[摘 要] 目的:篩選支架內(nèi)再狹窄(ISR)中差異表達(dá)的免疫相關(guān)基因(DEIRGs),分析ISR中免疫細(xì)胞浸潤情況,并闡明ISR發(fā)生發(fā)展的機(jī)制。方法:由基因表達(dá)數(shù)據(jù)庫 (GEO) 下載GSE46560數(shù)據(jù)集樣本mRNA 基因表達(dá)數(shù)據(jù),分為ISR 組與非ISR (non-ISR) 組。采用R 軟件“Limma”包篩選出差異表達(dá)基因(DEGs) 并與免疫相關(guān)基因(IRGs) 交集獲得ISR 中DEIRGs。采用R 軟件進(jìn)行DEIRGs 的基因本體論(GO) 和京都基因與基因組百科全書(KEGG) 富集分析,采用STRING 數(shù)據(jù)庫構(gòu)建蛋白-蛋白互作(PPI) 網(wǎng)絡(luò), 以Cytoscape 軟件可視化并計(jì)算核心基因(Hub 基因)。繪制Hub 基因的受試者工作特征(ROC) 曲線,計(jì)算ROC 曲線下面積(AUC),并評(píng)價(jià)其診斷價(jià)值。采用CIBERSORT 軟件分析ISR 中免疫細(xì)胞浸潤情況, Pearson 相關(guān)分析法分析免疫細(xì)胞間及其與關(guān)鍵基因之間的相關(guān)性。結(jié)果:共鑒定出331個(gè)DEGs(Plt;0. 05, | log2FC | gt;1),其中176個(gè)基因表達(dá)上調(diào),155 個(gè)基因表達(dá)下調(diào),獲得38 個(gè)DEIRGs。GO 功能富集分析,在生物過程(BP) 中DEIRGs主要富集在防御反應(yīng)、免疫反應(yīng)和免疫系統(tǒng);在細(xì)胞組分(CC) 中DEIRGs 主要定位于胞外區(qū)和細(xì)胞質(zhì)膜等;在分子功能(MF) 中主要參與調(diào)控信號(hào)受體結(jié)合和細(xì)胞因子受體活性等。KEGG 信號(hào)通路富集分析,ISR 中DEIRGs 主要富集于磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B (PI3K-AKT) 和轉(zhuǎn)化生長因子β(TGF-β) 等信號(hào)通路。 PPI 網(wǎng)絡(luò), 前10 位Hub 基因中 CD19 具有最高節(jié)點(diǎn)。 與 non-ISR 組比較,ISR 組樣本中 CD19 mRNA 表達(dá)水平明顯升高(Plt;0. 05)。 CD19 mRNA 表達(dá)的 ROC 曲線中 AUC 值為0. 92 (Plt;0. 05)。免疫細(xì)胞浸潤分析, 與non-ISR 組比較, ISR 組患者濾泡輔助性T 淋巴細(xì)胞(Tfh) 浸潤水平升高(Plt;0. 05), 初始B 淋巴細(xì)胞、CD8+T 淋巴細(xì)胞、幼稚CD4+T 淋巴細(xì)胞和M0 巨噬細(xì)胞等浸潤水平升高, 但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Pgt;0. 05), 記憶性B 淋巴細(xì)胞、活化性記憶CD4+T 淋巴細(xì)胞、調(diào)節(jié)性T 淋巴細(xì)胞、靜息性自然殺傷(NK) 細(xì)胞、活化性NK 細(xì)胞、單核細(xì)胞、靜息性肥大細(xì)胞和中性粒細(xì)胞等浸潤水平降低, 但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Pgt;0. 05)。Tfh 與M0 巨噬細(xì)胞和靜息肥大細(xì)胞等呈正相關(guān)關(guān)系(r=0. 88,Plt;0. 05;r=0. 68,Plt;0. 05),與單核細(xì)胞和中性粒細(xì)胞呈負(fù)相關(guān)關(guān)系 (r=-0. 49,Plt;0. 05;r=-0. 42,Plt;0. 05)。 結(jié)論:CD19可能通過調(diào)控PI3K-AKT 信號(hào)通路激活影響Tfh 和B 淋巴細(xì)胞,促進(jìn)ISR 的發(fā)生發(fā)展。CD19 可作為診斷ISR的生物標(biāo)志物。
