《Biomaterials》：“Comprehensive multi-omics of age-respective plasma and matrix-bound extracellular vesicles identifies anti-fibrotic miRNAs validated on a heart-on-a-chip”
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本研究针对心血管疾病等年龄相关疾病的微环境变化机制不明的问题，通过对比年轻与老年供体的心脏组织基质来源小细胞外囊泡（cTEVs）和血浆来源小细胞外囊泡（PEVs），首次系统揭示了二者在miRNA和蛋白质 cargo 上的年龄依赖性差异。研究发现年轻cTEVs富含45种具有心脏保护潜能的miRNA，可协同调控HNF4-α、Smad3/STAT5等纤维化相关通路；同时鉴定出17个与心血管疾病发生密切相关的TEVs特异性蛋白标志物。利用机器学习筛选出的miRNA组合（如miR-199a、miR-30d等）封装于卵磷脂脂质纳米颗粒（LNPs）后，在模拟急/慢性心肌纤维化的心脏芯片模型中显著抑制了细胞死亡和αSMA表达。该研究不仅为年龄相关心血管病变提供了新型生物标志物和治疗靶点，也开创了基于器官芯片的miRNA疗法验证平台。
心血管疾病是全球首要死因，而衰老是其最重要的风险因素。尽管研究表明慢性微环境变化和局部旁分泌信号是驱动年龄相关心血管病变的关键，但其具体机制仍不明确。近年来，细胞外囊泡（EVs）作为细胞间通讯的重要载体，在调控组织微环境中扮演着核心角色。然而，以往研究多集中于血浆来源的EVs（如外泌体），对组织原位驻留的基质结合EVs（如心脏组织来源的cTEVs）在衰老过程中的变化规律知之甚少。此外，年轻与老年个体来源的cTEVs与PEVs在 cargo 组成、功能特性等方面的差异尚未有系统比较，这限制了我们利用EVs进行疾病诊断和治疗开发的潜力。
为填补这一空白，美国圣母大学航空航天与机械工程系的George Ronan、Lauren Hawthorne、Pinar Zorlutuna等团队在《Biomaterials》上发表了题为“Comprehensive multi-omics of age-respective plasma and matrix-bound extracellular vesicles identifies anti-fibrotic miRNAs validated on a heart-on-a-chip”的研究论文。该研究首次对年轻（<40岁）与老年（>50岁）供体的cTEVs和PEVs进行了全面的miRNA组、蛋白质组学分析，并结合机器学习方法筛选出抗纤维化miRNA，最终在自主构建的心脏芯片模型中验证了其治疗功效。
研究团队运用了多项关键技术：包括透射电子显微镜（TEM）和纳米颗粒跟踪分析（NTA）表征EVs的形态与粒径分布；蛋白质印迹（Western blot）检测EVs表面标志物（CD9、CD63、TSG101）；NanoString技术进行全miRNA谱分析；质谱法完成蛋白质组鉴定；基于正则化逻辑回归（LASSO/SCAD）的机器学习算法筛选标志物；以及通过热挤出法制备卵磷脂脂质纳米颗粒（LNPs）封装miRNA。心脏芯片模型整合了诱导多能干细胞分化的心肌细胞（iCMs）、心脏成纤维细胞（iCFs）和内皮细胞（iECs），能够模拟急性（缺血/再灌注）与慢性（压力超负荷、高流速）心肌纤维化过程。
研究结果
1. cTEVs与PEVs的物理特性及摄取行为存在显著差异
透射电镜显示所有EVs形态相似，但NTA发现老年cTEVs的模态尺寸（49.5 nm）远小于年轻cTEVs（128.5 nm），而PEVs的尺寸在不同年龄组间变化不显著（图1A-B）。蛋白质印迹分析显示，衰老使cTEVs的CD9、CD63表达升高，而PEVs中这些蛋白的表达下降（图1C-E）。尤为重要的是，cTEVs在人源心脏成纤维细胞中的摄取速率随时间呈指数增长，且显著高于PEVs，提示cTEVs具有组织特异性靶向能力（图1F-G）。
2. miRNA与蛋白质 cargo 谱揭示cTEVs的心脏保护潜能
miRNA热图显示，年轻cTEVs与PEVs存在部分重叠，但老年群体的二者 cargo 几乎完全分离（图2A）。通过无监督分析鉴定出125个区分cTEVs与PEVs的miRNA，其中59个在cTEVs中富集（图2C）。进一步筛选出45个与心血管疾病相关的miRNA，MetaCore通路分析表明它们可协同抑制HNF4-α、Smad3/STAT5等促纤维化通路，并激活SDF-1α介导的心脏修复信号（图3E-H）。蛋白质组学则发现cTEVs特有蛋白主要参与心脏代谢与稳态调控，而PEVs蛋白更偏向全身炎症反应（图4A-B）。老年cTEVs特有蛋白进一步与NF-κB/白介素信号、PI3K-1a/mTOR通路等心血管病变相关途径紧密关联（图4E-F）。
3. 心脏芯片成功模拟急/慢性心肌纤维化并验证miRNA疗效
研究团队构建了包含iCMs、iCFs和iECs的心脏芯片，通过缺氧/复氧（模拟急性心梗）或压力超负荷/高流速（模拟慢性负荷）诱导αSMA表达上升，成功再现心肌纤维化特征（图5B-D）。将机器学习筛选出的miRNA（如miR-199a、miR-30d、miR-302a等）封装于LNPs后，在芯片模型中处理可显著提高细胞存活率、降低αSMA表达，证明其抗纤维化效果（图6J-L）。
结论与讨论
本研究首次系统比较了年龄特异性cTEVs与PEVs的多组学特征，揭示cTEVs在维持心脏微环境稳态中的独特作用。研究发现衰老导致cTEVs的 cargo 组成发生显著改变，其特有的miRNA和蛋白质网络可能成为年龄相关心血管疾病的早期诊断标志物和治疗靶点。通过机器学习筛选并结合心脏芯片模型验证的miRNA组合，为开发基于EVs cargo 的精准抗纤维化疗法提供了新思路。该研究不仅深化了对EVs生物学功能的理解，也展示了器官芯片技术在转化医学中的巨大应用潜力。
