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为解决 AIS 诊断难题，武汉大学人民医院的研究人员开展 circRNA 介导的免疫相关 ceRNA 网络及诊断标志物研究。结果发现 circOXCT1 和 circSLC8A1 可诊断 AIS。该研究为 AIS 诊断提供新思路，强烈推荐科研读者阅读。
在全球范围内，急性缺血性中风（AIS）就像一个隐藏在暗处的 “健康杀手”，它的高发病率和死亡率，给人们的健康带来了极大的威胁，也让无数家庭陷入困境。在中国，随着老龄化进程的加快，以及脑血管疾病风险因素的普遍存在，中风的负担更是日益加重。想象一下，原本幸福美满的家庭，可能因为一位家庭成员突发中风，生活瞬间被打乱，不仅患者要承受身体和精神上的痛苦，家庭也会面临沉重的经济负担。所以，寻找更有效的中风预防和治疗策略，成了医学领域亟待解决的重要问题。
目前，临床症状和神经影像学技术（如计算机断层扫描 CT 和磁共振成像 MRI）是诊断 AIS 的主要手段。然而，这些方法都存在一些让人头疼的问题。MRI 成像时间长，可能会导致诊断延误，错过静脉溶栓或机械取栓的最佳治疗窗口，就好像病人在和时间赛跑，却因为 MRI 的 “慢节奏” 而被拖了后腿；CT 呢，对 AIS 早期变化的检测灵敏度又不高，很容易 “看漏” 一些关键信息。所以，寻找可靠的血液生物标志物，来实现 AIS 的准确诊断和有效治疗，就变得至关重要。
在这样的背景下，武汉大学人民医院的研究人员为了解开 AIS 诊断的难题，在《European Journal of Medical Research》期刊上发表了一篇名为 “Identification of a circRNA-mediated immune-related ceRNA network and circRNAs as diagnostic biomarkers in acute ischemic stroke” 的论文。他们的研究发现了两个关键的循环 circRNAs（circOXCT1 和 circSLC8A1），这两个 “小家伙” 对 AIS 有着很高的诊断敏感性，就像是 AIS 诊断道路上的 “指明灯”，为 AIS 的诊断带来了新的希望，有助于提高 AIS 的诊断准确性，让患者能够更早地得到有效的治疗。
为了开展这项研究，研究人员用到了几个关键的技术方法。他们先从 GEO 数据库里获取微阵列数据，这就好比是在一个巨大的医学数据宝库中挑选有用的信息；接着用 R 软件对这些数据进行分析，筛选出差异表达的基因、circRNAs 和 miRNAs，这一步就像是从一堆矿石中提炼出珍贵的金属；然后利用生物信息学数据库构建 circRNA 介导的 ceRNA 网络（ceRNA，即竞争性内源性 RNA，它就像一个 “分子海绵”，能和 microRNAs 竞争结合，调节基因的表达 ），并进行功能和通路富集分析，探索这些分子之间的相互关系和作用机制；他们还建立了小鼠大脑中动脉闭塞（MCAO）模型，模拟 AIS 的发病过程，同时收集临床样本，用定量实时聚合酶链反应（qRT-PCR）技术来验证那些潜在的 circRNAs，就像用一把精准的尺子去测量这些分子的表达水平。
下面我们来看看具体的研究结果。
DECs、DEMs 和 DEIRGs 的鉴定
研究人员分析了从 GEO 数据库获取的三个表达数据集，就像在一片数据的海洋里 “捞针”。他们设定了严格的筛选标准，比如筛选差异表达的 circRNAs（DECs）时，要求 | log 两倍变化（FC）| >2.0 且 p 值 < 0.01 。最终，从 GSE178764 数据集中筛选出 191 个 DECs，从 GSE231431 数据集中鉴定出 55 个差异表达的 miRNAs（DEMs），从 GSE16561 数据集中得到 362 个差异表达的基因（DEGs）。考虑到免疫反应在缺血性中风病理生理学中的重要作用，他们又聚焦于从在线数据库获取的 2660 个免疫相关基因（IRGs），经过一番 “整合筛选”，最终得到了 53 个差异表达的免疫相关基因（DEIRGs）。
AISIRC 网络的构建
为了深入了解 DEIRGs、DEMs 和 DECs 之间潜在的调控关系，研究人员根据 ceRNA 假说，利用生物信息学数据库，像搭建一座复杂的 “分子桥梁” 一样，构建了 AIS 免疫相关的 ceRNA（AISIRC）网络。这个网络包含了 60 条边和 58 个节点，其中有 22 个上调的 DECs、3 个上调的 DEMs 等等。这些节点和边相互连接，构成了一个复杂而有序的调控网络，它们之间的相互作用可能对 AIS 的发生发展起着关键作用。
AISIRC 网络中 DEIRGs 的功能分析
虽然有 18 个 DEIRGs 被纳入了这个网络，但它们具体在细胞里发挥什么作用还不清楚。于是，研究人员进行了 GO 和 KEGG 通路富集分析。结果发现，这些 DEIRGs 在很多免疫相关的生物过程（BP）中显著富集，比如抗病毒先天免疫反应、细胞因子产生的正调控等，就像一个个 “小卫士”，在免疫反应中发挥着重要作用；在分子功能（MF）方面，它们和蛋白质酪氨酸激酶活性等相关；在细胞组成（CC）方面，和晚期内体等特定细胞结构有关。此外，KEGG 通路分析表明，它们还和细胞因子 - T 细胞受体信号通路等免疫相关通路密切相关，这说明这些 DEIRGs 很可能参与了 AIS 引发的免疫反应。
