心力衰竭中失巢凋亡相关基因的生物信息学鉴定与实验验证

本研究通过生物信息学分析和实验验证，鉴定出Tln1和TGFβ2作为心力衰竭(HF)中失巢凋亡(anoikis)的关键调控基因。研究人员结合机器学习算法(LASSO和RF)筛选靶点，构建miRNA-药物互作网络，并在小鼠TAC模型中进行验证，为HF治疗提供了新靶点。

心力衰竭(HF)是全球死亡率最高的心血管疾病之一，其发病机制与心肌细胞异常死亡密切相关。近年研究发现，失巢凋亡(anoikis)——一种因细胞脱离细胞外基质(ECM)而触发的程序性死亡形式，可能在HF进展中起关键作用。然而，关于anoikis相关基因(ARGs)在HF中的具体调控机制仍不清楚，这限制了靶向治疗的开发。

针对这一科学问题，扬州大学的研究团队在《Hereditas》发表了创新性研究。该研究首先通过生物信息学分析GSE36074数据集，筛选出138个差异表达的ARGs(DEARGs)，发现这些基因主要富集于凋亡调控、PI3K-Akt和FoxO信号通路。研究团队创新性地采用两种机器学习算法：最小绝对收缩选择算子(LASSO)和随机森林(RF)，从海量数据中精准锁定Tln1和TGFβ2两个核心靶点。

关键技术方法包括：1) 基于GeneCards和GEO数据库的ARGs筛选；2) LASSO与RF机器学习建模；3) miRWalk预测miRNA调控网络；4) 建立小鼠主动脉弓缩窄(TAC)模型模拟HF；5) RT-qPCR和免疫荧光(IF)验证靶基因表达。

研究结果揭示：

1. 1.

   DEARGs的功能特征：138个DEARGs显著富集于ECM调控、细胞迁移等过程，其中PI3K-Akt通路激活可能抵抗anoikis，而FoxO通路则促进anoikis，这种矛盾提示HF中存在复杂的死亡/存活平衡调控。

2. 2.

   机器学习筛选关键靶点：通过双重算法验证，Tln1(张力蛋白1)和TGFβ2(转化生长因子β2)被确定为最具诊断价值的标志物(AUC=1)，其中Tln1通过整合素-ERK/p38通路参与心肌肥厚，而TGFβ2可能通过TAK1-BMP7轴影响心脏重构。

3. 3.

   调控网络预测：发现miR-1231-5p可同时调控Tln1和TGFβ2，而DGIdb数据库筛选出7种靶向TGFβ2的潜在治疗药物，如抗纤维化药物Lerdelimumab和双功能抑制剂Bintrafusp alfa。

4. 4.

   动物实验验证：TAC模型显示HF小鼠心脏Tln1和TGFβ2表达显著上调(p<0.01)，免疫荧光证实蛋白水平变化与转录组数据一致，首次在体验证了这两个基因与HF的相关性。

这项研究的突破性在于：首次系统揭示了anoikis在HF中的分子图谱，提出Tln1可能通过β1整合素依赖的机械应力响应参与心肌细胞失巢凋亡，而TGFβ2则通过代谢重编程影响疾病进程。临床转化方面，已获批用于β-地中海贫血的Luspatercept等药物，或可通过靶向TGFβ2实现"老药新用"。未来研究需进一步阐明这些靶点在人类HF中的精确调控机制，为开发特异性抑制剂提供理论依据。