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摘要： 原发性肝癌是我国最常见的恶性肿瘤之一，其中75%～85%为肝细胞癌。据最新报道，2022年我国新发病例数为36.77万，死亡人数为31.65万，虽发病和死亡总人数较前有下降趋势，但仍居所有恶性肿瘤发病人数的第4位和死亡人数的第2位[1，2]。

关键词： 铁死亡   2型糖尿病   动脉粥样硬化   生物信息学   机器学习  

摘要： 目的:基于生物信息学探讨铁死亡(ferroptosis)影响2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)患者发生动脉粥样硬化(atherosclerosis,AS)的枢纽基因和潜在机制。方法:从GEO数据库中获取数据集GSE20966(T2DM)和GSE43292(AS),利用Limma R包鉴定差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),绘制热图和火山图,交叉分析获得与2种疾病相关的DEGs。进行GO和KEGG富集分析探寻DEGs的生物功能。交联从FerrDb数据库获取的铁死亡相关基因,利用LASSO回归和随机森林分析筛选枢纽基因,使用ROC曲线以及验证集GSE76895(T2DM)和GSE28829(AS)进行验证。最后绘制基因-miRNA网络。结果:在T2DM和AS数据集中共鉴定出606个相关DEGs。交联获得了20个潜在铁死亡相关基因。细胞周期蛋白依赖性激酶抑制因子1A(cyclindepedent kinase inhibitors 1A,CDKN1A)、聚腺苷二磷酸核糖聚合酶8(poly ADP-ribose polymerase8,PARP8)、磷脂酰乙醇胺结合蛋白1(phosphatidylethanolamine binding protein 1,PEBP1)和孕酮受体膜成分1(progesterone receptor membrane component 1,PGRMC1)是通过铁死亡影响T2DM患者AS的枢纽基因。4个基因在数据集GSE20966和GSE43292中ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)均大于0.7,具有诊断价值。PEBP1和PGRMC1在验证集GSE76895和GSE28829中显著下调。此外,13个mi RNAs与4个枢纽基因密切相关。结论:CDKN1A、PARP8、PEBP1和PGRMC1通过铁死亡影响T2DM患者AS,有望成为新的治疗靶点。

关键词： 食管癌前病变   化浊润燥降气方   4-硝基喹啉-氧化物   增殖   分化   肽基脯氨酰顺反异构酶   哺乳动物雷帕霉素靶蛋白  

摘要： 目的：观察化浊润燥降气方对小鼠食管癌前病变组织增殖和分化相关因子肽基脯氨酰顺反异构酶（Pin1）和哺乳动物雷帕霉素靶蛋白（mTOR）蛋白及基因表达的影响，明确化浊润燥降气方的作用机制。方法：将130只小鼠分为正常对照组、病变模型组、西药治疗组、中药预防组、中药治疗组，采用4-硝基喹啉-氧化物(4-NQO)制备小鼠食管癌前病变模型，采用免疫组织化学法、反转录聚合酶链式反应（RT-PCR）方法检测中药化浊润燥降气方对食管组织中Pin1、mTOR蛋白及基因表达的影响。结果：14周末食管癌前病变模型成功，病变模型组小鼠Pin1、mTOR蛋白及基因表达水平与正常对照组比较明显升高（P＜0.05）；西药治疗组、中药预防组、中药治疗组分别与病变模型组比较，表达明显降低（P＜0.05）；中药预防组与中药治疗组比较，其蛋白及基因表达有降低趋势。结论：4-NQO是制备小鼠食管癌前病变模型的有效药物。化浊润燥降气方能通过抑制食管癌前病变小鼠Pin1、mTOR蛋白及基因的表达，抑制食管癌前病变增殖、分化，中药早期预防有一定优势。

关键词： 牙周病   牙周致病菌   动脉粥样硬化   高血压   脑梗死  

摘要： 牙周炎是一种由多种微生物生态失调引起的慢性炎症性疾病，与心血管疾病（cardiovascular disease， CVD）存在关联，可能的生物学机制是牙周炎释放的炎症介质进入血流，引起全身性低度慢性炎症；牙周致病菌与高血压、动脉粥样硬化的发生关系密切，进一步导致脑梗死的发展。牙周致病菌与脑梗死的发生、发展及预后息息相关。本文阐述了牙周炎与脑梗死之间的关系，探讨了牙周致病菌影响脑梗死的可能机制，为牙周炎与心脑血管疾病之间相互作用的进一步研究带来考量。

