nature medicine (IF=50)│從血漿蛋白質(zhì)組學(xué)看三大神經(jīng)退行性疾病：共性機(jī)制與特異性標(biāo)識(shí)

英文標(biāo)題：Shared and disease-specific pathways in frontotemporal dementia and Alzheimer’s and Parkinson’s diseases

中文標(biāo)題：額顳葉癡呆、阿爾茨海默病和帕金森病的共有通路及疾病特異性通路

發(fā)表期刊：nature medicine

影響因子：50

研究背景

阿爾茨海默病(Alzheimer’s Disease, AD)、帕金森病(Parkinson’s Disease, PD)和額顳葉癡呆(Frontotemporal Dementia, FTD)是最常見(jiàn)的神經(jīng)退行性疾病，雖各有特定病理標(biāo)志（如AD的淀粉樣蛋白-β和tau蛋白、PD的α-突觸核蛋白、FTD的tau蛋白等），但存在顯著的臨床和神經(jīng)病理重疊（如19-57%的AD病例存在TDP-43病理，約20-30%的AD患者有α-突觸核蛋白陽(yáng)性），這給鑒別診斷和有效治療的開(kāi)發(fā)帶來(lái)挑戰(zhàn)。血漿蛋白質(zhì)組學(xué)為研究這些疾病的全身性特征和外周變化提供了可能，不過(guò)現(xiàn)有研究多聚焦單一疾病，且FTD的血漿研究樣本量小、測(cè)量蛋白少，缺乏對(duì)多種神經(jīng)退行性疾病的大規(guī)模比較分析，尤其在蛋白組學(xué)相關(guān)性及分子機(jī)制的系統(tǒng)評(píng)估方面存在不足。因此，亟需通過(guò)大規(guī)模血漿蛋白組學(xué)數(shù)據(jù)，探究這些疾病的共享及特異性分子機(jī)制，以推動(dòng)診斷和治療策略的發(fā)展。

研究結(jié)果

1、患者、蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)及研究設(shè)計(jì)

本研究使用全球神經(jīng)退行性疾病蛋白質(zhì)組學(xué)聯(lián)盟(GNPC)1.0版本的大型橫斷面血漿蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)集，含23個(gè)獨(dú)立站點(diǎn)樣本。GNPC資源共31,111份樣本，來(lái)自21,979名患多種疾病的個(gè)體，其中1,638人因CDR>0.5或MMSE<19且無(wú)明確診斷被歸為癡呆癥。

本研究納入臨床診斷的AD、FTD、PD患者及認(rèn)知正常對(duì)照者，對(duì)照者需CDR=0且MMSE≥24，AD患者需CDR>0，PD和FTD患者均經(jīng)臨床診斷，最終數(shù)據(jù)集含16個(gè)站點(diǎn)的10,527份樣本，包括1,936例AD、525例PD、163例FTD、1,638例癡呆癥和6,265例對(duì)照者（表1）。

采用SomaScan 4.1檢測(cè)，量化7,595種適配體（靶向6,386種人類蛋白質(zhì)），7,289種適配體通過(guò)質(zhì)控。通過(guò)線性回歸分析（校正年齡、性別和前兩個(gè)蛋白質(zhì)組學(xué)主成分）比較各疾病組與對(duì)照組，F(xiàn)DR<0.05的蛋白質(zhì)為顯著相關(guān)蛋白。還評(píng)估顯著蛋白效應(yīng)量的成對(duì)相關(guān)性，并進(jìn)行細(xì)胞類型富集、通路及網(wǎng)絡(luò)分析，以識(shí)別共同或獨(dú)特失調(diào)的生物學(xué)過(guò)程及關(guān)鍵蛋白質(zhì)（圖1），從而系統(tǒng)理解AD、PD和FTD的蛋白質(zhì)組學(xué)特征。

