МикроРНК как значимые биомаркеры атеросклеротической цереброваскулярной патологии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Каротидный атеросклероз (КА) является одной из главных причин ишемических нарушений мозгового кровообращения. МикроРНК — относительно новая группа биомаркеров, часть из которых ассоциирована с процессами атерогенеза.

Цель исследования — оценка экспрессии ряда микроРНК у пациентов с цереброваскулярной патологией (ЦВП) в зависимости от выраженности КА.

Материалы и методы. В исследование были включены 50 человек (медиана возраста 66 [61; 71] лет, 58% из них — мужчины) с ЦВП на фоне КА. Пациенты были разделены на две группы: у 16 пациентов (32%) стеноз внутренней сонной артерии (ВСА) составил 70% и более (основная группа), остальные 34 пациента со стенозом <70% вошли в группу сравнения. Определяли экспрессию следующих микроРНК: miR-126-5p, miR-126-3p, miR-29-5p, miR-29-3p, miR-33a-5p, miR-33a-3p, miR-21-5p, miR-21-3p.

Результаты. У пациентов с КА высоких градаций по сравнению с группой сравнения была снижена экcпрессия miR-126-5p/-3p (4,8 и 5,9 vs. 8,5 и 7,6 соответственно; p < 0,001), miR-29-3p (7,6 vs. 10,3; p < 0,001) и повышена — miR-33a-5p (46,3 vs. 40,0; p < 0,05). Кластерный анализ подтвердил характерные паттерны экспрессии указанных микроРНК у пациентов с разной степенью поражения ВСА. Также определены значимые отрицательные корреляции между степенью стеноза и экспрессией miR-126-5p (ρ = –0,83; р < 0,05), miR-126-3p (ρ = –0,64; р < 0,05) и miR-29-3p (ρ = –0,62; р < 0,05).

Заключение. На основании анализа пациентов с атеросклеротической ЦВП представляется возможным разделить исследованные микроРНК на условно проатерогенные (miR-33a-5p/-3p) и атеропротективные (miR-126-5p/-3p, miR-29-3p, mir-21-5p/-3p). Указанные биомаркеры могут представлять диагностическую значимость в отношении предикции риска как прогрессирования КА, так и развития острых нарушений мозгового кровообращения, однако необходимы проспективные исследования.

Об авторах

Антон Алексеевич Раскуражев

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Автор, ответственный за переписку.
Email: rasckey@live.com
ORCID iD: 0000-0003-0522-767X

к.м.н., врач-невролог, с.н.с. 1-го неврологического отделения

Россия, Москва

Алла Анатольевна Шабалина

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: ashabalina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9604-7775

д.м.н., в.н.с., рук. лаб. гемореологии, гемостаза и фармакокинетики (с клинической лабораторной диагностикой)

Россия, Москва

Полина Игоревна Кузнецова

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: angioneurology0@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4626-6520

к.м.н., врач-невролог, н.с. 1-го неврологического отделения

Россия, Москва

Маринэ Мовсесовна Танашян

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: M_Tanashyan2004@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5883-8119

д.м.н., профессор, член-корреспондент РАН, зам. директора по научной работе, рук. 1-го неврологического отделения

