循環マイクロRNAと脂質の関連

Scientific Reports volume 13、記事番号: 7580 (2023) この記事を引用

290 アクセス

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

脂質が豊富な冠動脈アテローム性動脈硬化プラークは心筋梗塞 (MI) を引き起こすことが多く、脂質含有量を反映する循環バイオマーカーは MI のリスクを予測できる可能性があります。われわれは、経皮的冠動脈インターベンションを受けている安定冠動脈疾患のスタチン治療患者47名（男性44名）を対象に、循環マイクロRNA（miR）と脂質豊富な冠動脈プラークとの関連を調査した。我々は、近赤外分光法を用いて非犯人冠状動脈病変の脂質含量を評価し、測定された脂質コア負荷指数（maxLCBI4mm）が最も高い4mmセグメントを選択した。脂質に富んだプラークは、maxLCBI4mm ≥ 324.7 の病変として事前に定義されました。私たちは、血漿サンプル中の定量的ポリメラーゼ連鎖反応を用いて、177 個の循環 miR を分析しました。 miR と脂質豊富なプラークの間の関連性を弾性ネットを使用して分析しました。 miR-133b は脂質に富む冠状プラークと最も強く関連する miR であり、miR-133b の単位増加当たり脂質に富む冠状プラークのオッズが推定 18% 増加しました。ブートストラップによって不確実性を評価すると、miR-133b はリサンプリングされたデータセットの 82.6% に存在しました。確立された心血管危険因子を含めても、関連性は弱まりませんでした。分析された他の miR と脂質に富む冠状プラークとの関連性に関する証拠は見つかりませんでした。関連性の証拠はささやかなものでしたが、miR-133b は脆弱な冠動脈プラークと将来の心筋梗塞のリスクの潜在的なバイオマーカーである可能性があります。ただし、miR-133b の予後価値と臨床的関連性は、より大規模なコホートで評価する必要があります。

プラークの破裂またはびらんを伴う冠動脈アテローム性動脈硬化症は、心筋梗塞 (MI) を引き起こすことがよくあります1。冠動脈アテローム性動脈硬化病変における脂質含量が高いと、MI2、3、4、5、6 などの心血管イベントのリスクが増加することが実証されています。例えば、Erlinge et al.6は、1つ以上の未治療の脂質に富んだ冠動脈病変を有する患者は、病変全体にわたる任意の4 mmセグメント長（maxLCBI4mm）内の最大脂質コア負荷指数が324.7以上のプラークとして定義される、犯人以外の病変に関連した重大な有害な心臓イベントのリスクが増加した。近赤外分光法 (NIRS) は、冠動脈アテローム性動脈硬化病変の脂質含有量を特定できる冠動脈内イメージング法の 1 つです 7 が、その応用と侵襲的アプローチは現代の臨床現場では確立されていません。したがって、冠状動脈プラーク中の脂質含量を反映する非侵襲性バイオマーカーを同定することは臨床的に興味深い。

循環マイクロ RNA (miR) は、脆弱な冠動脈プラークの特徴とそれに関連する MI のリスクの有望なバイオマーカーを表します。 miR は、ヒトタンパク質をコードする遺伝子のほぼ 60% の転写後の遺伝子発現を制御する小さな内因性非コード RNA です8。それらは、多くの分子経路および機能の必須メディエーターであり、冠動脈アテローム性動脈硬化症の病理に関連するほとんどのプロセスに関与し、プラークの形成、進行、破裂、びらんに寄与することが知られています9。現在までに、いくつかの循環 miR が、急性および慢性心血管疾患 (CVD) の両方の潜在的な予後および診断バイオマーカーとして示唆されています 10、11、12。それでも、循環 miR と高度な画像技術で評価された脆弱な冠動脈プラークの特徴との関連を調査した研究はほとんどありません 13、14、15、16、17、18。実施された研究の中で、NIRS を使用して脂質含有量を評価した研究はなく、事前に定義された miR がほとんど含まれていないため研究が制限されています。したがって、本研究では、スタチン治療を受けた安定冠動脈疾患（CAD）患者において、血漿中の循環miRが、NIRSでmaxLCBI4mm≧324.7として測定された脂質豊富な冠動脈プラークと関連しているかどうかを調査することを目的とした。

