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为探究瘢痕疙瘩(keloid)发病机制,研究人员分析 GEO 数据库芯片数据,研究血管内皮细胞(VECs)中蛋白编码 RNA(mRNA)和长链非编码 RNA(lncRNA)的关系。发现 305 组 mRNA 和 98 组 lncRNA 表达有差异,构建了相互作用网络。这为理解瘢痕疙瘩发病机制提供新思路。
瘢痕疙瘩,这个看似普通的皮肤问题,却给众多患者带来了极大困扰。它是一种真皮纤维增生性疾病,表现为超出原始伤口边缘的瘢痕组织异常增殖,伴随着细胞外基质(ECM)过度沉积和慢性炎症。患者不仅要忍受瘢痕疙瘩不规则的 “蟹足” 外观,还常伴有瘙痒、疼痛等不适症状。目前,虽然针对瘢痕疙瘩的治疗方法不少,但效果却差强人意,极易复发,这背后的关键就在于其发病机制尚未完全明确。
以往研究发现,成纤维细胞、角质形成细胞与瘢痕疙瘩形成有关,血管内皮细胞(Vascular Endothelial Cells,VECs)功能障碍也在其中发挥着作用,它能分泌多种细胞因子,干扰伤口愈合过程,促进细胞外基质沉积。然而,VECs 究竟如何影响瘢痕疙瘩的发生发展,这一机制仍迷雾重重。
与此同时,长链非编码 RNA(Long Non - coding RNAs,lncRNAs)作为一类长度大于 200 个核苷酸的 RNA,虽不能直接翻译为蛋白质,却在细胞周期、凋亡、蛋白翻译、染色质修饰和 mRNA 转录等过程中扮演着重要调控角色。在瘢痕疙瘩相关研究中,大多数 lncRNA 研究都聚焦于其对成纤维细胞的影响,针对瘢痕疙瘩组织中其他细胞类型的表观遗传学研究少之又少。
为了揭开这些谜团,中山大学附属第一医院的研究人员开展了一项深入研究,相关成果发表在《European Journal of Medical Research》上。
研究人员首先从基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中获取瘢痕疙瘩和非瘢痕疙瘩组织的基因表达谱数据,选取 GSE121618 数据集进行后续分析。接着,对原始数据进行下载和预处理,通过背景校正、归一化处理以及基因注释等一系列操作,筛选出差异表达的 mRNA(Differentially Expressed mRNAs,DEmRNAs)和 lncRNA(Differentially Expressed lncRNAs,DElncRNAs)。随后,运用多种生物信息学方法,对筛选出的基因进行功能富集分析、相关性分析并构建相互作用网络。为了验证生物信息学分析结果,研究人员还进行了样本采集、VECs 磁珠分选以及 qRT - PCR 实验。
研究结果显示,瘢痕疙瘩组和正常组的 VECs 中,有 305 组 mRNA 存在显著差异,其中 94 组在瘢痕疙瘩组上调,211 组下调;98 组 lncRNA 表达也发生改变,21 组上调,118 组下调。通过对 DEmRNAs 进行 GO 和 KEGG 富集分析发现,其主要富集在包涵体组装的负调控、COP9 信号体、C3HC4 型 RING 指结构域结合等生物学过程、细胞组成和分子功能类别,以及神经活性配体 - 受体相互作用、细胞因子 - 细胞因子受体相互作用等信号通路。
在构建的 DElncRNA - DEmRNA 相互作用网络中,发现上调的关键基因对为 lncRNA LINC01546 - RASAL3/COL13A1,下调的关键基因对为 lncRNA LOC101929787 - PRKAA2/KRT71/SSTR1。对 DElncRNA 相关的靶向 mRNA 进行 GO 和 KEGG 富集分析表明,上调基因主要富集在 G 蛋白偶联嘌呤能核苷酸受体活性等通路,下调基因主要富集在核苷酸结合寡聚化结构域(Nucleotide - Binding Oligomerization Domain,NOD)包含信号通路的正调控等过程。
研究结论指出,通过生物信息学方法对瘢痕疙瘩微阵列数据的深入挖掘,推测 VECs 可通过 lncRNA - mRNA 相互作用,在表观基因组层面进行调控,进而影响瘢痕疙瘩的发生发展。在讨论部分,研究人员进一步阐述,虽然当前研究揭示了一些潜在的调控机制,但 VECs 在瘢痕疙瘩发病机制中的具体作用仍需更多实验验证。例如,LINC01546 与 RASAL3、COL13A1 之间的潜在相互作用如何精确调控瘢痕疙瘩的发展,以及 LOC101929787 - PRKAA2/KRT71/SSTR1 调控轴对成纤维细胞和角质形成细胞表型转化和增殖能力的影响机制等,都有待进一步深入研究。
这项研究为瘢痕疙瘩发病机制的研究开辟了新方向,让我们对 VECs 和 lncRNA 在瘢痕疙瘩形成过程中的作用有了更深入的认识,为后续开发更有效的治疗方法提供了重要的理论依据。未来,有望基于这些发现,找到新的治疗靶点,打破现有治疗困境,为瘢痕疙瘩患者带来新的希望。