基于单核RNA测序与机器学习的CACNA1A心肌特异性生物标志物鉴定：精神分裂症猝死诊断新突破

本研究通过三阶段策略（单核RNA测序发现→免疫组化验证→机器学习建模）首次揭示钙离子通道基因CACNA1A作为精神分裂症猝死（SUD-SCZ）的心肌特异性生物标志物，并开发出诊断准确率达99%的AI辅助系统，为法医病理学提供了分子水平诊断新范式。

　　

Highlight

本研究通过整合单核转录组测序（snRNA-seq）与人工智能技术，首次在单细胞层面解析精神分裂症猝死（SUD-SCZ）的心脏分子特征，为这一法医难题提供了创新解决方案。

核心发现

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  心肌细胞特异性转录重编程：snRNA-seq显示SUD-SCZ患者心肌细胞中钙通道基因CACNA1A显著上调，而收缩关键基因ANKRD1/PLN下调

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  双重验证策略：免疫组化（IHC）在独立队列（29例SUD-SCZ vs 54例对照）中证实CACNA1A蛋白表达具有细胞类型特异性

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  智能诊断系统：基于染色图像特征开发的机器学习模型达到99%准确率，并开源诊断软件（https://github.com/cxlcoc/SUD-SCZ-Diagnosis_v1.0）

机制启示

研究揭示了"精神-心脏轴"的分子基础：精神分裂症相关的自主神经功能障碍、慢性炎症及HPA轴失调可能通过CACNA1A介导的钙信号异常诱发致死性心律失常。

Conclusion

该成果不仅建立了SUD-SCZ的首个分子诊断标志物，更开创了"组学数据-AI模型"联用的法医研究范式，对广义猝死的机制探索具有借鉴意义。