解码复发缓解型多发性硬化中microRNA、lncRNA与转录因子的调控网络：一项揭示潜在生物标志物的生物信息学研究

本研究针对复发缓解型多发性硬化（RRMS）的复杂发病机制，通过整合5个微阵列数据集（339例样本）进行meta分析，鉴定出151个差异表达基因（DEGs），并构建了包含miRNAs（如hsa-miR-92a-1-5p、hsa-miR-223-3p）、转录因子（如ATF6、CBFA2T3）和lncRNAs（如SNHG1、TUG1）的调控网络。KEGG富集分析显示黏着连接等70条通路显著富集，揭示了血脑屏障破坏与免疫细胞浸润的潜在机制。该研究为RRMS提供了新型诊断标志物和治疗靶点，对理解其分子调控网络具有重要意义。

　　

多发性硬化（Multiple Sclerosis, MS）是一种免疫介导的脱髓鞘性疾病，主要损害中枢神经系统，是全球青壮年获得性神经残疾的最常见原因。其中，复发缓解型多发性硬化（Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis, RRMS）约占所有MS病例的85%，其特点是神经症状的不可预测性复发和缓解交替出现。尽管遗传和环境因素共同影响疾病风险，但RRMS的具体病因仍不明确，缺乏根治方法，现有治疗仅能延缓残疾进展，给患者、家庭和医疗系统带来沉重负担。近年来，非编码RNA（non-coding RNAs, ncRNAs）包括microRNAs（miRNAs）和长链非编码RNAs（long non-coding RNAs, lncRNAs）以及转录因子（Transcription Factors, TFs）在神经退行性疾病中被认为是关键调控因子，有望成为有前景的生物标志物和治疗靶点。然而，由于单个研究往往只关注特定问题，且非编码RNA数据有限，尤其是lncRNAs和小RNA的数据较为缺乏，RRMS背后的调控网络仍存在认知空白。

为了深入探索RRMS的调控机制，研究人员提出假设：RRMS的发病可能由关键基因的失调及其与miRNAs、lncRNAs和TFs的复杂调控网络所驱动。通过整合多组学数据，构建调控网络，有望揭示新的生物标志物和治疗靶点。为此，研究团队开展了一项生物信息学案例对照研究，相关成果发表在《Heliyon》上。

研究人员主要运用了多项关键技术方法：从GEO和ArrayExpress公共数据库获取5个微阵列数据集（包括E-MTAB-11415、E-MTAB-5151、E-MTAB-380、GSE146383和E-MTAB-4890），共339例外周血单核细胞（PBMC）样本（164例RRMS患者和175例健康对照）；使用基因表达meta分析（Meta-Analysis of Gene Expression, MAGE）工具v2.0进行差异表达分析，识别差异表达基因（DEGs）；通过miRNet v2.0和NPInter v5.0数据库预测调控元件（REs）包括miRNAs、TFs和lncRNAs与DEGs的相互作用；利用Cytoscape v3.10.2构建和可视化调控网络；采用DAVID和ncPath工具进行KEGG通路富集分析；通过RNAhybrid工具计算miRNA与靶基因结合的最小自由能（MFE），以验证相互作用的可靠性。

研究结果部分，Meta分析识别出151个DEGs，包括72个上调和79个下调基因。这些基因在所有5个数据集中均一致差异表达，确保了结果的稳健性。调控网络分析揭示，上调DEGs与3个miRNAs（hsa-miR-92a-1-5p、hsa-miR-155-3p、hsa-miR-19a-5p）、4个TFs（ATF6、ISL1、ZNF318、ZNF750）和16个lncRNAs相关联；下调DEGs与3个miRNAs（hsa-miR-223-3p、hsa-miR-18a-3p、hsa-miR-212-5p）、4个TFs（CBFA2T3、EZH1、KLF13、MED1）和20个lncRNAs相关联。通过组织特异性（血液表达）、连接度和表达一致性过滤，研究人员进一步 refined 了REs列表，例如筛选出在PBMC中表达的miRNAs如hsa-miR-92a-1-5p。验证步骤使用独立ncRNA数据集（GSE61741、GSE31568、GSE17846）进行二次MAGE分析，确认了部分miRNAs（如hsa-mir-92a-1-5p、hsa-mir-223）的差异表达，而文本挖掘和GWAS数据库比较进一步支持了某些REs（如lncRNAs SNHG1和TUG1）与MS的关联。通路富集分析显示，70条KEGG通路显著富集，其中最富集的是黏着连接（adherens junctions）通路，该通路与血脑屏障（BBB）通透性和完整性维持相关，其破坏可能促进免疫细胞迁移至中枢神经系统并加剧髓鞘降解。其他富集通路包括Th17细胞分化、T细胞受体信号和IL-17信号通路，突出了免疫失调在RRMS中的核心作用。

研究结论和讨论部分强调，该研究通过meta分析和网络构建，揭示了RRMS中DEGs与REs的复杂调控网络，识别出多个潜在生物标志物，如miRNAs（hsa-miR-92a-1-5p、hsa-mir-223-3p）、TFs（ATF6、CBFA2T3）和lncRNAs（SNHG1、TUG1）。这些元素部分已有文献支持与RRMS相关（如hsa-mir-223在神经炎症中的作用），部分为新发现候选物（如hsa-mir-18a-3p），为疾病机制提供了新见解。通路分析表明，连接通路（如黏着连接、间隙连接和紧密连接）的失调可能与BBB破坏和免疫浸润有关，这可能是RRMS病理的关键环节。尽管研究存在局限性，如依赖公共数据、lncRNAs注释不全和样本异质性，但结果增强了我们对RRMS分子基础的理解，为未来实验验证和临床应用奠定了基础。总之，这项研究不仅巩固了已知调控因子在RRMS中的作用，还提出了新的候选物，有望促进早期诊断和治疗策略的开发。