多组学整合揭示缺血性心力衰竭血瘀综合征的分子特征与互作网络

本研究通过整合转录组、蛋白质组和靶向代谢组分析，系统揭示了缺血性心力衰竭（IHF）血瘀综合征（BSS）的分子网络特征，发现补体和凝血级联（Complement and coagulation cascades）、B细胞受体（BCR）信号通路异常激活是核心机制，并鉴定出F2、F8、F9、FN1等关键靶点，为中医证候的生物学基础提供了多组学证据和新治疗策略。

　　

1 引言

心力衰竭（HF）是各种心血管疾病的终末阶段，是全球死亡的主要原因之一。缺血性心肌病由于慢性冠状动脉粥样硬化性缺血导致心肌纤维化和收缩/舒张功能障碍，是心力衰竭最常见的病因，也是缺血性心力衰竭（IHF）相关死亡的主要因素。中医（TCM）在IHF管理中显示出潜力，能够延缓疾病进展并改善生活质量。中医辨证将IHF患者分为不同的亚型（中医证候），包括气虚血瘀证（QXXYZ）、阳虚血瘀证（YXXYZ）和阳虚血瘀伴水饮证（YXXYSYZ）。其中，血瘀综合征（BSS）被认为是所有IHF证候的共同特征，并被视为IHF发病机制的核心。然而，BSS在IHF中的生物学基础在分子水平上仍未明确。

近年来，多组学技术的进展，特别是转录组、蛋白质组和基因组方法，极大地增强了对各种疾病病理机制的阐明。结合生物信息学和网络药理学，这些方法为探索中医证候分型的分子机制提供了前所未有的机会。本研究旨在通过整合多组学策略，结合转录组学、蛋白质组学和靶向代谢组学（UHPLC-QQQ-MS/MS），从多个角度系统分析IHF患者BSS的分子特征，构建与BSS相关的核心分子网络，并通过药理学干预进行反向验证。

2 材料与方法

2.1 研究设计与参与者招募

研究方案在中国临床试验注册中心注册（ChiCTR2200058314），并获得河南中医药大学第一附属医院伦理委员会批准（批准号：2021HL-178）。2022年6月至2023年7月，从河南中医药大学第一附属医院心脏中心招募IHF患者，从健康体检中心招募健康参与者（HP）。所有参与者均提供书面知情同意。

2.2 参与者

IHF患者的诊断标准符合2018年中国心脏病学会心力衰竭管理指南和2022年美国心脏协会/美国心脏病学会/心力衰竭学会指南。中医辨证严格遵循《慢性心力衰竭中医诊疗指南（2022）》。中医证型由医师根据症状、体征、舌象和脉象进行综合评估，具体诊断标准见补充表S1。为确保诊断一致性，三名独立的高级主任医师根据既定指南独立评估每个病例的中医证候分类，最终诊断通过交叉验证过程达成共识。

纳入标准包括：年龄在40至80岁之间；符合IHF诊断标准并诊断为QXXYZ、YXXYZ或YXXYSYZ；纽约心脏协会心功能分级I–IV；自愿签署书面知情同意书；BSS评分≥8。排除标准包括：肺栓塞、急性冠状动脉综合征或急性脑血管疾病；其他心脏疾病，如瓣膜性心脏病、严重瓣膜异常、心肌疾病、先天性心脏病或肺心病；肝和/或肾功能障碍、恶性肿瘤或自身免疫性疾病；过去一个月内参与其他研究；孕妇或哺乳期妇女。

2.3 临床数据收集

使用胶体金免疫层析技术（Getein Biotech Kit，中国南京）定量测量血清N末端B型利钠肽原（NT-proBNP）水平。使用彩色多普勒超声诊断设备（GE Vivid E95，美国）通过二维Simpson法评估左心室射血分数（LVEF）。使用标准化的6分钟步行测试（6MWT）确定6分钟步行距离，由训练有素的研究人员执行。使用明尼苏达心力衰竭生活质量问卷（MLHFQ）进行多维评估。使用BSS量表评估BSS的严重程度。实验室测试包括血脂、空腹血糖、凝血功能、全血细胞计数、肝功能、肾功能和常规尿液分析。所有实验室测试均使用标准化生化分析系统进行。

