组学技术在心房颤动中的研究进展

梁士楚 马敏 赵韧 贺勇

(1.四川大学华西医院心脏内科，四川 成都 610041；2.安徽医科大学第一附属医院心血管内科，安徽 合肥 230022)

心房颤动(房颤)是最常见的心律失常之一，目前中国年龄≥35岁居民房颤患病率为0.7%[1]，且患病率随年龄增长而升高，与患者频繁住院、血流动力学紊乱、血栓栓塞和卒中等相关。ABC评分选取了肌钙蛋白I和脑钠肽前体作为生物标志物，在非瓣膜性房颤卒中风险评估中表现出良好的准确性[2]，一定程度上说明生物标志物在房颤诊疗中的重要作用。随着心血管疾病精准医疗的发展，个体化治疗的理念得到逐步深化和推广[3]，寻求新的生物标志物显得尤为重要。

组学(omics)起源于分子生物学的英文后缀，指从单个样本中生成复杂的高维数据，进而描述某个生物分子的详细特征。近年来，单一组学技术在房颤的发生机制、诊疗及预后中得到了较为广泛的应用，现综述不同组学技术在房颤中的研究进展。

1 基因组学

基因的差异表达驱动多细胞生物的生长发育，其异常表达产生病理现象。房颤起病隐匿，后果严重，发病机制主要与心房纤维化和电重构相关，与基因多态性存在一定联系。相关研究[4]显示，离子通道基因KCNN3位于染色体1q21，编码电压非依赖性钙激活钾通道，其单核苷酸多态性rs13376333显著增加了房颤发生的风险。转录因子影响不同人种发生房颤的易感性，如基因PITX2位于染色体4q25，其单核苷酸多态性rs2200733、rs10033464[5]和rs17042171[6]，分别与欧美人群和中国中原地区汉族人群的房颤易感性相关。通过组学技术分析发现差异基因调控了房颤的发生和发展过程，涉及多条信号网络，为进一步鉴定房颤易感性的生物标志物和有效治疗靶点提供了依据，如表1所示。

表1 房颤的差异基因

射频导管消融术(radiofrequency catheter ablation，RFCA)后长期抗凝治疗的出血风险与抗血栓获益尚存在争议[11]，对基因多态性进行研究可针对卒中和出血高风险人群进行基因检测，指导抗凝策略的选择[12]。近年来RFCA已成为房颤的一线治疗方案，但复发率有20%～60%[13]。在基因层面上，染色体4q25、1q21和16q22的基因多态性与RFCA后房颤复发相关，但仍需进一步探讨其具体分子机制[14]。

2 转录组学

多种RNA如信使RNA(messenger RNA，mRNA)、微小RNA(microRNA，miRNA)、环状RNA(circular RNA，circRNA)和长链非编码RNA(long non-coding RNA，lncRNA)与房颤相关，参与调控心脏的发育再生，促进细胞增殖分化以及心房电重构和结构重构[15]。非编码RNA具有相同的miRNA转录应答元件，可竞争性地结合miRNA，调控房颤的进展，此类存在竞争关系的RNA称为竞争内源性RNA(competing endogenous RNA，ceRNA)[16]。

2.1 外泌体miRNA

外泌体是直径为30～150 nm的分泌性膜囊泡，包裹胞浆蛋白和核酸，包括mRNA、miRNA和其他非编码RNA，在细胞间通讯与生物学功能中发挥重要作用[17]。对房颤患者外周血中外泌体miRNA的测定可探寻心房纤维化的关键miRNA，如表2所示[18-19]。此外，通过动态观察相关miRNA可了解纤维化程度，Wang等[20]按照房颤诊断时间将患者分为基线组和24月组(即诊断房颤后24个月)，发现miR-125b-5p和miR-483-5p可分别作为基线组和24月组潜在生物标志物，预测不同阶段房颤的纤维化进展。

2.2 circRNA与lncRNA

circRNA通过与ceRNA网络竞争性地抑制特异性miRNA活性，调节基因表达并充当miRNA“海绵”。有研究[21]发现，相关的差异circRNA在细胞因子-细胞因子受体网络相互作用中富集，可能与电压门控钙通道的活性改变和心肌收缩[22]、序列特异性DNA结合转录因子活性调节[23]以及炎症反应有关，如表2所示。

表2 房颤的差异非编码RNA

lncRNA在调控基因的表观遗传、转录和转录后水平上发挥重要作用，调节异常的lncRNA或能成为房颤治疗的潜在靶点[24]。有研究[25]表明，lncRNA PVT1通过miR-128-3p-SP1-TGF-Smad轴调控心房纤维化，进而影响房颤的发生和发展。Xu等[26]通过检测房颤和健康人群lncRNA的表达水平，发现NONHSAT040387和NONHSAT098586分别是上调和下调最显著的lncRNA。研究通过构建差异表达相关lncRNA和mRNA的共表达网络发现GATA1、TAF7和EBF1与多种mRNA和lncRNA密切相关，可能在lncRNA的形成过程中起关键作用，为探索房颤潜在治疗方法提供参考。Wu等[27]鉴定了房颤和正常心房组织中lncRNA和circRNA的表达谱发现，两组间提取的lncRNA-mRNA和circRNA-mRNA共表达网络存在显著差异，其中通过核糖体和染色质修饰、Rap1信号转导和心肌收缩等途径参与房颤的发病过程。

