［摘要］" 目的： 通過生物信息學(xué)分析及臨床試驗(yàn)，研究帕金森?。≒arkinson′s disease，PD）發(fā)病過程中關(guān)鍵的miRNA及mRNA，識別具有診斷和治療潛力的mRNA與miRNA。方法： 使用來自帕金森進(jìn)展標(biāo)志物計(jì)劃（Parkinson′s progression markers initiative，PPMI）的mRNA和miRNA測序數(shù)據(jù)，分析兩者的差異表達(dá)基因，通過機(jī)器學(xué)習(xí)確定關(guān)鍵miRNA，使用多個miRNA-mRNA互作數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)預(yù)測靶基因，再將預(yù)測的靶基因與差異表達(dá)mRNAs進(jìn)行交叉匹配，獲得miRNA-mRNA調(diào)控網(wǎng)絡(luò)；然后利用STRING數(shù)據(jù)庫和Cytoscape軟件構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用（PPI）網(wǎng)絡(luò)，并篩選出Hub基因；最后通過實(shí)時熒光定量PCR（qRT-PCR）在臨床樣本中對識別出的Hub基因和miRNA進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果： 通過差異基因表達(dá)分析（DEGA）聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法，確定了miR-214和miR-421兩個關(guān)鍵miRNA。進(jìn)一步通過加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析（WGCNA）、miRNA-mRNA互作數(shù)據(jù)庫以及PPI網(wǎng)絡(luò)分析，識別出信號轉(zhuǎn)導(dǎo)和轉(zhuǎn)錄激活因子3（STAT3）為Hub基因。通過臨床試驗(yàn)驗(yàn)證了miR-214與STAT3之間的相關(guān)性，并證明其具有診斷效力。結(jié)論： miR-214可能通過下調(diào)STAT3的表達(dá)，減輕α-突觸核蛋白的異常聚集、炎癥反應(yīng)和氧化應(yīng)激。在臨床樣本中，miR-214和STAT3展現(xiàn)出良好的診斷預(yù)測效力，并顯示出作為治療靶點(diǎn)的潛力。

［關(guān)鍵詞］" 帕金森??；miR-214；信號轉(zhuǎn)導(dǎo)和轉(zhuǎn)錄激活因子3；生物信息學(xué)；生物標(biāo)志物

［中圖分類號］" R742" ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］" A" ［文章編號］" 1671-7783（2025）02-0171-09

DOI： 10.13312/j.issn.1671-7783.y240081

［引用格式］韓廷燦， 徐宇浩， 朱穎， 等. 基于生物信息學(xué)探究帕金森病miRNA-mRNA調(diào)控網(wǎng)絡(luò)及作用機(jī)制［J］. 江蘇大學(xué)學(xué)報（醫(yī)學(xué)版）， 2025， 35（2）： 171-179.

［基金項(xiàng)目］江蘇省衛(wèi)生健康委2022年度醫(yī)學(xué)科研重點(diǎn)項(xiàng)目（ZD2022062）；江蘇大學(xué)醫(yī)教協(xié)同創(chuàng)新基金重點(diǎn)項(xiàng)目（JDY2023002）

［作者簡介］韓廷燦（1996—），男，碩士研究生；于明（通訊作者），主任醫(yī)師，博士生導(dǎo)師，E-mail： yuming7251@163.com

Exploration of the clinical value and identification of Parkinson′s disease biomarkers miR-214 and STAT3 in the miRNA-mRNA regulatory network based on bioinformatics analysis

HAN Tingcan， XU Yuhao， ZHU Ying， YU Ming

（Department of Neurology， Affiliated Hospital of Jiangsu University， Zhenjiang Jiangsu 212001， China）

［Abstract］" Objective： To investigate key microRNAs （miRNAs） and mRNAs involved in the pathogenesis of Parkinson′s disease （PD） through bioinformatics analysis and clinical experiments， and identify mRNAs and miRNAs with diagnostic and therapeutic potential. Methods： mRNA and miRNA sequencing data from the Parkinson′s progression markers initiative （PPMI） were analyzed to identify differentially expressed genes （DEGs）. Machine learning algorithms were applied to determine critical miRNAs. Target genes of these miRNAs were predicted using multiple miRNA-mRNA interaction databases. Predicted targets were cross-matched with DEGs to construct an miRNA-mRNA regulatory network. Protein-protein interaction （PPI） networks were built by using the STRING database and Cytoscape software to identify hub genes. Quantitative real-time polymerase chain reaction （qRT-PCR） was performed on clinically collected samples to validate the identified hub genes and miRNAs. Results： Through differential gene expression analysis （DEGA） combined with machine learning， two key miRNAs-miR-214 and miR-421-were identified. Further analysis using weighted gene co-expression network analysis （WGCNA）， miRNA-mRNA interaction databases， and PPI network screening revealed STAT3 as the hub gene. Clinical validation confirmed the correlation between miR-214 and STAT3 expression， demonstrating their diagnostic efficacy. Conclusion： MiR-214 may suppress STAT3 expression， thereby alleviating aberrant aggregation of α-synuclein， inflammatory responses， and oxidative stress in PD pathogenesis. Both miR-214/STAT3 demonstrated strong diagnostic predictive efficacy in clinical samples and exhibited potential as therapeutic targets for PD.

