多重组学分析有助于确定阻塞性睡眠呼吸暂停的潜在生物标志物和药物靶点

《Sleep》：Multi-omics analyses prioritize potential biomarkers and drug targets for obstructive sleep apnea

　　

摘要

研究目的

阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）仍然是一种常见的睡眠障碍，其分子机制尚未完全阐明，治疗药物也在不断发展中。我们的目标是识别与OSA相关的分子生物标志物，并确定值得进一步评估的候选基因。

方法

通过对血液和大脑来源的表达及蛋白质定量性状位点（QTL）数据进行分析，结合转录组测序和蛋白质组测序结果，对OSA的全基因组关联研究进行了总结统计分析。随后利用基于总结数据的孟德尔随机化（MR）、HEIDI测试和贝叶斯共定位方法对识别出的基因和蛋白质进行了评估。此外，还参考了其他QTL资源和OSA关联研究数据对候选生物标志物进行了验证。在考虑体重指数（BMI）后，通过多变量MR方法进一步评估了这些关联。功能富集分析、甲基化相关研究及药理分析进一步探讨了这些基因和蛋白质的生物学特性。

结果

在血液/血浆和大脑样本中，共有28个独特的基因和蛋白质被确定为潜在候选生物标志物。其中18个候选标志物通过其他QTL资源和独立的OSA GWAS数据集得到了验证。在考虑BMI后，MAP7D1、MCM6、L3MBTL2和LCT仍与OSA相关，而PCSK1及其他大多数相关基因的关联性则减弱。富集分析表明这些基因与葡萄糖代谢、自噬-溶酶体过程及细胞凋亡相关通路有关。介导分析发现了41个CpG位点通过基因表达或蛋白质丰度对OSA产生的43种显著间接影响。药物数据库筛查为部分生物标志物找到了潜在的治疗药物，分子对接技术证实了BID和GPD2等分子与相关靶点的相互作用。

结论

本研究确定了28个与OSA相关的分子生物标志物，并对其生物学和调控机制进行了深入分析；部分候选标志物需要进一步进行实验验证。

图形摘要

在新标签页中打开下载幻灯片