Сравнительный уровень экспрессии микроРНК (hsa-miR-29c и hsa-miR-19b) в крови пациентов с болезнью Альцгеймера и здоровых лиц: биомаркерный потенциал

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование: Болезнь Альцгеймера – прогрессирующее нейродегенеративное заболевание, основная причина деменции у пожилых людей. Патологические признаки включают отложение в паренхиме головного мозга экстраклеточных «сенильных бляшек» и «нейрофибриллярных сплетений», что приводит к гибели нейронов и развитию когнитивных нарушений. Отсутствие достоверных методов диагностики болезни Альцгеймера и эффективной терапии делает необходимым поиск новых биомаркеров, таких как микроРНК (miRNA).

Цель исследования: сравнительный анализ уровней экспрессии hsa-miR-29c и hsa-miR-19b в сыворотке крови пациентов с болезнью Альцгеймера и когнитивно здоровых лиц.

Материалы и методы: Исследование проводилось в Гериатрическом центре РКБ № 3 в Якутске. В выборку вошли 11 пациенток с диагнозом «Болезнь Альцгеймера» и 7 здоровых контрольных лиц. Уровни экспрессии микроРНК анализировались с использованием количественной ПЦР. Статистический анализ проводился с помощью U-критерия Манна–Уитни и ROC-анализа.

Результаты: Обнаружено снижение экспрессии hsa-miR-29c и hsa-miR-19b у пациентов с болезнью Альцгеймера. Медианная экспрессия miR-29c уменьшилась в 1,5 раза, а miR-19b – в 78,8 раз, однако статистическая значимость не была достигнута (p=0,495 и p=0,222 соответственно). Напротив, соотношение miR 19b/miR 29c позволяло различать пациентов с болезнью Альцгеймера и контрольную группу со статистически значимой точностью (AUC=0,817; p=0,039), что подчеркивает его потенциал как биомаркера.

Заключение: Результаты исследования подчеркивают важность hsa-miR-29c и hsa-miR-19b как потенциальных биомаркеров для диагностики и мониторинга прогрессирования болезни Альцгеймера. Необходимы дальнейшие исследования для подтверждения полученных данных и оценки их клинической значимости.

Об авторах

Вячеслав Михайлович Николаев

Якутский научный центр комплексных медицинских проблем

Автор, ответственный за переписку.
Email: nikolaev1126@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4490-8910
Scopus Author ID: 57222068565

к.б.н., старший науч. сотр., лаборатория преканцерогненеза и злокачественных опухолей отдела эпидемиологии хронических неинфекционных заболеваний

Россия, Якутск

Виктория Николаевна Местникова

Республиканская клиническая больница № 3

Email: Vika.mestnikova@mail.ru

врач-невролог

Россия, Якутск

Наталия Михайловна Краснова

Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова

Email: krasnova14@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4811-7801
Scopus Author ID: 57205162915

к.м.н., доцент

Россия, Якутск

Александра Степановна Асекритова

Республиканская клиническая больница № 3; Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова

Email: my@asekritova-8.ru
ORCID iD: 0000-0002-5378-2128
Scopus Author ID: 57191518340

к.м.н., заведующая Центром предиктивной медицины и биоинформатики, доцент

Россия, Якутск; Якутск

Ольга Викторовна Татаринова

Республиканская клиническая больница № 3; Якутский научный центр комплексных медицинских проблем

Email: tov3568@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5499-9524
Scopus Author ID: 57989647200

д.м.н., главный врач, старший науч. сотр.