［Key words］" Parkinson′s disease; miR-214; signal transduction and transcription activating factor 3 （STAT3）; bioinformatics; biomarkers

帕金森?。≒arkinson′s disease，PD）是常見的神經(jīng)退行性疾病之一，其特征性運(yùn)動癥狀包括運(yùn)動遲緩、靜息性震顫、僵硬和步態(tài)改變，非運(yùn)動癥狀則包括感覺減退、便秘和睡眠障礙［1］。PD的發(fā)病機(jī)制涉及黑質(zhì)致密部多巴胺能神經(jīng)元的大量死亡、大腦中α-突觸核蛋白的異常積累、線粒體功能障礙、蛋白質(zhì)清除受損、神經(jīng)炎癥以及氧化應(yīng)激［2-3］。目前，PD的藥物治療主要依賴于多巴胺替代療法，但尚缺乏有效的方法來延緩病情發(fā)展［4］。隨著病程進(jìn)展，患者通常需要增加藥物劑量以及采取多藥物聯(lián)合治療，導(dǎo)致藥物不良反應(yīng)的風(fēng)險增加，也加重了患者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)［5］。因此，需要深入研究PD的遺傳和分子機(jī)制，開發(fā)新型診斷工具和治療方法。隨著高通量技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)研究中的不斷應(yīng)用，mRNA和miRNA已在多種疾病中展現(xiàn)出作為診斷和治療靶點(diǎn)的潛力［6-8］。本研究旨在探究miRNA及mRNA在PD中的作用和相互調(diào)控關(guān)系，并結(jié)合臨床試驗(yàn)識別出關(guān)鍵的生物標(biāo)志物。

1" 材料與方法

1.1" miRNA和mRNA測序數(shù)據(jù)

miRNA和mRNA的高通量測序數(shù)據(jù)集從帕金森進(jìn)展標(biāo)志物計(jì)劃（PPMI）的官方網(wǎng)站（www.ppmi-info.org）數(shù)據(jù)庫下載［9］。這些數(shù)據(jù)來自同一組受試者的外周血全血，包括發(fā)病年齡≥55歲的PD患者和健康對照組樣本，其中PD樣本27個，健康對照組19個。

1.2" 基因差異表達(dá)分析

使用R語言中的DESeq2軟件包進(jìn)行基因差異分析。將診斷作為目標(biāo)變量，性別以及年齡作為協(xié)變量。差異表達(dá)基因的統(tǒng)計(jì)顯著性標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定為假陽性發(fā)現(xiàn)率（1 discovery rate，F(xiàn)DR）lt;0.05，并且log2（fold change，F(xiàn)C）gt;0.5或lt;-0.5。

1.3" 加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析

加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析（WGCNA）通過計(jì)算基因之間的鄰接強(qiáng)度構(gòu)建拓?fù)渲丿B矩陣（TOM），對基因進(jìn)行聚類，尋找高度相關(guān)基因的簇（模塊），然后通過相關(guān)性分析找出與診斷密切相關(guān)的基因模塊。在PCA分析中對第一主成分貢獻(xiàn)最大的前12 000個RNA納入WGCNA分析。

1.4" 功能富集分析

使用R語言clusterProfiler軟件包進(jìn)行基因本體論（GO）和京都基因與基因組百科全書（KEGG）富集分析。顯著性閾值均設(shè)定為P＜0.05。

1.5" 機(jī)器學(xué)習(xí)