[關(guān)鍵詞] 支架內(nèi)再狹窄; CD19; 差異表達(dá)免疫相關(guān)基因; 免疫浸潤; 生物標(biāo)志物
[中圖分類號(hào)] R392.12 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A
目前全球范圍內(nèi)心血管疾病患病率處于持續(xù)上升階段,死亡率也居全球首位[1]。經(jīng)皮冠狀動(dòng)脈介入治療術(shù)(percutaneous coronary intervention,PCI) 是冠心病患者使用最廣泛的血運(yùn)重建方式,但術(shù)后支架內(nèi)再狹窄(in-stent restenosis,ISR) 的發(fā)生率為2%~10% [2-4]。目前ISR 發(fā)生的機(jī)制尚不明確。研究[5-6] 顯示:免疫炎癥在ISR 的發(fā)生發(fā)展中起重要作用,可能是導(dǎo)致PCI 術(shù)后ISR 形成的重要因素。RNA 測序(RNA sequencing,RNA-seq)技術(shù)和生物信息學(xué)分析技術(shù)已成為研究基因交叉網(wǎng)絡(luò)及識(shí)別診斷生物標(biāo)志物的重要方法,可用于探索ISR 可能的發(fā)病機(jī)制和新的治療靶點(diǎn)[7]。本研究篩選ISR 中差異表達(dá)的免疫相關(guān)基因(differentiallyexpressed immune-related genes, DEIRGs) 并分析ISR 中免疫細(xì)胞的浸潤情況,采用生物信息學(xué)方法和RNA-seq 技術(shù)探討免疫炎癥對(duì)ISR 發(fā)生發(fā)展的影響,為ISR 的診斷和治療提供參考。
1 資料與方法
1. 1 數(shù) 據(jù) 來 源
由 基 因 表 達(dá) 綜 合 (GeneExpression Omnibus, GEO) 數(shù)據(jù)庫(http://www. ncbi. nlm. nih. gov/geo) 下載ISR 微陣列數(shù)據(jù)集 GSE46560 的表達(dá)矩陣和平臺(tái)信息[8]。GSE46560 數(shù)據(jù)集來源平臺(tái)為GPL15207, 生物類型為人類, 時(shí)間為2018 年, 包含5 例 ISR 患者和6 例非ISR (non-ISR) 患者mRNA 表達(dá)數(shù)據(jù), 分別為ISR 組和non-ISR 組。GSE46560 數(shù)據(jù)集樣本信息見表1。
1. 2 差異表達(dá)基因(differentially expressed genes,DEGs)篩選
對(duì)原始芯片數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后,采用R 軟件“Limma”包對(duì)2 組樣本基因進(jìn)行差異表達(dá)分析。篩選標(biāo)準(zhǔn)為Plt;0. 05 和 | log2FC |gt;1。采用ggplot2 和pheatmap 程序包對(duì)篩選出的DEGs 進(jìn)行可視化分析,繪制熱圖和火山圖。
1. 3 免疫相關(guān)基因(immune-related genes,IRGs)和 DEIRGs 獲取
由 ImmPort 數(shù)據(jù)庫 (https://immport. niaid. nih. gov) 中獲取ISR 中IRGs。將DEGs 與IRG 取交集, 獲得ISR 中的DEIRGs, 并繪制韋恩圖。
1. 4 ISR中 DEIRGs基因本體論(Gene Ontology,GO)功能和京都基因與基因組百科全書 (KyotoEncyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)信號(hào)通路富集分析
