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蛋白组学解码多发性硬化症发病时序,提前7年释放预警信号

62 人阅读发布时间:2025-11-24 14:45

研究背景

多发性硬化症(MS)是导致青壮年非创伤性神经残疾的首要原因,其病因涉及遗传、环境等多因素复杂交互。目前治疗面临的核心挑战在于,当患者出现临床症状时,中枢神经系统的损伤往往已经形成,错失了最佳干预期。越来越多的证据表明,MS存在一个漫长的症状前期。因此,通过可靠的生物标志物,在症状出现前数年揭示疾病的启动与演进过程,对于实现早期预警、揭示发病机制及推动干预关口前移具有至关重要的意义。

 

重磅研究

加州大学旧金山分校 (UCSC) Weill神经科学研究所的研究团队,在《Nature Medicine》杂志发表了一项重磅研究。通过Olink高通量蛋白组学平台,首次系统揭示了MS临床症状出现多年前的生物学变化轨迹与中枢神经系统(CNS)损伤的时序性,为理解MS发病机制、开发早期诊断工具和干预策略提供了关键证据。Olink Explore平台协助研究人员发现了一系列全新的蛋白标志物,包括SPAG8, LCTL, DOCK10, INSM2, KCND2, IGSF11, KIF26B, CCDC40, CDIN1等在Olink Explore HT中特有的条件性观测蛋白。
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研究设计

研究纳入了两个互补队列中的珍贵样本:
  • DODSR队列:134名MS患者(pwMS)和79名健康对照(HC)。其中117名MS患者拥有症状出现前(无症状期)的样本(中位提前时间-4.0年,IQR -6.0至-2.0年)。

  • UCSF ORIGINS队列(验证和补充):26名新发MS患者(13例pwMS,13例匹配阴性),样本均在症状出现后采集,该队列拥有完整的HLA基因分型数据,绝大多数参与者在采样时已接受疾病修正治疗(DMT)。

采用Olink Explore HT高通量蛋白组学平台,对5,416种覆盖主要生物学通路的蛋白进行系统性检测。共有5,411种蛋白通过QC(99.9%),数据质量与批内批间CV表现优秀。通过差异表达分析识别出了MS症状前阶段的94个差异表达蛋白。进一步利用线性混合效应模型揭示CNS损伤的时序规律,发现髓鞘损伤标志物MOG的升高早于轴索损伤标志物NEFL。采用机器学习,构建了一个包含21个蛋白质的生物标志物组合,能够有效区分症状出现前的MS和健康对照者。
核心成果
MS患者中枢神经系统损伤时序
  • 髓鞘损伤最早:MOG(髓鞘少突胶质细胞糖蛋白)水平在症状发作前约7年即显著高于对照组(logFC=0.21, P<0.001),提示髓鞘是临床前期受损的CNS组分。
  • 轴突损伤次之:NEFL(神经丝轻链)升高在症状前约6年显现(logFC=0.60, P<0.001),比MOG延迟约1年。

  • 星形胶质细胞激活最晚:GFAP(胶质纤维酸性蛋白)水平仅在临床发病时才显著升高(logFC=0.36, P<0.001),在临床前期则无差异(P=0.371),表明星形胶质细胞参与是症状发作的关键事件。

