1. 引言
急性冠脉综合征(acute coronary syndrome, ACS)作为心血管领域中一类极为严重且复杂的疾病，已然成为全球公共卫生体系的沉重负担。据估计，每年因ACS导致的死亡人数约700万，其不仅严重威胁患者的生命健康，还对社会经济发展造成了巨大的负面影响[1]。目前明确ACS患者冠脉狭窄情况金标准仍是冠脉造影，然而冠脉造影是有创性检查，价格昂贵，为患者带来巨大心理与经济负担，因此寻找新的预测因子对冠脉狭窄情况具有重要意义。随着分子生物学技术的迅猛发展，不同种类的miRNA在心血管组织中呈现出高度特异性的表达模式，而且其表达水平的动态变化与心血管疾病的发生、发展进程、病情严重程度以及患者预后紧密相连[2]。miRNA-22/133a作为在心血管系统中发挥重要调控作用的miRNA，已有研究充分表明它们深度参与了心血管疾病的多种病理生理过程。本研究将从这两种miRNA在ACS患者中的表达水平变化及其与冠脉病变严重程度的相关性做进一步研究。
2. 研究对象与方法
2.1. 研究对象及分组
2.1.1. 研究对象
连续收集2023年1月至2024年2月在泰州市人民医院心血管内科住院的ACS患者187例，根据纳入标准和排除标准选取ACS患者60例(其中急性心肌梗死(AMI)患者19例，平均年龄66.63 ± 10.24；不稳定心绞痛(UA)患者41例，平均年龄66.27 ± 8.78)，选择同期冠脉造影结果显示冠状动脉无狭窄或狭窄程度 < 50%的30例患者作为Control组(平均年龄63.97 ± 9.41)。泰州市人民医院伦理委员会已对本课题完成审核，批件编号为KY2024-042-01。
2.1.2. 纳入标准
具体标准根据2014/2015年美国心脏病学会/美国心脏协会(ACA/AHA)指南指定[3]。
2.1.3. 排除标准
(1) 严重肝肾功能不全。(2) 难治性恶性肿瘤、严重感染或者严重免疫系统及血液系统疾病。(3) 符合急性心肌梗死的诊断标准，但冠脉造影结果却未呈现出血管存在狭窄的情况。(4) 合并其他严重心血管疾病(爆发性心肌炎、严重心衰等)。(5) 患者主观拒绝入组，或者患有精神心理方面的疾病。
2.2. 研究方法
2.2.1. 分组
依据ACS诊断标准，将患者划分为Control组、UA组以及AMI组。
2.2.2. 临床资料收集
(1) 收集患者一般情况及既往病史即年龄、性别、血压、心率、BMI，以及有无吸烟史、饮酒史，高血压史、糖尿病史、脑卒中史、高脂血症病史；患者入院后空腹血检主要包括总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、肌酐、白细胞计数、中性粒细胞百分比、肌酸激酶同工酶、肌钙蛋白、C-反应蛋白、白蛋白、肾小球滤过率以及胱抑素等各项实验室检测指标。
(2) 患者冠脉造影结果:依据美国心脏病学会和美国心脏协会颁布的造影指南(ACC/AHA) [3]，运用国际普遍使用的直径计算法，从多角度分析血管形态、狭窄程度等关键指标，并计算Gensini积分[4]，标准如表1所示。
Table 1. Gensini score
表1. Gensini评分
狭窄程度 |
评分 |
病变部位 |
评分 |
1%~25% |
1 |
左主干 |
5 |
26%~50% |
2 |
左前降支近段或左回旋支近段 |
2.5 |
51%~75% |
4 |
左前降支中段 |
1.5 |
76%~90% |
8 |
左前降支远段 |
1 |
91%~99% |
16 |
左回旋支中、远段 |
1 |
闭塞 |
32 |
右冠状动脉 |
1 |
|
|
小分支 |
0.5 |
注：每处病变的评分为狭窄程度评分 × 病变部位评分，所有病变的评分的总和为Gensini评分。
2.3. 血液标本采集及保存
冠脉造影术前从患者桡动脉或股动脉采集5 ml动脉血，注入无抗凝剂的采血管。采集到的血样于室温下静置，促使血液自然凝固，需在4小时内开展后续离心操作。在4℃环境下，将血液样本以3000转/分钟的速率进行15分钟的离心操作，完成后，将所得的上清液移至1.5 ml的EP管内。将获取的血清编号后存放于−80℃冰箱内。
2.4. 血清miR-22与miR-133a的提取与检测