PPI 分析和子网构建
研究人员借助 STRING 数据库和 Cytoscape 软件，对 18 个 DEIRGs 进行了深入的蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）分析。经过一番筛选，去掉那些 “孤立” 的节点后，得到了一个包含 38 条边和 15 个节点的 PPI 网络。通过分析网络的拓扑特征，发现有 4 个 DEIRGs（IFIT1、RSAD2、IFIT3 和 EIF2AK2）表现突出，它们的多个指标都高于平均水平，就像是网络中的 “核心枢纽”，很可能是关键的基因。接着，以这 4 个枢纽基因为关键节点，从 AISIRC 网络中提取出子网，在这个子网里，发现了 7 个 circRNAs、3 个 miRNAs 和 4 个基因节点，研究人员推测这 7 个 circRNAs 可能是中风后免疫反应的潜在生物标志物。
小鼠 MCAO 模型中差异表达的 circRNAs
为了找到能诊断 AIS 的潜在 circRNAs，研究人员建立了小鼠 MCAO 模型。在之前筛选出的 7 个 circRNAs 中，用 qRT-PCR 检测它们在小鼠假手术组和 MCAO 组血液样本中的表达，同时用 TTC 染色来确认小鼠 MCAO 模型是否成功构建。结果发现，hsa_circ_0129074 和 hsa_circ_0000994 在 MCAO 模型组中显著上调，根据相关数据库信息，它们分别来自 3 - 氧代酸 CoA 转移酶 1（OXCT1）和溶质载体家族 8 成员 A1（SLC8A1）的反向剪接，研究人员把它们重新命名为 circOXCT1 和 circSLC8A1。
临床样本中差异表达的 circRNAs
为了进一步验证 circOXCT1 和 circSLC8A1，研究人员检测了 30 名 AIS 患者和 30 名健康对照（HCs）临床样本中这两个 circRNAs 的水平。这些样本在临床特征上进行了合理匹配，就像精心挑选了两组 “势均力敌” 的选手进行对比。结果显示，AIS 患者中 circOXCT1 和 circSLC8A1 都明显上调，而且它们的表达水平还呈正相关。
circOXCT1 和 circSLC8A1 的诊断性能
研究人员通过单变量和多变量逻辑回归分析，来评估 circOXCT1 和 circSLC8A1 对 AIS 的诊断价值。结果发现，这两个 circRNAs 都和 AIS 存在独立的相关性，即使调整了年龄、性别等多种因素后，这种相关性依然显著。再通过受试者工作特征（ROC）曲线分析，circOXCT1 和 circSLC8A1 区分 AIS 患者和 HCs 的曲线下面积（AUC）分别达到了 0.837 和 0.853，两者联合使用时，AUC 更是高达 0.895，这说明它们在诊断 AIS 方面有着很好的性能。
AIS 患者中 circOXCT1 和 circSLC8A1 的动态变化水平
研究人员还评估了 circOXCT1 和 circSLC8A1 作为诊断生物标志物的临床稳定性，检测了 AIS 患者发病后第 1、2、3、7 和 30 天这两个 circRNAs 的表达水平。结果发现，它们的表达水平在 AIS 患者中随时间变化明显。比如，发病第 1 天，AIS 患者样本中的 circOXCT1 和 circSLC8A1 水平比 HCs 高；之后，circOXCT1 逐渐下降，而 circSLC8A1 则先快速下降，然后在第 7 天又逐渐升高，到第 7 天和第 30 天，circOXCT1 与 HCs 的水平差异不明显，但 circSLC8A1 在 AIS 患者样本中的水平依然显著高于 HCs。
综合来看，研究人员成功构建了 circRNA 介导的免疫相关 ceRNA 网络，发现并验证了 circOXCT1 和 circSLC8A1 这两个循环 circRNAs 在 AIS 患者中显著上调，它们具有很高的诊断敏感性，有望成为 AIS 的诊断标志物。这一研究成果为 AIS 的诊断提供了新的方向和潜在的生物标志物，就像为医生们提供了更精准的 “诊断武器”，有助于提高 AIS 的早期诊断率，让患者能够及时接受治疗，改善预后。不过，研究也存在一些局限性，比如样本都来自同一家中国医院，结论的普适性还有待进一步验证；circRNA 介导的免疫调节 ceRNA 轴在 AIS 中的作用还需要深入探索；缺乏对 circRNAs 在中风患者中长期影响的随访数据；也没有对比其他潜在生物标志物与 circOXCT1 和 circSLC8A1 的诊断价值。但这并不影响这项研究的重要意义，它为后续的研究指明了方向，相信在未来，随着研究的不断深入，我们对 AIS 的认识会更加深刻，也能找到更多更有效的诊断和治疗方法，让更多患者受益。