采用3種機(jī)器學(xué)習(xí)方法識別關(guān)鍵的差異表達(dá)miRNA，包括最小絕對收縮和選擇算子（LASSO）、支持向量機(jī)（SVM）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNET）算法。將差異表達(dá)的miRNA作為自變量輸入到模型中，以患病與否作為因變量。將46個樣本根據(jù)患病與否隨機(jī)分為兩組，其中34個樣本用于訓(xùn)練組，剩下12個樣本構(gòu)成獨(dú)立驗(yàn)證組，用以評估模型預(yù)測效能。

LASSO模型通過R語言的glmnet軟件包構(gòu)建，采用7折交叉驗(yàn)證訓(xùn)練調(diào)整超參數(shù)λ。模型的準(zhǔn)確性通過計(jì)算每個λ值對應(yīng)的受試者工作特征（ROC）曲線來評定。

SVM模型通過R語言的e1071軟件包訓(xùn)練，并使用遞歸特征消除法（RFE）評估m(xù)iRNA在PD中的重要性。每次訓(xùn)練迭代中，通過測試集上的預(yù)測準(zhǔn)確性評估模型性能并計(jì)算特征重要性。

NNET是一個單隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。使用R語言的nnet軟件包構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并應(yīng)用網(wǎng)格搜索方法測試包括懲罰系數(shù)、迭代次數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量在內(nèi)的1 000種超參數(shù)組合。模型性能通過ROC曲線評估。使用Garson方法評估m(xù)iRNA的重要性。

1.6" miRNA數(shù)據(jù)庫

使用R語言multiMiR程序包檢索miRNA和mRNA之間交互作用的證據(jù)。

1.7" 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

使用STRING數(shù)據(jù)庫構(gòu)建mRNA的相互作用網(wǎng)絡(luò)，其中最小所需相互作用評分設(shè)置為0.4。獲得的蛋白質(zhì)相互作用（PPI）網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)入到Cytoscape中進(jìn)行分析，使用CytoHubba插件提供的最大團(tuán)中心性（MCC）算法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中mRNA的重要性。

1.8" 受試者招募與臨床樣本采集

納入2022年6月至2023年7月于江蘇大學(xué)附屬醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科確診的36例PD患者。納入標(biāo)準(zhǔn)：符合國際運(yùn)動障礙學(xué)會（MDS）2015年發(fā)布的診斷標(biāo)準(zhǔn)。排除標(biāo)準(zhǔn)：易與PD混淆的其他神經(jīng)系統(tǒng)疾?。ㄈ缒X血管病、癲癇等）；藥物誘導(dǎo)的帕金森綜合征；其他嚴(yán)重器質(zhì)性病變或腫瘤，年齡lt;55歲；PD家族史。同時，納入36例年齡相仿的健康體檢者作為對照組。所有參與者均完成PD評定量表（UPDRS）評分，并簽署知情同意書。本研究已獲得醫(yī)學(xué)倫理委員會批準(zhǔn)（倫理批號：SWYXLL20210401-11）。

采集受試者清晨空腹肘靜脈血5 mL，用含枸櫞酸鈉的抗凝管收集，3 000 r/min離心10 min，分離上層血清。隨后使用山東思科捷生物技術(shù)有限公司的miRNA試劑盒提取血清總RNA，通過紫外分光光度計(jì)測定其濃度和純度。

1.9" qRT-PCR檢測RNA相對表達(dá)量

逆轉(zhuǎn)錄、qRT-PCR檢測使用的試劑盒以及相關(guān)引物由山東思科捷生物技術(shù)有限公司提供。分別使用U6、β-肌動蛋白作為miRNA、mRNA的內(nèi)參基因。miRNA逆轉(zhuǎn)錄的反應(yīng)流程：37 ℃ 2 min，50 ℃ 15 min，85 ℃ 2 min。qRT-PCR主要反應(yīng)流程：94 ℃ 3 min，40個循環(huán)（94 ℃ 20 s，60 ℃ 20 s，72 ℃ 30 s），熔解曲線（95 ℃ 15 s，60 ℃ 60 s，95 ℃ 15 s）。使用2-ΔΔCT方法計(jì)算RNA相對表達(dá)量。引物序列：hsa-miR-214-3p，5′-GTCGTATCCAGTGCAGGGTCCG-AGGTATTCGCACTGGATACGACACTGCC-3′；U6，5′-CGAATTTGCGTGTCATCCTTGCG-3′；hsa-miR-214-3p，上游5′-ACGAGAACACAGCAGGCACAG-3′，下游5′-ATCCAGTGCAGGGTCCGAGG-3′；β-肌動蛋白，上游5′-CTACTCATGAAGATCCTGACC-3′，下游5′-CACA-GCTTCTCTTTGATGCAC-3′；STAT3，上游5′-ACCAA-GCGAGGACTGAGCATC-3′，下游5′-CAGCCAGACC-CAGAAGGAGAAG-3′。