表1. 血漿采集時(shí)參與者的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息

圖1. 繪制神經(jīng)退行性疾病中人類血漿蛋白質(zhì)組的框架

2、神經(jīng)退行性疾病間的血漿蛋白質(zhì)組差異

分析7000多種蛋白質(zhì)適配體發(fā)現(xiàn)，AD、PD、FTD分別與5187種(71%)、3748種(51%)、2380種(33%)蛋白質(zhì)顯著相關(guān)（圖2）。研究驗(yàn)證了已知生物標(biāo)志物（如AD中的YWHAH、SMOC1），并發(fā)現(xiàn)新蛋白質(zhì)（如AD中的PRDX3、ENO2），其中AD存在獨(dú)特的凋亡相關(guān)蛋白（如DSG1、CASP3），且相關(guān)蛋白質(zhì)在內(nèi)皮細(xì)胞和小膠質(zhì)細(xì)胞/巨噬細(xì)胞中富集（圖3）；PD富集蛋白質(zhì)降解和泛素化相關(guān)蛋白（如HGS、PARK7）；FTD涉及tau病變相關(guān)蛋白（如MAPT）及泛素-蛋白酶體系統(tǒng)蛋白（如UBE2D1|UBB）。

跨隊(duì)列分析表明，多數(shù)與疾病顯著相關(guān)的蛋白質(zhì)在不同研究隊(duì)列中表達(dá)波動(dòng)較小，穩(wěn)定性較好。通過(guò)極端三分位數(shù)比較計(jì)算的比值比顯示，AD、PD、FTD的平均比值比分別為1.61、2.39、5.08，提示這些蛋白質(zhì)與疾病的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度存在差異，其中FTD相關(guān)蛋白質(zhì)的關(guān)聯(lián)最強(qiáng)。同時(shí)，關(guān)鍵蛋白質(zhì)與疾病的關(guān)聯(lián)在不同檢測(cè)平臺(tái)（如SomaScan、Olink等）上均表現(xiàn)出一致的趨勢(shì)，驗(yàn)證了結(jié)果的可重復(fù)性。

此外，996種蛋白質(zhì)(15.2%)為三種疾病共有（如SMOC1、NPTXR），AD與PD共享1664種(25.4%)，AD與FTD共享691種(10.5%)，PD與FTD共享415種(6.33%)；AD的疾病特異性蛋白質(zhì)最多（1836種，28%），其次為PD（673種，10.3%）和FTD（278種，4.24%）（圖4a及圖3b）。

圖2. 與對(duì)照組相比，AD、PD和FTD患者的血漿蛋白質(zhì)組變化

圖3. 疾病相關(guān)蛋白質(zhì)的重疊及細(xì)胞類型富集情況

3、神經(jīng)退行性疾病中共享及疾病特異性分子變化的評(píng)估

研究通過(guò)成對(duì)相關(guān)性分析評(píng)估AD、PD、FTD相關(guān)蛋白質(zhì)效應(yīng)量的相似性，發(fā)現(xiàn)PD與FTD的蛋白質(zhì)組學(xué)變化重疊最高，AD與PD重疊最低，AD與FTD重疊較低（圖4b）。

進(jìn)一步分析（圖4c-e）顯示，AD與PD的差異體現(xiàn)在部分蛋白質(zhì)效應(yīng)方向相反（如SPC25、LRRN1）或效應(yīng)量差異顯著（如SUMF1、HGS）；AD與FTD的有限重疊由信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)相關(guān)蛋白（如KRAS）驅(qū)動(dòng)，但糖酵解相關(guān)蛋白（如ENO2）等存在一致變化；PD與FTD的共享機(jī)制涉及蛋白質(zhì)降解（如UBE2D1|UBB）和神經(jīng)炎癥（如TRAPPC3、IL-18），但突觸蛋白（如CLU、MMP7）效應(yīng)方向相反。

綜上，三種疾病雖有獨(dú)特蛋白質(zhì)組學(xué)特征，但存在蛋白質(zhì)清除缺陷和突觸功能障礙的共同機(jī)制。

圖4. 與AD、PD和FTD相關(guān)的蛋白質(zhì)的重疊及效應(yīng)量相關(guān)性

4、AD、PD和FTD中存在的差異性通路失調(diào)

為探究共有及疾病特異性蛋白質(zhì)所指向的疾病相關(guān)生物學(xué)機(jī)制，研究對(duì)AD、PD和FTD中差異豐度的血漿蛋白質(zhì)進(jìn)行了通路富集分析（圖5a）。

疾病特異性蛋白質(zhì)（AD=1836種、PD=673種、FTD=278種）分別關(guān)聯(lián)164、136和83條通路；不同疾病重疊蛋白質(zhì)則關(guān)聯(lián)不同數(shù)量的共有通路，其中三種疾病共有關(guān)聯(lián)101條，PD與FTD關(guān)聯(lián)最多（115條）（圖3b）。

