動脈瘤性下顎出血および虚血性神経障害の遅延におけるエピゲノム全体のDNAメチル化プロファイリング

これは、動脈瘤性血中出血（ASAH）患者の末梢血のDNAメチル化の変化と、遅延虚血性神経障害（DIND）との潜在的な関連（DIND）を伴う末梢血のDNAメチル化の変化を調査するために設計された前向き観察症例対照エピゲノム幅関連研究（EWAS）です。 この研究の目的は、アサとディンドの病態生理学に寄与する可能性のあるエピジェネティックなバイオマーカーを特定し、これらのメチル化パターンが疾患進行の予測マーカーとして機能できるかどうかを評価することです。

研究デザインと手順

人口：

• ASAHと診断された患者は、高等神経外科センターから前向きに採用されます。
• 前向きに採用された患者は匿名化され、臨床的および放射線学的基準に基づいてDindおよび非Dindグループに分類されます。
• 健康的な対照被験者は、公開されているデータセット（GSE246337）を使用して、年齢、性別、人種、および民族のために一致します。

データの収集と処理：

• 末梢全血サンプル（10 mL）は、血管痙攣の発症前の1〜4日前に出会い後1〜4日以内に収集されます。
• DNAは、塩漬けの方法を使用して抽出され、その後、メチル化プロファイリングのためにビスライト変換が続きます。
• ゲノム全体のDNAメチル化分析は、〜850k cpgサイトをカバーするInfinium Methylationepic v2.0 Beadchip Microarrayを使用して実行されます。
• ジェノタイピングは、654 000を超えるユニークな遺伝子座で構成されるIlluminaグローバルスクリーニングアレイ（GSA-24）v3.0を使用して実行されます。 Plink V1.9ソフトウェアは、バリアントフィルタリングと統計分析に使用されます。 この分析では、常染色体上の双沿いのSNPのみを検討します。 この分析がSNPとDINDの間に有意な関連性をもたらすと、関連するSNPと差別的にメチル化されたCPG部位との間の長距離相互作用の検査のために、メチル化の定量的形質遺伝子座が分析されます。 これらのSNPメチル化相互作用は、血管痙攣メカニズムに関するユニークで新しいデータを提供できます。

• データ処理は、次のような厳格な品質管理測定を備えたSESAME Rパッケージを使用して実行されます。

  • マイナーな対立遺伝子周波数を1％> 1％除いてSNPにまたがるプローブの除去。
  • 低いビーズ数または検出p値でプローブをフィルタリングします。
  • 性染色体関連プローブと誤ってマッピングされたプローブの除外。

DINDの診断：

• DINDは、臨床的に臨床的に定義され、2ポイント以上の新しい焦点神経障害またはグラスゴーcom睡尺度（GCS）の減少は1時間以上続き、水頭症、低ナトリウム血症、再出血などの他の原因に起因しません。
• 血管痙攣の放射線学的確認は、脳血管造影、CT血管造影（CTA）、または経頭蓋ドップラー（TCD）の所見に基づいています。

統計分析計画

差次的にメチル化されたプローブ（DMP）：

• DMPの識別は、線形回帰モデルを使用して実施され、複数の比較のためにベンジャミニホッカーグ補正が行われます。
• 絶対Δβ値を5％> 5％>、調整されたp値<0.05を持つCPG部位のみが重要と見なされます。
• エピジェネティッククロック（Horvath Clock、Hannum Clock、Skinblood Clock、Phenoage Clock、Grimage Clock）は、特定のCPGサイトでのDNAメチル化パターンに基づいて生物学的年齢を推定します。

機械学習分析：

• ラッソの回帰は、アサラ対健康なコントロールとディンドと非dindを最も予測するメチル化パターンを特定するための機能選択に適用されます。
• 予測モデルの性能は、R²メトリックを使用して評価されます。

機能的濃縮分析：

• 遺伝子セット濃縮分析（GSEA）（GSEA）は、ゲノムワイド関連研究プラットフォーム（FUMA GWAS）の機能マッピングと注釈の「gene2func」関数と、注釈ツールのゲノム領域濃縮（Great）を使用して、有意なメチル化の変化に関連する生物学的経路を特定するために使用されます。
• 経路分析は、これらのプロセスがASAHの病態生理に関与しているため、免疫応答、神経炎症、内皮機能障害、およびリン代謝に焦点を当てます。

品質保証とデータ検証

内部データ検証：

• 自動化されたデータチェックは、メチル化プロファイルの矛盾を特定するために使用されます。
• 参照データセットに対する比較分析により、メチル化パターンが既知の生物学的メカニズムと整列することが保証されます。

ソースデータ検証：

• メチル化プロファイルは、公開されているデータベースとクロスチェックされ、以前のエピゲノム全体の関連研究との一貫性を確保します。
• 患者の人口統計および臨床データは、正確さを確保するために電子医療記録に対して検証されます。

欠落データの処理：

• 特定のCPGサイトのメチル化データが検出しきい値の欠落または以下の場合、これらのサイトは分析から除外されます。
• 不足している臨床データは、バイアスを最小限に抑えるために複数の代入法を使用して処理されます。

サンプルサイズの正当化

コホート構成：

• 61人のアサ患者（32人のディンド、ディンドなしの29）。
• 61 GSE246337からの健康なコントロールを一致させました。

サンプルサイズが比較的小さなサンプルサイズが選択されました。

組織固有の制限：

oこの研究では、脳血管のメチル化の変化を完全に反映していない末梢血DNAを使用しています。 将来の研究では、低体型ラットモデルまたは脳脊髄液を使用して、影響を受ける血管の動脈壁の所見を検証する必要があります。

Dindサブグループの制限：

oサンプルサイズが比較的小さいため、DINDに関連する調査結果は、より大きなコホートでの外部検証が必要になります。

結論この研究は、アサとディンドに関連するエピジェネティックな変化に関する新しい洞察を提供することを目的としています。 差別的にメチル化されたCPG部位を特定することにより、この研究は、ASAH患者の早期リスク層別化と潜在的な治療標的のためのバイオマーカーの発見を改善しようとしています。