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为解决高血压潜在分子机制不明等问题，丹麦南丹麦大学的研究人员开展双胞胎血压与高血压的表观基因组和转录组关联研究。他们发现相关新生物标志物，这对理解血压调控、预防高血压意义重大，推荐科研读者一读。
在全球范围内，高血压就像一个潜伏在人们身边的 “健康大反派”，频繁地给人们的身体带来各种麻烦。据估算，全球约有 15 亿人受到高血压的困扰，而且每年因它导致的死亡人数高达 850 万，它还是肾脏疾病和心血管疾病（CVD）的主要危险因素。过去，高血压的定义是收缩压≥140 mmHg 且舒张压≥90 mmHg ，不过在 2018 年，标准变为收缩压 / 舒张压≥130/80 mmHg 。但高血压的发病机制十分复杂，受遗传、表观遗传等多种因素调控，还与衰老、肥胖、遗传家族史等风险因素密切相关，目前人们对其潜在的分子机制了解得还很少。
在治疗方面，现在的高血压治疗往往 “一刀切”，不管高血压的发病机制是什么，都使用一种或多种降压药。然而，这种方法效果并不理想，在临床实践中，高达 50% 的患者即使接受了降压治疗，也无法达到血压控制目标。所以，寻找高血压的新生物标志物就显得尤为重要，它不仅能帮助我们预测高血压风险、评估治疗效果，还能推动个性化治疗，预防高血压对身体器官造成的损害。
在探索高血压机制的道路上，科研人员一直在努力。过去十年，全基因组关联研究（GWAS）虽然发现了 1000 多个与高血压相关的遗传位点，但这些位点大多在非编码区域，功能难以明确，而且 GWAS 也很难提供基因因果关系的分子证据。后来，研究人员开始整合遗传数据和高通量分子数据，研究表观基因组、转录组、蛋白质组和代谢组，希望能揭示高血压发展过程中的关键基因和分子机制。
其中，DNA 甲基化（在 5‘胞嘧啶 - 磷酸 - 鸟嘌呤 - 3’（CpG）位点发生的一种表观遗传修饰，会影响基因表达水平）和转录组学（研究基因表达的学科，通过 RNA 水平来衡量基因表达）受到了广泛关注。已有不少表观基因组关联研究（EWAS）和转录组关联研究（TWAS）发现了一些与高血压相关的 CpG 位点和基因，不过这些研究存在一个大问题：非遗传生物标志物与高血压之间的关联很容易受到遗传变异的干扰。为了解决这个问题，一些科研人员想到了研究双胞胎，通过对比双胞胎之间的差异，可以减少遗传因素的干扰。
在这样的背景下，丹麦南丹麦大学公共卫生系丹麦双胞胎登记处和流行病学、生物统计学与生物人口学研究室的 Asmus Cosmos Skovgaard 等人，在《Hypertension Research》期刊上发表了题为 “Epigenomics and transcriptomics association study of blood pressure and incident diagnosis of hypertension in twins” 的论文。他们通过研究 740 对双胞胎的 DNA 甲基化和基因表达数据，结合血压测量值和高血压诊断信息，发现了与高血压和血压相关的新生物标志物和生物学途径，这一成果为理解高血压的发病机制和防治提供了重要线索。
研究人员在这项研究中用到了几种关键技术方法。首先，他们从丹麦全国患者登记处获取了双胞胎的高血压诊断数据，同时测量了双胞胎的收缩压和舒张压。接着，利用 Infinium HumanMethylation450K BeadChip 技术检测双胞胎的全基因组 DNA 甲基化水平，用 Agilent SurePrint G3 Human GE 8×60K Microarray 技术检测基因表达数据。在数据分析阶段，使用线性回归模型进行 EWAS 和 TWAS 分析，研究 DNA 甲基化水平、基因表达水平与血压之间的关系；对于高血压发病情况，则采用 Cox 比例风险回归模型进行分析。此外，还运用了基因集富集分析（GSEA）和交互网络分析，探索相关基因参与的生物学途径和基因之间的相互作用。
下面我们来详细看看研究结果。
- 表观基因组和转录组关联研究的发现：研究人员对个体进行 EWAS 和 TWAS 分析后发现，当 p 值低于 0.05 时，有大量的探针和 CpG 位点被检测到，但经过多重检验校正（FDR < 0.05）后，只有少数探针和 CpG 位点通过检验。这些通过检验的探针和 CpG 位点分别注释到了不同数量的独特基因。不过，在五个表型（收缩压、舒张压、140/90 mmHg 定义的高血压、130/80 mmHg 定义的高血压、高血压发病）中，按照 FDR < 0.05 的标准，没有发现重叠基因。于是，研究人员又探索了 p 值低于 0.05 的 CpG 位点和探针，结果在不同表型的个体水平或双胞胎对水平分析中，发现了数量不等的重叠基因。
