《Annals of the Rheumatic Diseases》：The epigenomic landscape of primary tissues in osteoarthritis
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本研究针对骨关节炎(OA)分子机制解析不足、遗传风险位点与效应基因关联不清的难题，开展了大规模原发组织多组学整合研究。通过对314例膝关节置换患者的软骨、滑膜等多组织进行全基因组测序、DNA甲基化和转录组分析，研究人员构建了迄今最大的骨关节炎组织mQTL和eQTM图谱，并通过共定位分析鉴定了1455个可能具有因果作用的甲基化位点，最终解析出50个可能的效应基因（含19个新基因）。该研究为理解OA的遗传-表观遗传-转录调控网络提供了关键资源，并为靶向治疗开发指明了新方向。
骨关节炎是一种复杂的关节疾病，全球有超过5亿人受累，但目前治疗方法仅限于疼痛管理和关节置换。尽管大规模全基因组关联研究(GWAS)已发现了数百个OA风险位点，但这些遗传变异如何通过分子途径最终导致疾病，仍是一个巨大的“黑箱”。特别是，在疾病发生的原发组织（如软骨、滑膜）中，遗传风险是如何通过表观遗传修饰（如DNA甲基化）来调控基因表达的，人们知之甚少。此前的研究受限于样本量小、组织类型单一，缺乏跨组学的整合视角。为了揭开这层面纱，深入理解OA的遗传和分子基础，从而推动新型个性化治疗策略的开发，一项聚焦于OA原发组织表观基因组景观的研究应运而生。
这项研究由Peter Kreitmaier、Odysseas Sotirios Stergiou等人领导，成果发表于《Annals of the Rheumatic Diseases》。研究团队对314名因OA接受全膝关节置换术患者的原代组织进行了系统分析。为了全面描绘OA的调控框架，研究人员综合运用了多项关键技术：首先，他们从同一患者队列中匹配获取了多种原发组织样本，包括宏观完好（低级别）和退化（高级别）的疾病软骨、滑膜、髌下脂肪垫和血液。利用全基因组测序(WGS)和Illumina Infinium MethylationEPIC芯片技术，分别获得了基因型和全基因组DNA甲基化数据。同时，对软骨和滑膜等组织进行了RNA测序，获取基因表达数据。在此基础上，他们利用FastQTL和MatrixEQTL等工具，在软骨、滑膜、脂肪垫和血液中进行了顺式(cis-)和反式(trans-)甲基化数量性状位点(mQTL)分析，以绘制遗传变异对甲基化影响的图谱。此外，在软骨和滑膜中，他们首次构建了表达数量性状甲基化(eQTM)图谱，以关联DNA甲基化与基因表达。最后，通过共定位(colocalisation)分析整合mQTL结果与OA的GWAS汇总统计数据，并进一步叠加eQTM结果，旨在识别GWAS信号背后可能的效应基因。
基因组范围内OA原发组织的mQTL图谱
研究人员在低级别软骨（289例）、高级别软骨（172例）、滑膜（249例）和血液（237例）中进行了mQTL分析。结果在所有测试组织中均发现了遗传变异与邻近（<1 Mb）甲基化位点之间广泛的顺式关联。例如，在低级别软骨中鉴定出207,422个mQTL靶向位点，其中绝大多数（162,314个）是此前最大规模研究中未发现的，凸显了本研究图谱的新颖性和更广阔的调控景观。此外，研究还首次在OA组织中报告了遗传变异对甲基化位点的长程（反式）效应，如在低级别软骨中发现了2836个反式mQTL靶向的甲基化位点。这些结果共同构成了迄今最大的膝关节OA mQTL数据集，揭示了短程和长程范围内的QTL效应。
基因组范围内OA原发组织的eQTM图谱