2.4 基于RNA-seq的转录组学研究

采集空腹静脉血样本（2.5 mL）于PAXgene?管（PreAnalytiX，中国）中，并按制造商协议处理。使用PAXgene Blood miRNA Kit（PreAnalytiX，中国）提取总RNA，并使用Agilent 5,400 Bioanalyzer（Agilent Technologies，美国）进行质量评估。在Illumina NovaSeq 6,000平台（Illumina，美国）上进行高通量测序。使用R包DESeq2对原始读数计数进行标准化，使用|log₂（倍数变化）| > log₂（1.2）和调整后P值<0.05（Benjamini-Hochberg校正）的阈值识别差异表达基因（DEGs）。使用R包“Clusterprofiler”和“DOSE”进行基因本体（GO）术语和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路的功能富集分析。

2.5 基于数据非依赖采集的蛋白质组学研究

从空腹受试者采集的EDTA抗凝管中的静脉血样本（2 mL）在4 °C下以3,000×g离心15分钟。将上清液转移至预标记的Eppendorf管中，分装并储存于?80 °C。蛋白质提取和处理遵循制造商协议。使用ProteoMiner?低丰度蛋白质富集试剂盒（Bio-Rad，美国）去除高丰度蛋白质。通过Bradford assay（Biyuntian，中国）定量蛋白质浓度。使用液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）进行脱盐肽段的鉴定（详细方法见补充S1）。使用|log₂（倍数变化）| > log₂（1.2）和P < 0.05的阈值识别差异表达蛋白质（DEPs）。使用R包“Clusterprofiler”和“DOSE”进行GO术语和KEGG通路的功能富集分析。

2.6 靶向代谢组学研究

清晨从空腹参与者采集2 mL EDTA抗凝管中的静脉血样本。在4 °C下以3,000×g离心15分钟后，将上清液转移至新的Eppendorf管中，标记、分装并储存于?80 °C。代谢物提取遵循制造商说明。使用超高效液相色谱串联质谱（UHPLC-MS/MS）系统（ExionLC? AD UHPLC-QTRAP 6500+，AB SCIEX Corp.，波士顿，196 MA，美国）进行代谢物鉴定和分析。方法详细描述见附加文件（补充S2）。使用靶向代谢物标准品（包括92种氨基酸、62种芳香族化合物、43种有机酸、38种胆汁酸、19种脂肪酸、26种碳水化合物、24种吲哚、23种核苷、核苷酸和类似物、14种苯丙烷、9种吡啶和128种其他化合物）进行分析。使用MetaX软件处理代谢组学数据，然后进行主成分分析（PCA）和偏最小二乘判别分析。计算每个代谢物的变量重要性投影。使用t检验评估组间统计显著性，并确定代谢物的FC。使用|log₂（倍数变化）| > log₂（1.2）和VIP >1的阈值识别差异代谢物（DMs）。使用MetaboAnalyst平台（https://www.metaboanalyst.ca/）进行通路分析。

2.7 PPI网络构建

使用STRING数据库（https://string-db.org/）进行蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）分析，最小 required interaction score为0.4，并移除未连接的节点以构建相互作用网络。将所得网络导入Cytoscape（v3.10.2）进行可视化、进一步优化和拓扑参数计算。使用Cytoscape中的cytoHubba插件进行核心基因/蛋白质分析和关键分子特征的识别。

2.8 转录组、蛋白质组和代谢组学的联合分析

通过ClueGO/CluePedia插件实现转录组和蛋白质组数据的功能模块整合。使用Cytoscape 3.10.2中的ClueGO和CluePedia插件对与BSS证候相关的DEGs/DEPs进行KEGG通路和GO富集分析，显著性阈值P ≤ 0.05。这些分析促进了转录组和蛋白质组数据的功能模块整合，从而阐明了BSS证候调控的关键生物过程。此外，通过相关性分析识别与核心分子显著相关的代谢物（P < 0.05）。

2.9 实时定量聚合酶链反应（RT-qPCR）

使用BlazeTaq? SYBR? Green qPCR Mix 2.0（GeneCopoeia Green，美国）进行基因表达验证，引物序列详见附加文件（补充表S3）。β-肌动蛋白作为内源性归一化对照。通过2^?ΔΔCt方法计算相对mRNA表达水平，每个样本进行三次测量以确保实验可重复性。