三種疾病均顯著富集的通路包括“血小板活化、信號(hào)傳導(dǎo)和聚集”“糖酵解”“免疫系統(tǒng)”及“細(xì)胞外基質(zhì)組織”，涉及MMP家族、烯醇化酶(ENO1、ENO2)等關(guān)鍵蛋白質(zhì)，體現(xiàn)免疫、能量代謝及基質(zhì)重塑的共同異常。

AD特異性蛋白質(zhì)富集于“細(xì)胞蛋白質(zhì)的凋亡切割”等通路（涉及CASP3、ITGA5等），反映凋亡及血腦屏障損傷；PD特異性蛋白質(zhì)富集于“內(nèi)質(zhì)網(wǎng)-吞噬體通路”等（涉及HLA蛋白、蛋白酶體）；FTD則富集“白細(xì)胞介素信號(hào)傳導(dǎo)”和“血小板脫顆粒”通路（涉及IL-2、SOD1等），提示血管因素的潛在作用。

綜上，通路分析揭示了三種疾病在免疫、糖酵解等通路的共同失調(diào)，以及各自獨(dú)特的病理生理特征，結(jié)合細(xì)胞類型關(guān)聯(lián)可深化對(duì)神經(jīng)退行性過(guò)程的理解。

5、上游調(diào)控因子和機(jī)制樞紐的網(wǎng)絡(luò)分析

為探究蛋白質(zhì)表達(dá)失調(diào)如何通過(guò)功能網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生影響，研究利用AD、PD和FTD相關(guān)蛋白質(zhì)構(gòu)建了疾病特異性蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用(PPI)網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)方向性網(wǎng)絡(luò)建模識(shí)別上游調(diào)控因子及關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（圖5b-d）。

AD特異性網(wǎng)絡(luò)（圖5b）以免疫調(diào)節(jié)等通路相關(guān)蛋白為核心，PSMB10、RPS27A和TAX1BP1為關(guān)鍵上游調(diào)控因子，調(diào)控VCP、IL-6R等下游靶標(biāo)，涉及蛋白質(zhì)降解和小膠質(zhì)細(xì)胞活化。

PD網(wǎng)絡(luò)（圖5c）中，IRAK4作為TLR/IL-1信號(hào)通路核心激酶，直接關(guān)聯(lián)PPP2R1A和RIPK1；FOXO3 則連接應(yīng)激反應(yīng)蛋白，而SNCA通過(guò)蛋白質(zhì)穩(wěn)態(tài)子網(wǎng)絡(luò)與PTEN等關(guān)聯(lián)，PTEN成為影響神經(jīng)元韌性的中心樞紐。

FTD特異性網(wǎng)絡(luò)（圖5d）中，MAPK1作為上游調(diào)控因子直接調(diào)控MAPT等，其擾動(dòng)可影響近三分之一網(wǎng)絡(luò)蛋白；MAPT處于網(wǎng)絡(luò)中心，ADAM10則連接炎癥信號(hào)與突觸功能障礙。

綜上，網(wǎng)絡(luò)分析揭示了AD中RPS27A、PD中IRAK4、FTD中MAPK1等關(guān)鍵調(diào)控蛋白，強(qiáng)調(diào)泛素化和激酶相關(guān)蛋白在三種疾病的蛋白質(zhì)穩(wěn)態(tài)、免疫信號(hào)等通路中的共同調(diào)控作用。

圖5. AD、PD和FTD的通路富集及網(wǎng)絡(luò)分析

6、疾病特異性生物標(biāo)志物組合

為了區(qū)分AD、PD和FTD，研究用LASSO回歸方法構(gòu)建了基于血漿的預(yù)測(cè)模型。模型通過(guò)100次迭代訓(xùn)練，每次用70%的數(shù)據(jù)訓(xùn)練、30%的數(shù)據(jù)測(cè)試，且保證病例和對(duì)照在訓(xùn)練與測(cè)試中比例均衡（圖6a）。