この事後研究では、ランダム化比較試験「近赤外分光法で評価した冠状動脈アテローム斑の脂質含有量に対する心臓運動トレーニングの影響」（CENIT）19からのベースラインデータを使用しました。この試験は、clinicaltrials.gov (NCT02494947) に登録され、ノルウェー中部の倫理委員会 (2015/210) によって承認され、ヘルシンキ宣言に従って実施されました。 2016～2019年にノルウェー、トロンヘイムの聖オラヴス病院で冠動脈造影検査を受け、経皮的冠動脈インターベンション（PCI）が必要な1つ以上の心外膜血管に血行力学的な重大な冠動脈狭窄があると診断された患者が対象としてスクリーニングされた。対象となるには、患者は冠動脈内造影前に安定したスタチン療法を6週間以上受けていて、冠動脈バイパス手術の経験やアテローム性動脈硬化以外の炎症疾患を患っていない必要がある。 60人の患者から書面によるインフォームドコンセントが得られた。

薬物溶出性ステントの移植と冠動脈内ニトログリセリン (200 μg) の投与が成功した後、非犯人の冠動脈病変で可能な場合には、近赤外分光血管内超音波検査 (NIRS-IVUS) による 3 血管イメージングを実施しました。組み合わせた NIRS-IVUS カテーテル (3.2Fr 40 MHz カテーテルを備えた TVC-MC8 モデルシステム、Infraredx、マサチューセッツ州バーリントン) を冠状動脈の可能な限り遠位に配置し、0.5 mm/s の固定速度で自動的に引き戻しました。商用ソフトウェア Pie Medical Imaging Software (CAAS Intravascular) は、独立した中核施設 (KCRI、ポーランド、クラクフ) によって匿名化された血管造影および冠動脈内画像データの分析に使用されました。 NIRS は、赤から黄色まで色分けされたピクセルでケモグラムを生成し、脂質豊富なプラークの確率を示します。黄色のピクセルは最も高い確率を表します (図 1)。これにより、黄色ピクセルの割合に相当する 0 ～ 1000 の範囲の脂質コア負荷指数 (LCBI) を計算できるようになりました 20。本研究では、測定された脂質含有量が最も高い冠状動脈セグメント (maxLCBI4mm と定義) をターゲットセグメントとして選択しました。患者はさらに、maxLCBI4mm 値に基づいて、maxLCBI4mm < 324.7 と maxLCBI4mm ≥ 324.7 の 2 つの事前定義されたグループに分類されました。ここで、maxLCBI4mm ≥ 324.7 は、脂質含有量が高い冠状動脈プラークを表し、脂質に富んだプラークとして事前定義され、将来の冠状動脈イベントのリスクが増加します6。

近赤外分光法で測定した回旋動脈のプラーク脂質含有量。左: プラーク内の脂質の蓄積を表す周囲の色分けされたピクセルを含む断面画像。右側: maxLCBI4mm が 645 の最も重度の病変を示すケモグラム。色コードのピクセルは赤から黄色に広がり、脂質の可能性が高くなります。 maxLCBI4mm 病変全体にわたる任意の 4 mm セグメント内の最大脂質コア負荷指数。