2.10 智能平行反应监测（iPRM）定量蛋白质组分析

蛋白质样本在胰蛋白酶消化和脱盐前遵循标准化提取、定量和质量控制协议。采用数据非依赖采集模式进行肽段光谱采集，生成原始质谱文件（.raw）。Spectronaut?在等度色谱条件下进行蛋白质识别和无标记定量，匹配初始DIA参数。将iPRM目标列表集成到质谱仪方法编辑器中，以建立Full MS-PRM采集参数。

2.11 酶联免疫吸附测定（ELISA）

使用ELISA试剂盒（武汉Elabscience生物技术有限公司）按照制造商说明测量TNF-α（E-EL254H0109）、IL-1β（E-EL-H0149）、IL-6（E-EL-H6156）、VCAM-1（E-EL-H5587）和ICAM-1（E-EL-H6114）的水平。

2.12 通过YQHX颗粒对BSS特定分子特征的治疗性交叉验证

基于我们先前的研究，我们使用YQHX颗粒进行了一项干预研究，通过整合交叉组学分析进一步验证BSS的分子基础。YQHX颗粒是一种中药处方，以其补气、活血和化瘀作用而闻名。YQHX颗粒的详细组成见附加文件（补充S3）。它被推荐用于心力衰竭的中医管理指南[20]，特别是在诊断为QXXYZ的患者中。在标准西医治疗的基础上，先前 enrolled 的IHF并诊断为QXXYZ的患者口服YQHX颗粒（21.6 g，每日两次）为期12周。使用干预前后来自QXXYZ患者的样本进行多组学分析（包括转录组学和蛋白质组学），进行比较分析并与先前识别的BSS相关分子特征进行整合比较，从诊断和干预角度提供BSS生物学基础的交叉验证。

2.13 统计分析

分类变量以计数（n）和百分比（%）表示。正态分布的连续变量以均值±标准差表示，而非正态分布数据以中位数（IQR）表示。参数检验包括独立双尾t检验和单因素方差分析，使用Levene检验评估方差齐性。非参数比较使用Mann-Whitney U或Kruskal-Wallis H检验进行。使用卡方检验或Fisher精确检验比较组间计数数据。在多组学分析的差异表达分析中，应用Benjamini-Hochberg错误发现率（FDR）校正来调整多重假设检验。对于组学数据与临床参数之间的相关性分析，计算Spearman相关系数。为控制多重比较，在必要时应用Benjamini-Hochberg FDR校正。所有可视化均使用GraphPad Prism 9.0（GraphPad，CA，美国）生成。生物信息学图（PCA、火山图、富集、维恩图、桑基图）通过https://www.bioinformatics.com.cn（访问日期2024年12月10日）创建。

3 结果

3.1 研究人群和基线特征

本研究招募了来自河南中医药大学第一附属医院的90名IHF患者，包括30例QYXYZ、30例YXXYZ和30例YXXYSYZ。2022年6月至2023年7月期间，从同一医院的健康体检中心招募了20名健康对照。对HP、QYXYZ、YXXYZ和YXXYSYZ组的比较分析显示，组间在年龄、性别、体重指数（BMI）、舒张压（DBP）、总胆固醇（TC）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、凝血酶时间（TT）或纤维蛋白原（FIB）方面无显著差异。值得注意的是，与IHF亚组相比，HP组的收缩压（SBP）和空腹血糖水平显著较低（P < 0.05），可能反映了健康个体的生理特征。相比之下，IHF患者表现出降低的TC和低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平（P < 0.05），可能归因于持续的降脂治疗。凝血酶原时间（PT）和活化部分凝血活酶时间（APTT）在IHF患者和HP组之间显示出显著差异。此外，不同中医证型的IHF患者在合并症和药物使用方面无统计学显著差异（补充表S4）。