关键词： 新型冠状病毒感染   动脉粥样硬化   粥样斑块   基因  

摘要： 目的 筛选并鉴定COVID-19与动脉粥样硬化（AS）不稳定斑块的共同疾病基因。方法 从基因表达综合（GEO）数据库下载GSE164805、GSE28829、GSE41571、GSE163154数据集，然后将GSE164805数据集作为COVID-19数据集，GSE28829、GSE41571数据集作为AS训练集，GSE163154数据集作为AS验证集。筛选GSE164805数据集中COVID-19和健康对照者（HC）间的差异表达基因（DEGs）及AS训练集中AS不稳定斑块和AS稳定斑块间的DEGs。绘制COVID-19和HC间的DEGs与AS不稳定斑块和AS稳定斑块间的DEGs的韦恩图，筛选COVID-19与AS不稳定斑块的共同DEGs。将共同DEGs导入String数据库进行蛋白质-蛋白质互作（PPI）网络分析，以MCC值排序前10位的基因作为共同核心DEGs。在GSE164805数据集和AS训练集中分析10个共同核心DEGs的表达水平。绘制ROC曲线以分析10个共同核心DEGs对AS验证集AS不稳定斑块的预测效能。结果 在GSE164805数据集中，COVID-19和HC间的DEGs共5 379个。在AS训练集中，AS不稳定斑块和AS稳定斑块间的DEGs共1 615个。韦恩图分析结果显示，COVID-19与AS不稳定斑块共同DEGs共210个。PPI网络分析结果显示，取MCC排名前10的基因为共同核心DEGs，分别为TLR2、FCGR3B、TLR8、CSF1R、MMP9、TLR1、CD163、SPI1、CD80、C5AR1。在GSE164805数据集中，COVID-19的TLR2、FCGR3B、TLR8、CSF1R、MMP9、TLR1、CD163、SPI1、CD80、C5AR1表达水平高于HC(P<0.05)；在AS训练集中，AS不稳定斑块的TLR2、FCGR3B、TLR8、CSF1R、MMP9、TLR1、CD163、SPI1、CD80、C5AR1表达水平高于AS稳定斑块（P<0.05）。ROC曲线分析结果显示，TLR2、FCGR3B、TLR8、CSF1R、MMP9、TLR1、CD163、SPI1、CD80、C5AR1预测AS验证集AS不稳定斑块的AUC分别为0.873[95%CI(0.746～0.999)]、0.565[95%CI(0.385～0.746)]、0.843[95%CI(0.691～0.994)]、0.953[95%CI(0.898～1.000)]、0.938[95%CI(0.861～1.000)]、0.831[95%CI(0.694～0.968)]、0.951[95%CI(0.895～1.000)]、0.981[95%CI(0.931～1.000)]、0.935[95%CI(0.856～1.000)]、0.984[95%CI(0.958～1.000)]。结论 TLR2、TLR8、CSF1R、MMP9、TLR1、CD163、SPI1、CD80、C5AR1可能是COVID-19与AS不稳定斑块的共同疾病基因。