冠動脈内イメージング手順の翌日の朝、空腹時の静脈血サンプルを 5 mL エチレンジアミン四酢酸チューブに採取し、20℃、3000 x g (Rotina 420R、Hetich zentrifugen) で 20 分間遠心分離し、等分して保存しました。 − miR 分析まで 80 °C の冷凍庫。追加の血液サンプルを、総コレステロール、総トリグリセリド、LDL コレステロール (LDL-C)、HDL コレステロール (HDL-C)、リポタンパク質 (a)、アポリポタンパク質 B、アポリポタンパク質 A1、糖化ヘモグロビン A1c、ヘモグロビン、およびクレアチニンについて分析しました。聖オラヴス病院医療生化学部門の標準的な院内手順。組み入れ時に、人体測定およびCVD危険因子に関する情報が病院の医療記録から収集されました。これには、性別、年齢、BMI（kg・m−2）、糖尿病、収縮期血圧および拡張期血圧、喫煙状況、その他の併存疾患、薬剤、以前のCVD（CAD、脳卒中、末梢動脈疾患、および/または大動脈疾患）が含まれます。疾患）、CVDの遺伝［55歳（父親）および65歳（母親）未満でCVDを患った一親等血縁者］、高脂血症、および医学的に治療された高血圧。後者の 2 つの状態は、本研究への登録前に一般開業医または外来診療所によって以前にこの状態であると診断されていたかどうかとして定義されました。

凍結血漿サンプルは、miR の分離と定量のために Qiagen Genomic Services (ドイツ、ヒルデン) に送られました。血漿サンプルを氷上で解凍し、4℃の微量遠心分離機で3000×gで5分間遠心分離しました。 200 μL のアリコートをさらに FluidX チューブに移し、7 分間インキュベートする前に 60 μL の溶解溶液 BF (RNA スパイクインテンプレート混合物および 60 μL 溶解溶液 BF あたり 1 μg のキャリア RNA を含む) と 1 分間混合しました。室温で。さらに、20 μL のタンパク質沈殿溶液 BF をサンプルに添加しました。 miRCURY RNA 単離キット (Biofuids; ハイスループットビーズベースのプロトコル v.1、ドイツ、ヒルデン) を使用して、自動 96 ウェル形式でサンプルから RNA を抽出し、精製した全 RNA を 50 μL で溶出しました。抽出効率の違いを検出するために、UniSp2、UniSp4、UniSp5 などの事前に混合した RNA スパイクインを RNA 抽出コントロールとして精製に追加しました。後のステップでは、定量的ポリメラーゼ連鎖反応 (qPCR) レベルでの阻害を制御するために UniSp3 を追加しました。

miRCURY LNA RT Kit (QIAGEN) を使用して、合計 7 μL の RNA を 35 μL 反応で相補的 DNA (cDNA) に逆転写 (RT) しました。事前に混合したスパイクイン UniSp6 を cDNA 合成コントロールとして RT ステップに追加し、RT と増幅がすべてのサンプルで同等の効率で発生することを確認しました。 cDNAを50倍に希釈し、miRCURY LNA SYBR Greenマスターミックスを備えたmiR Ready-to-Use PCR、血清/血漿フォーカスパネルを使用して10μLのPCR反応でアッセイしました。各 miR は qPCR によって 1 回アッセイされました。 177 個の miR が事前定義された血清/血漿フォーカスパネルに含まれ、サンプルで分析されました。「テンプレートなし」サンプル (ネガティブコントロール) を RT ステップに含め、サンプルと同様にプロファイリングして、RT ステップでの潜在的な RNA 汚染を検出しました。

増幅は、384 ウェルプレート内の LightCycle® 480 リアルタイム PCR システム (Roche) で実行されました。増幅曲線は、二次微分法による定量サイクル (Cq) の決定と融解曲線分析の両方のために、Roche LC ソフトウェアを使用して分析されました。すべてのアッセイは、明確な融解曲線について検査され、融解温度がアッセイの既知の仕様内であるかどうかがチェックされました。すべてのアッセイの Cq 値は、ネガティブコントロールサンプルのバックグラウンドレベルと比較され、ネガティブコントロールよりも 5 Cq 低い値で検出される必要がありました。サンプルのスパイクイン生 Cq 値、溶血値、発現 miR の平均 Cq 値の品質管理検査、および主成分分析が Qiagen Genomic Services と協力して実行され、統計分析に適さない逸脱したサンプルを検出しました。すべてのデータは、すべてのサンプルで検出されたアッセイの平均 (グローバル平均) に正規化されました。これは、これがデータ (NormFinder ソフトウェア) の最も安定したノーマライザーとして検出されたためです 21。正規化された Cq を計算する式は次のとおりです。グローバル平均 Cq (サンプル 1) – アッセイ Cq (サンプル 1 の対象の miR)、グローバル平均 Cq (サンプル 2) – アッセイ Cq (サンプル 2 の対象の miR) などすべて付属のサンプル。