1.10" 統(tǒng)計(jì)分析方法

應(yīng)用R語言進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。采用Shapiro-Wilk檢驗(yàn)評估數(shù)據(jù)的正態(tài)性，兩組間計(jì)量資料符合正態(tài)分布采用兩樣本t檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料采用χ2檢驗(yàn)；相關(guān)性分析采用Pearson檢驗(yàn)；采用約登指數(shù)確定ROC曲線最佳閾值。Plt;0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2" 結(jié)果

2.1" 差異分析、WGCNA確定核心mRNA

通過差異基因表達(dá)分析識別出612個差異表達(dá)的mRNA，圖1A中標(biāo)出了根據(jù)校正后的P值排名前10的基因。從WGCNA模塊與臨床特征之間的相關(guān)性熱圖（圖1B）可以看出，其中一個深綠色的基因模塊與PD的診斷關(guān)系最為緊密，相關(guān)系數(shù)為0.57，且差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.001）。該模塊包含1 831個mRNA，通過與之前識別的差異表達(dá)mRNA進(jìn)行交集分析，確定了207個核心mRNA，這些mRNA可能是PD發(fā)生發(fā)展的關(guān)鍵分子。

2.2" 差異分析、機(jī)器學(xué)習(xí)確定核心miRNA

差異分析結(jié)果顯示，在PD患者與對照組之間，59個miRNA的表達(dá)存在顯著差異（圖2）。46個樣本按照診斷進(jìn)行分層抽樣，隨機(jī)分為訓(xùn)練集（34個）和測試集（12個），機(jī)器學(xué)習(xí)的模型均使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，在測試集上評估其預(yù)測性能以防止過擬合。

在LASSO模型中，應(yīng)用隨機(jī)超參數(shù)調(diào)優(yōu)，共測試了100個不同λ值模型，取值范圍由glmnet包根據(jù)樣本數(shù)和變量數(shù)自動評估，當(dāng)懲罰參數(shù)λ設(shè)置為0.069時，LASSO模型對測試集數(shù)據(jù)預(yù)測的二項(xiàng)偏差達(dá)到最低，為1.03，說明此模型具有較高的預(yù)測效力。此時，模型中回歸系數(shù)不為0的mRNA有9個（圖3），這些成為模型中的關(guān)鍵特征。

在SVM模型中，通過特征遞歸消除方法發(fā)現(xiàn)，當(dāng)保留10個特征時，模型的預(yù)測準(zhǔn)確率最高，達(dá)到0.795。這10個miRNA作為核心支持向量，在模型的分類決策中發(fā)揮重要作用。使用這10個miRNA在SVM模型中的權(quán)重作為其重要性評價指標(biāo)（圖4）。

在NNET模型中，對其神經(jīng)單元數(shù)量、迭代次數(shù)、懲罰系數(shù)3個超參數(shù)進(jìn)行網(wǎng)格交叉調(diào)優(yōu)，超參數(shù)取值范圍：神經(jīng)單元數(shù)量1～10個、迭代次數(shù)50～150次、懲罰系數(shù)10（-10～0），共測試了10 000種超參數(shù)組合，以模型在測試集上的ROC曲線下面積為性能指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)包含3個隱藏神經(jīng)單元，懲罰系數(shù)為0.994，迭代次數(shù)為88次的參數(shù)組合展示了最優(yōu)的預(yù)測性能。訓(xùn)練集和測試集ROC曲線下面積為0.932和0.914，根據(jù)Garson方法評估，10個miRNA的特征重要性最高（圖5）。

通過對3個模型的重要特征進(jìn)行交集分析，并繪制韋恩圖，確定了4個關(guān)鍵miRNA：hsa-miR-6883-3p、hsa-miR-3691-3p、hsa-miR-214-3p和hsa-miR-421。這些miRNA的表達(dá)量在不同模型中均是關(guān)鍵的參數(shù)，表明其可能在PD預(yù)測中扮演關(guān)鍵角色。

2.3" miRNA與RNA的交互作用

使用TargetScan、TarBase、miRTarBase、miRWalk等數(shù)據(jù)庫檢索了核心miRNA與和差異表達(dá)mRNA之間的相互作用證據(jù)，其中miR-6883和miR-3691相關(guān)證據(jù)中，mRNA與miRNA在差異分析中呈現(xiàn)相同的表達(dá)趨勢；而miR-214和miR-421所涉及的相互作用中，mRNA與miRNA呈現(xiàn)相反的表達(dá)趨勢，且核心mRNA占比較高（圖6）。因此miR-214和miR-421及其下游核心mRNA可能在PD中扮演重要角色。