3.2 IHF中QXXYZ、YXXYZ和YXXYSYZ的转录组、蛋白质组和靶向代谢组分析

整合多组学分析表明，QXXYZ、YXXYZ和YXXYSYZ表现出共同和独特的分子特征。PCA显示，在所有三种证候中，转录组和蛋白质组谱与HP组明显分离，表明 distinct molecular architectures。每个组中识别的DEGs、DEPs和DMs的数量总结在表2中，并在图1C、D、G、2C、D、G、3C、D、G中说明。KEGG通路富集分析突出了三种亚型之间 several overlapping pathways，包括B细胞受体（BCR）信号通路、NF-κB信号通路以及补体和凝血级联。这些 recurrent pathways 反映了免疫失调、炎症和凝血异常的共同机制。靶向代谢组学进一步证实了所有组中显著的代谢改变，脂肪酸、氨基酸和有机酸是 disturbed metabolites 的主要类别（补充表S5、S6、S7），显著上调和下调的代谢物呈现在图1H、2H、3H中。抗坏血酸和醛糖酸代谢被确定为所有证候中 consistently dysregulated metabolic pathway（图1I、2I、3I）。尽管有这些共同特征，但也观察到了重要差异。QXXYZ表现出显著富集于 pathways such as pentose and glucuronate interconversions and ketone body metabolism。同时，观察到缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸生物合成中的关键代谢紊乱。这些发现表明其特征可能与能量代谢重编程有关。相比之下，YXXYZ更强烈地与心肌损伤和纤维化相关的通路相关，包括扩张型心肌病、TGF-β信号、钙信号通路和PI3K-Akt信号通路，表明心脏损伤和纤维化重塑的更严重 involvement。该组还表现出 glycine, serine, and threonine metabolism 的特异性改变。YXXYSYZ显示出与YXXYZ高度相似的生物学特征，但在代谢上 distinct emphasis on pentose and glucuronate interconversions。

3.3 IHF中BSS的转录组、蛋白质组和靶向代谢组分析

为了进一步阐明BSS的生物学基础，我们使用维恩图分析识别了与IHF伴BSS相关的DEGs、DEPs和DMs。转录组分析识别出435个DEGs（图4A）。KEGG富集显示DEGs显著与免疫和炎症通路相关，特别是BCR信号通路（图4D）。PPI网络分析进一步识别出CD19、CD79A、CD79B和CR2作为可能参与BSS发病机制的 hub genes（补充图S1）。蛋白质组分析识别出176个DEPs（图4B），主要富集于包括补体和凝血级联以及PI3K/Akt信号通路等通路中（图4E）。PPI分析突出显示FN1、C3、F2、F8和F9作为 central proteins，表明它们在BSS相关病理过程中的 pivotal roles（补充图S2）。通过代谢组分析总共识别出40个DMs（图4C），其中大多数分类为脂肪酸（32.5%）和氨基酸（15%）。 among them, Alpha-N-Phenylacetyl-L-glutamine, 3-Hydroxy-3-methylglutarate, and 5-Hydroxyindolacetic acid showed a consistent upregulation trend, whereas Caprylic acid, 2-Piperidinone, and 3β-Ursodeoxycholic acid were commonly downregulated（图4F–H）。使用MetaboAnalyst进行的通路富集分析揭示了 glycine, serine, and threonine metabolism（胆碱、肌酸）、arginine and proline metabolism（肌酸、4-乙酰氨基丁酸）和 tryptophan metabolism（5-羟基吲哚乙酸、2-氧代己二酸）的显著 involvement（补充图S3）。

3.4 BSS在IHF中的分子相互作用网络的全面分析及其与临床数据的相关性

我们进行了转录组、蛋白质组、靶向代谢组和临床指标数据的整合分析，以系统阐明BSS的分子调控网络。首先将与BSS相关的差异基因和蛋白质上传到STRING数据库，并使用Cytoscape软件构建核心分子网络。识别出关键调控分子，包括CD19、CD22、CD79A、CD79B、C3、CR2、F2、F8和F9（图5A）。KEGG通路富集分析和ClueGO网络可视化揭示了与BSS相关的生物机制，如补体和凝血级联、BCR信号通路和ECM-受体相互作用通路（图5B、F）。桑基图进一步揭示了核心调控分子与关键通路之间的关系（图5C）。此外，通过相关性分析，我们识别出17种与核心分子显著相关的代谢物（P < 0.05）（补充表S8），包括5-羟基吲哚乙酸、D-葡萄糖醛酸、4-乙酰氨基丁酸和胆碱。BSS的发病机制主要由补体和凝血级联的持续激活驱动，这破坏了BCR信号的稳态调节，从而导致免疫失衡、高度炎症、凝血功能障碍和代谢紊乱（图5D）。这些整合的改变构成了BSS的核心病理特征。