2.4.1. 主要仪器、试剂及耗材
实验所需主要仪器、试剂及耗材如表2所示。
Table 2. Main experimental instruments
表2. 主要仪器、试剂及耗材
试剂 |
厂家 |
miRNA第一链cDNA合成(加尾法) |
上海生工 |
2X SG Fast qPCR预混液(高Rox) |
上海生工 |
血清/血浆miRNA提取分离试剂盒 |
广州小凡科技公司 |
Trizol试剂 |
广州唐穗科技有限公司 |
氯仿 |
上海安谱云实验用品有限公司 |
无水乙醇 |
上海阿拉丁生化科技有限公司 |
PCR引物 |
上海生工 |
PCR扩增仪 |
美国ABI公司 |
NanoDropND-2000分光光度计 |
美国Thermo公司 |
Bioanalyzer 2100 system |
美国Agilent公司 |
2.4.2. qRT-PCR法检测血清
根据血清miRNA提取分离试剂盒操作流程严格参照试剂盒所附说明书来执行，提取出总miRNA；按照miRNA第一链cDNA合成(加尾法)说明书逆转录合成cDNA，最后运用qPCR仪检测miRNA-22/133a相对表达水平。
(1) 引物序列
引物名称 |
引物序列(5，→3，) |
miR-22 forward primer |
CAAGCTGCCAGTTGAAGAACTGT |
miR-133a forward primer |
TTTGGTCCCCTTCAACCAGCTG |
(2) 配制反应体系
a. 溶解并混匀所有组分，简单离心；
b. 根据下表准备反应体系。
组分 |
20 μl体系 |
2X SG Fast qPCR Master Mix (High Rox) |
10 μl |
10 μM Forward Primer |
0.4 μl |
10 μM Reverse Primer |
0.4 μl |
Template DNA |
As required |
DNF Buffer (Optional) |
2 μl |
PCR-grade water |
Up to 20 μl |
(3) 把配好的体系转移至96孔板中，把96孔板放入离心机，在4℃环境下，以3000转/分钟的转速离心2分钟。随后借助qPCR方法对miRNA的表达水平展开检测，U6内参及上下游引物皆由上海生工试剂盒内部提供。miR-22/133a相对表达水平的测算方式由miR-22/133a的相对表达量采用2−ΔΔCt来体现。
2.5. 统计学分析
采用SPSS 27.0及Graphpad Prism 9.5.1进行统计分析。连续变量数据，符合正态分布，以均值 ± 标准差(
)表示，两组间差异运用两独立样本t检验，多组间比较采用One-way ANOVA检验；非正态分布，用中位数(四分位数间距)表示。分类变量数据以例数(百分比) n (%)表示。相关性分析运用Pearson或者Spearman相关分析；通过多元线性回归分析血清miRNA-22/133a相对表达水平与Gensini评分的线性关系。多因素分析运用Logistic回归。诊断价值运用ROC曲线，计算AUC。以P < 0.05具有统计学意义。
3. 研究结果
3.1. 受试者临床资料对比
3.1.1. 三组间一般临床资料对比
Control组、UA组和AMI组三组间在性别、年龄、DBP、HR、BMI方面差异均无统计学意义(P > 0.05)。与Control组相比，AMI组收缩压更高，有统计学差异(P < 0.05)；对三组的冠心病危险因素和既往病史展开比较。在饮酒史、合并高血压以及既往脑卒中史的比率方面，三组患者之间无统计学意义(P > 0.05)。与Control组相比，UA组患者在合并糖尿病比率、合并高脂血症比率以及吸烟史比率显著升高，差异有统计学意义(P < 0.05)。AMI组患者的合并糖尿病比率、合并高脂血症比率以及吸烟史比率同样显著高于Control组(P < 0.05)。此外，AMI组患者的合并高脂血症比率相较于UA组明显更高(P < 0.05) (表3)。
Table 3. Comparison of general clinical data in the Control group, UA group and AMI group