按照參考文獻(xiàn) [9] 的方法,采用R 軟件ggplot2 (v3. 3. 0) 包、clusterProfifiler(v3. 14. 3) 包、org. Hs. eg. db (v3. 10. 0) 包和enrichplot (v1. 6. 1) 包對(duì)ISR 中的DEIRGs 進(jìn)行GO 功能及KEGG 信號(hào)通路富集分析,并對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行可視化。
1. 5 蛋白-蛋白互作(protein-protein interaction,PPI)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及核心基因(Hub基因)篩選
將ISR中的DEIRGs 輸入STRING 數(shù)據(jù)庫(https://string-db. org/),構(gòu)建PPI 網(wǎng)絡(luò),以置信度gt;0. 9 作為PPI 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)。按照參考文獻(xiàn)[10] 的方法, 采用Cytoscape 軟件(v3. 9. 1) 對(duì)構(gòu)建的PPI網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可視化,并利用CytoHubba 插件計(jì)算Hub基因。
1. 6 ISR 中 DEIRGs基因表達(dá)量驗(yàn)證和 Hub基因診斷價(jià)值評(píng)價(jià)
獲取GSE46560數(shù)據(jù)集中11個(gè)樣本中關(guān)鍵基因表達(dá)量,采用GraphPad Prism 繪制柱狀圖并進(jìn)行可視化。采用GraphPad Prism 繪制Hub 基因的受試者工作特征(receiver operatingcharacteristic curve,ROC) 曲線,計(jì)算 ROC 曲線下面積(area under the curve,AUC),并評(píng)估其診斷價(jià)值。
1. 7 免疫細(xì)胞浸潤分析
CIBERSORT算法是一種多功能的反卷積算法, 可進(jìn)行免疫細(xì)胞浸潤分析。采用R 軟件 “CIBERSORT”包計(jì)算2 組樣本中22 種免疫細(xì)胞浸潤百分率。按照參考文獻(xiàn)[8]中的方法進(jìn)行可視化。采用Pearson 相關(guān)分析法分析免疫細(xì)胞間及與關(guān)鍵基因之間的相關(guān)性。以Plt;0. 05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
2 結(jié) 果
2. 1 2組樣本 DEGs鑒定
GSE46560數(shù)據(jù)集中共獲得331 個(gè)DEGs,其中176 個(gè)基因表達(dá)上調(diào),155 個(gè)基因表達(dá)下調(diào)。見圖1。
2. 2 DEIRGs篩選
由ImmPort數(shù)據(jù)庫獲取1 793個(gè)IRGs,將其與GSE46560 數(shù)據(jù)集中獲取的DEGs 取交集后獲得38 個(gè)DEIRGs。前10 位DEIRGs 分別為白細(xì)胞介素1 受體Ⅰ (interleukin-1 receptor Ⅰ ,IL-1R1)、 CC 基序趨化因子受體3 (C-Cchemokine receptor type 3, CCR3)、CD19、分泌性白細(xì)胞蛋白酶抑制因子(secretory leukocyteprotease inhibitor, SLPI)、干擾素α6 (interferonalpha-6,IFNA6)、腫瘤壞死因子受體超家族成員9(tumor necrosis factor receptor superfamily member 9,TNFRSF9)、酪氨酸激酶(spleen tyrosine kinase,SYK)、白細(xì)胞介素 17 受體 A (interleukin-17receptor A, IL-17RA)、 白細(xì)胞介素 10 受體 B(interleukin-10 receptor B, IL-10RB) 和Ⅰ 型干擾素α 受體1 (interferon alpha receptor type 1,IFNAR1)。見圖2 和表2。
