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急性心肌梗死（AMI）危害严重，早期精准诊断至关重要。研究人员围绕组蛋白乙酰化调节基因（ARGs）展开研究，筛选出 AQP9、HLA-DQA1 等 5 种生物标志物。这为研究 ARGs 与 AMI 关系提供新视角，助力提升 AMI 临床诊疗水平。
急性心肌梗死（AMI）是一种严重威胁人类健康的疾病，发病率和死亡率居高不下。在日常生活中，心血管疾病极为常见，而 AMI 作为其中的常见类型，由冠状动脉疾病引发，对患者的生命安全造成极大危害。当前，临床治疗 AMI 的关键在于及时有效地对患者冠状动脉进行血运重建，以促进血流恢复，而早期诊断则是实现这一目标的基础。
尽管生物信息学方法在医学研究中备受关注，但在动脉粥样硬化性心血管疾病预防研究中的应用仍不够充分。同时，现有的诊断标志物如肌钙蛋白，虽然在临床诊断中具有一定价值，但在一些其他心血管疾病患者中也会出现升高的情况，无法满足精准诊断的需求。此外，众多研究表明，表观遗传调控基因在动脉粥样硬化的发生发展中起着重要作用，其中组蛋白乙酰化与心血管疾病的关联尤为密切。然而，目前对于组蛋白乙酰化调节基因（ARGs）在 AMI 中的潜在生物标志物尚未完全明确。
为了解决这些问题，山西白求恩医院、山西医科大学第三医院等机构的研究人员开展了相关研究。研究成果发表在《BMC Medical Genomics》上，为深入理解 AMI 的发病机制和诊断治疗提供了新的思路和方向。
研究人员运用了多种关键技术方法：从基因表达综合数据库（GEO）下载了 5 个 AMI 数据集，包括不同类型的血液样本和表达谱数据；通过基因集变异分析（GSVA）和 Spearman 相关性分析获取 ARGs 相关基因；利用加权基因共表达网络分析（WGCNA）筛选出与组蛋白乙酰化调节相关的模块基因；运用 limma 包进行差异表达分析，筛选出 AMI 与对照样本的差异表达基因（DEGs）；借助机器学习算法，如最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归、支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）和极端梯度提升（XGBoost）模型，结合受试者工作特征（ROC）曲线和定量 PCR（qPCR）确定生物标志物；还进行了免疫分析、药物预测、分子对接以及构建 lncRNA-miRNA-mRNA 调控网络等研究。
研究结果如下：
- 确定相关基因：通过 GSVA 和 WGCNA 分析，在 GSE60993 数据集中，发现 AMI 与对照样本的 ARGs 评分存在显著差异，共得到 7349 个 ARGs 相关基因，最终确定了 2739 个相交的 ARGs 相关基因。
- 筛选相交基因：在 GSE60993 和 GSE48060 数据集中进行差异表达分析，分别得到 996 个和 66 个 DEGs，取交集得到 25 个相交 DEGs。再与相交的 ARGs 相关基因取交集，得到 18 个与组蛋白乙酰化相关的相交基因。对这些相交基因进行功能富集分析，发现其在细胞杀伤、动物器官再生、防御细菌反应等生物学过程以及移植物抗宿主病、病毒性心肌炎、自然杀伤细胞介导的细胞毒性等通路中富集。
- 确定生物标志物：运用 LASSO 回归分析，在 lambda.min 为 0.082 时，得到 5 个特征基因 AQP9、HLA-DQA1、MCEMP1、NKG7 和 S100A12。通过 SVM-REF 和 XGboost 模型验证了 LASSO 模型的稳定性，ROC 曲线显示这 5 个特征基因在区分 AMI 和对照样本方面表现良好（AUC>0.7）。qPCR 验证结果表明，除 NKG7 外，其他生物标志物的表达水平与训练和验证集一致。
- 生物标志物功能富集分析：构建 5 个生物标志物的列线图，其校准曲线和决策曲线显示出良好的预测性能。IPA 分析发现生物标志物参与了巨噬细胞 MSP-RON 信号通路和 PD-L1 癌症免疫治疗通路等激活通路，以及 COS-ICOSL 信号通路和钙诱导的 T 淋巴细胞凋亡等抑制通路。GSEA 分析表明生物标志物涉及核糖体、DNA 复制和移植物排斥等 KEGG 条目。
- 免疫分析与药物预测：免疫分析发现中性粒细胞、静息 NK 细胞、静息 CD4 记忆 T 细胞和 CD8 T 细胞在 AMI 和对照样本中存在差异表达，且与生物标志物表达具有强相关性。通过药物预测得到 14 种相关药物，其中 ATOGEPANT 与 S100A12 的结合能为 - 10 kcal/mol。
- 构建调控网络：从 GSE24548 和 GSE97320 数据集中分别获得 79 个差异表达 miRNA（DE-miRNAs）和 353 个差异表达 lncRNA（DE-lncRNAs）。预测得到与生物标志物相关的 miRNA，并取交集得到 4 个相交 miRNA，再通过相关数据库预测得到 12 个相交 lncRNA，进而构建了 lncRNA-miRNA-mRNA 调控网络。
研究结论和讨论部分指出，本研究成功鉴定出 18 个与 AMI 中组蛋白乙酰化相关的相交基因，并确定了 5 个潜在的生物标志物，这些生物标志物在免疫细胞浸润和疾病发生发展中具有重要作用。此外，预测的药物 ATOGEPANT 可能是治疗 AMI 的潜在药物。然而，研究也存在一定局限性，如样本来源于公共数据库，部分样本采集时间不明确，样本量较小等。未来研究需要扩大样本量，加强与临床机构合作，优化检测方法，进一步深入研究。总体而言，该研究为 AMI 的诊断和治疗提供了新的视角和潜在的生物标志物，具有重要的临床意义和研究价值，为后续的相关研究奠定了基础。
