | 0.78 | |
| RUVBL1 | 0.67 | |
| 心肌缺血 | BTG2 | 0.78 |
| USE1 | 0.77 | |
| S100A8 | 0.74 | |
| ROMO1 | 0.63 | |
| ANXA2 | 0.61 | |
| RUVBL1 | 0.61 | |
| PVALB | 0.53 | |
| MYL6 | 0.49 |
2.3 小鼠心肌缺血模型验证结果
利用冠状动脉结扎法模拟心肌缺血15 min和心肌缺血60 min,观察心肌mRNA水平变化。根据AUC值,选取IκBα、BTG2和USE1作为本次实验的目的基因,内参基因和目的基因的引物序列见表4。IκBα在对照组表达量最高,心肌缺血60 min组表达量居中,心肌缺血15 min组表达量最低(P<0.05,图2A);BTG2在心肌缺血60 min组表达量最高(P<0.05),在心肌缺血15 min和对照组中的表达量差异无统计学意义(P>0.05,图2B);USE1在3个组别中表达量差异无统计学意义(P>0.05,图2C)。结果表明,IκBα可以精准区分心肌缺血15 min、心肌缺血60 min和对照组样本,BTG2可以作为辅助诊断心肌缺血的生物学指标。
表4 内参基因和目的基因的引物序列
Tab. 4
| 基因 | 上游引物 | 下游引物 |
|---|---|---|
| β-actin | 5’-AGCCATGTACGTA GCCATCC-3’ | 5’-GCTGTGGTGGTGAAGCTGTA-3’ |
| IκBα | 5’-TGAAGGACGAGGAGTACGAGC-3’ | 5’-TGCAGGAACGAGTCTCCGT-3’ |
| USE1 | 5’-AGTCAGCATCCGAGCTAGAC-3’ | 5’-GCCATCTTGAGTGAATGTGACA-3’ |
| BTG2 | 5’-ATGAGCCACGGGAAGAGAAC-3’ | 5’-GCCCTACTGAAAACCTTGAGTC-3’ |
图2
图2
IκBα、BTG2和USE1在小鼠心肌缺血模型中的验证结果
A:IκBα;B:BTG2;C:USE1。
Fig. 2
Validation results of IκBα, BTG2 and USE1 in the mouse myocardial ischemia model
3 讨 论
由于冠心病患者从发生AMI到死亡的时间过短,部分患者通过组织病理学检验仅能发现存在冠状动脉狭窄合并陈旧性心肌梗死的病理学改变,无明显AMI的病理学改变,仅应用组织病理形态学改变无法断定死者是否在死前发生了AMI。临床研究认为,发生AMI时,血液中中性粒细胞与淋巴细胞的比例[23]、超敏C反应蛋白含量[24]以及C-反应蛋白与血清白蛋白的比值[25]会明显上升;张兴等[26]利用血浆蛋白质组学筛选心肌梗死生物标志物,发现蛋白酶体激活亚基1和膜囊泡蛋白分选相关蛋白29在心肌梗死患者的血浆中明显降低;刘红艳等[27]发现血清血管紧张素、肌钙蛋白和肌酸激酶在心肌梗死患者的血浆中明显升高。但是这些研究都聚焦于活体血液样本,没有深入研究心肌组织本身的变化。针对这一问题,本课题组收集了来源于GEO数据库的5个数据集,设置心肌缺血15 min为AMI组、1~4 h为心肌缺血组,并以假手术组为对照,利用生物信息学分析筛选潜在的诊断AMI的指标并构建动物模型进行指标验证。基于心肌组织转录组数据挖掘差异核心基因,筛选参与缺血炎症调控的关键分子,并通过动物实验验证其表达变化规律,进一步阐释心肌缺血早期炎症的分子调控机制。
3.1 IκBα可有效抑制心肌缺血炎症过度反应
心肌缺血发生后,缺血灶局部可启动炎症应答;由于缺血损伤至机体死亡的病程时限较短,尚未完成完整的局部炎症级联反应,但可诱导心肌细胞内早期炎症相关细胞因子的表达水平发生特异性改变。IκBα在调控免疫应答和炎症反应中发挥着关键作用,主要功能是抑制核因子κB(nuclear factor-κB,NF-κB)的活性[28]。NF-κB是一种在许多生物学过程中具有关键作用的蛋白复合体,包括炎症反应、免疫应答、细胞增殖和死亡[29-31]。在未激活状态下,NF-κB与IκBα结合在一起,在细胞核外保持非活跃状态。当细胞受到某些刺激(如炎症因子、自由基、紫外线辐射等)时,IκBα会被磷酸化并迅速降解,释放NF-κB进入细胞核,激活下游基因的表达。