冯建峰发现血液标志物预测痴呆

2024-02-14

抗体药物偶联物临床结果

引言蛋白质组学的出现为预测痴呆症的发病提供了前所未有的机会。2024年2月12日，复旦大学郁金泰、程炜及冯建峰共同通讯在Nature Aging 在线发表题为”Plasma proteomic profiles predict future dementia in healthy adults“的研究论文，该研究对英国生物银行52645名无痴呆的成年人的数据进行了研究，其中有1417例事件，随访时间为14.1年。在1463种血浆蛋白中，GFAP、NEFL、GDF15和LTBP2与全因痴呆(ACD)、阿尔茨海默病(AD)和血管性痴呆(VaD)的相关性最高，且在蛋白重要性排序中排名较高。将GFAP(或GDF15)与人口统计学相结合，可以对ACD(曲线下面积(AUC) = 0.891)和AD (AUC = 0.872)(或VaD (AUC = 0.912))进行理想的预测。在预测10年以上的ACD、AD和VaD时也是如此。GFAP水平较高的人患痴呆症的可能性是后者的2.32倍。值得注意的是，GFAP和LTBP2在预测痴呆方面具有高度特异性。GFAP和NEFL至少在痴呆诊断前10年开始改变。该研究结果强烈强调GFAP是预测痴呆症的最佳生物标志物，甚至在诊断前10多年，对筛查痴呆症高风险人群和早期干预具有重要意义。痴呆从无症状阶段缓慢发展为完全表现的临床综合征需要多年的时间。由于目前没有有效的治疗方法，正确确定一个人是否会在不久的将来发展为痴呆症已成为公共卫生的优先事项。这项任务对于及时转诊高危人群以及随后的早期诊断和迅速干预至关重要。尽管如此，这对临床医生来说仍然是一个重大挑战，而且目前还不知道如何最好地预测痴呆症的发病。随着基于血液的生物标志物的进步，一个可能的转折点最近出现了，它可以作为一种更好的工具，促进临床前阶段在普通人群中进行早期风险筛查。尽管一些血液标记物已被证明与痴呆风险密切相关，但由于技术限制，生物标记物的发现工作通常集中在一种或少数蛋白质上，缺乏对人类蛋白质组学的系统比较。目前还没有确定哪一种高性能标志物具有最大的风险预测和监测潜力。其他研究利用蛋白质组学策略揭示了痴呆症患者和非痴呆症患者血液蛋白的差异。然而，这些调查大多是横断面的，没有考虑到可能的反向因果关系的影响，也没有解决在痴呆症发病之前是否存在异常蛋白质水平，以及在痴呆症发生之前多久可以检测到这种异常。最近的一项前瞻性研究采用蛋白质组学分析来预测痴呆的发生。然而，混合痴呆结果和相对较小的样本量降低了识别与特定痴呆病因相关的蛋白质的能力。蛋白质组学模式是否以及如何在不同的痴呆亚型中有所不同仍不清楚。因此，对血液蛋白质组学和特定痴呆症(如阿尔茨海默氏症)的数据进行大规模前瞻性研究是至关重要和必要的。此外，蛋白质单独或联合在不同发病时间组(例如，10年，>10年)中的预测能力迄今为止一直被忽视。然而，这对于痴呆症的超早期发现和大大推进预防和干预的窗口尤为重要。除了预测准确性之外，最佳的痴呆症预测生物标志物应该对相应的病理具有高度特异性。令人失望的是，血液蛋白质组学生物标志物能否以所需的敏感性和特异性预测未来的痴呆症，在很大程度上仍未确定。痴呆诊断前血浆蛋白的时间轨迹（Credit: Nature Aging）研究人员创新性地采用数据驱动的蛋白质组学方法，在长期随访的大型前瞻性队列中确定与痴呆症预测最相关的血浆生物标志物，并探索其预测性能。最近发布的来自英国生物银行(UKB) 5万多人的1463种血浆蛋白的数据为研究人员提供了一个前所未有的机会：(1)全面测试它们与ACD, AD和VaD事件的关联，以确定一组候选痴呆相关蛋白；(2)确定蛋白质对痴呆预测的贡献大小；(3)在5年、10年和更长的时间内，研究单独和组合排名靠前的蛋白质的预测准确性；(4)检查血浆蛋白与临床进展风险之间的关系，并进一步评估这种关系是否仅针对痴呆症而非痴呆症患者；(5)追溯痴呆诊断时血浆蛋白的变化轨迹，评估各蛋白何时开始偏离正常控制值。原文链接https://www-nature-com.libproxy1.nus.edu.sg/articles/s43587-023-00565-0责编|探索君排版|探索君文章来源|“iNature”End往期精选围观一文读透细胞死亡(Cell Death) | 24年Cell重磅综述（长文收藏版）热文Science最新发布：全世界最前沿的125个科学问题热文Nature | 2024年值得关注的七项技术热文Nature | 自身免疫性疾病能被治愈吗？科学家们终于看到了希望热文Nature | 癌症与神经系统的致命舞蹈