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阿尔茨海默病(Alzheimer's Disease, AD)是导致痴呆症的主要原因,占所有病例的60%-80%。它主要影响老年人,症状通常在65岁后出现。AD的特征是大脑中淀粉样β斑块的积累、神经纤维缠结和广泛的神经元丢失。近年来,蛋白组学研究揭示了与AD相关的分子途径,并识别了潜在的蛋白生物标志物。这些生物标志物有望用于早期检测、准确诊断和监测疾病进展。然而,以往大多数AD蛋白组学研究集中在大脑或脑脊液(CSF),对血浆蛋白的研究相对较少。血浆蛋白作为生物标志物的潜力尚未被充分挖掘,尤其是在大规模研究中。
近日,国际权威期刊Nature Aging上在线发表了题为“Large-scale plasma proteomic profiling unveils diagnostic biomarkers and pathways for Alzheimer’s disease”的最新研究成果,该研究通过大规模血浆蛋白组学分析,全面检查了超过3300名经过详细表征的个体的6905种寡核苷酸(aptamers),对应6106种独特蛋白,以识别与临床AD状态相关的新蛋白、途径和预测模型。研究识别了416种蛋白(其中294种为新发现),并在两个外部数据集(超过7000个样本)中验证了这些发现。这些与AD相关的蛋白反映了血脑屏障破坏、脂质失调和免疫反应等过程。通过机器学习模型,研究者识别出一组7种蛋白,这些蛋白对临床AD(AUC>0.72)和生物标志物定义的AD状态(AUC>0.88)具有高度预测能力,并在多个外部队列和正交平台上得到了验证。这些发现强调了使用血浆蛋白作为生物标志物的潜力,可用于AD的早期检测、监测以及指导治疗决策。
研究采用三阶段设计:发现、复制和验证。在发现阶段,研究分析了6905种血浆蛋白与临床AD状态的关联,识别出1540种蛋白(1646种寡核苷酸)与AD相关。在复制阶段,416种蛋白(456种寡核苷酸)显示出与AD的显著关联,并在元分析中通过了假发现率(FDR)校正。这些蛋白与AD风险的平均变化相关,平均OR为1.45,最大OR为3.58。
研究进一步在ROS-MAP和GNPC数据集中验证了这些发现。在这些外部数据集中,78%的显著寡核苷酸(353种)显示出一致的效应大小方向,74%(333种)在多重检验校正后仍显著。此外,研究还将结果与六项以往的血浆研究进行了比较,发现37%的蛋白在至少一项以往研究中显著,16%在多重检验校正后显著。
研究还比较了血浆和脑脊液(CSF)中的蛋白组学特征。在456种显著寡核苷酸中,445种在CSF研究中存在,其中174种在CSF中显著。尽管血浆和CSF之间存在一些重叠,但它们的蛋白组学特征似乎不同,表明不同的生物学过程。
研究还探讨了与临床状态相关的蛋白是否能捕捉基于生物标志物的AD病理学。通过CSF淀粉样β和tau状态、淀粉样PET成像和血浆p-tau217状态定义生物标志物状态,研究发现这些蛋白与生物标志物状态之间存在强关联。
研究利用纵向临床数据,识别了与进展为症状性AD相关的蛋白。在456种与临床状态相关的寡核苷酸中,20种也与进展为症状性AD相关。
通过通路分析,研究揭示了与AD相关的蛋白主要涉及五大领域:脂质代谢、免疫和血液学、细胞外基质、神经活动和一般代谢途径。这些途径涉及已知的AD相关蛋白,如APOE、CLU和BIN1,以及新识别的蛋白。
通过多尺度嵌入基因共表达网络分析(MEGENA),研究识别了274个模块,其中M4和M7模块最为显著。这些模块涉及的蛋白在少突胶质细胞、内皮细胞和神经元中富集,强调了细胞外基质和轴突过程在AD中的关键作用。
研究开发了一个基于7种蛋白的预测模型,用于临床诊断或生物标志物状态的预测。该模型在发现测试数据集中的AUC为0.796,在复制数据集中的AUC为0.72。在GNPC队列中,AUC为0.715;在ROS-MAP队列中,AUC为0.757。该模型在预测生物标志物状态时表现更好,AUC超过0.879。
综上所述,本研究通过大规模血浆蛋白组学分析,识别了与AD相关的蛋白,并开发了一个具有临床相关性的预测模型。这些发现不仅揭示了AD的潜在生物学机制,还展示了血浆蛋白作为生物标志物在AD早期检测和治疗决策中的潜力。尽管研究未能建立这些蛋白与AD之间的因果关系,但这些发现为未来的研究提供了重要的方向,尤其是在开发基于血浆的生物标志物方面。研究还强调了进一步验证这些发现的必要性,特别是在独立队列中使用质谱法等正交方法。
图 本研究模式图
原始出处:
Large-scale plasma proteomic profiling unveils diagnostic biomarkers and pathways for Alzheimer's disease. Nat Aging. 2025 May 20. doi: 10.1038/s43587-025-00872-8. Epub ahead of print. PMID: 40394224.
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