태아 양의 왼쪽 심장 흐름 감소는 왼쪽 심장 저형성증 및 프로를 유발합니다.

커뮤니케이션 생물학 6권, 기사 번호: 770(2023) 이 기사 인용

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태아 왼쪽 심장을 통한 낮은 혈류는 종종 저형성 왼쪽 심장 증후군(HLHS)의 원인으로 추측됩니다. 왼쪽 심장 흐름의 감소로 인해 성장 장애가 발생하는지 조사하기 위해 초음파 유도 경피 기술을 사용하여 좌심방에 코일을 이식하여 임신 중기 태아 양에서 좌심실 유입 방해(LVIO)를 생성합니다. 유의미한 LVIO는 HLHS의 중요한 임상 특징을 요약합니다: 감소된 전성 대동맥 판막 흐름, 뇌의 보상 역행 관류 및 동맥관에서 상행 대동맥(AAo), 심각한 좌심 저형성증, 비정점 형성 LV, 두꺼워진 심내층. 저형성 AAo는 벌크 RNA-seq에 의해 역으로 차별적으로 발현되는 세포 증식에 주석을 단 miRNA-유전자 쌍을 가지고 있습니다. 저형성 LV 심근의 단일 핵 RNA-seq는 심근세포 핵 비율의 상호 감소와 함께 섬유아세포의 증가를 보여줍니다. 저형성 심근의 섬유아세포, 심근세포 및 내피 세포는 조절 장애가 있는 섬유아세포 성장 인자 신호 전달과 함께 세포외 기질 성분 또는 섬유증 유전자의 발현이 증가했습니다. 따라서 태아의 왼쪽 심장 흐름의 심각한 지속적인(임신 기간의 1/3) 감소는 왼쪽 심장 형성 저하를 유발하기에 충분합니다. 이는 전섬유화 환경 및 중간엽 프로그램의 비정상적인 유도와 일치하는 세포 구성 및 유전자 발현의 변화를 동반합니다.

좌심실(LV) 저형성증은 다양한 형태의 선천성 심장 질환의 구성 요소입니다. 가장 심각한 형태인 저형성 좌심증후군(HLHS)에서는 모든 좌심장 구조가 작아서 전신 순환을 지원할 수 없습니다. 재건 수술에도 불구하고 HLHS의 임상 결과는 최적이 아닙니다. 수술 유형에 따라 생존율은 1년1에 64% 또는 74%1이고 6년2에 59% 또는 64%2입니다. HLHS 환자의 약 50%만이 18세에 도달하고 성인 초기에 심부전을 포함한 여러 문제에 직면합니다3.

좌심실 저형성증의 병인은 여전히 불확실하며 이질적일 가능성이 높습니다. 일부 태아의 경우, 인간 임신 9.1주에 심실 중격이 폐쇄되는 것으로 표시되는 심장 생성이 완료된 후 좌심실 저형성증이 명백해질 수 있습니다(카네기 단계 22). HLHS의 특정 맥락에서 심장 발생 후 좌심실 성장 실패의 시작은 온전한 심실 중격이 HLHS의 가장 일반적인 해부학적 패턴(대동맥 및/또는 승모판의 협착 또는 폐쇄증)에서 발견된다는 관찰에 의해 뒷받침됩니다4, 5,6, 그리고 심각한 태아 대동맥 협착증이 HLHS로 진행되는 것이 임신 2기 또는 3분기에 반복적으로 기록되었습니다7. 심실 중격 폐쇄의 혈역학적 결과는 태아의 좌심실 충전이 더욱 불안정해진다는 것입니다. 이는 전적으로 좌방실 판막을 통과하는 흐름에 의존하며 더 이상 심실 중격을 통과하는 흐름으로 보상될 수 없습니다.

혈역학적 힘은 HLHS의 병인에 역할을 하는 것으로 가정되었으며 동물 모델은 혈류가 심혈관 구조의 발달과 성장에 영향을 미친다는 것을 입증했습니다. 2주 동안 토끼 경동맥 흐름이 70% 감소하자 혈관 확장에 저항하는 내피 의존성 직경 감소가 나타났습니다8. 제브라피시 배아에서 심실 유입 또는 유출 방해는 판막 형성 및 챔버 분화를 포함하여 심장 형태 형성에 중대한 영향을 미쳤습니다. 원위 성장 실패는 심내막 세포9에 대한 낮은 전단력에 기인합니다. 초기 병아리 배아에서 일측 난황 정맥 결찰로 인해 인두 궁 동맥과 심장의 구조적 기형이 발생했습니다. 그로 인한 심장 결함, 가장 일반적으로 심실 중격 또는 반월판의 이상은 유량 감소 정도에 따라 달라집니다13. 심장 발생 후 오래된 병아리 배아에서는 왼쪽 심장의 유입 방해로 인해 심장 성장이 감소했습니다.

