帕金森氏病（Parkinson's disease，PD）是僅次于阿爾茨海默氏病的第二大常見神經(jīng)退行性疾病，其臨床表現(xiàn)主要包括靜止性震顫、運動遲緩、肌強直和姿勢步態(tài)障礙等。目前PD的治療方法，多是緩解運動癥狀，而不是減慢疾病進程或逆轉(zhuǎn)病狀。近年來PD患者數(shù)量不斷增加，對經(jīng)濟和社會的影響日益嚴峻，迫切需要有改變疾病進程的新型治療策略出現(xiàn)。新療法的產(chǎn)生有賴于對PD病理生理機制以及生物標志物更深入的了解。

著名蛋白質(zhì)組學領(lǐng)軍人物德國馬普生物化學研究所Matthias Mann教授與哥倫比亞大學歐文醫(yī)學中心及邁克爾·?？怂古两鹕芯炕饡献鳎槍ι鲜鰴C構(gòu)收集的兩個獨立橫斷面隊列PD尿液樣本進行了蛋白組學分析，發(fā)現(xiàn)特定基因突變（LRRK2?G2019S）會引發(fā)尿蛋白組差異；同時結(jié)合機器學習，尿液蛋白質(zhì)組可以很好地對基因突變攜帶者的突變狀態(tài)和疾病表現(xiàn)進行分類。該研究成果發(fā)表在EMBO Mol Med (IF 8.821)上，題為“Urinary proteome profiling for stratifying patients with familial Parkinson’s disease”。

研究材料：兩個獨立橫斷面隊列共235例尿液樣本：哥倫比亞隊列（Columbia）和帕金森研究基金會（MJFF）資助的LRRK2聯(lián)盟樣本隊列（LCC）

技術(shù)方法：DIA蛋白質(zhì)組+機器學習

實驗路線圖：

研究結(jié)果：

1、尿液DIA蛋白組學檢測

研究者利用DIA定量蛋白質(zhì)組學技術(shù)對所有235例尿液樣本進行質(zhì)譜檢測。通過DDA分級建庫聯(lián)合direct-DIA建庫，得到兩個隊列的蛋白library，分別包含4,564個（Columbia）和5,725個蛋白（LCC）；單個樣本DIA檢測發(fā)現(xiàn)蛋白定量均數(shù)分別為2,026（Columbia）和2,162（LCC），其中有2,051個蛋白在兩組樣本中被共同定量到。這個迄今為止單次分析覆蓋最深的尿液蛋白質(zhì)組研究。

2、尿液蛋白組數(shù)據(jù)過濾與全局分析

為保證數(shù)據(jù)可靠，研究者首先通過特定的質(zhì)量標志物排除可能存在污染的尿液樣本（Columbia 6個，LCC 4個），之后又通過PCA分析排除了離群樣本（Columbia 1個）。最后作者對過濾后蛋白組學數(shù)據(jù)進行了全局相關(guān)性分析及PCA分析，發(fā)現(xiàn)性別是尿蛋白質(zhì)組個體差異的最強貢獻者。

3、PD對尿液蛋白組的影響

通過比較健康對照組和PD患者尿液蛋白組，共發(fā)現(xiàn)了361個差異蛋白：Columbia隊列差異蛋白298個，而LCC隊列差異蛋白73個（LCC隊列中較不嚴格的樣品收集方案和較差的年齡匹配造成差異蛋白較少）。研究者發(fā)現(xiàn)與疾病相關(guān)的蛋白質(zhì)特征在兩個獨立隊列之間具有高度相關(guān)性。通過GO功能分析，差異蛋白在骨骼發(fā)育，生長因子活性等功能中顯著富集。

4、LRRK2突變對尿液蛋白組的影響

LRRK2是目前為止與PD關(guān)聯(lián)最大的單個基因，LRRK2錯義突變病例占了整體病例的3%。研究者比較了LRRK2?G2019S突變攜帶者與野非攜帶者的尿液蛋白組，找到了237種差異蛋白：Columbia 166個， LCC 104個。對共定量蛋白（227個）豐度相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)兩個隊列中蛋白倍數(shù)變化相似。GO功能分析發(fā)現(xiàn)LRRK2?G2019S突變會引發(fā)溶酶體功能失調(diào)。

5、利用機器學習對PD和LRRK2狀態(tài)進行分類

研究者將Columbia和LCC兩個隊列的所有樣本蛋白組學數(shù)據(jù)合并，通過機器學習模型，實現(xiàn)了對PD患者和LRRK2 G2019S攜帶者高敏感性和特異性的分層。根據(jù)機器學習模型的性能，VGF，LTF，CELA3A，TUBB4B和SOD2成為潛在候選蛋白，可作為早期指示疾病發(fā)展的預測標記。

小編小結(jié)：

本研究對PD疾病隊列尿液樣本進行了DIA定量蛋白質(zhì)組學研究，實現(xiàn)了尿液蛋白2,000+的定量，是目前單次檢測覆蓋最深的尿液蛋白質(zhì)組分析?；诟呱疃冉M學數(shù)據(jù)，研究者發(fā)現(xiàn)PD患者和健康對照組之間以及LRRK2 G2019S攜帶者和非攜帶者之間的尿蛋白質(zhì)組存在顯著差異。此外與機器學習結(jié)合，尿蛋白質(zhì)組學數(shù)據(jù)可以對突變狀態(tài)和突變攜帶者中的疾病表現(xiàn)進行準確分類。他們的研究證明尿蛋白質(zhì)組分析能夠發(fā)現(xiàn)更好的生物標志物，這會對帕金森氏病的診斷與精準治療產(chǎn)生重大影響。

中科新生命DIA蛋白質(zhì)組學產(chǎn)品介紹

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