表3. Control组、UA组与AMI组一般临床资料对比
变量 |
Control (n = 30) |
UA (n = 41) |
AMI (n = 19) |
统计量 |
P |
年龄(岁) |
63.97 ± 9.41 |
66.27 ± 8.78 |
66.63 ± 10.24 |
0.684 |
0.507 |
性别(n, %) |
|
|
|
2.095 |
0.351 |
男性 |
16 (53.3) |
26 (63.4) |
14 (73.7) |
|
|
女性 |
14 (46.7) |
15 (36.6) |
5 (26.3) |
|
|
收缩压(mmHg) |
138.07 ± 13.75 |
139.68 ± 16.17 |
152.47 ± 19.12* |
5.418 |
0.016 |
舒张压(mmHg) |
86.73 ± 11.43 |
86.56 ± 11.99 |
87.00 ± 13.07 |
4.442 |
0.237 |
BMI (kg/m2) |
25.41 ± 2.56 |
24.83 ± 3.97 |
25.66 ± 2.68 |
0.503 |
0.606 |
心率(次/分) |
73 (68, 80) |
70 (60, 78) |
80 (67, 86) |
5.676 |
0.059 |
危险因素(n, %) |
|
|
|
|
|
高血压 |
22 (73.3) |
31 (75.6) |
15 (78.9) |
0.199 |
0.905 |
糖尿病 |
5 (16.7) |
18 (43.9)* |
8 (42.1)* |
6.317 |
0.042 |
既往脑卒中史 |
- |
5 (12.2) |
2 (10.5) |
4.166 |
0.121 |
高脂血症 |
- |
5 (12.2)* |
4 (21.1)*# |
6.568 |
0.026 |
吸烟史 |
6 (20.0) |
21 (51.2) * |
10 (52.6)* |
8.295 |
0.016 |
饮酒史 |
4 (13.3) |
7 (17.1) |
7 (36.8) |
4.421 |
0.110 |
注：与Control组相比，*P < 0.05；与UA组相比，#P < 0.05。
3.1.2. 三组间实验室指标对比
对Control组、UA组及AMI组实验室检查展开比较。与Control组相比，UA组WBC、NEU%、cTnI显著升高，差异有统计学意义(P < 0.05)；AMI组相较Control组WBC、NEU%、cTnI、CK-MB、CRP明显升高，差异有统计学意义(P < 0.05)，同时HDL-c (mmol/I)、Alb相较Control组显著降低(P < 0.05)；较UA组，AMI组CK-MB、CRP显著升高(P < 0.05)，Alb明显降低(P < 0.05)，余指标无统计学差异(表4)。
Table 4. Comparison of laboratory indexes in Control group, UA group and AMI group
表4. Control组、UA组与AMI组实验室指标对比
变量 |
Control (n = 30) |
UA (n = 41) |
AMI (n = 19) |
P |
TC (mmol/I) |
4.25 ± 0.95 |
4.12 ± 1.01 |
4.39 ± 1.54 |
0.675 |
TG (mmol/l) |
1.53 (1.17, 1.83) |
1.5 (0.88, 2.67) |
2.44 (1.02, 3.30) |
0.618 |
HDL-c (mmol/I) |
1.19 (1.01, 1.26) |
1.12 (0.96, 1.23) |
1.00 (0.80, 1.15)* |
0.035 |
LDL-c (mmol/l) |
2.69 ± 0.77 |
2.60 ± 0.77 |
2.78 ± 1.02 |
0.718 |
Cr (umol/l) |
69.30 ± 22.41 |
70.46 ± 12.13 |
77.88 ± 24.2 |
0.424 |
