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为探究组蛋白磷酸化相关基因在心肌梗死（MI）中的作用，研究人员经生物信息分析，确定 5 个关键基因，为 MI 诊疗提供新靶点。
在全球范围内，心肌梗死（Myocardial Infarction，MI）如同潜伏在人体健康道路上的 “凶猛巨兽”，它的高发病率和死亡率严重威胁着人们的生命健康。尽管现代医学不断发展，MI 的治疗手段也在持续优化，但心力衰竭的发生率却依然逐年攀升。当前，临床常用的心肌梗死诊断方法，如心电图（ECG）和心脏酶水平检测，虽在一定程度上发挥着作用，但仍存在不足，难以精准预测 MI 的发生，也无法满足个性化医疗的需求。
在这样的背景下，研究人员迫切需要寻找新的诊断和治疗靶点，为 MI 的防治开辟新道路。来自浙江大学医学院附属第二医院的研究人员积极投身于这一领域的研究，他们聚焦于组蛋白磷酸化，希望从基因层面揭开 MI 的神秘面纱。
为了深入探究组蛋白磷酸化相关基因在 MI 中的作用，研究人员开展了一系列研究。他们运用生物信息学分析方法，对来自基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）和 GeneCards 数据库的样本进行分析，致力于找出与 MI 相关的组蛋白磷酸化相关差异表达基因（HPRDEGs）。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，从 GEO 数据库下载了 GSE141512、GSE48060 和 GSE60993 数据集，这些样本均来自人类血液。接着，利用 R 语言相关软件包进行数据处理，包括去除批次效应、主成分分析等。同时，通过多种分析方法，如基因本体（Gene Ontology，GO）富集分析、京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）分析、基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）等，深入挖掘 HPRDEGs 的功能和相关信号通路。此外，还构建了 Logistic 回归模型、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型和最小绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO）模型，以确定关键基因，并对模型进行验证和分析。
研究结果如下：
- 数据集合并与 HPRDEGs 筛选：研究人员对 GSE141512、GSE48060 和 GSE60993 数据集进行批次效应去除，得到合并数据集。经分析，共获得 1591 个差异表达基因（DEGs），其中 753 个上调基因，838 个下调基因。进一步筛选出 12 个 HPRDEGs，分别为 FASLG、YWHAQ、RPS6、ATM、YWHAZ、KNG1、PRKACA、RPS6KA1、GRB2、MAPK14、PRKCD、RTN3。
- HPRDEGs 的验证与分析：通过组间比较和相关性分析发现，12 个 HPRDEGs 在 MI 组和对照组中的表达差异显著。其中，7 个基因（FASLG、ATM、YWHAZ、RPS6KA1、GRB2、PRKCD、RTN3）表达差异极其显著，5 个基因（YWHAQ、RPS6、KNG1、PRKACA、MAPK14）表达差异高度显著。此外，还发现了一些基因之间的相关性，如 RTN3 与 MAPK14 呈强正相关，与 PRKCD 呈中度正相关等。
- 功能富集分析：GO 和 KEGG 分析表明，12 个 HPRDEGs 主要富集在肽基丝氨酸磷酸化、细胞对辐射的反应、神经生长因子信号通路等生物过程和信号通路中。GSEA 分析显示，所有基因在丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）和原肌球蛋白受体激酶（TRK）通路、白细胞介素 - 6（IL - 6）和白细胞介素 - 7（IL - 7）信号通路等多个生物学功能和信号通路中显著富集。
- 诊断模型的建立与验证：基于 12 个 HPRDEGs 构建了 MI 诊断模型，经 Logistic 回归、SVM 和 LASSO 分析，最终确定了 5 个关键基因（FASLG、YWHAZ、KNG1、PRKCD、RTN3）。ROC 曲线显示，风险评分（Risk Score）在合并数据集中具有较高的准确性（AUC>0.9），其中 FASLG 的诊断准确性较高（AUC>0.9），PRKCD 和 RTN3 有一定准确性（0.7<>
- 调控网络分析：通过 ChIPBase 数据库和 StarBase v3.0 数据库分析，构建了关键基因的调控网络。发现 FOXA1、E2F1、EGR1、TBP 可能是调节 MI 中组蛋白相关磷酸化的关键转录因子（TFs），YWHAZ 可能是组蛋白磷酸化相关 MI 调控网络的关键节点。
- 免疫浸润分析：对 MI 组和对照组、高风险组和低风险组进行免疫浸润分析，发现多个免疫细胞在不同组间存在显著差异。如在 MI 组和对照组中，16 种免疫细胞存在差异；在高风险组和低风险组中，8 种免疫细胞存在差异。且关键基因的表达影响了免疫细胞的浸润，如 RTN3 与巨噬细胞和中性粒细胞呈正相关。
研究结论和讨论部分指出，本研究通过生物信息学分析，确定了 5 个对 MI 具有诊断价值的关键基因，巨噬细胞、中性粒细胞、效应记忆 CD8 T 细胞和活化 CD8 T 细胞可能是与 HPRDEGs 相关的关键免疫细胞类型，FOXA1、E2F1、EGR1 和 TBP 可能是调节 MI 的关键 TFs。这些发现为 MI 的预测和诊断提供了新靶点，为 MI 的治疗提供了新的思路和方向。不过，研究也存在一些局限性，如缺乏临床相关研究、未进行实验验证、未区分急性和慢性 MI、样本量有限等。未来，研究人员将进一步开展细胞和动物实验，探索关键基因在 MI 发病机制中的具体作用，同时扩大样本来源，分层分析急性和慢性 MI，以更全面地了解 MI 的病理机制，为 MI 的防治提供更有力的支持。
该研究成果发表在《Heliyon》杂志上，为心肌梗死的研究领域注入了新的活力，有望推动心肌梗死诊疗技术的进一步发展。