Россия, Якутск; Якутск

Дмитрий Алексеевич Сычев

Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования

Email: edu@rmapo.ru
ORCID iD: 0000-0002-4496-3680
Scopus Author ID: 7801389135

д.м.н., профессор, профессор РАН, академик РАН, зав. кафедрой клинической фармакологии и терапии имени академика Б.Е. Вотчала

Россия, Москва

Список литературы

  1. Hampel H., Hardy J., Blennow K., et al. The amyloid β pathway in Alzheimer’s disease. Mol Psychiatry. 2021;26(10):5481–5503. https://dx.doi.org/10.1038/s41380 021 01249 0
  2. Wang C., Zong S., Cui X., et al. The effects of microglia associated neuroinflammation on Alzheimer’s disease. Front Immunol. 2023;14:1117172. https://dx.doi.org/10.3389/fimmu.2023.1117172
  3. Yang K., Zhang Z., Zhang Q., et al. Potential diagnostic markers and therapeutic targets for periodontitis and Alzheimer’s disease based on bioinformatics analysis. J Periodontal Res. 2024;59(2):366–380. https://dx.doi.org/10.1111/jre.13220
  4. Kumar A., Su Y., Sharma M., et al. MicroRNA expression in extracellular vesicles as a novel blood based biomarker for Alzheimer’s disease. Alzheimers Dement. 2023;19(11):4952–4966. https://dx.doi.org/10.1002/alz.13055
  5. Rybak Wolf A., Plass M. RNA dynamics in Alzheimer’s disease. Molecules. 2021;26(17):5113. https://dx.doi.org/10.3390/molecules26175113
  6. Klyucherev T.O., Olszewski P., Shalimova A.A., et al. Advances in the development of new biomarkers for Alzheimer’s disease. Transl Neurodegener. 2022;11(1):25. https://dx.doi.org/10.1186/s40035 022 00296 z
  7. Shi D., Han M., Liu W., et al. Circulating microRNAs as diagnostic biomarkers of clinical cognitive impairment: a meta analysis. Am J Alzheimers Dis Other Demen. 2020;35:1533317520951686. https://dx.doi.org/10.1177/1533317520951686
  8. Kichukova T.M., Popov N.T., Ivanov H.Y., Vachev T.I. Circulating microRNAs as a novel class of potential diagnostic biomarkers in neuropsychiatric disorders. Folia Med (Plovdiv). 2015;57(3 4):159–172. https://dx.doi.org/10.1515/folmed 2015 0035
  9. Cao Y., Tan X., Lu Q., et al. MiR 29c 3p may promote the progression of Alzheimer’s disease through BACE1. J Healthc Eng. 2021;2021:2031407. https://dx.doi.org/10.1155/2021/2031407
  10. Zong Y., Yu P., Cheng H., et al. miR 29c regulates NAV3 protein expression in a transgenic mouse model of Alzheimer’s disease. Brain Res. 2015; 1624:95–102. https://dx.doi.org/10.1016/j.brainres.2015.07.022
  11. Zhang N., Li W.W., Lv C.M., et al. miR 16 5p and miR 19b prevent amyloid β induced injury by targeting BACE1 in SH SY5Y cells. Neuroreport. 2020;31(3):205–212. https://dx.doi.org/10.1097/WNR.0000000000001379
  12. Wu Y., Xu J., Xu J., et al. Lower serum levels of miR 29c 3p and miR 19b as biomarkers for Alzheimer’s disease. Tohoku J Exp Med. 2017;242(2):129–136. https://dx.doi.org/10.1620/tjem.242.129
  13. Visconte C., Fenoglio C., Serpente M., et al. Altered extracellular vesicle miRNA profile in prodromal Alzheimer’s disease. Int J Mol Sci. 2023;24(19):14749. https://dx.doi.org/10.3390/ijms241914749
  14. Zeng H., Chen Y.X. miR 19b inhibits hypoxia ischemia encephalopathy by inhibiting SOX6 expression via activating Wnt/β catenin pathway. Neurochem Res. 2023;48(3):874–884. https://dx.doi.org/10.1007/s11064 022 03812 9