3 蛋白质组学与代谢组学

基因和转录层面的改变最终可引起蛋白质层面的改变，进而影响蛋白质的结构和功能，蛋白质组学可动态描述基因调节，解释基因表达调控的机制[28]。代谢组学通过对生物体液中大量代谢物进行的定性和定量分析，来解释差异代谢物在其参与的代谢通路中所发挥的生物学作用，可放大基因的微小变化，较为准确地反映细胞内环境[29]。蛋白质组学与代谢组学以蛋白质和代谢物为研究对象，反映表示房颤发生和发展过程中的动态变化。

3.1 蛋白质组学

房颤发生和发展的分子机制尚不完全清楚，基于蛋白质组学可连接房颤的解剖重构与电生理重构[30]。涂涛等[31]通过分离6例窦性心律患者和8例房颤患者的左心耳组织蛋白质，发现在517个差异表达蛋白质中，有122个与能量代谢相关，其中46个参与呼吸链过程，表明心房肌细胞产能状态受损。目前关于房颤的蛋白质组学研究尚少，研究显示房颤患者左、右心耳中房颤相关蛋白呈差异分布，调节机制可能不同[32]，仍需后续研究不断探索。

3.2 体液和组织代谢组学

房颤的特点是不规则的高频兴奋和收缩[29]，影响心房能量需求、循环和供氧，进而改变代谢供需平衡，引起代谢应激。Lai等[33]鉴定房颤与非房颤患者的心耳组织和血浆，发现五种共同的代谢产物：肌酐、D-谷氨酸、胆碱、次黄嘌呤和烟酰胺，其中心耳和血浆中D-谷氨酰胺和D-谷氨酸盐代谢途径被认为是房颤患者的显著特征，D-谷氨酸、肌酐和胆碱联合可作为识别房颤的组合生物标志物。

3.3 肠道菌群

随着肠心轴概念的确立，越来越多的研究表明肠道微生物群在心血管疾病的发病机制中起着重要作用。Zuo等[34]通过房颤患者和对照者的肠道微生物群发现，房颤患者中瘤胃球菌、链球菌和肠球菌过度生长，而粪便杆菌、另枝菌、颤杆菌属和嗜胆菌减少。在粪便和血清样本中观察到肠道微生物功能失衡和相关代谢模式变化与房颤相关，不同的肠道微生物群特征可用于鉴别房颤，不同类型的房颤肠道菌群失调模式相似[35]。左琨等[36]表示，房颤患者肠道内富集了参与脂多糖合成的细菌，而脂多糖是房颤患者主要不良心血管事件的预测因子。

4 影像组学

影像组学是一种高通量的图像定量特征数据挖掘技术，融合了数字影像信息、统计学、人工智能、机器学习和深度学习等方法，将传统视觉影像信息转化为深层次特征量化[37]。其步骤一般为：图像的获取与重建、图像分割及感兴趣区勾画、特征的提取与量化、特征的选择以及预测模型及数据分析[37]。

心脏瓣膜病合并房颤患者是左心耳血栓高发人群，通过影像组学可在早期增强CT上区分左心耳血栓和对比剂混合伪影[38]，具有较好的前景。Chun等[39]通过影像组学技术对比了25例左心耳血栓患者和70例左心耳血液淤滞患者的心脏CT图像，发现血栓组的影像组学小波变换灰度不均匀值明显低于血液淤滞组。亦有学者通过对房颤患者心脏CT的左心房周围心外膜脂肪组织进行影像组学分析，发现影像组学联合心外膜脂肪组织体积特征可鉴别持续性房颤与阵发性房颤，且可较好地预测房颤的复发，对房颤亚型的早期诊断和疾病管理有临床意义[40]。

5 局限与展望

综上所述，组学技术从基因到表型，从微观到宏观不断发展，单一组学技术在房颤研究中取得了极大突破，通过多组学数据整合可发现更多标志物，为房颤的诊疗提供了新思路。现阶段组学技术仍存在较大局限性，即目前研究多以发现潜在靶点为目的，而组学技术分析不仅重在科学问题的设定、科研数据的收集，更重要的是需从数据再回到临床验证，再通过验证去探索相关通路。房颤机制探寻和个体化治疗道路尚很漫长，相信通过组学技术的不断发展，可进一步寻找上游靶基因和信号通路，从而更详细地阐明房颤的病因及发病机制，提高房颤的防控与治疗水平。