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骨关节炎（OA）与动脉粥样硬化（AS）关联密切，但其机制不明。研究人员开展 OA 和 AS 共同遗传及分子机制研究，通过生物信息分析，鉴定出 9 个关键基因，为探索共病发病机制和治疗方向提供新视角。
在人体这座复杂的 “大厦” 里，骨关节炎（Osteoarthritis，OA）和动脉粥样硬化（Atherosclerosis，AS）就像两个隐藏的 “破坏者”，悄悄给人们的健康带来麻烦。OA 作为一种常见的年龄相关关节疾病，常常让中老年人的关节疼痛、肿胀，活动受限，严重影响生活质量；而 AS 则是心血管疾病的 “幕后黑手”，在血管壁上搞破坏，威胁着人们的生命安全。更让人头疼的是，越来越多证据显示这两种疾病之间存在千丝万缕的联系，但它们之间具体的关联机制却像一团迷雾，让科学家们困惑不已。
为了揭开这团迷雾，河北医科大学第二医院的研究人员 Yingchao Jin 和 Hua Zhang 开展了一项意义重大的研究，相关成果发表在《BMC Musculoskeletal Disorders》杂志上。
研究人员主要运用了生物信息学技术。他们从基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）获取 OA（GSE51588）和 AS（GSE100927）的基因表达谱数据，通过一系列分析筛选出差异表达基因（Differentially Expressed Genes，DEGs），构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（Protein - Protein Interaction，PPI）网络来确定枢纽基因，还进行了功能注释、调控网络构建等分析，同时评估了枢纽基因的诊断性能并分析了免疫浸润情况。
下面来看看具体的研究结果：
- 差异表达基因的筛选：从 OA 和 AS 数据集分别筛选出 1561 个和 1654 个差异表达基因，其中有 91 个重叠差异表达基因，包括 48 个高表达和 43 个低表达基因。
- 重叠差异表达基因的富集分析：进行基因本体论（Gene Ontology，GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）通路富集分析发现，这些重叠基因主要参与免疫和炎症反应相关的生物学过程、细胞组分和分子功能，涉及细胞因子 - 细胞因子受体相互作用、NF - κB 信号通路等1。
- PPI 网络构建与模块分析：基于重叠差异表达基因构建 PPI 网络，得到 5 个紧密相连的基因模块，包含 29 个常见差异表达基因和 67 个相互作用对。
- 关键基因的选择与分析：运用 CytoHubba 插件中的 4 种算法，确定了 9 个共同枢纽基因，分别是 CCR5、IFIT2、MMP1、CXCL9、RSAD2、IFIH1、TNF、IFIT3 和 TBX21。这些基因通过 GeneMANIA 数据库分析，发现主要与病毒应答和细胞对干扰素的应答相关23。
- 枢纽基因的富集分析：再次对枢纽基因进行 GO 和 KEGG 富集分析，结果表明它们也与炎症和免疫反应密切相关，涉及流感 A、冠状病毒病 - COVID - 19 等相关通路。
- 多因素调控网络构建：构建了 TF - mRNA 和 ceRNA 调控网络，进一步揭示了枢纽基因的潜在调控机制。
- 基因靶向药物筛选：从 Drug Signatures Database（DSigDB）数据库筛选出针对枢纽基因的药物，包括批准药物、抗肿瘤药和免疫疗法等类别4。
- 枢纽基因诊断性能分析：通过绘制受试者工作特征（Receiver Operator Characteristic，ROC）曲线评估枢纽基因的诊断性能，发现它们在区分 OA 和 AS 患者与健康对照时具有较好的诊断效率5。
- 免疫浸润分析：利用 ssGSEA 算法分析免疫细胞浸润情况，发现 OA 和 AS 患者的免疫景观与对照组相比有显著变化，且多数枢纽基因与免疫细胞存在相关性，CCR5、CXCL9、TBX21 和 TNF 可能是潜在的免疫治疗靶点6。
研究结论表明，通过一系列生物信息学分析，确定了 9 个 OA 和 AS 发展的共同枢纽基因。这些基因参与免疫和炎症反应，可能成为疾病诊断的生物标志物和潜在治疗靶点。这项研究为深入理解 OA 和 AS 的共病机制提供了新视角，为后续实验室研究和临床药物开发指明了方向。不过研究也存在局限性，如需要外部实验进一步验证结论，药物 - 基因相互作用和基因调控网络的具体作用还需更多实验揭示，枢纽基因和免疫细胞的功能也有待在体内外进一步验证和探索。但无论如何，这项研究都为攻克这两种疾病的共病难题迈出了重要一步，让我们对未来战胜这些健康威胁充满期待。
