顱腦創(chuàng)傷(TBI)是最常見的神經(jīng)系統(tǒng)疾病。目前常用格拉斯哥昏迷評分(GCS)進(jìn)行TBI嚴(yán)重程度評估，并與其它變量一起來預(yù)測患者的康復(fù)情況。而現(xiàn)有的各種中重度TBI預(yù)后模型只能解釋約35%的預(yù)后差異。迫切需要找到可以快速評估TBI嚴(yán)重程度、病理生理和預(yù)后的非侵入性血液生物標(biāo)志物。來自瑞典的研究團(tuán)隊(duì)對損傷后24小時內(nèi)血清代謝組（包括脂質(zhì)組），及其與損傷嚴(yán)重程度和患者預(yù)后的關(guān)系進(jìn)行了研究。相關(guān)成果發(fā)表在《Nature Communications》。
TBI患者血清代謝組研究
本研究納入來自歐洲和以色列多個中心的716名TBI患者，以及來自芬蘭圖爾庫大學(xué)醫(yī)院的229名非TBI對照患者。非TBI對照患者分為三個非TBI組:Ortho組(n=40)、Neuro組(n=93)和Internal組(n=96)。基于GC-QTOF-MS和LC-QTOF-MS平臺共檢測到459種代謝物，其中包含147種極性代謝物（脂肪酸、氨基酸和糖衍生物）和312種脂質(zhì)（神經(jīng)酰胺(Cer)、膽固醇酯(CE)、磷脂酰膽堿(PC;包括醚類PC、O-PC)、溶血磷脂酰膽堿(LPC)、磷脂酰乙醇胺(PE;包括縮醛磷脂、P-PE)、鞘磷脂(SM)、二酰基甘油(DG)和三酰基甘油(TG)）。
圖1. 研究思路
血清代謝物與TBI嚴(yán)重程度的相關(guān)性分析
循環(huán)代謝物是否與TBI的臨床嚴(yán)重程度相關(guān)？共有887例觀察結(jié)果被納入分析(658例擁有GCS評分的TBI患者和229例對照患者)。為從整體上分析TBI患者和對照患者的代謝組，首先在代謝物組數(shù)據(jù)集上分別對極性代謝物和脂類進(jìn)行K-means聚類，得到3個極性代謝物聚類(MCs)和6個脂類聚類(LCs)。極性代謝物的第一個聚類簇(MC1)包含糖衍生物、醇類和酮酸，第二個聚類簇(MC2)為氨基酸，第三個聚類簇(MC3)為脂肪酸和糖衍生物。脂質(zhì)組的第一個聚類簇(LC1)含有TG，第二個聚類簇(LC2)含有Cer和PC，第三個聚類簇(LC3)含有各種磷脂，第四個聚類簇(LC4)含有SM，第五個聚類簇(LC5)含有LPC和PC，第六個聚類簇(LC6)含有PC和TG。對比TBI患者與對照組，TBI患者中MC1增加(p=6.8×10-4)， MC2和MC3減少(p=1.5×10-14, 2.4×10-2)，TBI患者中LC2、LC3升高（p=8.5×10-8，2.2×10-16)、而LC4和LC6簇降低。
在個體特征（代謝物）水平上分析TBI患者和對照組，459個代謝物中280個代謝物在組間存在顯著差異(q < 0.05)。在最具辨別力的代謝物（基于最低q值隨機(jī)森林模型篩出23種代謝物）中，三種氨基酸（丙氨酸、蘇氨酸和絲氨酸）在TBI患者中降低，而多種磷脂呈現(xiàn)升高。當(dāng)區(qū)分TBI患者和對照組時，23個代謝物構(gòu)建模型的受試者工作特征曲線(ROC)下的面積為0.98 (95% CI: 0.96-0.99)。用同樣的23種代謝物分別構(gòu)建輕型TBI患者與對照患者的模型。邏輯回歸模型具有相同的表現(xiàn)(AUC為0.98)，表明輕型TBI患者與對照組有明顯的區(qū)別，包括患有其他急性神經(jīng)系統(tǒng)疾病(如卒中)的患者。對TBI嚴(yán)重程度(輕、中、重)進(jìn)行分析時，三組之間共有264種代謝物存在差異(Fig. 3a, 19種代謝物)。隨著TBI嚴(yán)重程度的增加，LPCs、SMs、醚PCs、多種氨基酸和BCAAs分解產(chǎn)物減少，而兩種中鏈脂肪酸辛酸(OA)和癸酸(DA)增加。
圖2. TBI患者和對照組的代謝組學(xué)概況
血清代謝物與頭部CT相關(guān)性分析
