Identyfikacja kandydatów na biomarkery związane z dysfunkcją mitochondrialną i SUMOylacją w niewydolności serca na podstawie podejść bioinformatycznych

Podsumowanie

Wykorzystując bioinformatykę, uczenie maszynowe i walidację qPCR, w niniejszym badaniu zidentyfikowano pięć kandydujących biomarkerów związanych z sumoilacją i dysfunkcją mitochondriami w niewydolności serca. Odkrycia te poprawiają zrozumienie mechanizmów niewydolności serca i sugerują potencjalne kierunki dla przyszłych badań diagnostycznych.

Streszczenie

Niewydolność serca (NS) stanowi trwałe wyzwanie kliniczne. Podczas gdy SUMOylacja i funkcja mitochondriów są istotne dla zdrowia kardiomiocytów, ich łączny wpływ na NS pozostaje niejasny. Dwa zbiory danych związane z NS zostały pobrane z GEO. Geny nakładające się uzyskano ze wszystkich genów w zbiorze treningowym, genów związanych z SUMO i genów związanych z mitochondriami. Zastosowano trzy algorytmy uczenia maszynowego w celu zidentyfikowania kluczowych genów diagnostycznych. Następnie skonstruowano i oceniono modele diagnostyczne na podstawie tych genów. Ponadto oceniano mikrośrodowisko immunologiczne w NS w porównaniu ze zdrowymi kontrolami za pomocą CIBERSORT, MCP-counter i ssGSEA. Analizowano różnice w infiltracji immunologicznej między NS a zdrowymi kontrolami. Przeprowadzono przewidywanie leków i dokowanie molekularne w celu zidentyfikowania potencjalnych kandydatów do leków ukierunkowanych na te geny. Wreszcie zastosowano qPCR do walidacji poziomów ekspresji genów w próbkach klinicznych. Łącznie zidentyfikowano 113 wspólnych genów z zauważalnym wzbogaceniem w regulacji mitochondrialnej. Pięć kluczowych genów, mianowicie NFKB1, MYEF2, NSUN2, SQSTM1 i FKBP4, zidentyfikowano za pomocą trzech algorytmów uczenia maszynowego. Analizy wzbogacenia funkcjonalnego łączyły te geny z odpowiedzią immunologiczną, przetwarzaniem RNA i regulacją cyklu komórkowego. Ponadto profilowanie infiltracji immunologicznej wykazało, że infiltracja neutrofili przyczynia się do dysregulowanych odpowiedzi immunologicznych w NS. Dokowanie molekularne wykazało, że małocząsteczkowy lek IMX-942 ma korzystną powinowactwo wiązania z SQSTM1 (-5,8 kcal/mol). Walidacja qPCR wsparła wyniki bioinformatyczne. NFKB1, MYEF2, NSUN2, SQSTM1 i FKBP4 zostały zidentyfikowane jako kluczowe geny łączące SUMOylacje i funkcję mitochondrialną w NS. Te odkrycia dostarczają nowych wglądów w patofizjologię NS i mogą przyczynić się do opracowania nowych strategii diagnostycznych i terapeutycznych.

Wprowadzenie

Niewydolność serca (NS), będąca końcowym etapem różnych chorób układu krążenia, charakteryzuje się upośledzoną funkcją serca, która nie jest w stanie sprostać zapotrzebowaniom metabolicznym organizmu¹. Ta niepełnosprawnościowa choroba stanowi znaczące zagrożenie dla zdrowia pacjenta, prowadząc do obniżenia jakości życia i podwyższonych współczynników śmiertelności². Obecnie stosowanymi metodami diagnostycznymi NS są przede wszystkim wykrywanie markerów biochemicznych^3,4, echokardiografia i obrazowanie radiologiczne⁵. Chociaż dostępne terap....

Protokół

Badanie przeprowadzono zgodnie z Deklaracją Helsińską, a protokół został zatwierdzony przez Komisję Etyczną Trzeciego Szpitala Uniwersytetu Medycznego w Hebei (W2025-065-1) w listopadzie 2024 roku. Wyraz zgody został uzyskany od wszystkich osób biorących udział w badaniu.

Źródło danych i przetwarzanie wstępne

Uzyskano dane RNA-seq związane z niewydolnością serca, w tym dwa zestawy danych mikroarray z Gene Expression Omnibus (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/). Wybrane zostały dwa zestawy danych mikroarray krwi obwodowej: GSE59867 (34 próbki HF i 30 kontrolnych) jako zestaw treningowy; GSE57338 (177....

Wyniki

Identyfikacja i funkcjonalne wzbogacanie skrośnych genów

Aby zidentyfikować geny zaangażowane w sumoilację i funkcję mitochondria w HF, początkowo wykonano kontrolę jakości zestawu treningowego GSE59867 (Dodatkowa Figura 1A). Przeprowadzono trójstronną analizę przecięcia wszystkich genów w zestawie treningowym, SRG i MRG, identyfikując 113 nakładających się genów (Rycina 1A). Aby zbadać potencjalne funkcje biologiczne tych genów, .......

Dyskusja

HF, progresywny i końcowy etap różnych chorób układu krążenia, charakteryzuje się bardzo złożonymi i wieloczynnikowymi mechanizmami patofizjologicznymi^17,34. Chociaż zarówno sumoilacja, jak i dysfunkcja mitochondria zostały indywidualnie powiązane z HF, ich potencjalne synergistyczne role pozostają niedostatecznie zbadane, szczególnie na poziomie genów. W niniejszym badaniu zidentyfikowaliśmy pięć kluczowych genów—NFKB1, MYEF2, NSUN2, SQSTM1 i FKBP4—i stworzyliśm.......

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule

Nazwa	Firma	Numer katalogowy	Komentarze
Substytut chloroformu	Servicebio	G3014-02	qPCR reagent
Woda traktowana DEPC	Biosharp	BL510A	qPCR reagent
Szybka mieszanka do syntezy pierwszej warstwy cDNA dla RT (z dsDNase)	Albatross Biology	500-101	qPCR reagent
Fast Taq qPCR SYBR Green Mix	Albatross Biology	500-102	qPCR reagent
FKBP4 primery	Tsingke	N/A	Forward: 5’-GAAGGCGTGCTGAAGGTCAT-3’ Reverse: 5’-TGCCATCTAATAGCCAGCCAG-3’
Izopropanol	Hushi	80109218	qPCR reagent
MYEF2 primery	Tsingke	N/A	Forward: 5’-CAGCTCCAATGGCGTTAAAATG-3’ Reverse: 5’-TGGCCTTCTTACTTCCTGTAGAT-3’
NanoDrop spektrofotometr	Thermo Fisher Scientific	NanoDrop 2000C	qPCR reagent
NFKB1 primery	Tsingke	N/A	Forward: 5’-AACAGAGAGGATTTCGTTTCCG-3’ Reverse: 5’-TTTGACCTGAGGGTAAGACTTCT-3’
NSUN2 primery	Tsingke	N/A	Forward: 5’-GAACTTGCCTGGCACACAAAT-3’ Reverse: 5’-TGCTAACAGCTTCTTGACGACTA-3’
SQSTM1 primery	Tsingke	N/A	Forward: 5’-GCACCCCAATGTGATCTGC-3’ Reverse: 5’-CGCTACACAAGTCGTAGTCTGG-3’
TRIzol reagent	Vazyme	R401-01	qPCR reagent
β-aktin primery	Tsingke	N/A	Forward: 5’-CATGTACGTTGCTATCCAGGC-3’ Reverse: 5’-CTCCTTAATGTCACGCACGAT-3’