0.88 for AAo and >0.91 for LV). We also noticed between-sample variation, which may outweigh effects from the coiling for some samples (Fig. S6) and may be related to some samples having low RNA integrity numbers (RIN). After removing outliers, we identified 64 significantly upregulated, and 85 downregulated genes in AAo (Figure S7a; upregulation refers to higher expression in coiled fetuses). Pathway analyses of significantly differentially expressed genes revealed enrichment for cellular components of the cell periphery (p = 0.022) and plasma membrane (p = 0.029; Supplementary Data 1). Additionally, we identified 4 upregulated miRNAs in AAo (Fig. S8a). For three of those miRNAs, we found significantly downregulated target genes (Fig. S8b), including genes involved in cell growth and proliferation (DDIT4, HS6ST2) and cell adhesion (NRXN3, IGFS3, HS6ST2). For the LV, we discovered 4 significantly upregulated, and 13 downregulated genes (Fig. S7b), enriched for brown fat cell differentiation processes. We also identified 4 upregulated and 7 downregulated miRNAs (Fig. S9a). Among the top upregulated miRNAs was miR-15a-5p. In mice, overexpression of miR‐15 family members was associated with cardiomyocyte cell cycle withdrawal and smaller heart size33. Two upregulated miRNAs had significantly downregulated target genes, and three downregulated miRNAs had significantly upregulated target genes (Fig. S9b). Additional “novel” miRNAs in AAo and LV could not be matched with their respective orthologues and were therefore not evaluated. While the low RIN values necessitate cautious interpretations, we found differentially expressed miRNAs and target genes associated with cell growth, proliferation and adhesion. However, we could not attribute changes to specific cell types or biological pathways./p>

1 and false discovery rate (FDR)-adjusted p-value < 0.05). Briefly, small RNA-seq reads had adapter sequences trimmed with the BBMap suite to keep reads with fewer than 23 nucleotides after trimming. Reads were aligned to the OviAri4 genome and Oar_v4.0 annotation using miRDeep2./p> 1, FDR-adjusted p-value < 0.05; Supplementary Data 1) for treatment – control within each tissue using DESeq2 (v 1.30.1)63. Shrunken log2FCs were calculated with “normal” shrinkage estimator. Mature sequences of DE novel miRNAs were used to identify known miRNA homologs based on sequence similarity in other species with “Single sequence search” function on miRBase (v22.1) with SSEARCH search method./p>

5 and UMAP_2 < 6. We measured pseudotime trajectories with Slingshot74, with stretch = 0 and extension = “n”. We used clusters 10, 2, and 15 as the start clusters for the cardiomyocyte, fibroblast, and endothelial clusters, respectively. First, we removed genes that were not designated with a gene symbol. We then used the tradeSeq75 package to estimate the minimum number of appropriate knots with the “evaluateK”75 function before fitting a negative-binomial general additive model (nb-GAM) for each gene with the “fitGAM”75 function. The 5,000 most variable genes also had nb-GAM’s fitted in each condition to allow for differences in expression between conditions along pseudotime. We identified genes whose expression is associated with pseudotime using the “associationTest” function75, and genes that were differentially expressed between conditions using the “conditionTest”. We corrected p-values returned with these functions using a false-discovery rate (cut-off: FDR-adjusted p-value < 0.05). We then generated pseudotime heatmaps of associated and differentially expressed genes by predicting smoothers for each gene using the “predictSmooth”75 function. Smoothers were scaled and then plotted with the pheatmap function. We completed pathway enrichment of these associated and differentially expressed genes using the following command:76 gprofiler(genes,”hsapiens”, ordered = TRUE, src_filter = c(“GO:BP”, “REAC”, “KEGG”), custom_bg = detected_genes, correction_method = “fdr”)77 and plotted with ggplot2./p>