作为与BSS相关的核心分子，进一步分析了CR2、F2、F8、F9、FN1、5-羟基吲哚乙酸和4-乙酰氨基丁酸与临床指标的相关性。结果显示CR2表达与6MWT呈正相关。F8与APTT呈正相关，而F9与BSS评分呈正相关，而F2和F9与LVEF显著负相关，与MLHFQ评分正相关。此外，5-羟基吲哚乙酸、D-葡萄糖醛酸、4-乙酰氨基丁酸和胆碱与NT-proBNP水平正相关。值得注意的是，5-羟基吲哚乙酸和4-乙酰氨基丁酸与6MWT显著负相关（图5E）。这些发现突出了这些核心分子在BSS病理生理学中的潜在 involvement 及其与关键临床参数的关联。

为了评估通过多组学分析识别的关键分子对BSS诊断的潜力，对候选生物标志物进行了受试者工作特征（ROC）曲线分析。结果显示，关键蛋白质C3、F2、F8、F9和FN1的诊断性能优于BSS相关基因和代谢物（图6），表明蛋白质组标志物在识别BSS方面具有更高的临床价值。具体而言，在QXXYZ组中，FN1（AUC = 0.927）、C3（AUC = 0.823）和F8（AUC = 0.823）作为个体生物标志物表现出最高的判别能力（图6A）。在YXXYZ和YXXYSYZ组中，F9（AUC = 0.995）和F2（AUC = 0.968）显示出高诊断准确性。YXXYSYZ组中的C3（AUC = 0.997）也表现出 superior diagnostic efficacy（图6B、C）。为了进一步提高模型的诊断准确性，整合五种关键蛋白质C3、F2、F8、F9和FN1 resulting in a combined prediction that achieved an AUC of 0.971 for QXXYZ。该组合模型相对于个体生物标志物显示出显著改进，表明多标志物方法有效增强了BSS的诊断敏感性和特异性。

3.5 关键分子的验证

通过额外收集10名健康参与者和每种不同证候类型的10名患者，使用RT-qPCR和iPRM技术验证关键分子。RT-qPCR结果显示，与健康对照组相比，QXXYZ组中CR2的表达水平和YXXYSYZ组中CD19的表达水平显著降低（p < 0.05）。所有三种证候类型中CD22、CD79A和CD79B的表达水平均呈下降趋势，但差异无统计学意义（图7A）。PRM分析显示，BSS组中F2和F9的浓度显著高于健康对照组（p < 0.05）。YXXYZ组中F8的浓度显著高于对照组（p < 0.05），而QXXYZ和YXXYZ呈上升趋势，尽管差异无统计学意义。此外，QXXYZ组中C3的表达水平升高，而YXXYZ和YXXYSYZ组中降低（图7B），与相关基因和蛋白质在测序数据中观察到的表达趋势一致。ROC曲线分析显示，F2（AUC = 0.917）、F9（AUC = 0.913）和FN1（AUC = 0.880）表现出最高的诊断性能，所有其他AUC值均大于0.65（补充图S4、S5）。此外，我们进一步验证了TNF-α、IL-1β、IL-6、ICAM-1和VCAM-1的水平。与对照组相比，TNF-α、IL-6和ICAM-1的表达水平显著升高（p < 0.05）。同时，IL-1β和VCAM-1也呈上升趋势，但仅QXXYZ组表现出统计学显著差异（图7C）。

为了验证我们的发现，我们分析了25名先前 enrolled 并接受YQHX颗粒治疗的诊断为QXXYZ的患者的转录组和蛋白质组数据。转录组分析揭示了289个DEGs，主要富集于NETs形成和BCR信号通路（补充图S7），表明YQHX颗粒具有潜在的免疫调节作用。蛋白质组分析进一步识别出370个DEPs（图8A），这些蛋白质富集于与BSS病理生理特征相关的通路，包括补体和凝血级联以及ECM-受体相互作用（图8C）。整合分析将干预后DEPs与已建立的BSS相关蛋白质相交，识别出73个重叠候选物（图8B）。网络分析揭示了一个以凝血因子F2、F8、F9和纤连蛋白FN1为中心的紧密互连模块（图8D），表明它们作为病理枢纽和治疗靶点的双重作用。