Cys C (mg/l) |
0.81 ± 0.20 |
0.82 ± 0.14 |
0.83 ± 1.78 |
0.890 |
WBC (*109/l) |
5.17 ± 1.59 |
6.36 ± 1.88* |
9.93 ± 4.45* |
<0.001 |
NEU% |
62.40 ± 8.90 |
69.52 ± 9.37* |
79.90 ± 10.60* |
<0.001 |
CK-MB (ng/ml) |
9.67 ± 3.16 |
11.32 ± 4.16 |
64.42 ± 56.48*# |
<0.001 |
cTnI (ng/l) |
0.016 (0.00, 0.21) |
0.032 (0.022, 0.041)* |
13.14 (1.28, 14.28)* |
<0.001 |
CRP (mg/l) |
2.53 (0.55, 3.06) |
2.2 (0.33, 2.24) |
12.22 (1.36, 17.55)*# |
0.002 |
Alb (g/l) |
40.36 ± 3.48 |
41.06 ± 4.10 |
38.16 ± 3.40*# |
0.024 |
eGFR (ml/min/1.73m²) |
100.90 ± 11.20 |
95.49 ± 12.16 |
89.72 ± 22.39 |
0.063 |
注：与Control组相比，*P < 0.05；与UA组相比，#P < 0.05。
3.1.3. 三组间Gensini评分比较
冠脉狭窄程度以Gensini评分量化评估。UA组和AMI组的Gensini评分与Control组相比，均有显著提升，差异有统计学意义(P < 0.05)。并且，AMI组的Gensini评分相较于UA组，同样显著增高(P < 0.05)。这表明从Control组到UA组再到AMI组，患者冠状动脉狭窄程度逐步加剧(见表5)。
Table 5. Comparison of Gensini scores among the Control group, the UA group and the AMI group
表5. Control组、UA组及AMI组Gensini评分对比
变量 |
Control (n = 30) |
UA (n = 41) |
AMI (n = 19) |
P |
Gensini评分 |
0 (0, 2) |
31 (17, 47)* |
61 (40, 87)*# |
<0.001 |
注：与Control组相比，*P < 0.05；与UA组相比，#P < 0.05。
3.2. 血清miRNA相对表达水平的组间比较
3.2.1. Control组、ACS组miR-22/133a相对表达水平对比
与Control组相比，ACS组血清miRNA-22、miRNA-133a相对表达水平均显著升高，差异均具有统计学意义(P均 < 0.05) (见图1)。
3.2.2. Control组、UA组、AMI组miR-22/133a相对表达水平对比
与Control组相比，UA组血清miRNA-22/133a相对表达水平均显著升高，差异有统计学意义(P < 0.05)。与Control组相比，AMI组血清miRNA-22/133a相对表达水平均显著升高，差异具有统计学意义(P < 0.05)。与UA组相比，AMI组血清miRNA-22/133差异均无统计学意义(P > 0.05) (见图2)。
注：A：Control组和ACS组血清miRNA-22相对表达水平的对比；B：Control组和ACS组血清miRNA-133a相对表达水平的对比；*P < 0.05；**P < 0.01；***P < 0.001。
Figure 1. Comparison of serum miRNA-22/133a expression levels between the Control group and the ACS group
图1. Control组和ACS组血清miRNA-22/133a相对表达水平对比
注：A：三组间血清miRNA-22表达水平对比；B：三组间血清miRNA-133a表达水平的对比；*P < 0.05；**P < 0.01；***P < 0.001；ns：P > 0.05。