IBM SPSS Statistics (バージョン 27.0、ニューヨーク州アーモンク: IBM Corp) および R22 を使用してデータを分析しました。連続データは平均と標準偏差として表示され、カテゴリデータは頻度とパーセンテージとして表示されます。研究対象集団の 80% 以上に存在する miR が統計解析に含まれました。検出レベル未満の miR 濃度には、特定のアッセイで測定された最低濃度を使用しました。 Shapiro-Wilk 検定と QQ プロットを使用して、miR の正規分布と継続的な患者特性データを評価しました。各 miR の濃度と二分化 maxLCBI4mm (maxLCBI4mm < 324.7 または ≥ 324.7) の間の関連性の一変量解析は、必要に応じて独立サンプル t 検定またはマンホイットニー U 検定によって実行されました。調整された p 値は、誤検出率を 0.05 に制御して、Benjamini-Hochberg 法を使用して計算されました。患者の特徴は、必要に応じて独立したサンプル t 検定、マンホイットニー U 検定、またはカイ二乗検定によってグループ間で比較され、P < 0.05 が統計的に有意であるとみなされました。

多変数分析には、R23 の glmnet パッケージに実装された Elastic Net メソッドによるペナルティ付きロジスティック回帰が使用されました。 Elastic Net は、パラメーターの推定とモデルの選択を同時に実行します。モデルの複雑さは、予測値の低い変数の回帰係数がゼロ (オッズ比 (OR) = 1) に向かって縮小されるか、一部の変数については正確にゼロに縮小されるなど、ペナルティを課すことによって軽減されます。弾性ネットは、最小絶対収縮と選択演算子 (投げ縄) およびリッジ回帰 (パラメーター α (0.1) で指定) の組み合わせです。尾根より投げ縄に近いモデル (α = 0.9) を使用しました。収縮の程度は、10 倍の相互検証によって決定されました。 10 倍交差検証を 10 回繰り返して、10 倍の選択におけるランダム性の影響を軽減し、ペナルティは 10 個の平均逸脱の平均を最小化するように選択されました。弾性ネットから推定された OR の不確実性は、ブートストラップによって評価されました。フィッティング手順は 1000 個のブートストラップサンプルに対して繰り返され、各変数の不確実性は、推定モデル内で係数が 0 に設定されていない (または 1 に設定されていない) ブートストラップサンプルの割合によって表されました。 2 セットの予測因子のモデルが推定されました。1 つは miR のみを含むモデル (N = 160)、もう 1 つは miR と確立された CVD の危険因子の両方を含むモデル (n = 174) です。 CVD危険因子には、年齢、BMI、喫煙、高血圧、糖尿病、高脂血症、CVDの遺伝、CVDの既往歴、総コレステロール、LDL-C、HDL-C、総トリグリセリド、LDL-C/HDL-Cが含まれる。、およびリポタンパク質 (a)。各モデルについて、1000 個のブートストラップサンプルに含まれる割合と乗算に基づく上位 10 個の変数が結果セクションに表示されます。残りの結果は補足情報に含まれています。