YQHX治疗后，观察到F2、F8和F9的表达显著下调，而FN1表达上调（图8E），进一步支持它们作为BSS发病机制和治疗反应的关键分子组成部分。值得注意的是，B细胞信号组分（C3、CR2、CD19、CD79A/B）在干预后表现出稳定的表达（补充表S9）。临床参数分析提供了支持干预治疗疗效的额外证据。治疗后，LVEF呈现改善趋势，而NT-proBNP水平降低，6MWT显著增加。此外，BSS评分和MLHFQ评分均显著降低（图8F）。

4 讨论

在中医长期的临床实践中，辨证一直被认为是临床诊断和治疗的核心。它本质上代表了疾病进展过程中机体与内外致病因素相互作用的阶段性反应模式，同时整合了患者的固有特征和特定时间的生理病理特征。IHF也是如此，类似于现代医学将急性心力衰竭分为干冷、湿冷、干暖、湿暖亚型，中医通常将IHF分为QXXYZ、YXXYZ和YXXYSYZ证候。BSS是这些证候的共同特征，并被认为是心力衰竭发展过程中的持续特征。此外，BSS也是各种其他疾病的关键证候，近年来，大量研究集中在其生物学基础上。然而，仍然缺乏针对IHF中血瘀生物学基础的研究。我们的研究首次从综合多组学视角提供了IHF不同证候类型的全面 view，并通过整合多组学分析进一步阐明了与IHF中BSS相关的特定分子相互作用网络。

我们的整合多组学分析揭示，BSS的发病机制涉及多个生物层面的协调失调， likely driven by sustained activation of the complement and coagulation cascades。这一过程破坏了BCR信号的稳态调节，导致B细胞功能受损。IHF characterized by systemic inflammation that promotes innate and adaptive immune cell infiltration into the myocardium, a process underpinned by immunometabolic dysregulation。补体系统是连接先天性和适应性免疫的关键桥梁，并与B细胞合作介导HF中的炎症反应。心肌损伤后，自身抗原释放激活B细胞产生自身抗体，这些抗体与补体成分一起 perpetuates myocardial inflammation, cell death, and fibrosis, thereby driving adverse cardiac remodeling。在IHF心脏中，观察到凝血因子、补体成分和先天免疫通路的显著上调，伴随着 distinct “coagulation-inflammation” signature。同时，CR2、CD19、CD22、CD79A和CD79B的下调损害了补体-B细胞耦合，将补体激活转向促炎通路而非适应性免疫调节。这种失衡加剧了慢性炎症、内皮损伤和纤维化。在185名心力衰竭患者队列中，经过协变量调整的Cox回归模型将补体和凝血相关蛋白质（C3、C7、C8、C9、F9）识别为疾病进展的显著预测因子。与此一致，射血分数保留的心力衰竭（HFpEF）和肾损伤中的蛋白质组谱与补体激活、炎症、纤维化和胆固醇稳态受损相关。先前缺血性心肌病的代谢组学研究报告了血清素和缬氨酸水平升高，这可能进一步导致免疫和凝血失调。值得注意的是，最近的干预研究表明，用线虫抗凝蛋白c2（NAPc2）抑制组织因子可有效 blunt the “coagulation-inflammation-fibrosis” axis post-myocardial infarction, thereby improving cardiac function and attenuating remodeling in IHF。总之，这些发现强调，免疫、炎症和凝血异常是IHF的关键病理机制，突出了调节这一适应不良级联的潜在治疗靶点。

BSS的特征是血流受损和内瘀血，导致局部循环功能障碍和临床体征，如唇紫暗、舌青紫和舌下瘀斑。凝血级联不仅改变血液流变学特性，还通过蛋白酶激活受体调节内皮功能障碍、炎症和纤维化，从而加剧微血管紊乱，符合中医血瘀的病理生理学。此外，补体系统和BCR信号共同 contribute to immune-inflammatory responses in IHF, promoting endothelial injury and coagulopathy, which aligns with the TCM concept of Blood stasis obstructing circulation。YQHX颗粒靶向网络分析 pinpointed F2, F8, F9, and FN1 as dual pathological effectors and therapeutic nodes。尽管YQHX干预后的转录组数据显示BCR信号富集，但未观察到CR2、CD19、CD79A或CD79B表达的显著变化，表明这些免疫标志物可能代表BSS的稳定分子特征而非短期治疗靶点。值得注意的是，先前冠状动脉疾病和