在之前的“滴血算病”專題中,我們?yōu)榇蠹医榻B了血漿蛋白質(zhì)組學如何有效預測糖尿病腎病和房顫的風險。這次,我們聚焦在血漿蛋白質(zhì)組學能否幫助我們提前發(fā)現(xiàn)阿爾茨海默病的風險,一起了解一下吧!
阿爾茨海默病(Alzheimer's disease, AD)是一種涉及多種生物學過程的神經(jīng)退行性疾病,它不僅發(fā)病率高,病程長,致殘率和死亡率也都非常高。然而,目前尚沒有藥物能夠有效治愈或顯著減緩疾病的進展。所以,提前識別高危人群,進行早期預防,可能是減輕阿爾茨海默病造成的個人與社會負擔的關(guān)鍵。
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在過去幾年中,基于生物標志物的淀粉樣蛋白/Tau/神經(jīng)變性(A/T/N)框架雖然已被廣泛應用于阿爾茨海默病的研究,但它的局限性也很明顯:不僅侵入性強、成本高,而且無法全面覆蓋阿爾茨海默病的整個病理過程。此外,現(xiàn)有的一些阿爾茨海默病預測模型通常依賴于臨床中難以獲得的信息,如影像學數(shù)據(jù)、認知測試和腦脊液生物標志物等,這也限制了它們的臨床應用。
隨著近年來血液檢測技術(shù)的發(fā)展,通過血液樣本分析,我們能夠獲得大規(guī)模的血漿蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)。血漿蛋白質(zhì)組學不僅參與多種生物過程的調(diào)控,還能將基因、環(huán)境、年齡、行為、合并癥及治療等因素結(jié)合起來。那么,是否可以通過簡單的血液采集,檢測體內(nèi)少量(幾個至幾十個)的蛋白質(zhì)水平,來預測未來患上阿爾茨海默病的風險呢?這一問題,至今尚無定論。
針對上述問題,南方醫(yī)科大學南方醫(yī)院國家腎臟病臨床醫(yī)學研究中心開展了相關(guān)工作,研究成果發(fā)表于Aging Cell雜志。該研究基于約3000種血漿蛋白質(zhì)的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)通過31種蛋白構(gòu)建的阿爾茨海默病風險模型,能夠有效預測阿爾茨海默病的發(fā)生風險。
該研究納入了35,547名基線無癡呆參與者。根據(jù)研究中心分布,參與者被劃分為開發(fā)隊列和驗證隊列,開發(fā)隊列進一步隨機分為訓練集和驗證集。**在訓練集中,篩選出31個與新發(fā)阿爾茨海默病相關(guān)的蛋白質(zhì),并基于此構(gòu)建了血漿蛋白質(zhì)預測模型。****該蛋白質(zhì)模型在開發(fā)隊列驗證集(C指數(shù)=0.867)和驗證隊列(C指數(shù)=0.912)中均表現(xiàn)出了良好的阿爾茨海默病風險預測能力。**此外,與現(xiàn)有的基因風險模型(APOE基因型)和臨床風險預測模型(CogDrisk-AD)相比,該蛋白質(zhì)模型顯著優(yōu)于或顯著提升了它們的預測性能。即便僅考慮模型中排名前十的蛋白質(zhì),仍能有效預測阿爾茨海默病的發(fā)生風險。(圖1)
圖1. 阿爾茨海默病蛋白模型中絕對系數(shù)最大的前10個蛋白質(zhì)的累積C指數(shù)
通過對這31個蛋白質(zhì)進行進一步的富集分析和網(wǎng)絡分析,發(fā)現(xiàn)EGFR、GFAP和CHGA是阿爾茨海默病候選蛋白相互作用網(wǎng)絡中的關(guān)鍵蛋白****。(圖2)
圖2. 蛋白富集和蛋白相互作用網(wǎng)絡分析
血液樣本的采集在臨床環(huán)境中非常便捷,且血漿蛋白檢測具有高度的客觀性、可量化性和操作簡便性。與需要依賴參與者報告、醫(yī)療記錄或多次檢測的臨床危險因素收集方式相比,血漿蛋白檢測在大規(guī)模篩查中具有明顯優(yōu)勢。我們的研究結(jié)果表明,通過簡單的血漿蛋白檢測即可有效預測阿爾茨海默病,無需復雜的面對面臨床評估。這為預測阿爾茨海默病提供了一種更為簡便和高效的方法,尤其適用于大人群篩查和早期風險識別。通過這種方式,能夠快速識別高風險個體,進而進行精準的管理和預防,從而提高阿爾茨海默病的早期干預效果。
參考文獻:Yang S, Ye Z, He P, et al. Plasma proteomics for risk prediction of Alzheimer's disease in the general population. Aging Cell*.* Published online September 9, 2024. doi:10.1111/acel.14330
編輯 | 楊思思 張藝煒
審核 | 秦獻輝