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【导语】颅内动脉瘤（IA）作为严重(zhòng)的(de)血(xuè)管(guǎn)病(bìng)变(biàn)，其(qí)破(pò)裂(liè)常(cháng)引(yǐn)发(fā)高(gāo)致(zhì)死(sǐ)率(lǜ)和(hé)致(zhì)残(cán)率(lǜ)的(de)蛛(zhū)网(wǎng)膜(mó)下(xià)腔(qiāng)出(chū)血(xuè)。尽(jǐn)管(guǎn)细(xì)胞(bāo)黏(nián)附(fù)分(fēn)子(zi)对(duì)血(xuè)管(guǎn)完(wán)整(zhěng)性(xìng)至(zhì)关重(zhòng)要(yào)，但(dàn)其(qí)在(zài)IA发(fā)病(bìng)机(jī)制(zhì)中(zhōng)的(de)确切作用尚待阐明。本研究借助高通量生物信息学技术，从基因表达数据库中挖掘颅内动脉瘤相关基因，并通过一系列生物信息学分析及实验验证，旨在深入揭示IA的发病机制，为未来的治疗策略提供科学依据。

背(bèi)景(jǐng)

颅(lú)内(nèi)动脉瘤（IA）是一种常见的血管病变，其破裂可导致蛛网膜下腔出血，这种出血通常会造成严重的残疾和较高的死亡率。虽然细胞黏附分子在维持血管完整性方面发挥着重要作用，但它们在颅内动脉瘤发病机制中的具体作用尚未完全明确。高通量生物信息学技术为揭示这些机制提供了一种有效的手段。

方法

本研究从基因表达数据库（GEO）中获取了颅内动脉瘤组织和外周血的转录组数据集。通过差异表达分析和加权基因共表达网络分析（WGCNA），研究人员识别了与颅内动脉瘤相关的基因。此外，研究人员还进行了功能富集分析、免疫细胞浸润分析、一致性聚类、竞争性内源RNA（ceRNA）网络构建以及计算机辅助药物预测。为了验证这些基因的表(biǎo)达(dá)情(qíng)况(kuàng)，研(yán)究(jiū)人(rén)员(yuán)采用(yòng)定(dìng)量(liàng)实(shí)时(shí)聚(jù)合(hé)酶(méi)链(liàn)反(fǎn)应(yīng)（qRT-PCR）技(jì)术(shù)对(duì)血(xuè)管(guǎn)平(píng)滑(huá)肌(jī)细(xì)胞(bāo)进(jìn)行(xíng)了(le)实(shí)验(yàn)验(yàn)证(zhèng)。