對TBI患者代謝組與患者CT病理結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析，包括急性硬膜下血腫、硬膜外血腫、挫傷/顱內(nèi)血腫、腦室出血、外傷性蛛網(wǎng)膜下腔出血、基底池受壓狀態(tài)、中線移位和病變。基于上述每一種病理結(jié)果對TBI患者進(jìn)行有/無分級。
在聚類水平上，MC1、MC2、LC4和LC5簇與CT結(jié)果相關(guān)性最強(qiáng)，其中MC1升高，而MC2、LC4、LC5降低。根據(jù)八種病理學(xué)結(jié)果的聚類分析進(jìn)一步分為四組:硬膜外血腫、腦室出血、占位性病變(包塊病變+腦池受壓+中線移位)、混合性病變(急性硬膜下血腫+挫傷+外傷性蛛網(wǎng)膜下腔出血)。由于外傷性顱內(nèi)表現(xiàn)為典型的組合，因此采用分層聚類分析后，也會根據(jù)臨床情況進(jìn)行聚類。如果占位性病變簇和混合性病變簇中三個病理中至少有兩個是陽性，則將占位性病變簇和混合性病變簇指定為陽性，否則為陰性。在個體代謝物水平上，除了硬膜外血腫外，所有類型中都發(fā)現(xiàn)代謝物與CT之間存在關(guān)聯(lián)。17種代謝物在所有病理中存在差異:天冬氨酸、甘氨酸、蛋氨酸、絲氨酸、蘇氨酸、LPC(18:2)、LPC(20:5)、O-PC(34:2)、O-PC(34:3)、O-PC(36:3)、SM(40:1)、SM(40:2)、半乳糖、極性代謝物(葡萄糖或甘露糖)、山梨醇、甘露醇和Xlip_161。在這些代謝產(chǎn)物中，除糖(半乳糖、葡萄糖或甘露糖、山梨醇、甘露醇)呈現(xiàn)上調(diào)外，其他代謝物均下調(diào)。
圖3. TBI嚴(yán)重程度和大體病理學(xué)的代謝組關(guān)系
代謝物預(yù)測TBI患者預(yù)后情況
據(jù)先前研究報道，循環(huán)代謝物可以預(yù)測TBI患者預(yù)后情況，但目前只有極性代謝物在這方面被研究。本研究對633名創(chuàng)傷后6個月GOSe評分與TBI患者入院后24小時內(nèi)代謝產(chǎn)物水平進(jìn)行分析。為區(qū)分恢復(fù)差(GOSe=1-4)和恢復(fù)良好(GOSe=5-8），使用lasso和ridge方法擬合懲罰邏輯回歸模型，或使用完整的代謝物組學(xué)數(shù)據(jù)集，或先前應(yīng)用隨機(jī)森林方法和Welch t檢驗(yàn)的前30個代謝物之間重疊部分代謝物進(jìn)行擬合。四種模型的性能基本相同(AUC = 0.81, 95% CI: 0.75-0.87)。對19種代謝物（基于完整數(shù)據(jù)集選擇）的個體表現(xiàn)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)糖衍生物和脂質(zhì)與患者預(yù)后相關(guān)性最顯著，O-PCs（乙醚PCs）、SMs和LPC水平的增加與良好預(yù)后相關(guān)。采用19種代謝物且未進(jìn)一步校正的logistic回歸模型，在100次70%-30%次分割模型擬合和測試中AUC為0.83 (95% CI: 0.77-0.89)。然而，由于過度擬合的可能性增加，該模型的性能在解釋時需謹(jǐn)慎。
導(dǎo)出單個GOSe評分判別模型，將2和3的GOSe合并在一起，總共有7個。分析結(jié)果表明，不同GOSe值的預(yù)測結(jié)果在大多數(shù)情況下趨于一致。然而，對預(yù)后完全恢復(fù)的患者進(jìn)行分類(GOSe = 8比較其他所有患者)其AUC為0.75 (95% CI: 0.67-0.84)。此外，以GOSe為響應(yīng)值，16種代謝物作為預(yù)測因子構(gòu)建模型。該模型確保了GOSe閾值之間的明確分離。根據(jù)血清代謝組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行通路分析。在比較預(yù)后差和預(yù)后良好的代謝譜時，發(fā)現(xiàn)影響顯著的代謝途徑與氨基酸代謝(3條途徑)、糖代謝(2條途徑)和脂質(zhì)代謝(亞油酸代謝，即多不飽和脂肪酸代謝)有關(guān)。