スピアマン相関を使用して、結果セクションに示された miR 間の依存性を評価しました。ヒートマップは、GraphPad Prism バージョン 9 によって計算されました。マンホイットニー U テストとスピアマン相関を使用して、選択した miR と患者の特徴および CVD の危険因子との関連性を調査しました。 P < 0.05 は統計的に有意であるとみなされました。選択された miR の予測性能を評価するために、受信者動作特性 (ROC) 曲線分析が実行されました。 ROC 曲線と曲線下面積 (AUC) は、選択した miR を唯一の変数として使用するロジスティック回帰モデルと、従来の脂質測定によるモデルに基づく交差検証によって計算されました。従来の脂質測定には、LDL-C、HDL-C、トリグリセリド、LDL/HDL、およびリポタンパク質が含まれていました (a)。

CENIT試験に含まれている60件の特許のうち19、13人の患者は、評価不能なNIRSデータ（犯人ではないプラークなし）、血液サンプルの欠落、または品質管理検査に基づく血漿サンプルの無視により、本研究から除外されました（補足図S1））。これにより、統計分析の対象となる 47 人の患者が得られました。分析された 177 個の miR のうち、160 個の miR は患者の 80% 以上で検出可能な濃度を示し、統計分析に含まれました。脂質豊富なプラークを有する患者と有しない患者との間で、患者の特徴に有意差はなかった（P < 0.05、表 1）。脂質豊富なプラークのある患者とない患者の maxLCBI4mm の平均 (標準偏差) は、それぞれ 427.0 (85.8) と 153.0 (91.0) であり、総 LCBI の対応する値は 194.0 (75.6) と 52.7 (42.3) です (表 2) ）。両方のグループの maxLCBI4mm 測定値の分布を補足図 S2) に示します。

脂質に富んだ病変がある患者とない患者の間で miR 濃度を比較する単変量解析から、miR-miR-18a-5p (P = 0.008)、miR-133b (P = 0.003)、15a-5p (P = 0.030)、miR -320c (P = 0.042)、および miR-423-5p (P = 0.047) は、P 値が最も小さい 5 つの miR でした。ただし、複数のテストで調整した後、統計的に有意な比較はありませんでした。多変量解析では、2 セットの予測変数を備えた 2 つの統計モデルが推定されました。これには、miR のみを含む 1 つのモデルと、miR と確立された CVD の危険因子の両方を含む 1 つのモデルが含まれます。 miR のみのモデルでは、ブートストラップによる再サンプリングされたデータセット内の存在パーセンテージ (82.6%) によれば、miR-133b は安定 CAD 患者の脂質豊富な冠状プラークと最も強く関連する miR でした。 miR-133b の推定 OR は 1.18 で、これは、miR-133b の単位増加ごとに脂質に富んだプラークの確率が 18% 増加することを示しています。 miR と確立された CVD 危険因子を含むモデルでは、miR-133b は冠状動脈脂質豊富プラークと最も強く関連する変数として残り、リサンプリングされたデータセット内で 84.2% 存在し、OR は 1.15 でした。両方のモデルで唯一選択された変数として miR-133b を使用して、2 セットの予測因子の上位 10 の miR、上位 10 の miR および CVD 危険因子を表 3 に示します。追加の結果は補足表S1に含まれており、表3に示されているmiR間の依存性を示すヒートマップは補足図S3に示されています。 miR-133b は患者の特徴や CVD の危険因子と関連していることは見出されませんでした (結果は示されていません)。 ROC 分析から、miR-133b を唯一の変数としたロジスティック回帰モデルの交差検証された AUC は 0.70 (95% 信頼区間 0.55 ～ 0.84) であり、これは miR-133b の潜在的な予測値を強調しています (補足図 S4) ）。比較のために、従来の脂質測定値 (LDL-C、HDL-C、総トリグリセリド、リポタンパク質 (a) および LDL/HDL) を含むロジスティック回帰モデルの同様の値は 0.67 (95% 信頼区間 0.51 ～ 0.81) でした。