- 基因网络和基因集富集分析：对这些重叠基因进行 GSEA 分析时发现，对于 140/90 mmHg 定义的高血压、130/80 mmHg 定义的高血压和高血压发病这三个表型，没有发现具有统计学意义的相关途径。但收缩压和舒张压相关的重叠基因分别找到了两条和九条相关途径。在交互网络分析中，也确定了不同表型下最具连接性的基因，比如赖氨酸甲基转移酶 2A（KMT2A）在高血压发病分析中最为关键，共济失调毛细血管扩张突变蛋白（ATM）与收缩压关系密切，β - 肌动蛋白（ACTB）则在舒张压分析中占据重要地位。
在讨论部分，研究人员对这些结果进行了深入分析。从研究结果来看，不同的血压测量值（收缩压和舒张压）以及高血压发病情况在 GSEA 和网络分析中呈现出不同的结果。这可能是因为数值型表型（如血压测量值）在统计分析上比二元表型（如是否患有高血压）更具优势，而且相关生物学过程可能更倾向于连续变化，而非简单的 “是” 或 “否”。另外，收缩压和舒张压反映了心脏不同状态下的血管压力，它们与高血压的关系也有所不同，收缩压被认为是高血压和心血管疾病风险的更好预测指标，但舒张压也能辅助提高风险预测的准确性。
在发现的相关途径中，免疫系统和血管平滑肌细胞相关途径与高血压的关系十分引人注目。在免疫系统方面，一些研究已经表明，免疫功能紊乱与高血压有关，尤其是炎症过程。研究中发现的 FCγ 受体介导的吞噬作用途径，在免疫反应中发挥着重要作用，它不仅能调节炎症，还会影响一氧化氮（NO）的产生，而 NO 与血管舒张、动脉粥样硬化以及血压调节都密切相关。血管平滑肌细胞在血压调节中也起着关键作用。研究发现的 “肌动蛋白细胞骨架调节” 途径和 “钙信号” 途径，都与血管平滑肌细胞的功能密切相关。肌动蛋白细胞骨架对于维持平滑肌细胞的结构完整性至关重要，而钙信号的改变则是调节血管平滑肌收缩的主要机制，同时钙信号还能控制炎症反应，进一步说明了免疫系统和血管功能在高血压发病中的复杂联系。
KMT2A、ATM 和 ACTB 这几个关键基因也备受关注。KMT2A 在胚胎发育、神经发育和造血过程中都起着关键作用，它编码的赖氨酸甲基转移酶能通过对组蛋白 3 赖氨酸 4（H3K4）的甲基化来调节基因表达。而且，KMT2A 还参与了一个调节同源盒（HOX）基因转录活性的大分子复合物，HOX 基因与心血管疾病的发展密切相关。虽然 KMT2A - HOX 影响高血压的具体分子机制还不明确，但 KMT2A 在多个血压和高血压相关分析中都出现，足以显示其重要性。ATM 编码的丝氨酸 / 苏氨酸激酶在 DNA 修复和氧化应激反应中发挥作用，它的异常与炎症增加、代谢综合征以及高血压等都有关系。ATM 可以磷酸化并激活 NF - κB，进而影响 NO 的产生。ACTB 编码的肌动蛋白参与细胞运动、结构维持和细胞间信号传导，还在 NO 的形成过程中发挥作用，它的异常也与心血管疾病有关。
总的来说，这三个基因都与 NO 的调节有关，而 NO 的失调被认为是高血压发展过程中最早出现的事件之一。NO 具有抗动脉粥样硬化、改善血管舒张和内皮功能、调节血压等作用。但当 KMT2A 调节异常导致诱导型一氧化氮合酶（iNOS）激活，或者 ATM 激活使内皮型一氧化氮合酶（eNOS）活性降低，又或者 ACTB 失调影响 eNOS 产生 NO 时，都会导致 NO 水平异常，引发氧化应激、炎症和内皮功能障碍，最终可能导致高血压。
这项研究具有重要意义。一方面，研究人员利用双胞胎数据，减少了遗传和早期生活环境等混杂因素的影响，为研究分子标志物与高血压表型之间的关系提供了更可靠的依据。而且，使用全国性登记数据来分析高血压发病情况，比自我报告数据更具优势，偏差更小。另一方面，研究发现的新候选基因和途径，尤其是 KMT2A 基因以及与免疫系统和血管平滑肌细胞相关的途径，为我们理解血压调节机制和预防未来高血压提供了新的方向。不过，研究也存在一些局限性，比如在多重检验校正后没有发现重叠基因，只能探索 p 值低于 0.05 的基因，这可能会导致一些假阳性结果，所以还需要进一步的重复研究来验证这些发现。但无论如何，这项研究为高血压领域的研究开辟了新的道路，相信在未来，科研人员能在高血压防治方面取得更多突破，让人们远离高血压这个 “健康大反派” 的威胁。