這些模型在區(qū)分每種疾病與健康人時(shí)效果較好：AD的曲線下面積(AUC)為0.81，PD為0.83，F(xiàn)TD為0.88（圖6c-e）。但用這些模型去預(yù)測(cè)其他神經(jīng)退行性疾病時(shí)，效果明顯下降，體現(xiàn)了疾病特異性。比如，AD的生物標(biāo)志物組合用來(lái)預(yù)測(cè)PD和FTD時(shí)，AUC都是0.54，接近隨機(jī)猜測(cè)的水平；FTD的組合預(yù)測(cè)AD(AUC=0.56)和PD(AUC=0.65)時(shí)，效果也有限。這和不同疾病蛋白質(zhì)組學(xué)的重疊程度有關(guān)，像PD和FTD的蛋白質(zhì)變化更相似，所以FTD模型預(yù)測(cè)PD時(shí)效果稍好一點(diǎn)。

另外，將這些模型與已知的成熟生物標(biāo)志物（如AD的血漿ptau217、PD的突觸核蛋白聚集）比較，發(fā)現(xiàn)鑒別能力差不多（圖7）。這很有意義，因?yàn)楝F(xiàn)在有針對(duì)tau蛋白、Aβ或突觸核蛋白的新療法，所以需要開(kāi)發(fā)不依賴這些蛋白的新生物標(biāo)志物。

總之，這些疾病特異性的生物標(biāo)志物組合能較好地區(qū)分疾病與健康人，且它們?cè)诓煌膊￠g的預(yù)測(cè)效果差異，也反映了疾病之間分子層面的相似和不同程度。

圖6. AD、PD和FTD的疾病特異性預(yù)測(cè)模型

圖7. AD、PD和FTD疾病特異性預(yù)測(cè)模型的留一站點(diǎn)交叉驗(yàn)證(CV)

研究結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)阿爾茨海默病、帕金森病和額顳葉癡呆的血漿蛋白質(zhì)組學(xué)分析，探究了三種神經(jīng)退行性疾病的分子特征。研究發(fā)現(xiàn)，三者在蛋白質(zhì)組學(xué)變化上存在一定重疊與差異，PD與FTD的蛋白質(zhì)組學(xué)關(guān)聯(lián)更緊密(r2=0.44)，而AD與PD、AD與FTD的相關(guān)性較低（r2分別為0.04、0.07）。通路富集分析揭示了共同涉及的免疫、糖酵解及細(xì)胞外基質(zhì)組織等通路，也識(shí)別出各疾病特異性通路，如AD的凋亡相關(guān)通路、PD的內(nèi)質(zhì)網(wǎng)-吞噬體通路、FTD的白細(xì)胞介素信號(hào)通路等。網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)了AD中RPS27A、PD中IRAK4、FTD中MAPK1等關(guān)鍵調(diào)控蛋白。基于血漿的疾病特異性預(yù)測(cè)模型表現(xiàn)出較好的鑒別能力（AUC分別為 0.81、0.83、0.88），且具有疾病特異性，為這些疾病的診斷及新生物標(biāo)志物開(kāi)發(fā)提供了依據(jù)。

百趣生物血液蛋白冠-DIA 1X：以納米材料表面修飾技術(shù)為核心支撐，通過(guò)納米顆粒與血清/血漿樣本的特異性共孵育反應(yīng)，依托分子間特異性親和力實(shí)現(xiàn)低豐度蛋白的高效富集，進(jìn)而形成蛋白冠結(jié)構(gòu)。該技術(shù)整合樣本前處理自動(dòng)化平臺(tái)，耦合高靈敏度Astral質(zhì)譜系統(tǒng)，采用數(shù)據(jù)非依賴采集(DIA)模式，可實(shí)現(xiàn)血液樣本的深度蛋白質(zhì)組學(xué)全景分析。相較于常規(guī)血液蛋白質(zhì)組學(xué)檢測(cè)方案，該技術(shù)的核心優(yōu)勢(shì)在于搭載自主研發(fā)的專利磁珠 D1（已獲國(guó)家專利認(rèn)證）。從磁珠的精密制備到標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用流程，均由專業(yè)設(shè)備與技術(shù)團(tuán)隊(duì)全程質(zhì)控，確保磁珠批次間穩(wěn)定性與均一性。基于此，檢測(cè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出卓越的質(zhì)量特征：蛋白鑒定數(shù)量穩(wěn)定突破5000+，蛋白穩(wěn)定檢出率達(dá)80%以上，同時(shí)顯著提升功能性指標(biāo)的檢出豐度，為血液蛋白質(zhì)組學(xué)研究提供了高維度、高可靠性的技術(shù)解決方案。