本研究では、安定した CAD 患者を対象に、NIRS で測定した 160 個の血漿 miR と脂質豊富な冠状プラークとの関連を調査しました。我々の研究では、(1) miR-133b は脂質に富む冠状プラークと最も強く関連する miR であり、(2) miR-133b と脂質に富む冠状プラークとの関連は確立された CVD 危険因子の包含によって影響を受けないことが実証されました。

冠動脈アテローム性動脈硬化症は、内皮損傷を引き起こし、それによってリポタンパク質やマクロファージなどの免疫細胞の内皮下浸潤と蓄積、その後の冠動脈アテローム性動脈硬化性病変の形成を引き起こす多因子起源の慢性炎症性血管障害です。マクロファージは、リポタンパク質の保持を促進する局所炎症を開始および維持することにより、アテローム性動脈硬化のプロセスおよびプラークの形成と安定化において重要な役割を果たしています25。 MIR133b 遺伝子によってコードされ、染色体 6p12.2 に位置する miR-133b は、骨格筋で発現され、筋肉の発達、筋細胞の代謝、および恒常性に関連するマクロファージの機能とプロセスにおいて重要な役割を果たすことが知られています 26。 miR-133b は、Notch シグナル伝達経路など、冠動脈アテローム性動脈硬化症の発症に関連する多くの経路にも関与していることがわかっています 27、28、29。アテローム性動脈硬化症のマウスモデル（雄のみ）に関する最近の研究では、miR-133b の下方制御により、Mastermind-like 1 のタンパク質発現の上昇を通じて Notch シグナル伝達経路が阻害され、その後、とりわけ脆弱性プラークの面積が減少することによってアテローム性動脈硬化症の病態が改善されることが実証されました 29 。興味深いことに、彼らは、miR-133b の下方制御と Notch シグナル伝達経路の阻害によりマクロファージの増殖と遊走が抑制され、マクロファージのアポトーシスが促進されることも実証しました。アテローム性動脈硬化のさまざまな段階における miR-133b、Mastermind-like 1、およびマクロファージとの関連性をさらに調査する必要があるにもかかわらず、この研究は私たちの発見を裏付け、miR-133b が冠状動脈プラークに関連しており、濃度の増加が好ましくない影響を与えることを示唆しています。 miR は、急性および慢性の両方の CVD の新しく効果的な予後および診断バイオマーカーの可能性として研究されてきました 10,30,31,32,33,34,35,36,37。例えば、miR は ST 上昇 MI38 の診断においてトロポニンへの追加として研究されています。 miR-133a と miR-133b はどちらも、トロポニンレベルのピーク前であっても、心筋虚血直後に増加することが示されています 39。 miR-133a と miR-133b は異なる遺伝子座によって転写されますが、ほぼ同一の成熟配列を持ち、3' 末端の 1 塩基のみが異なります。 miR-133a は心臓特異的であり、心臓病理において重要であることが知られており、心筋虚血中の miR-133a 濃度の上昇は心臓損傷を示しています 40。一方、miR-133b は心臓細胞に多く存在することは知られていませんが、とりわけ、不安定性と破裂に向かうアテローム性動脈硬化プラークの制御に関与しています 41。本研究では、miR-133b 濃度の増加と脂質に富む冠状プラークの確率の増加との間に関連性があること、および miR-133a と脂質に富む冠状プラークとの間には関連性がないことを発見しました。したがって、心筋虚血中の miR-133b 濃度の増加は、心臓損傷の発現よりもむしろプラークの不安定化に関連している可能性があります。全体として、CVD における miR-133b は広範囲には研究されておらず、既存の研究では矛盾する知見が示されていることに留意する必要があります。私たちの発見とは対照的に、Kumar ら 34 は、CAD の重症度が増加するにつれて miR-133b の濃度が減少することを発見しました。

