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Nat Genet:全基因组关联研究揭示扩张型心肌病和心肌弹性的潜在机制

来源 2024-11-26 13:21:59 医疗资讯

扩张型心肌病(Dilated Cardiomyopathy, DCM)是一种以心室扩大和收缩功能障碍为特征的心肌疾病,是导致心力衰竭、心律失常、卒中及猝死的重要原因之一。尽管DCM在全球范围内造成了显著的健康负担,但其发病机制在很大程度上仍未完全被揭示,这限制了有效的治疗和干预策略的开发。为了解DCM的遗传基础和潜在机制,本研究进行了大规模的全基因组关联研究(Genome-Wide Association Study, GWAS)和多性状分析,纳入了9,365例DCM患者和946,368例健康对照。

本研究鉴定了70个全基因组显著关联位点,这些位点在独立样本中表现出广泛的重复性,并且进一步分析将其定位到63个与DCM相关的优先基因上。这些基因不仅为DCM的遗传结构提供了新的见解,还为理解DCM的潜在致病机制提供了重要线索。通过对这些基因的功能性富集分析,研究发现心肌细胞及其收缩装置在DCM的发生和发展中具有核心作用。具体来说,与心肌收缩性蛋白、钙离子通路和心肌结构相关的分子通路表现出显著富集,提示这些生物学过程在DCM的病理生理学中可能扮演关键角色。

此外,利用GWAS数据构建了多基因风险评分(Polygenic Risk Scores, PRS),这为DCM的预测提供了有力工具。研究表明,这些PRS不仅能够有效预测不同祖源群体中的DCM风险,其对疾病的预测能力还因患者是否携带罕见致病变异而有所不同。尤其是,携带罕见致病变异的个体可能受多基因遗传背景的额外影响较小,而对于未携带罕见变异的患者,多基因风险可能是疾病发生的重要贡献者。这一发现提示,多基因评分在临床应用中需要根据患者的遗传背景进行调整。此外,这些PRS还与各种临床环境中的收缩性心力衰竭显著相关,这表明其可能在DCM相关并发症的早期识别中具有重要价值。

为了探索可能的干预措施,研究人员还开展了孟德尔随机化分析,以评估可调控的环境和代谢因素对DCM风险的潜在因果作用。分析结果揭示了两个关键的可干预致病因素:较高的体重和较高的收缩压。高体重可能通过增加心脏负荷和引发心肌重塑而导致DCM,而高收缩压可能通过慢性机械应力加剧心室功能障碍。这些结果不仅进一步强调了生活方式干预在DCM预防中的重要性,还为个性化治疗提供了具体的方向,例如体重管理和血压控制。

本研究为DCM的遗传学和病理生理学机制提供了前所未有的深度洞察。通过识别与DCM显著相关的遗传位点、构建多基因风险评分、以及揭示可干预的病因,我们的研究为未来的治疗和预防策略铺平了道路。此外,研究结果还可能对更广泛的心肌功能障碍研究具有指导意义。未来的工作应进一步验证这些发现,探索其在精准医学中的应用潜力,并开发针对性干预措施,以改善DCM患者的预后并降低其全球负担。

参考文献:

Jurgens SJ, Rämö JT, Kramarenko DR, Wijdeveld LFJM, Haas J, Chaffin MD, Garnier S, Gaziano L, Weng LC, Lipov A, Zheng SL, Henry A, Huffman JE, Challa S, Rühle F, Verdugo CD, Krijger Juárez C, Kany S, van Orsouw CA, Biddinger K, Poel E, Elliott AL, Wang X, Francis C, Ruan R, Koyama S, Beekman L, Zimmerman DS, Deleuze JF, Villard E, Trégouët DA, Isnard R; FinnGen; VA Million Veteran Program; HERMES Consortium; Boomsma DI, de Geus EJC, Tadros R, Pinto YM, Wilde AAM, Hottenga JJ, Sinisalo J, Niiranen T, Walsh R, Schmidt AF, Choi SH, Chang KM, Tsao PS, Matthews PM, Ware JS, Lumbers RT, van der Crabben S, Laukkanen J, Palotie A, Amin AS, Charron P, Meder B, Ellinor PT, Daly M, Aragam KG, Bezzina CR. Genome-wide association study reveals mechanisms underlying dilated cardiomyopathy and myocardial resilience. Nat Genet. 2024 Nov 21. doi: 10.1038/s41588-024-01975-5. Epub ahead of print. PMID: 39572784.

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