Figure 2. Comparison of the relative expression levels of serum miRNA-22/133a in Control group, UA group and AMI group
图2. Control组、UA组和AMI组血清miRNA-22/133a相对表达水平对比
3.3. miRNA22/133a与Gensini评分的关系
3.3.1. 不同分组下miRNA与Gensini评分的相关性分析
在全体人群中，血清miRNA-22相对表达水平与Gensini评分呈正相关(r = 0.331, P = 0.001)。分别对Control组、UA组、AMI组以及ACS组进行观察时，血清miRNA-22相对表达量和Gensini评分之间均未呈现出显著的相关性(P > 0.05) (见表6)。
在全体人群中，血清miRNA-133a相对表达水平与Gensini评分呈正相关(r = 0.530, P < 0.001)。在UA组中，血清miRNA-133a相对表达水平与Gensini评分呈正相关(r = 0.354 ,P = 0.023)。在Control组、AMI组、ACS组中，血清miRNA-133a相对表达水平与Gensini评分均无显著相关性(P > 0.05) (见表7)。
3.3.2. Gensini评分的多元线性回归分析
以Gensini评分为因变量，以一般临床资料、实验室指标、血清miRNA-22为自变量，进行多元线性回归，收缩压(β = 0.470, P < 0.001)、舒张压(β = 0.217, P = 0.008)、吸烟史(β = 0.226, P = 0.003)、NEU% (β = 0.179, P < 0.001)、血清miRNA-22 (β = 0.274, P < 0.001)进入回归方程，血清miRNA-22与Gensini评分呈正性线性相关(见表8)。
Table 6. Correlation analysis between miRNA-22 and Gensini scores in different groups
表6. 不同分组下miRNA-22与Gensini评分的相关性分析
分组 |
Gensini评分 |
r |
P |
全体人群 |
0.331 |
0.001 |
UA组 |
0.005 |
0.997 |
AMI组 |
0.041 |
0.867 |
ACS组 |
0.063 |
0.319 |
Control组 |
0.118 |
0.533 |
注：P < 0.05表示差异具有统计学意义。
Table 7. Correlation analysis between miRNA-133a and Gensini scores in different groups
表7. 不同分组下miRNA-133a与Gensini评分的相关性分析
分组 |
Gensini评分 |
r |
P |
全体人群 |
0.530 |
<0.001 |
UA组 |
0.354 |
0.023 |
AMI组 |
0.184 |
0.451 |
ACS组 |
0.093 |
0.625 |
Control组 |
0.069 |
0.716 |
注：P < 0.05表示差异具有统计学意义。
Table 8. Multiple linear regression analysis (1)
表8. 多元线性回归分析(1)
|
Gensini评分 |
β |
P |
miRNA-22 |
0.274 |
<0.001 |
收缩压 |
0.470 |
<0.001 |
舒张压 |
0.217 |
0.008 |
吸烟史 |
0.226 |
0.003 |
NEU% |
0.179 |
<0.001 |
注：P < 0.05表示差异具有统计学意义。
同样进行多元逐步线性回归，吸烟史(β = 0.253, P < 0.001)、舒张压(β = 0.158, P = 0.038)、WBC (β = 0.156, P < 0.001)、血清miRNA-133a (β = 0.378, P < 0.001)进入回归方程，血清miRNA-133a与Gensini评分呈正相关(见表9)。