循環 miR と、NIRS、IVUS、光コヒーレンストモグラフィー (OCT) などの高度な侵襲的画像技術を使用して測定された脆弱性冠動脈プラークの特徴との関連をこれまでに調査した研究はわずか 13、14、15、16、17 です。、18．これらの研究は、事前に定義された候補 miR がほとんど含まれておらず、合計 21 個の解析された miR が含まれていることによって制限されており、解析された miR には miR-133b が含まれていませんでした。最近の IVUS 研究では、6 つの循環血漿 miR (miR-15a-5p、miR-30e-5p、miR-92a-3p、miR-199a-3p、miR-221-3p、および miR-222-3p) が関連していることが判明しました。冠状動脈プラーク壊死コア容積、および 12 週間の有酸素運動後に観察されたプラーク負荷の退縮と関連する 3 つの miR (miR-15a-5p、miR-93-5p、および miR-451a) を伴う 17。興味深いことに、miR-15a-5p、miR-30e-5p、および miR-199a-3p は、脂肪酸生合成や代謝などのアテローム性動脈硬化関連経路の調節に関与していることが判明しました。 Taraldsen ら 17 によって検出されたすべての miR のうち、miR-92a のみが他の研究者によって分析されました 16,18。しかし、これらは、miR-92a と、それぞれ OCT および IVUS で測定された冠状動脈プラーク特性との相関関係を実証できませんでした。研究では、miR が冠動脈アテローム性動脈硬化に関連する細胞やさまざまな経路に影響を及ぼし、プラークの脆弱な特徴に影響を与える可能性があることが実証されています 13,42,43。我々は、将来の CVD 関連イベントのリスクを高めることが知られている脆弱性プラークの特徴である冠状プラークの脂質含量の新しいバイオマーカーの可能性として miR-133b を紹介します6。私たちの知る限り、miR-133b と脂質豊富な冠状プラークまたは他の脆弱な冠状プラークの特徴との関連を調査した研究は他にありません。

本研究における明らかな制限は、サンプルサイズが小さいことと、分析された miR の数が多いことです。ただし、miR を広範に検索することで、候補 miR の選択では見逃される可能性がある、脂質に富む冠状動脈プラークに関連する潜在的に重要な miR を検出することができます。さらに、それは本研究の対象となった唯一の最も罹患した非犯人病変であり、冠状動脈樹の全体的な疾患状態は考慮されていなかった。これは、PCI によって誘発された血管外傷とともに、血漿中の miR 濃度に影響を与えた可能性があり、スタチン療法も影響を及ぼした可能性があります。 YELLOW試験では、標準的なスタチン療法と比較した短期集中スタチン療法後の脂質含有量の変化が検出されました44。 CENIT 試験では、スタチンの種類と用量を変更せず、少なくとも 6 週間前から開始して安定したスタチン療法を受けている患者を対象とすることでこれにアプローチしました 19。本研究の強みは、高度な冠動脈イメージング技術と、独立した中核施設によって実行されるデータ解釈です。最後に、性差はさまざまな CVD に存在し、これは miR 濃度にも当てはまる可能性があります 35、45、46。性差は、サンプルの種類 (血漿または血清)、サンプルの品質、正規化方法、民族性などの他の多くの要因とともに、既存の研究間の再現性の低さを説明する可能性があります。miR の臨床応用の可能性については、標準化されたプロトコールと性別に応じたアプローチが必要です。本研究では、miR-133b と脂質が豊富な冠状プラークとの関連が、主に男性集団で見出されました。結果を解釈する際には、これを考慮する必要があります。

本研究では、miR-133b が安定した CAD 患者の脂質に富む冠状プラークと最も強く関連する miR であることを発見しました。脂質に富む冠状プラークの確率は、miR-133b の濃度が増加するにつれて増加しました。関連性の証拠はささやかなものでしたが、我々の研究は、冠状動脈アテローム性動脈硬化症における miR-133b 濃度の上昇による好ましくない影響を示唆する最近の証拠を裏付けています。したがって、miR-133b は、脂質に富む冠状動脈プラークと将来の MI のリスクの循環バイオマーカーとなる可能性があります。ただし、miR-133b の予後価値と臨床的関連性は、より大規模なコホートで評価する必要があります。

qPCR によって定量化されたすべての miR データおよび本研究の統計分析に使用されたデータセットは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