代謝物聯(lián)合CRASH臨床模型和蛋白質(zhì)生物標(biāo)志物可改善預(yù)測效能
CRASH模型基于年齡、瞳孔反應(yīng)、是否存在顱外損傷以及GCS評分構(gòu)建。總共有535名患者有完整的可用數(shù)據(jù)(GOSe、CRASH和代謝物)。CRASH模型AUC為0.85 (95% CI: 0.78-0.91)，與之前在同一數(shù)據(jù)集的研究一致。添加13種代謝物（肌醇、蘇糖醇、肌醇、甘油、D-(+)-半乳糖醛酸、異蘇醛酸、X_Met_RI:998.87(氨基酸)、絲氨酸、β-D-(+)-葡萄糖、SM(d40:1)、SM(40:2)/(18:1/22:1)、LPC(18:2)、Xlip_161）后其預(yù)測能力提高到0.89 (95% CI: 0.84 0.94)。將代謝物加入CRASH模型后顯著改善了性能（p值為1.5×10-14, R2從0.45提高到0.61）。
最后，分析了蛋白質(zhì)TBI生物標(biāo)志物和代謝物的鑒別能力。檢測6個蛋白生物標(biāo)志物分別是S100B、NF-L、UCH-L1、GFAP、P-Tau和神經(jīng)元特異性烯醇化酶(NSE)（已有文獻(xiàn)報道）。基于lasso logistic回歸模型，S100B、GFAP和UCH-L1被納入模型，其AUC為0.83（95% CI：0.77–0.89），與代謝物非懲罰模型的表現(xiàn)相似。選擇19個代謝物和6個蛋白質(zhì)生物標(biāo)記物聯(lián)合用作lasso logistic回歸模型中的預(yù)測因子。最終納入17個預(yù)測因子，包括上述3個蛋白生物標(biāo)志物和14個代謝物，模型AUC為0.87 (95% CI: 0.82 ~ 0.92)。與蛋白質(zhì)或代謝物單獨(dú)預(yù)測模型相比，代謝物的添加提高模型預(yù)測能力(p < 2.2×10-16)。
驗(yàn)證基于代謝物的預(yù)測模型
對獨(dú)立558名TBI患者的血清樣本進(jìn)行分析。脂質(zhì)組數(shù)據(jù)使用與第一個數(shù)據(jù)集相同的檢測平臺獲取，而極性代謝物數(shù)據(jù)使用不同檢測平臺獲取。對19種重要代謝物進(jìn)行定量，只有1種氨基酸(X_met, RI: 998.87)未檢測到。基于原始數(shù)據(jù)集開發(fā)的模型應(yīng)用于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，其AUC為0.74（CI：0.70-0.79），表明這些發(fā)現(xiàn)對單獨(dú)處理和分析的數(shù)據(jù)集的結(jié)果區(qū)分具有相同的效能。此外，恢復(fù)良好和恢復(fù)差之間的相對變化與在原始數(shù)據(jù)中觀察到的非常相似，證實(shí)兩個數(shù)據(jù)集結(jié)果是一致的。
圖4. TBI患者預(yù)后預(yù)測
小結(jié)
本研究對716名TBI患者和非TBI對照組進(jìn)行了全面的代謝組學(xué)研究。確定了與TBI嚴(yán)重程度和預(yù)后良好顯著相關(guān)的代謝物組。其中膽堿磷脂（溶血磷脂酰膽堿、醚磷脂酰膽堿和鞘磷脂）與TBI嚴(yán)重程度呈負(fù)相關(guān)，且是TBI患者預(yù)后的最強(qiáng)預(yù)測因子之一，并在獨(dú)立驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中得到證實(shí)。研究結(jié)果表明腦外傷后代謝組及其軌跡的研究可能是揭示腦外傷病理生理學(xué)的一個有價值的工具。
參考文獻(xiàn)
Serum metabolome associated with severity of acute traumatic brain injury. Nat Commun. 2022.
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