关键词： 香青兰总黄酮   动脉粥样硬化   肠道菌群   氧化三甲胺   炎症反应   JAK/STAT信号通路  

摘要： 目的 探讨香青兰总黄酮（total flavonoids of Dracocephalum Moldavica L.,TFDM）抗大鼠动脉粥样硬化（atherosclerosis,AS）及三甲胺氮氧化物（trimethylamine N-oxide,TM AO）加剧的小鼠巨噬细胞RAW264.7炎症的保护作用及其可能的作用机制。方法 采用高脂饲料喂养联合腹腔注射维生素D3的方法建立SD大鼠AS模型,分为对照组、模型组、辛伐他汀组(15 mg·kg-1)、TFDM组(60、30、15 mg·kg-1),建模同时进行给药处理,持续8周。生化检测方法检测血清总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、低密度脂蛋白胆固醇（LDLC）水平。HE染色检测主动脉组织病理变化,ELISA试剂盒检测血清中TMAO、IL-1β、IL-6及肝脏组织中TNF-α的表达,Western blot法检测主动脉中JAK、ST AT、TNF-α蛋白的表达。此外,体外培养RAW264.7巨噬细胞,采用LPS+TMAO建立巨噬细胞炎症模型,TFDM(100、50、25 mg·L-1)进行干预。CCK-8测定细胞活力及增殖,RT-qPCR法检测细胞中TNF-α、IL-6、JAK、STAT mRN A的表达。结果 TFDM可明显下调大鼠血清TC、TG、LDL-C水平及血清TMAO、IL-1β、IL-6和肝脏TNF-α的水平,减少主动脉的斑块沉积,下调主动脉中TNF-α、JAK、STAT的蛋白表达。此外,TFDM干预可明显下调TNF-α、IL-6、JAK、STAT mRNA的表达及JAK、STAT蛋白的表达。结论 TFDM可降低血清中TMAO的含量,从而抑制JAK/STAT炎症信号通路,减缓炎症的发生,发挥抗AS作用。

关键词： 血清尿酸与高密度脂蛋白胆固醇比值   动脉粥样硬化性心血管疾病   危险因素  

摘要： 目的 探讨血清尿酸与高密度脂蛋白胆固醇比值（UHR）与新发动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）的关系。方法 采用前瞻性研究方法,以参加2006—2007年标准化健康体检的95 418名开滦集团职工为研究对象。将研究人群按UHR四分位数分为四组:第1四分位组（UHR<142.17μmol/mmol,n=23 859）、第2四分位组（142.17～<184.69μmol/mmol,n=23 851）、第3四分位组（184.69～<240.46μmol/mmol,n=23 857）和第4四分位组（UHR≥240.46μmol/mmol,n=23 851）,用Kaplan-Meier法计算各组新发ASCVD的累积发病率,并用Log-Rank检验各组累积发病率的差异。采用多因素Cox回归模型分析UHR对新发ASCVD的影响。结果 随访时间中位数(P25,P75)为14.94（14.49,15.16）年,随访期间新发ASCVD 11 517例（12.1%）。在校正潜在的混杂因素后,Cox比例风险模型显示,与UHR第1四分位组相比,第3、4四分位组发生ASCVD的风险分别增加6.9%（HR=1.069,95%CI 1.013～1.129）和18.3%（HR=1.183,95%CI 1.121～1.248）,第4四分位组发生心力衰竭的风险增加30.0%（HR=1.300,95%CI 1.168～1.446）,第3、4四分位组发生心肌梗死及冠状动脉血运重建的风险分别增加12.4%（HR=1.124,95%CI 1.022～1.236）和27.1%（HR=1.271,95%CI 1.157～1.396）,第4四分位组发生缺血性脑卒中的风险只增加9.7%（HR=1.097,95%CI 1.020～1.179）;UHR每增加一个标准差,ASCVD的发生风险增加5.0%（HR=1.050,95%CI 1.032～1.068）。UHR分组与性别、年龄和高敏C反应蛋白（hs CRP）之间存在交互作用（均P<0.05）。性别分层显示,在男性人群中第4四分位组发生ASCVD的HR（95%CI）为1.150（1.086～1.218）,而在女性人群中为1.444（1.224～1.704）。年龄分层显示,年龄45～<60岁人群中第3、4四分位组发生ASCVD的HR（95%CI）分别为1.091（1.012～1.177）和1.228（1.138～1.325）,年龄≥60岁人群中第4四分位组发生ASCVD的HR（95%CI）为1.181（1.083～1.287）,而在年龄<45岁人群中未能达到统计学意义（P>0.05）。hs CRP分层显示:在hs CRP<3 mg/L人群中第4四分位组发生ASCVD的HR（95%CI）为1.112（1.041～1.187）,而在hs CRP≥3 mg/L人群中为1.346（1.224～1.479）。结论 高UHR是ASCVD的危险因素且呈现出性别和年龄差异,应该重点关注女性和中老年（年龄≥45岁）群体;在炎症性疾病（hs CRP≥3 mg/L）人群中UHR对新发ASCVD风险的影响可能更显著。另外,高UHR所致的ASCVD风险可能存在器官特异性,对心血管的影响可能大于对脑血管的影响。