基于生物信息学与实验验证的内质网应激关键基因在急性心肌梗死中的诊断及治疗潜力研究

为解决急性心肌梗死(AMI)中心肌损伤机制不明的问题，研究人员通过机器学习驱动的生物信息学分析，结合体内外实验，揭示了内质网应激(ERS)与AMI的关联。研究筛选出27个AMI-ERS相关基因(MIEGs)，并锁定5个关键基因(RELA、FURIN、ERGIC3、TPP1、BGLAP)，其中FURIN抑制剂可显著缓解氧糖剥夺(OGD)诱导的ERS和细胞凋亡。该研究为AMI诊断和治疗提供了新靶点。

　　

急性心肌梗死(AMI)仍是全球人类健康的重大威胁，而内质网应激(ERS)逐渐被证实是AMI后心肌损伤的关键机制之一。这项研究通过整合GEO数据库(GSE62646)的基因表达数据，运用差异分析和加权基因共表达网络分析(WGCNA)，筛选出27个与AMI-ERS相关的基因(MIEGs)。机器学习算法进一步精确定位了5个核心枢纽基因(Hubs)：转录因子RELA、蛋白酶FURIN、内质网-高尔基体中间体组分ERGIC3、溶酶体酶TPP1以及骨钙素BGLAP。

在验证集GSE59867中，这些Hubs基因的表达量在AMI患者中显著升高，受试者工作特征曲线下面积(AUC)证实其卓越的诊断价值。动物实验显示，AMI大鼠模型中心肌组织Furin和Rela的mRNA水平急剧上升，FURIN蛋白在AMI大鼠和氧糖剥夺(OGD)处理的H9C2心肌细胞中均过度表达。更引人注目的是，FURIN特异性抑制剂能有效减轻OGD诱导的内质网应激和细胞凋亡，暗示该蛋白酶通过调控ERS途径参与心肌损伤。

这项研究不仅揭示了RELA-FURIN等枢纽基因在AMI中的核心作用，更首次证实FURIN介导的ERS-凋亡轴是AMI潜在的治疗靶点，为开发新型诊断标志物和精准治疗策略提供了理论依据。