2. 3 DEIRGs GO 功能和 KEGG 信號(hào)通路富集分析
GO 功能富集分析結(jié)果顯示: 生物過程(biological process,BP) 中DEIRGs 主要富集于防御反應(yīng)、免疫反應(yīng)和免疫系統(tǒng)等; 細(xì)胞組分(cellular component, CC) 中DEIRGs 主要定位于胞外區(qū)和細(xì)胞質(zhì)膜等; 分子功能(molecularfunction,MF) 中DEIRGs 主要參與調(diào)控信號(hào)受體結(jié)合和細(xì)胞因子受體活性等。KEGG 信號(hào)通路富集分析結(jié)果顯示:DEIRGs 主要富集于磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B (phosphatidylinositol 3-kinase/protein kinase B, PI3K/AKT) 信號(hào)通路、轉(zhuǎn)化生長因子β (transforming growth factor- β, TGF- β)信號(hào)通路和白細(xì)胞介素17 (interleukin-17,IL-17)信號(hào)通路等。見圖3。
2. 4 PPI 網(wǎng) 絡(luò) 構(gòu) 建 及 Hub 基 因 篩 選
采 用CytoHubba 插件計(jì)算出前 10 位 Hub 基因, 包括CD19、IL-1R1、SYK、IL-17RA 和IFNAR1 等均具有較高節(jié)點(diǎn)。見圖4 和表3。
2. 5 Hub基因表達(dá)情況及診斷價(jià)值評(píng)價(jià)
與 non-ISR 組比較,ISR 組樣本中CD19 mRNA 表達(dá)水平明顯升高(Plt;0. 05), CD19 mRNA 表達(dá)的ROC曲線中AUC 值為0. 92。見圖5。
2. 6 免疫細(xì)胞浸潤和相關(guān)性分析
2組樣本免疫細(xì)胞的組成以條形圖顯示。見圖6A。與non-ISR 組比較, ISR 組患者濾泡輔助性 T 淋巴細(xì)胞(T lymphocyte follicular helper,Tfh) 浸潤水平升高(Plt;0. 05),初始B 淋巴細(xì)胞、CD8+T 淋巴細(xì)胞、幼稚CD4+T 淋巴細(xì)胞和M0 巨噬細(xì)胞等浸潤水平升高, 但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Pgt;0. 05), 記憶性B 淋巴細(xì)胞、活化性記憶CD4+T 淋巴細(xì)胞、調(diào)節(jié)性T 淋巴細(xì)胞、靜息性自然殺傷(natural killer,NK)細(xì)胞、活化性NK 細(xì)胞、單核細(xì)胞、靜息性肥大細(xì)胞和中性粒細(xì)胞等浸潤水平降低,但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Pgt;0. 05)。見圖6B。Pearson 相關(guān)分析結(jié)果顯示:Tfh 與M0 巨噬細(xì)胞和靜息肥大細(xì)胞呈正相關(guān)關(guān)系(r=0. 88,Plt;0. 05;r=0. 68,Plt;0. 05),與單核細(xì)胞和中性粒細(xì)胞呈負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-0. 49, Plt;0. 05; r=-0. 42, Plt;0. 05)。見圖6C。CD19 與Tfh 呈正相關(guān)關(guān)系(r=0. 65,Plt;0. 05), 與γδT 細(xì)胞呈負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=0. 02,P=0. 02);SYK 與嗜酸性粒細(xì)胞及M2 巨噬細(xì)胞呈負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-0. 03, P=0. 03); TNFRSF9與活化性記憶CD4+T 淋巴細(xì)胞呈正相關(guān)關(guān)系(r=0. 