circRNA-miRNA-mRNA调控网络的挖掘以筛选缺血性脑卒中的潜在治疗药物

Abstract

目的挖掘缺血性脑卒中潜在的circRNA-miRNA-mRNA调控网络及其相应的治疗药物。方法利用GEO数据库发布的数据并选择研究大脑中动脉栓塞（MCAO）小鼠RNA表达水平的3个数据集GSE115697、GSE51586和GSE137482，使用R中的Limma包来筛选差异表达的mRNA（DEmRNA）、DEcircRNA和DEmiRNA。采用MiRWalk、StarBase等多种生物信息学方法结合的综合策略来挖掘与脑卒中相关的circRNA-miRNA-mRNA网络，由Cytoscape软件完成核心子网络的筛选和可视化输出。通过基因本体（GO）富集分析及京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析研究ceRNA网络的功能，以富集超过10个基因且假发现率（FDR）＜0.05的通路认为具有统计学意义。最后使用药物基因组学数据库connectivity map（CMap）筛选潜在的脑卒中治疗药物，并对野生型小鼠构建MCAO模型验证药物治疗效果。结果共筛选得出1 249个DEmRNA、294个DEmiRNA和70个DEcircRNA，并发现3个circRNA-miRNA-mRNA调控网络可能与缺血性脑卒中密切相关。根据上述结果筛选得出Austricine、Metyrapone和Desoxypeganine这3种最有可能逆转由脑卒中相关ceRNA网络引起的改变的药物，并以Metyrapone为例验证所筛选药物对缺血性脑卒中确实可以改善术后第一（P=0.001 4）、二天（P=0.016 1）的神经功能损伤和减少脑梗死体积（P=0.004 9），发挥脑保护作用。结论本研究从circRNA-miRNA-mRNA网络视角为缺血性脑卒中的发病机制提供了新的见解，本文预测得出的3种药物为缺血性脑卒中的治疗方法提供了新的线索