PIAS基因在偏头痛患者中的表达

DOI: https://doi.org/10.1007/s12031-021-01834-6

摘要总结

PIAS1的表达在总体偏头痛患者中显著低于对照（平均表达比值（RME）= 0.18，SE = 0.29，p值 < 0.001），在男性和女性偏头痛患者中均低于性别匹配对照。

PIAS2的表达在无先兆偏头痛患者中低于对照（RME = 0.64，SE = 0.31，p值 = 0.04），在这些患者的男性亚组中低于男性对照（RME = 0.60，SE = 0.22，p值 < 0.001）。

在伴先兆偏头痛患者中，PIAS2的下调仅在男性亚组中观察到（RME = 0.37，SE = 0.49，p值 = 0.01）。

PIAS3在总体男性偏头痛患者中（RME = 0.52，SE = 0.43，p值 = 0.04）和男性伴先兆偏头痛患者中（RME = 0.49，SE = 0.45，p值 = 0.03）下调，低于男性对照。

PIAS4表达在总体偏头痛患者（RME = 3.34，p值 < 0.001）、女性偏头痛患者（RME = 5.26，SE = 0.36，p值 < 0.001）、伴先兆偏头痛患者（RME = 4.24，SE = 0.42，p值 < 0.001）、女性伴先兆偏头痛患者（RME = 6.13，SE = 0.47，p值 < 0.001）、无先兆偏头痛患者（RME = 3.33，SE = 0.38，p值 < 0.001）和女性无先兆偏头痛患者（RME = 4.47，SE = 0.41，p值 < 0.001）中上调，高于相应对照。

扩展内容：PIAS2的表达在无先兆偏头痛患者中低于对照，在这些患者的男性亚组中低于男性对照。

本研究提示PIAS基因参与偏头痛的发病机制，值得进一步研究以阐明其贡献的功能路径。

引言

除了细胞因子在介导免疫功能中的作用外，细胞因子受体在几乎所有中枢神经系统细胞中的广泛表达表明其对神经系统的影响。

活化STAT蛋白抑制因子（PIAS）构成一个具有调节细胞因子信号传导基本作用的蛋白家族。

对STAT信号传导而言，NF-κB通路中许多转录因子是PIAS蛋白的调节对象（Kato Jr等[55]；Bao等[56]）。

PIAS基因在偏头痛病理生理学中的影响尚未被理解。

基于PIAS基因在调节免疫反应中的重要性，我们设计了这个基因表达实验，以量化偏头痛患者与正常匹配对照循环中PIAS转录本的表达量。

材料与方法

本研究对96例偏头痛患者（15名男性和81名女性，年龄[均值±标准差] = 37.47 ± 11.94，46例无先兆偏头痛和50例伴先兆偏头痛）的样本进行了研究。

所有患者在采血时均处于发作间期。

对照在年龄上与病例匹配。

所有病例和对照受试者均签署了知情同意书。

从偏头痛患者和对照中采集外周血样本。

使用GeneAll试剂盒（韩国首尔）从所有样本中提取RNA。

使用Ampliqon制备的预混液（丹麦欧登塞）和TaqMan探针测量偏头痛患者和对照受试者中PIAS基因的表达量。

PIAS1-PIAS4基因的转录水平使用Ct值和效率值相对于参考基因计算。

结果

PIAS1的表达在总体偏头痛患者中显著低于对照（平均表达比值（RME）= 0.18，SE = 0.29，p值 < 0.001），在男性和女性偏头痛患者中均低于性别匹配对照。

PIAS2的表达在无先兆偏头痛患者中低于对照（RME = 0.64，SE = 0.31，p值 = 0.04），在这些患者的男性亚组中低于男性对照（RME = 0.60，SE = 0.22，p值 < 0.001）。

在伴先兆偏头痛患者中，PIAS2的下调仅在男性亚组中观察到（RME = 0.37，SE = 0.49，p值 = 0.01）。

PIAS3在总体男性偏头痛患者中（RME = 0.52，SE = 0.43，p值 = 0.04）和男性伴先兆偏头痛患者中（RME = 0.49，SE = 0.45，p值 = 0.03）下调，低于男性对照。

讨论

我们报告了总体偏头痛患者中PIAS1的下调（与对照相比），以及在男性和女性偏头痛患者中的下调（与性别匹配对照相比）。

观察到的偏头痛患者中PIAS1的下调可能通过改变STAT1的活性参与该疾病的发病机制。

PIAS2的表达在无先兆偏头痛患者中低于对照，在这些患者的男性亚组中低于男性对照。

在伴先兆偏头痛患者中，PIAS2的下调仅在男性亚组中观察到。

在有先兆和无先兆偏头痛患者之间PIAS基因水平相似，这些基因的表达不能区分这两种偏头痛亚型。

本研究提示PIAS基因参与偏头痛的发病机制，值得进一步研究以阐明其贡献的功能路径。

致谢

本文为Ghafouri-Fard, Soudeh; Hesami, Omid; Nazer, Naghme; Sayad, Arezou; Taheri, Mohammad. 2021年发表于Journal of Molecular Neuroscience的机器生成摘要。