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我院专家团队首次揭示颅内动脉瘤免疫微环境变化

    近日,河南省人民医院(郑州大学人民医院)脑血管病医院李天晓团队应用生物信息学和组织病理学方法,从免疫细胞、通路和基因分子等多个角度揭示了颅内动脉瘤免疫微环境变化,并构建了一种用于颅内动脉瘤风险评估的多基因模型。初步研究成果发表于国际知名期刊《Frontiers in Immunology》(IF:8.33,Q1,中科院医学二区),第一作者为郑州大学人民医院在读硕士卢韬源,通讯作者为贺迎坤博士和李天晓教授。研究工作在河南省人民医院脑血管介入精准诊疗实验室完成。

    该研究使用ssGSEA算法评估了破裂动脉瘤、未破裂动脉瘤和正常血管中28种免疫细胞亚群的浸润景观及相互作用。研究发现大多数固有免疫细胞(如巨噬细胞、树突状细胞、NK细胞)和适应性免疫细胞(如CD4+ T细胞、CD8+ T细胞、γδ T细胞、Th1细胞)在颅内动脉瘤中呈高浸润状态,此外,免疫抑制细胞MDSC和Treg也在颅内动脉瘤中呈现高浸润丰度。在信号通路水平,免疫相关通路(如JAK-STAT信号通路、Toll样受体信号通路、T细胞受体信号通路和趋化因子信号通路)在动脉瘤中显著激活;而平滑肌收缩相关通路(如血管平滑肌收缩、钙离子信号通路)在动脉瘤中显著抑制。在基因分子水平,大多数免疫调节相关基因在颅内动脉瘤组中高表达,其中,IL6、 IL10、STAT1、 CXCL10和VEGFA被鉴定为相互作用网络中的关键基因。

    研究在成果临床转化方面进行了初步探索。基于病理特征相关基因在外周血中的表达数据,研究通过多种机器学算法构建了一个Pathological Feature-Derived Gene Signature (PFDGS)模型,可用于颅内动脉瘤的筛查诊断、破裂风险预测和分子病理状态评估。高PFDGS评分的受试者可能具有不良内在生物病理改变和较高的动脉瘤破裂风险,需要更加警惕或尽早治疗。研究揭示了颅内动脉瘤中以免疫激活和免疫抑制共增强为特点的“免疫热”微环境,为颅内动脉瘤分子病理学提出了新见解。研究初步构建的PFDGS模型或可作为一种新的分子检测工具,优化颅内动脉瘤个体化风险评估技术体系,辅助临床决策。(脑血管病医院)

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