縱軸代表miRNA與mRNA在數(shù)據(jù)庫中相互作用的證據(jù)條數(shù)，橫軸代表不同的數(shù)據(jù)庫，證據(jù)類型中“支持”代表miRNA與mRNA在數(shù)據(jù)庫中有相互作用的證據(jù)，并且兩者表達(dá)趨勢相反；“矛盾”表示miRNA與mRNA表達(dá)趨勢相同。核心mRNA指不僅在差異分析中Plt;0.05，而且在WGCNA分析中與PD顯著相關(guān)（Plt;0.05）的基因；非核心mRNA指僅在差異分析中Plt;0.05的mRNA

網(wǎng)絡(luò)中的mRNA根據(jù)與miR-214和miR-421的互作關(guān)系分為3組：僅與miR-214結(jié)合的mRNA，與兩種miRNA都有互作的mRNA，僅與miR-421結(jié)合的mRNA。結(jié)果顯示，與miR-214結(jié)合的mRNA數(shù)量顯著多于miR-421，提示miR-214在網(wǎng)絡(luò)中起主導(dǎo)作用。進(jìn)一步通過MCODE算法，識別出兩個蛋白復(fù)合體模塊，并且都與miR-214緊密連接。在這兩個模塊中STAT3的MCC評分為29，明顯高于其他mRNA，表明其在網(wǎng)絡(luò)中的核心地位（圖7）。

圖中每個圓形圖標(biāo)為1個mRNA，每個橢圓形圖標(biāo)為1個miRNA，不同的連線顏色代表互作證據(jù)的類型，圓形圖標(biāo)的底色代表mRNA在整個互作網(wǎng)絡(luò)中的MCC評分，圓形的邊框顏色為不同MCODE聚類的標(biāo)識

2.4" PPI網(wǎng)絡(luò)功能富集分析

GO分析的結(jié)果集中于干擾素-α、白細(xì)胞遷移和趨化反應(yīng)等免疫與炎癥相關(guān)功能（圖8），KEGG分析揭示了它們在調(diào)控吞噬功能和趨化因子募集途徑中的潛在角色（圖9）。

2.5" 臨床樣本UPDRS Ⅲ評分與miR-214、STAT3表達(dá)量的關(guān)系

PD患者和健康對照組的UPDRS Ⅲ評分比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.001），其他指標(biāo)均無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。見表1。

結(jié)果顯示，PD患者血清中miR-214的相對表達(dá)量明顯低于對照組，而PD患者血清中STAT3的相對表達(dá)量則明顯高于對照組，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.01）；Pearson相關(guān)性分析提示，miR-214與STAT3的表達(dá)量存在明顯的相關(guān)性（r=-0.62，Plt;0.001），見圖10。使用臨床收集樣本測得的miR-214、STAT3相對表達(dá)量構(gòu)建邏輯回歸模型。當(dāng)miR-214與STAT3同時作為自變量時，邏輯回歸模型的曲線下面積顯著高于單獨(dú)使用miR-214或STAT3作為自變量（圖11），且約登指數(shù)最高為72.3%（表2）。

此外，miR-214與STAT3表達(dá)量均與PD患者的UPDRS Ⅲ評分具有相關(guān)性（r=-0.59、r=0.63，P均lt;0.001），見圖12。由此表明，miR-214與STAT3均具有較強(qiáng)的診斷效力，兩者之間可能存在調(diào)控關(guān)系，且其表達(dá)量與病情嚴(yán)重程度具有一定相關(guān)性。

3" 討論

本研究通過生物信息學(xué)分析，確認(rèn)miR-214和STAT3為最重要的miRNA和mRNA，并通過臨床樣本驗(yàn)證了miR-214與STAT3之間的相關(guān)性及其診斷效力，發(fā)現(xiàn)其表達(dá)量與PD患者UPDRS Ⅲ評分具有一定的相關(guān)性；GO和KEGG富集分析顯示，這些生物標(biāo)志物主要涉及炎癥和免疫相關(guān)過程。神經(jīng)炎癥是PD的重要發(fā)病機(jī)制之一，與α-突觸核蛋白的異常積累存在密切關(guān)系。