Table 9. Multiple linear regression analysis (2)
表9. 多元线性回归分析(2)
|
Gensini评分 |
β |
P |
miR-133a |
0.378 |
<0.001 |
吸烟史 |
0.253 |
<0.001 |
舒张压 |
0.158 |
0.038 |
WBC |
0.156 |
<0.001 |
注：P < 0.05表示差异具有统计学意义。
3.3.3. Logistic多因素二分类回归分析
开展多因素逐步Logistic回归分析，结果显示，肌酐、吸烟史、糖尿病史、NEU%、血清miRNA-22 (OR值分别为1.566、1.453、2.245、1.534、1.433；95%置信区间与P值分别为：1.047~1.921，P = 0.009；0.067~1.786，P = 0.017；1.675~3.886，P = 0.013；1.134~1.733，P = 0.010；1.089~1.641，P = 0.011)进入回归方程，血清miRNA-22为ACS发病的危险因素(见表10)。
Table 10. Multivariate binary Logistic regression (1)
表10. 多因素二分类Logistic回归(1)
|
ACS |
OR (95% CI) |
P |
miRNA-22 |
1.433 (1.089~1.641) |
0.011 |
肌酐 |
1.566 (1.047~1.921) |
0.009 |
吸烟史 |
1.453 (0.067~1.786) |
0.017 |
糖尿病史 |
2.245 (1.675~3.886) |
0.013 |
NEU% |
1.534 (1.134~1.733) |
0.010 |
注：P < 0.05表示差异具有统计学意义。
同样开展多因素逐步Logistic回归分析，结果显示，肌酐、吸烟史、糖尿病史、NEU%、血清miRNA~133a (OR 95% CI与P值分别为：1.435，95% Cl：1.023~1.779，P = 0.002；2.556，95% CI：1.156~3.877，P = 0.005；2.012，95% CI：1.494~3.22，P < 0.001；1.467，95% CI：1.234~1.86，P = 0.001；1.877，95% CI：0.934~2.356，P = 0.013)进入回归方程，表明血清miRNA~133a为ACS发病的危险因素(见表11)。
Table 11. Multivariate binary Logistic regression (2)
表11. 多因素二分类Logistic回归(2)
|
ACS |
OR (95% CI) |
P |
miRNA-133a |
1.877 (0.934~2.356) |
0.013 |
肌酐 |
1.435 (1.023~1.779) |
0.002 |
吸烟史 |
2.556 (1.156~3.877) |
0.005 |
糖尿病史 |
2.012 (1.494~3.226) |
<0.001 |
NEU% |
1.467 (1.234~1.867) |
0.001 |
注：P < 0.05表示差异具有统计学意义。
3.4. 血清miRNA-22/133a相对表达水平预测冠状动脉狭窄 ≥ 50%的价值
以全体人群冠状动脉狭窄程度是否达到50%及以上作为划分界限，绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线)，从而得出血清miRNA-22/133a对预测冠状动脉狭窄程度 ≥ 50%时的曲线下面积(AUC)。研究发现血清miRNA-22的AUC及95% CI为0.846 (0.759~0.933)、miRNA-133a的AUC及95% CI为0.808 (0.720~0.895)；另外发现，二者联合检测(AUC (95% CI): 0.892 (0.823~0.961))优于血清miRNA-22和miRNA-133a各自单独诊断(表12) (见图3)。