03,P=0. 03),與M2 巨噬細(xì)胞及嗜酸性粒細(xì)胞呈負(fù)相關(guān)關(guān)系( r= - 0. 03, P=0. 03;r=-0. 03,P=0. 03);CCR3 與M2 巨噬細(xì)胞2 及嗜酸性粒細(xì)胞呈正相關(guān)關(guān)系(r=0. 02,P=0. 02);IL-17RA 與巨噬細(xì)胞及嗜酸性粒細(xì)胞呈負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-2. 9e-4, Plt;0. 01); IFNA6 與記憶性B 淋巴細(xì)胞呈負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-6. 4e-3,Plt;0. 01)。見圖6D。
3 討 論
目前冠狀動(dòng)脈造影是診斷ISR 病變及嚴(yán)重程度的金標(biāo)準(zhǔn), 但該方法為有創(chuàng)操作, 面臨一定風(fēng)險(xiǎn)[12-13]。隨著藥物洗脫支架技術(shù)的引入和后續(xù)迭代,提高了PCI 治療的有效性和安全性,但I(xiàn)SR 的發(fā)病率和由ISR 產(chǎn)生的重復(fù)血運(yùn)重建需求仍嚴(yán)重影響患者的預(yù)后[9]。因此,需闡明ISR 發(fā)生發(fā)展的機(jī)制并尋找有效的生物標(biāo)志物,以降低PCI 術(shù)后ISR的發(fā)生。研究[14-17] 顯示:C 反應(yīng)蛋白和白細(xì)胞介素等免疫炎癥因子、T 淋巴細(xì)胞及B 淋巴細(xì)胞等免疫細(xì)胞對(duì)ISR 的發(fā)生發(fā)展起重要作用。此外, 目前RNA-seq 與生物信息學(xué)技術(shù)結(jié)合,已成為研究基因交叉網(wǎng)絡(luò)和識(shí)別候選生物標(biāo)志物的重要技術(shù),可用于探索ISR 可能的發(fā)病機(jī)制和新的治療靶點(diǎn)。
本研究通過GEO 數(shù)據(jù)庫,采用生物信息學(xué)技術(shù)分析ISR 中的免疫炎癥基因及免疫浸潤特征,結(jié)果顯示:篩選的DEIRGs 與ISR 的發(fā)生發(fā)展有密切關(guān)聯(lián)。脂質(zhì)鏈酶10 (lipocalin 10, Lcn10)[18]、主要組織相容性復(fù)合體Ⅰ 類多肽相關(guān)序列A (majorhistocompatibility complex class Ⅰ polypeptiderelatedsequence A,MICA)[19] 和白細(xì)胞介素17 受體E (interleukin-17 receptor E ,IL-17RE)[20] 等可通過調(diào)控免疫炎癥參與ISR 的發(fā)生發(fā)展。研究[19]顯示:MICA 與各種炎癥和自身免疫性疾病有關(guān),可作為評(píng)估急性心肌梗死等心血管疾病嚴(yán)重程度的指標(biāo)。Lcn10 可能在心血管疾病發(fā)病機(jī)制中發(fā)揮關(guān)鍵作用[21-22]。
本研究結(jié)果顯示:DEIRGs 主要定位于胞外區(qū)和細(xì)胞質(zhì)膜,可能通過參與PI3K/AKT 和TGF-β 等信號(hào)通路調(diào)控信號(hào)受體結(jié)合及細(xì)胞因子受體活性,參與防御反應(yīng)和免疫反應(yīng)等過程。PI3K/AKT 和TGF-β 等信號(hào)通路通過炎癥等途徑影響血管損傷后的新生內(nèi)膜增生,進(jìn)而影響ISR 的發(fā)生發(fā)展[14-17,23]。研究[24] 發(fā)現(xiàn):半夏可通過調(diào)控PI3K/AKT 信號(hào)通路,抑制炎癥反應(yīng)和增加內(nèi)皮祖細(xì)胞(endothelialprogenitor cells,EPCs) 百分率,進(jìn)而減少動(dòng)脈粥樣硬化大鼠頸動(dòng)脈損傷后的新生內(nèi)膜增生。