主动脉瓣疾病的病理生理研究（三）

主动脉瓣疾病的病理生理研究（三）
2018/7/27 16:31:10 医学论坛网

     导语

     由于目前尚无有效的药物治疗方法，CAVD给临床和经济带来了沉重的负担。

     作者：沿若

     来源：医学论坛网心血管

     不同疾病阶段基因和蛋白表达的一致性趋势和差异性

     解决瓣页疾病转录组和蛋白质组的3个阶段，在每一阶段确定过度表达的转录和蛋白组的独特设置，过度表达被定义为该阶段相对于其他的2阶段转录和蛋白组增加≥1.2倍(具体方法在线有数据补充)。RNA测序显示，在非病变阶段有114个转录本，在纤维化阶段有103个，在钙化阶段有587个(图1D，图I在全列表的在线数据补充中)。相应地，在非病变阶段有327个蛋白质组过度表达，在纤维化阶段有459个，在钙化阶段有297个(图1 d,上面的饼状图反映了过多的百分比分子;图2在线数据补充完整列表)。转录学和蛋白质组学在各自的表达谱中相关性较弱(Spearman R2=0.25，图IIIa和IIIb在仅在线的数据补充中;图IIIc在仅在线的数据补充中为重叠)。

     据我们所知，这是第一次对AV数据进行相关分析。转录组和蛋白质组数据之间的低相关性在其他组织和系统中已经被报道过。然而，尽管有有限的重叠，我们还是在转录组和蛋白质组数据集之间发现了常见的新分子:非病变阶段(ANXA3, BST1, FGL2, IL17D)，纤维化阶段(AOC3, CCDC80, CILP a1, GFAP, GFAP, hcp3, pcola1b2c, ilb2cbb1, pbcl2bb1, pbs2)。

     总的来说，转录组在钙化阶段发现了较高比例的过度表达的转录组，而蛋白质组学则在所有阶段发现了相似比例的过度表达的蛋白质组(图1D)。高比例的钙化阶段过表达的转录本可能预示着一个更多样化的细胞环境，这可能是由于炎症细胞的浸润，而mrna测序的高敏感性更容易被检测到，相比之下，典型的蛋白质组学分析的动态范围相对较低。基因表达谱常用于研究疾病状态；然而，蛋白质是驱动疾病的主要功能实体，为此，我们选择继续研究剩余的研究，并特别关注瓣膜蛋白质组。

     揭示瓣膜蛋白组在三个疾病阶段的不同

     为了进一步了解CAVD阶段的蛋白质组学，我们提供了每个CAVD阶段的前40个过度表达的蛋白质，根据它们的丰富程度进行排序(图1-1g;仅在线数据补充中的图2显示了所有的蛋白质)。在非患病阶段，蛋白质组主要为稳态胶原(COL1A2, COL1A1, COL4A2, COL4A3, COL4A1, COL5A2, COL6A6, COL6A3)；12个检测到的稳态胶原中有8个，P=0.027, Fisher精确测试，使它成为一个合适的对照组。

     与病理纤维化表型相一致，肌纤维化细胞分化(MYH11和TAGLN2)，氧化应激(SOD3)，磷脂酶家族(PLA2G2A)，钙化抑制剂(MGP)，和小的亮氨酸蛋白多糖家族成员(BGN, DCN和OGN这些已知的与氧化脂和病理生长因子结合的成员)在纤维化组织中含量丰富，我们称其为纤维化病理期(图1F的红色突出显示，仅在线数据补充图II)。顺便说一句,纤维化转录组的高表达水平的CLU,PCOLCE2,和GFAP如同CILP PRG4,和CRTAC一样(图 I在线数据补充)，后者表明在这个疾病的中间阶段有chondrocytic细胞类型的参与，符合群体中蛋白聚糖在上面描述的这个阶段多度表达。

     AV的钙化阶段组织(近红外成像特点,图1 b)，糖蛋白vitronectin和fibronectin-1含量丰富，比如calcification-related蛋白质(TGM2,胎球蛋白(AHSG)和tissue-nonspecific碱性磷酸酶[ALPL]，炎症的标志(c反应蛋白(c反应蛋白))和促炎的载脂蛋白(APO(A)(LPA),图1 g,图二的在线数据补充完整列表)。

     另外两个大家庭也呈现:补充蛋白质(C1QB、C1QC C1R,C1,C3,C4A,C4B,C5、C6,C7、C8A,C8G,循环流化床,CFD,CFHR2,CFHR4,CFI,17日的21日发现补充蛋白质,P<0.001,Fishe精确检验)和SERPIN蛋白酶(SERPINA1、A3、A4,A6,A7,A10,C1,D1,E1,F1,F2,G1;15个检测到的SERPIN蛋白酶中有12个，P<0.001, Fisher精确检测，为了进一步定义钙化阶段的特定驻留蛋白组，我们排除了先前发现的人类血浆蛋白s17(图二在仅在线数据补充中，“钙化阶段，血清蛋白除外”)。在转录组数据中，CD74、APOE、A2M、SPP1、LAPTM5、VWF、IBSP、MMP9是钙化期高代表性的基因序列(仅在线数据补充图1)。

     这些结果表明，从到目前为止出现的不同的蛋白质中，我们能够识别新的和确定已知的分子，从而支持我们的观点，即不同的致病阶段存在于单一的小叶中。

     参考文献：

     12.Vogel C, Marcotte EM. Insights into the regulation of protein abundance from proteomic and transcriptomic analyses.Nat Rev Genet. 2012;13:227–232. doi: 10.1038/nrg3185.CrossrefMedlineGoogle Scholar

     13.Kustatscher G, Grabowski P, Rappsilber J. Pervasive coexpression of spatially proximal genes is buffered at the protein level.Mol Syst Biol. 2017;13:937. doi: 10.15252/msb.20177548.CrossrefMedlineGoogle Scholar

     14.Singh SA, Aikawa E, Aikawa M. Current Trends and Future Perspectives of State-of-the-Art Proteomics Technologies Applied to Cardiovascular Disease Research.Circ J. 2016;80:1674–1683. doi: 10.1253/circj.CJ-16-0499.CrossrefMedlineGoogle Scholar

     15.Pandey A, Mann M. Proteomics to study genes and genomes.Nature. 2000;405:837–846. doi: 10.1038/35015709.CrossrefMedlineGoogle Scholar

     16.Neufeld EB, Zadrozny LM, Phillips D, Aponte A, Yu ZX, Balaban RS. Decorin and biglycan retain LDL in disease-prone valvular and aortic subendothelial intimal matrix.Atherosclerosis. 2014;233:113–121. doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2013.12.038.CrossrefMedlineGoogle Scholar

     17.Geyer PE, Kulak NA, Pichler G, Holdt LM, Teupser D, Mann M. Plasma proteome profiling to assess human health and disease.Cell Syst. 2016;2:185–195. doi: 10.1016/j.cels.2016.02.015.CrossrefMedlineGoogle Scholar

     ↓长按识别关注↓

     医学论坛网心血管

     cmt-xxg

     ↑长按ID复制↑

     汇集心内科系列精品资料，心血管医生进阶必备。临床起点，欢迎关注~