心筋梗塞

マイクロRNA/マイクロRNA

冠動脈疾患

病変全体にわたる任意の 4 mm セグメント内の最大脂質コア負荷指数

脂質コア負荷指数

近赤外分光法

循環器疾患

近赤外分光法試験により評価された冠動脈アテローム性プラークの脂質含量に対する心臓運動トレーニングの影響

経皮的冠動脈インターベンション

血管内超音波検査

低密度リポタンパク質コレステロール

高密度リポタンパク質コレステロール

定量的ポリメラーゼ連鎖反応

逆転写

相補的な DNA

定量化サイクル

オッズ比

受信機動作特性

曲線下の面積

光干渉断層撮影法

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ドイツのヒルデンにある Qiagen Genomic Services は、miR の単離と定量を実行しました。ポーランド、クラクフのKCRIはNIRS画像を分析した。 CENIT トライアルを完了していただいたすべての貢献者に感謝いたします。

ノルウェー科学技術大学が提供するオープンアクセス資金。この研究は、ノルウェー保健協会、ノルウェー中部教育・研究・イノベーション連絡委員会（Samarbeidsorganet）、聖オラヴス病院とノルウェー大学医学健康科学部の共同研究委員会からの助成金によって支援された。 NTNU (FFU) 科学技術博士号。

ノルウェー科学技術大学、循環および医用画像学部、トロンハイム、ノルウェー

ジュリー・キャロライン・セザー、エリザベス・クライヴハウグ・ヴェスターベックモ、マリア・ダレン・タラルセン、ルーン・ワイズ、エリック・マドセン、アンジャ・バイ

ノルウェー、トロンハイムの聖オラヴス病院、心臓病科

ジュリー・キャロライン・セザー、エリザベス・クライヴハウグ・ヴェスターベックモ、ルーン・ワイズ、エリック・マドセン、アンジャ・バイ

心肺疾患の治療としての運動トレーニングに関する国家諮問ユニット、トロンハイム、ノルウェー

エリザベス・クライヴハウグ・ヴェスターベックモ

スウェーデン、ストックホルム、カロリンスカ研究所循環器内科部門

ジャイアントブルーナ

ノルウェー科学技術大学臨床分子医学科（ノルウェー、トロンハイム）

トゥリド・フォルスタッド

臨床研究ユニットセントラルノルウェー、St. Olavs Hospital、トロンヘイム、ノルウェー

トゥリド・フォルスタッド

アーケシュフース大学病院、研究革新部門、ローレンスコグ、ノルウェー

ヘルゲ・ロールビク・ロショー & トールビョルン・オムランド

KG Jebsen Center for Cardiac Biomarks、オスロ大学、オスロ、ノルウェー

ヘルゲ・ロールビク・ロショー & トールビョルン・オムランド

ノルウェー、ローレンスコグのアーケシュフース大学病院内科、心臓病科

トールビョルン・オムランド

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原稿はすべての著者によってレビュー、編集、承認されました。 JCS: 形式的な分析、調査、視覚化、および原案の作成。 EKV: 概念化、方法論、リソース。 MDT: 調査。 BG: 概念化。 TF: 方法論、形式的分析。 HRR: 概念化。 TO: 概念化。 RW: 概念化、方法論。 EM: 概念化、方法論、監督。 AB: 概念化、方法論、調査、監督、資金調達。

ジュリー・キャロライン・セザーへの通信。

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Sæther、JC、Vesterbekkmo、EK、Taraldsen、MD 他。近赤外分光法で測定した、循環マイクロRNAと脂質豊富な冠状プラークとの関連性。 Sci Rep 13、7580 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-34642-6

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受信日: 2023 年 3 月 18 日

受理日: 2023 年 5 月 4 日

公開日: 2023 年 5 月 10 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-34642-6

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