编辑推荐：
动脉粥样硬化死亡率高且心血管系统内发病风险不均。研究人员对比人抗动脉粥样硬化的心房、心室与易患动脉粥样硬化的冠状动脉转录组，发现 315 个下调和 133 个上调的与内皮功能障碍相关基因，为治疗提供潜在靶点。
在心血管疾病的庞大版图中，动脉粥样硬化（Atherosclerosis）无疑是一颗 “重磅炸弹”，长期以来严重威胁着人类健康。它可不只是简单的血管脂质堆积问题，还涉及慢性炎症、自身免疫等复杂因素。尽管人们对其分子机制的了解逐渐加深，但它依旧稳坐心血管疾病和整体死亡率 “榜首” 的位置。
更让人困惑的是，在心血管系统（CVS）里，动脉粥样硬化的发病风险并不均匀。像静脉系统和肺动脉，因为只接触静脉血，所以很少发生粥样硬化；动脉中也有 “抗揍” 的（如上肢部分动脉）和 “脆弱” 的（如颈部、胸腹和下肢部分动脉）之分。在心脏这个 “小宇宙” 中，也存在着有趣的差异：心房和心室通常能抵抗粥样硬化，可冠状动脉却早早 “中招”，在人三十岁左右就可能出现病变。要知道，心房、心室和冠状动脉一样，也常暴露在高血脂环境中，偶尔还会遭遇炎症和促凝血环境，却能 “独善其身”。这背后的秘密，吸引着无数科研人员去探索。
为了揭开这个秘密，研究人员开展了一项意义重大的研究。他们将研究目光聚焦在人抗动脉粥样硬化的心房和心室，与易患动脉粥样硬化的冠状动脉上，通过对比它们的转录组，试图找到抗动脉粥样硬化的转录组特征以及潜在的治疗靶点，从而为攻克动脉粥样硬化带来新的希望。最终，研究成果发表在了《Biochemistry and Biophysics Reports》上。
研究人员开展研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先，利用基因型 - 组织表达（GTEx）项目数据，这些数据来自正常死后样本，包括人右心耳、冠状动脉和左心室前壁的基因读数计数。然后，通过一系列生物信息学分析，如合并数据文件、转换数据格式、过滤样本和特征、构建相关数据对象，以及进行差异基因表达（DGE）分析、富集分析等，深入挖掘数据背后的信息。
下面来看看具体的研究结果：
- 描述性分析：最终数据集有 21474 个特征和 962 个样本，涵盖不同性别、年龄范围和死亡原因的样本，主成分分析显示组织类型间有合理分离。
- 双变量分析：组织类型与多数变量显著相关，包括 RNA 完整性数（RIN）、RNA 分离过程和分析日期等，因此在后续分析中控制了这些潜在混杂因素。
- 差异表达基因总体概况：在三个对比组（心房与冠状动脉、心室与冠状动脉、心房与心室）中，共鉴定出 12656 个差异表达基因（DEGs），以及与内皮功能障碍（ED）相关的大量基因本体（GO）和活性子网导向富集分析（ASOEA）术语。
- 各对比组分析：心房与冠状动脉对比组中，基因表达上调较多，且在与免疫炎症、膜完整性和凝血相关的富集术语中，心房样本中的基因多为下调；心室与冠状动脉对比组中，基因表达上调和下调数量接近，多数与富集术语相关的基因在心室样本中下调；心房与心室对比组中，基因表达多为上调，但变化相对较小。
- 验证：通过对比分类的 DEGs 与相关基因符号和别名列表，验证了富集术语分类的有效性；与 Bgee 数据库对比，证实了各对比组 DEGs 的表达模式。
- 组织间转录关系：发现心房和心室在 ED 相关基因表达模式上有很大相似性，与冠状动脉差异明显。
- 通路分析：KEGG 通路分析确定了与各对比组相关的显著调节通路，如 “细胞粘附分子”“趋化因子信号通路” 等，这些通路中的相关基因可能在抗动脉粥样硬化过程中发挥重要作用。
研究结论和讨论部分意义非凡。研究发现了与心脏抗动脉粥样硬化相关的转录组特征，这些特征与内皮细胞和免疫细胞功能相关，可能限制白细胞募集和黏附，增强心室中的黏附连接（AJs）。其中，B 细胞支架蛋白含锚蛋白重复序列 1（BANK1）、血管细胞黏附分子 1（VCAM1）和钙黏蛋白 5（CDH5）等基因，被认为是潜在的动脉粥样硬化治疗靶点。这些发现为心血管疾病治疗开辟了新方向，尽管当前针对一些靶点的临床试验效果不佳，但未来可以探索针对动脉特异性免疫细胞和内皮细胞的新方法，有望为动脉粥样硬化的治疗带来突破，也为后续研究指明了方向。
