前沿速遞--Cell子刊:組學大神Matthias Mann發(fā)現(xiàn)帕金森標志物
瀏覽次數(shù):1765 發(fā)布日期:2022-6-22
來源:中科新生命
目前為止,帕金森。≒arkinson's disease,簡稱PD)在臨床上仍然沒有可靠的標志物!
6月21日,Matthias Mann團隊于在Cell reports medicine(預計今年IF >15)發(fā)表了名為“Proteome profiling of cerebrospinal fluid reveals biomarker candidates for Parkinson’s disease研究”,利用高可靠、高靈敏度的蛋白質(zhì)組學分析流程,對來自于兩個獨立隊列共超過200名受試者進行了微量腦脊液樣本的蛋白譜分析;利用機器學習算法,發(fā)現(xiàn)了PD相關蛋白表達特征及潛在標志物,同時進一步揭示了PD的病理機制。
【亮點總結】:
- 針對微量腦脊液樣本:建立了可重復的、高可靠的基于質(zhì)譜的腦脊液蛋白質(zhì)組分析流程
- 在超過200個個體的腦脊液中鑒定到超過1700個蛋白質(zhì)
- 發(fā)現(xiàn)了LRRK2 G2019S突變攜帶者的溶酶體和免疫相關標志物特征
- 在腦脊液和尿液的整合水平上,分析了PD與LRRK2突變的相關特征
【隊列及技術方法】
113對照 VS 102 PD患者,DIA技術
【主要結果】:
1. 腦脊液蛋白質(zhì)組概況
2. 數(shù)據(jù)與樣本的質(zhì)量評價
3. 機器學習發(fā)現(xiàn)PD的蛋白質(zhì)組特征
4. LRRK2 G2019S突變相關的腦脊液蛋白質(zhì)組
5. 腦脊液與尿液蛋白質(zhì)組的整合比較
6. 腦脊液(及尿液)蛋白質(zhì)特征與PD臨床得分(UPDRS score)相關
【總結】
在這項研究中,Mann研究團隊擴展了生物標志物發(fā)現(xiàn)的流程方法,該方法分析了來自兩個獨立隊列的 200 多個 CSF 樣本,并從微量樣本中檢測到 1,700 多種蛋白質(zhì)。通過機器學習,研究者確定了PD獨特的蛋白質(zhì)特征,其豐度在 PD 患者與健康對照組和 LRRK2 G2019S 攜帶者與非攜帶者中發(fā)生了特別變化。該研究表明,基于質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組學是在體液中發(fā)現(xiàn)生物標志物的強大技術。該研究還提供了潛在的 PD 生物標志物以及與 PD 和/或 LRRK2 突變相關的生物途徑的見解。