Россия, Москва

Список литературы

  1. Song P., Fang Z., Wang H. et al. Global and regional prevalence, burden, and risk factors for carotid atherosclerosis: a systematic review, meta-analysis, and modelling study. Lancet Glob Health. 2020;8(5):e721–e729. doi: 10.1016/S2214-109X(20)30117-0. PMID: 32353319.
  2. Wu M.Y., Li C.J., Hou M.F., Chu P.Y. New insights into the role of inflammation in the pathogenesis of atherosclerosis. Int J Mol Sci. 2017;18(10):2034. doi: 10.3390/ijms18102034. PMID: 28937652.
  3. Танашян М.М., Раскуражев А.А., Шабалина А.А. и др. Биомаркеры церебрального атеросклероза: возможности ранней диагностики и прогнозирования индивидуального риска. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2015;9(3):20–25.
  4. Танашян М.М., Раскуражев А.А., Шабалина А.А., Лагода О.В. Патент № 2592237 от 2016 г. Способ диагностики течения «асимптомного» каротидного атеросклероза.
  5. Раскуражев А.А., Танашян М.М. Роль микроРНК в цереброваскулярной патологии. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2019;13(3):41–46. doi: 10.25692/ACEN.2019.3.6.
  6. Tajbakhsh A., Bianconi V., Pirro M. et al. Efferocytosis and atherosclerosis: regulation of phagocyte function by MicroRNAs. Trends Endocrinol. Metab. 2019;30(9):672–683. doi: 10.1016/j.tem.2019.07.006. PMID: 31383556.
  7. Raskurazhev A.A., Tanashyan M.M., Shabalina A.A. et al. Micro-RNA in patients with carotid atherosclerosis. Hum Physiol. 2020;46:880–885. doi: 10.1134/S0362119720080113.
  8. Howard D.P.J., Gaziano L., Rothwell P.M., Oxford Vascular Study. Risk of stroke in relation to degree of asymptomatic carotid stenosis: a population-based cohort study, systematic review, and meta-analysis. Lancet Neurol. 2021;20(3):193-202. doi: 10.1016/S1474-4422(20)30484-1. PMID: 33609477.
  9. Kim S.H., Kim G.J., Umemura T. et al. Aberrant expression of plasma microRNA-33a in an atherosclerosis-risk group. Mol Biol Rep. 2017;44(1):79–88. doi: 10.1007/s11033-016-4082-z. PMID: 27664032.
  10. Marquart T.J., Allen R.M., Ory D.S., Baldán A. miR-33 links SREBP-2 induction to repression of sterol transporters. Proc Natl Acad Sci U S A. 2010;107(27):12228–32. doi: 10.1073/pnas.1005191107. PMID: 20566875.
  11. Horie T., Baba O., Kuwabara Y. et al. MicroRNA-33 deficiency reduces the progression of atherosclerotic plaque in ApoE-/- mice. J Am Heart Assoc. 2012;1(6):e003376. doi: 10.1161/JAHA.112.003376. PMID: 23316322.
  12. Kim J., Yoon H., Horie T. et al. microRNA-33 Regulates ApoE lipidation and amyloid-β metabolism in the brain. J Neurosci. 2015;35(44):14717-26. doi: 10.1523/JNEUROSCI.2053-15.2015. PMID: 26538644.
  13. Bretschneider M., Busch B., Mueller D. et al. Activated mineralocorticoid receptor regulates micro-RNA-29b in vascular smooth muscle cells. FASEB J. 2016;30(4):1610–1622. doi: 10.1096/fj.15-271254. PMID: 26728178.
  14. Silambarasan M., Tan J.R., Karolina D.S. et al. MicroRNAs in hyperglycemia induced endothelial cell dysfunction. Int J Mol Sci. 2016;17(4):518. doi: 10.3390/ijms17040518. PMID: 27070575.
  15. Huang Y., Li J., Chen J. et al. The association of circulating MiR-29b and interleukin-6 with subclinical atherosclerosis. Cell Physiol Biochem. 2017;44:1537–1544. doi: 10.1159/000485649. PMID: 29197872.
  16. Ulrich V., Rotllan N., Araldi E. et al. Chronic miR-29 antagonism promotes favorable plaque remodeling in atherosclerotic mice. EMBO Mol Med. 2016;8(6):643–653. doi: 10.15252/emmm.201506031. PMID: 27137489.
  17. Deng X., Chu X., Wang P. et al. MicroRNA-29a-3p reduces TNFα-induced endothelial dysfunction by targeting tumor necrosis factor receptor 1. Mol Ther Nucleic Acids. 2019;18:903–915. doi: 10.1016/j.omtn.2019.10.014. PMID: 31760375.
  18. Yu B., Jiang Y., Wang X., Wang S. An integrated hypothesis for miR-126 in vascular disease. Med Res Arch. 2020;8(5):2133. doi: 10.18103/mra.v8i5.2133. PMID: 34222652.
  19. Harris T.A., Yamakuchi M., Ferlito M. et al. MicroRNA-126 regulates endothelial expression of vascular cell adhesion molecule 1. Proc Natl Acad Sci U S A. 2008;105(5):1516–1521. doi: 10.1073/pnas.0707493105. PMID: 18227515.
  20. Canfrán-Duque A., Rotllan N., Zhang X. et al. Macrophage deficiency of miR-21 promotes apoptosis, plaque necrosis, and vascular inflammation during atherogenesis. EMBO Mol Med. 2017;9(9):1244–1262. doi: 10.15252/emmm.201607492. PMID: 28674080.
  21. Jin H., Li D.Y., Chernogubova E. et al. Local Delivery of miR-21 Stabilizes Fibrous caps in vulnerable atherosclerotic lesions. Mol Ther. 2018;26(4):1040–1055. doi: 10.1016/j.ymthe.2018.01.011. PMID: 29503197.
  22. Cengiz M., Yavuzer S., Kılıçkıran Avcı B. et al. Circulating miR-21 and eNOS in subclinical atherosclerosis in patients with hypertension. Clin Exp Hypertens. 2015;37(8):643–649. doi: 10.3109/10641963.2015.1036064. PMID: 26114349.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Уровень лейкоцитарной экспрессии микроРНК у пациентов в зависимости от степени каротидного стеноза (представлен в виде совмещенного violin plot [распределение данных и плотность вероятности] и box-plot [прямоугольник — межквартильный интервал, горизонтальная линия — медиана, вертикальные линии — разброс]).

Скачать (180KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Тепловая карта относительной экспрессии микроРНК. Синяя гамма отражает более низкие уровни экспрессии, жёлтая — более высокие, столбец «Стеноз» — распределение пациентов по степени каротидного стеноза (более тёмный цвет — стеноз 70% и более). Представленные дендрограммы отражают процесс иерархической кластеризации.

Скачать (118KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Корреляционный анализ. В ячейках указаны коэффициенты ранговой корреляции Спирмена (ρ), цвет ячейки зависит от направления (синий оттенок — отрицательная, жёлтый — положительная, зелёный — близкие к 0) взаимосвязи, а также её выраженности (интенсивность соответствующего оттенка). Зачёркнуты незначимые корреляции (p > 0,05).

Скачать (197KB)
Метаданные

© Раскуражев А.А., Шабалина А.А., Кузнецова П.И., Танашян М.М., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».