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pwMS与HC组针对特定CNS蛋白的预测差异
MS患者蛋白质组的特征变化
研究人员对比了DODSR队列中pwMS与HC样本的蛋白质组差异,鉴定出18个(FDR 5%)
和53个(FDR 10%)差异表达蛋白(DEPs)。其中,关键上调蛋白包括IL-3、AIF1、SIRT6、NEFL、MOG,MTF1和DOCK10;关键下调蛋白包括SANBR,KCND2和TBX22(下图A);IL-3是最显著的差异蛋白。
在无症状期样本中,鉴定出38个(FDR 5%)和94个(FDR 10%)差异表达蛋白(DEPs)。关键上调蛋白包括:SPAG8、CDIN1、LCTL、DOCK10,VWA1;关键下调蛋白包括INSM2、KCND2、IGSF11、KIF26B,和CCDC40(下图B)。
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DODSR队列中pwMS和HC的差异表达蛋白
无症状期与总体队列分析的DEPs结果有显著重叠,且该重叠具有统计学意义(P < 0.001)。与无症状期相比,在临床症状出现后,pwMS和HC间的DEPs差异显著收窄。仅有NEFL和SANBR等少数蛋白仍表现显著差异。这可能是由于HC组样本数量有限(统计效力不足),以及DMT治疗对蛋白质组的影响。
MS进展的免疫特征分析
为了深入解析DEPs的生物学功能与作用关系,研究人员采用了细胞特异性蛋白质网络连接性分析。与HC相比,MS患者的差异表达蛋白在B细胞,NK细胞等免疫细胞网络中表现中更高的连接性;在T细胞、浆细胞、少突胶质细胞,兴奋/抑制性神经元中也观察到连接的趋势。表明MS的病理过程涉及广泛的免疫细胞和神经胶质细胞相互作用。
当聚焦于无症状期样本,少突胶质前体细胞的网络连接显示出增加的趋势,但免疫细胞的趋势未达统计学显著性。
在具有特异性自身抗体免疫簇(IC)的MS患者中发现,B细胞、浆细胞和NK细胞的网络连接性显著更高,从功能上印证了该特异性免疫特征与更强的体液免疫和细胞免疫应答相关。

 

此外,通过蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析发现,在无症状期MS中,差异表达蛋白显著富集于IL-3信号通路、NF-κB信号通路、病毒致癌等生物学过程,进一步从通路层面揭示了MS早期免疫失调的机制。

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蛋白质-蛋白质网络分析

 

早期诊断模型的开发
基于上述发现,研究团队进一步开发了一个包含21种蛋白质的生物标志物组合,利用机器学习(随机森林)在训练集中对无症状期MS的预测,实现了95%的灵敏度和63–70%的特异性,在独立测试集中,AUC为0.81–0.91,能够有效区分症状前MS患者与健康对照者。该组合有望用于高风险人群(如MS患者亲属、遗传高风险人群等)的早期筛查,推动MS的超早期干预。
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21蛋白标志物组合的ROC及AUC曲线

 

写在最后

该研究采用多组学技术与统计模型相结合的策略。利用高通量蛋白组学技术系统性描绘了MS临床进展的蛋白质组变化轨迹。首次量化了MS无症状期的CNS损伤时序,明确了髓鞘损伤早于轴突损伤的特征。发现了IL-3和NF-κB通路在无症状期的关键作用,为早期干预提供了新靶点。构建了21个蛋白质的生物标志物组合,有望用于高风险人群的筛查。这些工作不仅为理解MS早期发病机制提供了重要线索,也为开发早期诊断工具奠定了坚实基础。

 

该研究也证实了Olink Explore HT平台在探索复杂疾病机制、发现早期预警信号中的强大实力。期待未来经进一步验证,研究成果能够推动多发性硬化症从"症状后治疗"向"症状前干预"的范式转变。并期待Olink技术能够助力更多复杂疾病的研究,通过对高危人群的精准识别和早期干预,从根本上降低疾病负担,为提升全民健康水平、应对全球老龄化挑战提供关键支撑。

 

“Numerous new potential proteins that are involved in clinical and presymptomatic MS were identified, extending beyond classical MS markers.”

“Our work unravels substantial changes in serum proteome in pwMS years before the clinical onset and highlights the utility of the discovery of protein tools to define different components of the disease…”

- 原文摘录

参考资料
1.  Abdelhak, A., Cerono, G., Sheikhzadeh, F. et al. Myelin injury precedes axonal injury and symptomatic onset in multiple sclerosis. Nat Med (2025). 
 

 

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