通过整合DNA甲基化与匹配的基因表达数据，研究团队在低级别软骨、高级别软骨、滑膜和脂肪垫中生成了eQTM图谱。他们在关节组织中共发现了3270个eQTM靶向基因，这些基因在100个基因本体(GO)术语中显著富集。其中，在低级别软骨中，11,204个甲基化位点与2388个基因相关联；在滑膜中，7620个甲基化位点与1661个基因相关联，这是滑膜组织的首张eQTM图谱。值得注意的是，通过比较不同OA组织间的eQTM图谱，研究发现了大量组织特异性以及疾病阶段特异性（如低级别与高级别软骨之间）的eQTM效应。例如，基因SLC16A3与甲基化位点cg11935831的关联存在于低级别软骨，而不存在于高级别软骨，提示eQTM效应在软骨退变过程中被开启或关闭。对eQTM靶向基因的GO富集分析也发现了与细胞外基质、神经支配（软骨）以及细胞骨架、细胞发育（滑膜）等OA相关通路有关的术语，表明DNA甲基化与基因表达之间的调控作用参与了原发关节组织的疾病相关通路。
关联甲基化位点与OA的GWAS信号
通过将mQTL与OA的GWAS风险信号（针对任意部位OA、膝关节OA和全膝关节置换）进行共定位分析，研究识别出1455个可能在OA中具有因果作用的甲基化位点。这些位点分布于低级别软骨（736个位点）、高级别软骨（473个位点）、滑膜（549个位点）、血液（347个位点）和脂肪垫（104个位点）。其中绝大多数位点（例如低级别软骨中728/736）是此前研究未与OA GWAS信号共定位过的，突出了这些共定位结果的新颖性。这些结果表明，在患病组织中，这些甲基化位点可能介导了遗传风险变异对OA的影响。
解析GWAS信号
接下来，研究人员测试了那些可能具有OA因果作用的甲基化位点（通过共定位发现）是否在同一组织的eQTM图谱中与基因存在全基因组范围内的显著关联。通过这种叠加分析，他们最终确定了50个GWAS风险信号可能的效应基因，其中31个（62%）在之前最大的OA GWAS中被报道过，19个（38%）是全新的。这些基因的发现具有组织特异性，例如在低级别软骨中发现了44个可能效应基因（15个新基因），在滑膜中发现了13个（10个新基因）。例如，细胞周期蛋白依赖性激酶CDK10被确定为低级别软骨中的一个新效应基因。研究发现，其甲基化位点cg02128278的mQTL信号与一个OA GWAS风险信号（索引变体rs645019）共定位（后验概率92.8%），且该甲基化位点的水平与CDK10的表达呈负相关。CDK10参与细胞周期调节和细胞骨架组织，并且已有靶向药物（AT-7519）完成了II期临床试验，显示出转化潜力。其他新发现的效应基因还包括EXOSC6（RNA外切体复合物组分，与炎症和细胞衰老相关）和GDNF（神经营养因子，与骨骼疼痛相关），为理解OA的病理机制提供了新视角。同时，研究也对31个已报道的效应基因（如ALDH1A2、SMAD3、WWP2）提供了新的表观遗传学机制见解。例如，对于雌激素代谢调节酶CYP19A1，研究首次发现了其甲基化位点的mQTL信号与OA GWAS风险信号共定位，并与其基因表达相关，提出了这些甲基化位点在遗传风险位点通过CYP19A1发挥促病效应中的潜在作用。
研究结论与意义
本研究提供了低级别和高级别OA软骨以及滑膜中迄今最大的全基因组遗传对DNA甲基化影响的图谱（mQTL图谱），并首次在OA组织中报告了长程（反式）效应。研究还呈现了软骨中最大的以及滑膜中首张DNA甲基化与基因关联图谱（eQTM图谱）。通过整合OA的GWAS结果、mQTL和eQTM图谱，研究揭示了许多可能在OA中具有因果作用的甲基化位点，并以组织特异性的方式确定了50个可能的效应基因，其中包含19个新基因。这些发现极大地扩展了我们对OA遗传-表观遗传-转录调控网络的理解。所构建的全基因组eQTM和mQTL图谱是OA研究乃至更广泛肌肉骨骼疾病研究领域的宝贵资源，为未来机制探索、生物标志物发现和靶向治疗开发奠定了坚实的基础。研究也指出，未来需要将此类多组学研究扩展到非欧洲血统的人群，以确保研究结果的普遍适用性。总之，这项工作通过对OA患者原发组织的深入分子绘图，为解析遗传风险位点的分子机制提供了关键见解，并指明了新的研究方向和治疗靶点。
