关键词:
急性心肌梗死
中性粒细胞
生物标志物
差异分析
WGCNA
机器学习算法
免疫浸润分析
S100A12
PTCH1
LOC400499
摘要:
背景:精确的早期诊断和及时的再灌注治疗是挽救急性心肌梗死患者的生命并改善预后的重要前提条件。因此,寻找能够早期诊断急性心肌梗死的理想生物标志物尤为重要。目的:拟通过生物信息学和机器学习分析急性心肌梗死与中性粒细胞相关的关键基因,以探寻新的生物标志物。方法:基于GEO数据库和limma包鉴定急性心肌梗死的差异表达基因。使用反卷积算法探究免疫细胞浸润情况,然后结合加权基因共表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)、蛋白互作网络和机器学习筛选急性心肌梗死与中性粒细胞相关的特征基因,并进行功能富集分析。用ROC曲线评估特征基因对急性心肌梗死的诊断价值。通过STITCH和Herb数据库筛查生物标志物的靶向药物。最后将在2023年3-6月于贵州医科大学附属医院心内科首次诊断为急性心肌梗死的住院患者作为实验组,同期心电图无缺血性改变、冠状动脉造影无狭窄的住院患者作为对照组,收集两组患者外周血,通过RT-qPCR验证基因在人外周血样本中的相对表达量。结果与结论:(1)共获得差异表达基因2 349个,免疫浸润分析发现B cells memory,NK cells resting和Neutrophils等免疫细胞评分在疾病和正常组之间存在差异;(2)使用WGCNA发现ME green和ME turquoise这两个基因模块与中性粒细胞与急性心肌梗死表现出最高的相关性;(3)与差异表达基因相交后获得24个差异模块基因,功能富集分析发现其与先天免疫反应、细菌的防御反应等多种过程相关;KEGG结果显示其主要与肿瘤坏死因子信号通路有关。(4)机器学习算法挖掘到的基因取交集后得到的特征基因为S100A12,PTCH1和LOC400499,在GSE48060和GSE66360数据集中的ROC曲线下面积均大于0.7,将其视为潜在的生物标志物。(5)基于STITCH和Herb数据库发现S100A12有11种靶向药物,PTCH1共发现6种靶向药物。(6)RT-qPCR结果显示,与对照组相比,急性心肌梗死患者中S100A12,PTCH1和LOC400499表达具有显著差异性(P<0.05)。(7)S100A12,PTCH1和LOC400499可能是急性心肌梗死潜在的诊断生物标志物,但是其与急性心肌梗死相关的特异性尚需进一步研究,其中S100A12可能是调控急性心肌梗死的潜在靶点。