冠心病相关多病共存现象的分子网络研究

Multimorbidity is the norm rather than the exception in primary care patients and affects quality of life, disability and mortality, especially the case with stable coronary artery disease (CAD). Information about interactions of diseases can help to facilitate diagnosis, amend prevention and enhance the patients' quality of life. The aim of this study is to explore the relations between CAD and its comorbid diseases at the molecular level and increase the knowledge of their interactions. First, a human disease network would be constructed based on a genome-wide gene interaction network and then diseases highly related with CAD in the disease network would be picked out to compose the CAD-related disease cluster, in which the disease might be a comorbid disease of CAD. Second, for each disease in the cluster, some shared disease genes and disease-causing processes or pathways between it and CAD would be predicted. At last, all the predicted result would be assessed, therein 5~8 shared disease genes would be assessed by candidate gene association study and gene expression study with blood sample of corresponding patients such as patient with diabetes and CAD, and the others by literature research and related data mining. This project will study the mechanisms of CAD-related multimorbidity at the molecular network level, which will provide basic researches on new disease candidate gene finding and disease machanism. It has important practical application and academic value.

多病共存是威胁人类健康的重要疾病形态，其治疗难度大、致死致残率高，其中合并冠心病的多病共存现象尤为突出。本项目通过分析疾病基因间的相互关系，从基因层次研究各种疾病与冠心病之间的联系，探讨冠心病相关多病共存现象。首先，利用此前整合基因间表达调控和蛋白相互作用等多层次的相互作用关系而构建的人类基因网络，分析各种疾病间的关联，确定冠心病相关疾病集群。然后，利用基因网络，预测该疾病集群内部各疾病与冠心病间可能的共用致病基因，并进一步整合miRNA和转录因子等调控因子的调控关系，构建该疾病集群所对应的立体分子网络，预测可能的共用疾病通路。最后，利用现有的糖尿病合并冠心病、中风合并冠心病等病例样本，设计实验验证这些疾病间的5~8个共用致病基因。本项目从分子网络研究多病共存的机制，为发现新的疾病基因和解析疾病机理提供基础，也为其他多病共存现象的研究提供新的研究方向，有重要的应用价值和学术意义。

多病共存是威胁人类健康的主要疾病形态，是患者和医护人员双方都将面临的巨大挑战，其中合并冠心病的多病共存是最为突出的难题。多种慢性病的共存，影响了这些疾病的治疗，致死致残率更高。研究共存疾病间的相互作用关系，有利于疾病的诊断和治疗。本项目拟通过整合和挖掘多种生物组学大数据，度量基因间相互作用关系，然后在基因层次研究人类各种疾病与冠心病间的关联，探讨冠心病相关多病共存现象。首先，我们开发了一个可以用于整合多种不同类型生物学数据、度量基因间相似性的模型OScal，构建了一个综合基因间在表达调控、蛋白相互作用等多种层次相互作用关系的人类基因网络。其次，我们分析了该网络的宏观特征，发现该网络具有一定的层次性，开发了一个基于权重退火的模块划分算法解析了该网络的模块性和层次性，以及相应的网络可视化工具进行展示。然后，我们从文献中收集了新发现的冠心病基因，并基于我们的基因网络，预测了600多个新的冠心病基因，并分析了冠心病基因间形成的功能模块，利用这些信息，更新了冠心病基因数据库CADgene，为领域内的研究人员提供更好的数据资源。最后，我们收集和整理了人类其他疾病的种子基因，并初步分析了各种疾病与冠心病之间的关联。本项目是一个基于生物学大数据整合与挖掘，在基因层次探索冠心病的遗传和发病机制，并进而探索其与共患病之间的相互关系，以期找到这些疾病的共用机制，从而在早期进行预防和治疗，具有重要的学术和现实价值。