PI3K/AKT 信號(hào)通路促進(jìn)血管平滑肌細(xì)胞(vascular smooth muscle cells,VSMCs) 的周期進(jìn)展,并在損傷誘導(dǎo)的新生內(nèi)膜增生和ISR 中起重要作用[25]。TGF-β1 可能參與誘導(dǎo)內(nèi)膜增厚,在動(dòng)脈血管損傷后,TGF-β1 上調(diào)導(dǎo)致各種下游途徑激活,進(jìn)而刺激VSMCs 的增殖和遷移及局部細(xì)胞外基質(zhì)蛋白的產(chǎn)生,導(dǎo)致ISR 的發(fā)生。抑制TGF-β1 活性可減少動(dòng)脈血管損傷后的內(nèi)膜增厚, 從而減輕ISR[26-27]。因此, DEIRGs 可能通過PI3K/AKT 和TGF- β 等信號(hào)通路調(diào)控免疫炎癥及PCI 術(shù)后的血管內(nèi)新生內(nèi)膜增生,進(jìn)而影響ISR 的發(fā)生發(fā)展。
本研究結(jié)果顯示:CD19 具有最高節(jié)點(diǎn),可作為Hub 基因。CD19 作為在B 淋巴細(xì)胞上表達(dá)的免疫球蛋白超家族的成員, 是 B 細(xì)胞抗原受體(B cell antigen receptor,BCR) 信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)的關(guān)鍵共受體, 可通過調(diào)控免疫炎癥促進(jìn)ISR 的發(fā)生[28-29]。研究[30] 顯示:PI3K 是CD19 下游的效應(yīng)分子,二者結(jié)合促進(jìn)了PI3K 信號(hào)通路的激活。CD19 與BCR 結(jié)合后,B 淋巴細(xì)胞中PI3K 信號(hào)通路的數(shù)量是未結(jié)合B 淋巴細(xì)胞中的10 倍[31]。繪制CD19 的ROC 曲線, 結(jié)果顯示: AUC 為0. 92, 提示CD19可作為診斷ISR 的生物標(biāo)志物。KEGG 信號(hào)通路富集分析結(jié)果顯示: CD19 富集于PI3K/AKT 通路中,提示CD19 可能通過調(diào)控PI3K/AKT 信號(hào)通路促進(jìn)ISR 的發(fā)生發(fā)展。
免疫細(xì)胞在ISR 的發(fā)生發(fā)展中起重要作用,免疫和炎癥反應(yīng)在血管機(jī)械損傷前期即被激活,該過程通常伴隨多種細(xì)胞因子和炎癥介質(zhì)的釋放,可誘導(dǎo)T 淋巴細(xì)胞(包括Tfh 細(xì)胞和CD8+T 淋巴細(xì)胞)、B 淋巴細(xì)胞和巨噬細(xì)胞等向損傷部位趨化、黏附、聚集或極化, 進(jìn)而共同導(dǎo)致新生內(nèi)膜的增生,最終形成ISR[32-33]。本研究結(jié)果顯示:與non-ISR 組比較,ISR 組患者Tfh 的免疫細(xì)胞浸潤水平升高。Tfh 細(xì)胞是為CD4+T 淋巴細(xì)胞亞群的特殊類型的輔助性T 淋巴細(xì)胞, 可促進(jìn)B 淋巴細(xì)胞成熟,發(fā)揮免疫作用。研究[34] 顯示:在ISR 小鼠模型中,Tfh促進(jìn)ISR 的發(fā)生發(fā)展,而Tfh缺乏的小鼠ISR得到改善。PREITE 等[35] 研究顯示:PI3K 的激活是Tfh 細(xì)胞發(fā)育所必需的條件, 選擇性消除PI3K募集的p85 結(jié)合位點(diǎn)突變可導(dǎo)致Tfh 細(xì)胞形成缺陷。
綜上所述, Hub 基因CD19 可能通過調(diào)控PI3K/AKT 信號(hào)通路的激活影響Tfh 和B 淋巴細(xì)胞,促進(jìn)ISR 的發(fā)生發(fā)展。CD19 可作為診斷ISR 的生物標(biāo)志物。
利益沖突聲明:所有作者聲明不存在利益沖突。
作者貢獻(xiàn)聲明:馮玉飛參與研究設(shè)計(jì)、論文構(gòu)思、數(shù)據(jù)分析和論文撰寫,金珊參與數(shù)據(jù)采集分析,王玉冰和魯印飛參與論文審閱,龐麗娟和劉克堅(jiān)參與研究項(xiàng)目指導(dǎo)。
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