  15. Bae H.J., Noh J.H., Kim J.K., et al. MicroRNA 29c functions as a tumor suppressor by direct targeting oncogenic SIRT1 in hepatocellular carcinoma. Oncogene. 2014;33(20):2557–2567. https://dx.doi.org/10.1038/onc.2013.216
  16. Zong Y., Wang H., Dong W., et al. miR 29c regulates BACE1 protein expression. Brain Res. 2011;1395:108–115. https://dx.doi.org/10.1016/j.brainres.2011.04.035
  17. Lei X., Lei L., Zhang Z., et al. Downregulated miR 29c correlates with increased BACE1 expression in sporadic Alzheimer’s disease. Int J Clin Exp Pathol. 2015;8(2):1565–1574.
  18. Fabbri M., Garzon R., Cimmino A., et al. MicroRNA 29 family reverts aberrant methylation in lung cancer by targeting DNA methyltransferases 3A and 3B. Proc Natl Acad Sci U S A. 2007;104(40):15805?15810. https://dx.doi.org/10.1073/pnas.0707628104
  19. Hébert S.S., Horré K., Nicolaï L., et al. Loss of microRNA cluster miR 29a/b 1 in sporadic Alzheimer’s disease correlates with increased BACE1/β secretase expression. Proc Natl Acad Sci U S A. 2008;105(17):6415–6420. https://dx.doi.org/10.1073/pnas.0710263105
  20. Swahari V., Nakamura A., Hollville E., et al. miR-29 is an important driver of aging-related phenotypes. Commun Biol. 2024;7(1):1055. doi: 10.1038/s42003-024-06735-z
  21. Morsiani C., Terlecki-Zaniewicz L., Skalicky S., et al. Circulating miR-19a-3p and miR-19b-3p characterize the human aging process and their isomiRs associate with healthy status at extreme ages. Aging Cell. 2021;20(7):e13409. https://dx.doi.org/10.1111/acel.13409
  22. Huang Y.Q., Li J., Huang C., Feng Y.Q. Plasma MicroRNA-29c Levels Are Associated with Carotid Intima-Media Thickness and is a Potential Biomarker for the Early Detection of Atherosclerosis. Cell Physiol Biochem. 2018;50(2):452–459. https://dx.doi.org/10.1159/000494158
  23. Wang K..J., Zhao X., Liu Y.Z., et al. Circulating MiR-19b-3p, MiR-134-5p and MiR-186-5p are Promising Novel Biomarkers for Early Diagnosis of Acute Myocardial Infarction. Cell Physiol Biochem. 2016;38(3):1015–1029. https://dx.doi.org/10.1159/000443053
  24. Zhang H., Huang X., Ye L., et al. B Cell-Related Circulating MicroRNAs With the Potential Value of Biomarkers in the Differential Diagnosis, and Distinguishment Between the Disease Activity and Lupus Nephritis for Systemic Lupus Erythematosus. Front Immunol. 2018;9:1473. https://dx.doi.org/10.3389/fimmu.2018.01473
  25. Bulgakova O., Zhabayeva D., Kussainova A., et al. miR-19 in blood plasma reflects lung cancer occurrence but is not specifically associated with radon exposure. Oncol Lett. 2018;15(6):8816–8824. https://dx.doi.org/10.3892/ol.2018.8392
  26. Chuang T.D., Pearce W.J., Khorram O. miR-29c induction contributes to downregulation of vascular extracellular matrix proteins by glucocorticoids. Am J Physiol Cell Physiol. 2015;309(2):C117–C125. https://dx.doi.org/10.1152/ajpcell.00254.2014

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис 1. Экспрессия циркулирующей miR-29c в контрольной группе и у пациентов с болезнью Альцгеймера

Скачать (43KB)
3. Рис 2. Сравнение уровня циркулирующей miR-19b между здоровыми лицами и пациентами с болезнью Альцгеймера

Скачать (37KB)
4. Рис 3. ROC-анализ диагностической эффективности соотношения miR-19b / miR-29c в дифференциации пациентов с болезнью Альцгеймера и контрольной группы

Скачать (47KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».