Table 12. Value of serum miRNA-22/133a and their combination in predicting ≥ 50% coronary artery stenosis
表12. 血清miRNA-22/133a及两者联合预测冠状动脉狭窄 ≥ 50%的价值
|
AUC |
临界值 |
敏感度(%) |
特异度(%) |
AUC (95% CI) |
P |
miRNA-22 |
0.846 (0.759~0.933) |
<0.0001 |
0.923 |
88.30 |
77.33 |
miRNA-133a |
0.808 (0.720~0.895) |
<0.0001 |
1.336 |
51.70 |
96.67 |
两者联合检测 |
0.892 (0.823~0.961) |
<0.0001 |
0.814 |
70.00 |
96.67 |
Figure 3. ROC curve of serum miRNA-22/133a and the combination of miRNA-22/133A for coronary artery stenosis ≥ 50%
图3. 血清miRNA-22/133a及两者联合判断冠状动脉狭窄 ≥ 50%的ROC曲线
4. 讨论
冠状动脉疾病(Coronary artery disease, CAD)是严重威胁人类健康的病因之一，全球发病率与死亡率均居高不下。中国卫生健康统计年鉴2022数据显示，2021年中国城市居民CHD死亡率为135.08/10万，农村为148.19/10万[5]。这种严峻形势提示人们更要多加重视心血管疾病带来的严重危害并对其进行防治。急性冠脉综合征(Acute coronary syndrome, ACS)的发病机制极为复杂，冠状动脉粥样硬化是其主要病理基础，在血流动力学变化、血压波动等因素影响下，斑块极易发生破裂或糜烂。破裂或糜烂的斑块表面迅速激活血小板，启动凝血瀑布级联反应，大量血小板聚集形成血栓，致使冠状动脉急性狭窄或完全阻塞，心肌因急剧缺血、缺氧而发生损伤甚至坏死，最终引发ACS [6] [7]。
微小RNA (miRNA)是一类长度约为18~25个核苷酸的内源性非编码单链RNA分子[8]。在动物体内，miRNA的生物合成过程包含以下重要环节[9]：RNA聚合酶II负责转录，促使生成带帽结构与多聚腺苷酸尾的初级miRNA (pri-miRNA)，该转录本随即被核内R Nase III型酶Drosha加工为长度约70~100个核苷酸的发夹状前体miRNA (pre-miRNA)。随后，pre-miRNA通过核输出蛋白exportin-5转运至细胞质基质。在胞质中，另一种R Nase III型酶Dicer进一步将pre-miRNA切割为约22个核苷酸的双链miRNA中间体。该双链体的一条链会被选择性整合到RNA诱导沉默复合体(RISC)中，与Argonaute (AGO)蛋白结合形成效应复合体。成熟的miRNA通过其5'端前8个核苷酸组成的“种子区”与靶mRNA的3’非翻译区(3’UTR)进行不完全互补配对，从而介导基因表达调控[10]。微小RNA (miRNA)通过多种机制调控靶基因表达，其作用方式与互补配对程度密切相关。当miRNA与靶mRNA的3’非翻译区(3’UTR)呈现高度互补时，RISC复合体可介导特异性识别并切割靶mRNA，这一过程在肿瘤细胞中尤为显著[11]。某些抑癌miRNA通过完全互补配对高效切割致癌基因mRNA，从而抑制肿瘤细胞的增殖与转移能力。当互补配对程度较低时，miRNA-RISC复合体主要通过结合靶mRNA的翻译起始位点或核糖体结合区域，抑制蛋白质合成过程，但不影响mRNA的稳定性。这些多层次的调控机制共同影响着细胞的增殖、分化、凋亡等核心生物学过程。