已有研究表明，STAT3主要通過參與神經(jīng)炎癥過程在PD中發(fā)揮作用。在Calhm2敲除小鼠中，小膠質(zhì)細(xì)胞STAT3下游信號下調(diào)以及炎癥細(xì)胞因子水平降低［10］。在另一項(xiàng)PD小鼠模型和細(xì)胞實(shí)驗(yàn)中，β-羥基丁酸通過抑制STAT3介導(dǎo)的NLRP3炎癥體激活，有效抑制了體內(nèi)外PD模型的焦亡［11］。Yang等［12］研究發(fā)現(xiàn)，刺五加皂苷通過抑制IL-6/JAK2/STAT3信號通路，減少小鼠多巴胺能神經(jīng)元的凋亡。在使用α-突觸核蛋白纖維刺激小膠質(zhì)細(xì)胞的PD炎癥模型實(shí)驗(yàn)中，小膠質(zhì)細(xì)胞中STAT3信號通路的激活及一氧化氮和白介素-1等炎癥因子的產(chǎn)生，表明α-突觸核蛋白可能通過JAK2/STAT3信號通路加劇了炎癥反應(yīng)和神經(jīng)元損傷［13］。因此，STAT3對PD中的神經(jīng)炎癥具有促進(jìn)作用。

既往關(guān)于miR-214在PD中的研究主要集中于神經(jīng)保護(hù)效應(yīng)。Wang等［14］在1-甲基-4-苯基-1，2，3，6-四氫吡啶（MPTP）誘導(dǎo)的PD小鼠模型和人類神經(jīng)母細(xì)胞瘤細(xì)胞系SH-SY5Y中發(fā)現(xiàn)，miR-214對α-突觸核蛋白表達(dá)具有負(fù)向調(diào)控作用，對PD細(xì)胞模型轉(zhuǎn)染miR-214模擬物和抑制子，可顯著影響α-突觸核蛋白的mRNA和蛋白表達(dá)水平。在另一項(xiàng)研究中［15］，MPTP誘導(dǎo)的PD模型小鼠miR-214表達(dá)水平較對照組顯著下降，而熱休克轉(zhuǎn)錄因子1（heat shock transcription factor 1，HSF1）的上調(diào)可顯著增加miR-214表達(dá)，從而對神經(jīng)炎癥和微膠質(zhì)細(xì)胞激活產(chǎn)生抑制作用；表明HSF1通過直接作用于miR-214的啟動子區(qū)域，增強(qiáng)其在PD小鼠模型中的表達(dá)。這種上調(diào)不僅減輕了小膠質(zhì)細(xì)胞的激活，還降低了炎性細(xì)胞因子IL-1β、IL-6和TNF-α水平，同時提高了抗炎細(xì)胞因子TGF-β1和IL-10水平。此外，有研究表明miR-214表達(dá)及PD患者血清中的抗氧化酶水平均有所下降［16］。以上結(jié)果提示，miR-214一方面下調(diào)α-突觸核蛋白的表達(dá)，另一方面通過減輕細(xì)胞的氧化應(yīng)激起到神經(jīng)保護(hù)作用。

結(jié)合以上研究，推測STAT3和miR-214在PD中的聯(lián)系可能體現(xiàn)在對α-突觸核蛋白表達(dá)的調(diào)控。STAT3的激活可能促進(jìn)α-突觸核蛋白的異常聚集和炎癥反應(yīng)，而miR-214除了直接抑制α-突觸核蛋白mRNA表達(dá)，還可能通過下調(diào)STAT3間接減少α-突觸核蛋白的異常聚集。

本研究拓展了從高通量數(shù)據(jù)中探索生物標(biāo)志物的思路和研究方法，結(jié)合多種生物信息學(xué)工具，可作為探索目標(biāo)mRNA和miRNA上、下游調(diào)控關(guān)系的工具。

綜上所述，STAT3和miR-214可能在PD的病理過程中相互作用，共同影響疾病的進(jìn)展。這種相互作用可能為PD的治療提供新的靶點(diǎn)，通過調(diào)節(jié)STAT3和miR-214的活性，減輕PD的病理特征，如α-突觸核蛋白的異常聚集、神經(jīng)炎癥以及氧化應(yīng)激。但目前研究仍存在一定的局限性，包括樣本量相對有限，未在動物或者細(xì)胞模型上進(jìn)行干預(yù)性實(shí)驗(yàn)以深入探究STAT3和miR-214的作用機(jī)制。

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［收稿日期］" 2024-05-10" ［編輯］" 郭" 欣