在心肌梗死后,NF-κB可被激活,从而诱导多种炎症细胞因子、细胞黏附分子和其他促炎性细胞因子的表达。Sun等[32]发现梗死心肌局部肿瘤坏死因子升高可诱导局部炎症反应、基质和胶原降解、基质金属蛋白酶活性增加以及细胞凋亡,从而导致急性心脏破裂和左心室舒张功能障碍;血浆内细胞间黏附因子表达水平与AMI密切相关,其和白细胞介素-1(interleukin-1,IL-1)共同促进了动脉粥样硬化形成,在心肌梗死区域募集单核细胞、白细胞和血管内皮细胞[33];NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3可上调半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶-1的表达,诱导IL-1破坏粥样斑块稳定性,与AMI紧密联系[34];IL-1在心肌梗死时被变性的心肌组织释放[35],可以启动NF-κB,随即影响NF-κB的相关分子,例如本研究鉴定出的IκBα。这些分子的增加有助于将炎症细胞招募到受损区域,但过度或持续的炎症反应可能加剧心肌损伤,导致更严重的功能障碍和结构损害。本研究结果显示,心肌缺血15 min组的心肌中IκBα表达量最低,心肌缺血60 min组表达量居中,对照组表达量最高,表明短时缺血后,心肌细胞中的IκBα就被迅速降解,随着缺血时间的延长,IκBα含量缓慢回升,从而抑制炎症过度反应。
3.2 BTG2可诱发氧化应激反应造成心肌损害
目前BTG2和心肌梗死的关系研究较少,Xiang等[39]和Ruan等[40]的研究均表明,心肌梗死时BTG2升高,抑制BTG2可以减轻对心肌细胞的损害。Xiang等[39]认为,锌指蛋白反义链1(zinc finger antisense 1,ZFAS1)可以提高miR-186-5p表达进而抑制BTG2表达以减轻缺氧对心肌细胞的损伤。Ruan等[40]认为miR-322-5p表达升高可以抑制BTG2的表达进而保护心肌细胞。本研究结果显示,在心肌缺血15 min组和对照组中,BTG2表达量均较低,差异无统计学意义,但在心肌缺血60 min组中,BTG2表达量升高,与心肌缺血15 min组和对照组差异有统计学意义。该结果可能表明BTG2在心肌出现较长时间缺血时表达会升高,可诱发氧化应激反应造成心肌的损害。所以BTG2在人体组织中发挥双重调控作用,一方面抑制肿瘤增殖,一方面在心肌缺血时表达升高造成心肌损伤。
3.3 WGCNA合并LASSO回归可有效筛选AMI生物标志物
本研究采用WGCNA算法在GEO数据库中筛选与AMI表型、心肌缺血表型显著关联的模块基因。WGCNA算法可聚类表达模式高度协同的基因形成共表达模块,并定量计算各模块与目标表型的相关系数及统计显著性。鉴于本研究纳入的样本量有限(AMI数据集包括20个对照样本和5个实验样本,心肌缺血组数据集包括16个对照样本和18个实验样本),本研究进一步对筛选获得的关键模块基因开展功能富集分析,以此验证WGCNA在小样本队列中仍可挖掘具备实际生物学意义的特征分子。结果显示,与IL-1相关的炎症通路和心肌梗死密切相关。但是仅用WGCNA筛选基因,会导致筛选出的基因数目较多,可配合LASSO回归精简基因数目。LASSO回归可以从庞大的基因数据中挑选出最能解释表型的基因种类,从而降低hub基因的数目[41],再对筛选出的指标建立单变量logistic回归模型,绘制ROC曲线,进一步精简指标以便动物模型实验验证。结果表明,通过生物信息学技术可以极富效率地缩小hub基因的范围,IκBα有望成为鉴定AMI的标志物,BTG2可以作为鉴定心肌缺血的标志物,对疑似SCD案件进行辅助推定。综上,WGCNA联合LASSO回归的组合策略兼顾基因共表达调控规律与表型关联筛选效能,既可完整捕获疾病相关基因模块,又能高效剔除冗余基因、锁定高诊断价值核心分子,在SCD法医分子标志物挖掘领域具备广阔应用前景。
3.4 本研究的局限性
(1)可供分析的数据样本较少,容易造成hub基因挑选结果不稳定。(2)本研究验证实验使用的是小鼠心肌梗死模型,缺乏人源样本验证。(3)仅针对mRNA层面分子标志物开展研究,后续可引入miRNA等非编码RNA进行联合分析,构建miRNA-mRNA调控网络以筛选关键分子,进而更为系统、全面地阐释疾病潜在的分子调控机制。
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