本研究以Gensini评分作为量化指标，发现ACS患者血清miRNA-22/133a水平随Gensini评分增大呈现出明显的上升趋势。在心肌梗死的动物模型研究中，当心肌组织发生缺血梗死时，miRNA-22的表达随即上调[12]。miRNA-22水平与冠脉病变严重程度的正相关关系，多因素分析表明血清miRNA-22 (OR值1.433，95% CI：1.089~1.641，P = 0.011)为ACS发病的危险因素。多项研究表明[13]-[15]，微小核糖核酸-22 (miRNA-22)在冠心病(CHD)及动脉粥样硬化(AS)发展中作用关键。血管平滑肌细胞(VSMC)行为受miRNA-22显著影响。甲基CpG结合蛋白2 (Methyl-CpG-binding protein 2, MECP2)是miRNA-22靶点，二者负相关，miRNA-22通过结合MECP2的3’-UTR区域抑制其翻译，MECP2能结合SMα和SM22α基因启动子调控VSMC基因表达[16]。此外，EVI1参与VSMC表型转换中的基因表达调控，与相关基因启动子结合，导致H3K9me3聚集抑制基因表达。CHD病变病人中，miRNA-22表达上升，MECP2和EVI1表达下降，高血压和高脂血症会影响EVI1表达。在动脉硬化性闭塞患者中，miRNA-22-3p与SM-α肌动蛋白共域且表达下调，高迁移率族蛋白box-1是其直接靶点，这表明miRNA-22-3p高表达可抑制VSMC增殖和迁移[17]。
本研究通过分析ACS患者的血清miRNA-133a水平与Gensini评分的关联，发现冠脉病变程度越严重，血清miRNA-133a水平显著升高(P < 0.05)，且多因素分析表明miRNA-133a (OR值1.877，95% CI：0.934~2.356，P = 0.013)为ACS发病的危险因素。在冠脉病变进展中，miRNA-133a的升高可能反映机体对缺血损伤的适应性反应。例如，miRNA-133a可通过抑制凋亡蛋白(如Caspase-3)减少心肌细胞死亡，但其持续高表达可能引发负反馈失衡，导致纤维化修复过度(如促进胶原沉积) [18]。另外，有研究表明，斑块微环境中的炎症因子(如IL-6、TNF-α)可能通过激活NF-κB通路促进miRNA-133a转录。例如，氧化低密度脂蛋白(ox-LDL)刺激内皮细胞时，miRNA-133a表达上调以清除自由基，但过度表达可能干扰线粒体功能，加剧氧化损伤[19]。高表达的miRNA-133a可能通过靶向金属蛋白酶抑制剂(如TIMP-1)，促进细胞外基质降解，加速血管平滑肌细胞(VSMC)迁移和斑块纤维帽变薄[18]。
研究结果表明，血清miRNA-22 (AUC (95% CI) 0.846 (0.759~0.933))与miRNA-133a (AUC (95% CI) 0.808 (0.720~0.895))有望成为诊断冠状动脉狭窄 ≥ 50%的新型生物学标志物，二者联合检测(AUC (95% CI)：0.892 (0.823~0.961))优于血清miRNA-22和miRNA-133a各自单独诊断，具有一定的诊断意义(P < 0.05)，可能提高ACS早期诊断的准确性。在目前的临床实践中，ACS的早期诊断主要依赖于患者的临床症状、心电图改变以及心肌损伤标志物检测[20]。然而，患者的临床症状如胸痛、胸闷等缺乏特异性，容易与其他疾病混淆；心电图在部分ACS患者中可能表现为不典型改变，尤其是在发病早期，容易出现漏诊；传统的心肌损伤标志物如肌钙蛋白，虽然在心肌梗死后会升高，但存在检测窗口期的限制，在发病早期可能无法及时检测到。相比之下，miRNA检测具有快速、便捷、灵敏度高等优势。血液中的miRNA相对稳定，不易被降解，且可以通过实时定量PCR等技术快速准确地检测其表达水平[21]。
本研究虽在急性冠脉综合征(ACS)相关机制及微小核糖核酸(miRNA)表达探索上取得成果，但存在局限性。研究为单中心且样本量有限，样本来源单一，无法全面反映目标人群情况，易受抽样误差干扰产生偏倚，影响结果普遍性与代表性，难以广泛适用于广大ACS患者群体。全球不同地区、种族人群在遗传背景、生活环境、饮食习惯等方面差异显著，这些差异会影响ACS发病机制及miRNA表达，如遗传背景中不同种族基因库构成影响相关基因及miRNA表达调控；生活环境中气候、污染、医疗资源等因素以及饮食习惯引发的代谢变化，都与miRNA相互作用影响ACS发病机制。鉴于此，未来应开展多中心、大样本研究，整合不同地区样本，涵盖广泛人群特征，全面分析各种因素与ACS发病及miRNA表达关系，验证现有结果，探索新关联和机制，提高结论可靠性与推广性，为ACS临床诊疗及预防奠定更坚实基础，让更多患者受益。
NOTES
*通讯作者。