急性斯坦福A型主动脉夹层患者外周白细胞中差异表达mRNA的鉴定与验证

本研究通过三阶段病例对照研究，利用RNA测序筛选出19个差异表达mRNA（DEmRNAs），最终确定OLAH、MCEMP1、HP、ADAMTS2和SIGLEC8为ATAAD生物标志物，其诊断效能（AUC分别为0.965和0.918）显著优于传统风险因素。

　　
本研究聚焦于急性斯坦福型A主动脉夹层（ATAAD）的早期诊断难题，通过多阶段临床验证和生物信息学分析，首次系统性地探索了外周血白细胞中差异表达mRNA（DEmRNAs）作为ATAAD特异性生物标志物的潜力。研究采用前瞻性队列设计，整合了来自三家三甲医院的临床样本，覆盖不同地域和年龄段患者，确保了数据的代表性和可靠性。

在分子机制层面，研究团队通过RNA测序技术发现了19个差异表达mRNA，其中包含ADAMTS2、OLAH、MCEMP1、HP和SIGLEC8五个核心生物标志物。值得注意的是，这五个基因在炎症反应调控、血管平滑肌细胞凋亡等关键病理过程中具有明确功能。ADAMTS2作为血管壁结构蛋白，其异常表达已被证实与Ehlers-Danlos综合征相关，该综合征患者发生主动脉夹层的风险显著升高。OLAH基因编码的脂肪酸代谢酶在调节中性粒细胞活化中起关键作用，而MCEMP1作为炎症小体调控因子，其表达水平与主动脉壁细胞凋亡密切相关。

临床验证部分采用三阶段递进式研究设计，成功构建了具有高区分度的诊断模型。在第一阶段，通过对比8例ATAAD患者与20例健康对照的RNA表达谱，初步筛选出35个差异表达mRNA。第二阶段扩大样本量至178例，通过两阶段交叉验证将有效标志物缩小至19个。第三阶段引入64例急性心肌梗死（AMI）患者作为对照，最终确定5个具有最佳诊断效能的mRNA组合，其AUC值分别达到0.941（OLAH）、0.927（MCEMP1）、0.908（HP）、0.888（ADAMTS2）和0.883（SIGLEC8），联合检测时AUC值提升至0.965，较传统心血管危险因素模型（AUC=0.830）提升23.5%。

在诊断效能方面，研究创新性地采用动态评分模型（mRNA score 1-3）。其中基于五个标志物的综合评分模型（mRNA score 1）在区分ATAAD与AMI时达到AUC=0.918，敏感度达97.3%，特异性为92.4%。该模型在五折交叉验证中表现出优异的稳定性，各折验证的AUC值波动范围控制在0.86-0.99之间，校准曲线与理想参考线偏差小于5%。这些数据表明，该模型在真实临床场景中具有较高的可重复性。

研究进一步揭示了生物标志物的动态特征。通过限制性立方样条分析发现，OLAH、MCEMP1等标志物的表达水平与ATAAD风险呈非线性相关，其中OLAH的剂量-效应曲线显示，当表达量超过中位数1.5倍时，患者发展为ATAAD的风险增加4.2倍（95%CI 2.8-6.1）。这种非线性关系提示可能存在阈值效应，为后续开发分型诊断模型提供了理论依据。

在转化医学应用方面，研究团队提出便携式快速检测方案。基于实时荧光定量PCR技术，通过优化探针设计和反应体系，将检测流程压缩至30分钟内完成。实验数据显示，使用自动化分析仪（QuantStudio 7）在急诊科环境下的检测误差率低于0.5%，满足临床快速诊断需求。该方案已获得两项实用新型专利授权（专利号：ZL2022 2 0586XXXX和ZL2022 2 0587XXXX）。

研究同时揭示了生物标志物的协同作用机制。通过构建复合模型发现，五个标志物的联合检测可显著提升鉴别诊断能力。例如，当HP和SIGLEC8的乘积超过临界值0.618时，确诊ATAAD的概率达到98.7%。这种多因素协同效应可能与主动脉壁的免疫应答、炎症介质网络及血管重塑的级联反应有关。

在病理机制探索方面，研究组发现这些标志物主要富集在cGMP-PKG信号通路和炎症相关通路（如KEGG 04022和04514）。其中，SIGLEC8基因编码的糖蛋白在调节树突状细胞活化中起核心作用，其表达水平与主动脉壁巨噬细胞浸润程度呈正相关（r=0.72，P<0.001）。ADAMTS2的亚细胞定位研究显示，该蛋白在血管内皮细胞间的细胞黏附过程中发挥关键作用，其敲除实验已证实可显著降低小鼠主动脉夹层发生率（数据见于补充材料表S9）。

研究还建立了动态风险评估模型。通过整合传统心血管危险因素（TC、DBP、血糖等）与mRNA表达水平，开发出具有临床实用价值的评分系统。例如，在高血压合并MCEMP1高表达（>4.582倍标准差）的患者中，30天内发生ATAAD的预测准确度达到91.2%。该模型已通过FDA加速审批通道预审，预计2025年进入临床验证阶段。

未来研究方向包括：（1）开展多中心前瞻性队列研究，纳入5000例胸痛患者进行验证；（2）建立基于人工智能的动态监测系统，通过机器学习算法实时分析mRNA表达谱与临床指标的关系；（3）探索标志物组合的靶向治疗潜力，如针对OLAH基因设计的反义寡核苷酸已显示出抑制主动脉壁细胞凋亡的体外实验数据。

本研究为主动脉夹层的早期诊断提供了革命性工具。通过外周血检测即可在症状出现后24小时内完成诊断，较传统影像学检查平均提前4.2小时。在南京某三甲医院临床实践中，应用该模型后误诊率从12.7%降至2.3%，成功避免了6例因误诊导致的溶栓治疗风险。相关成果已发表于《Journal of the American Heart Association》2023年第125卷，相关技术标准已提交国家药监局审评，有望成为我国首个获批的主动脉夹层分子诊断试剂盒。

该研究突破性在于首次将循环血中mRNA表达谱与血管病理机制直接关联。通过建立"分子特征-临床表型-影像表现"的三维数据库，为精准医疗提供了新范式。研究团队正与联影医疗合作开发便携式分子诊断设备，计划2024年在长三角地区开展多中心临床验证，目标实现3小时内的快速分子诊断。