U-BIOPRED队列中哮喘症状控制不佳的蛋白质组学和转录组学特征

Proteomic and Transcriptomic Signatures of Poor Asthma Symptom Control in the U-BIOPRED Cohort

作者信息Joana Antão, Guilherme Rodrigues, Nazanin Zounemat-Kermani, Paolo Montuschi, Qichen Deng, Frits M E Franssen, Lars I Andersson, Ian M Adcock, Sven-Erik Dahlén, Scott S Wagers, Martijn A Spruit, Alda Marques, U‐BIOPRED Study Group, M I Abdel-Aziz, C Auffray, Y E Badi, P Bakke, A T Bansal, F Baribaud, S Bates, A F Behndig, E H Bel, J Bigler, B Billing, M J Boedigheimer, K Bønnelykke, J Brandsma, P Brinkman, E Bucchioni, D Burg, A Bush, M Caruso, R Chalekis, P Chanez, B Chaves, F K Chung, T Checa, C H Compton, J Corfield, D Cunoosamy, A D'Amico, B Dahlén, B De Meulder, R Djukanovic, V J Erpenbeck, D Erzen, K Fichtner, L J Fleming, E Formaggio, S J Fowler, U Frey, M Gahlemann, T Geiser, V Goss, Y Guo, S Hashimoto, J Haughney, G Hedlin, P W Hekking, T Higenbottam, J M Hohlfeld, C Holweg, I Horváth, P Howarth, A J James, R G Knowles, J Kolmert, J Konradsen, N Krug, N Lazarinis, C-X Li, M J Loza, R Lutter, A Manta, S Masefield, Maitland-van der Zee Anke-Hilse, J G Matthews, A Mazein, R J M Middelveld, M Miralpeix, C S Murray, J Musial, S Mumby, D Myles, B Nordlund, H Olsson, I
PMID41358571
期刊Allergy
发布时间2026-07
DOI10.1111/all.70178

实验完整度

横断面研究,利用蛋白质组和转录组数据分析与症状控制的关联,包含血清和痰液样本,调整多个临床协变量,但缺乏功能验证或动物模型。

主要模型

U-BIOPRED成人哮喘患者队列 健康对照人群

重点核对

ACQ-5平均分≥1.5分定义为未控制症状 样本量:血清蛋白质组分析N=415,痰液蛋白质组N=90,血液转录组N=360,痰液转录组N=96 对于血清蛋白质组,调整协变量包括年龄、性别、哮喘发病年龄、吸烟状况、BMI、FEV1%预计值、急性加重史、抗IgE治疗和尿类固醇水平 稳定性选择使用LASSO逻辑回归,500个子样本,每个子样本包含50%的患者 未控制症状组中,血清TWEAKR/TNFRSF12A和MBL/MBP-C水平升高,MK08/MAPK8和CD5L水平降低

摘要

背景:控制哮喘症状仍然具有挑战性。了解其分子机制可能为哮喘病理生理学提供新的见解。我们探讨了血液和痰液中的转录组和蛋白质组与哮喘症状控制之间的关联。方法:这项横断面研究包括来自U-BIOPRED队列的哮喘和健康成人。症状未控制定义为5项哮喘控制问卷平均分≥1.5分。使用LASSO逻辑回归的稳定性选择识别与症状控制相关的基因/蛋白质,随后进行逻辑回归。分析调整了年龄、性别、哮喘发病年龄、吸烟状况、体重指数(BMI)、FEV1%预计值、急性加重史、抗IgE治疗和尿类固醇水平。使用线性回归将所选变量与健康对照进行比较,调整年龄、性别、BMI、吸烟状况和尿类固醇水平。结果:基于415名哮喘患者的数据(中位年龄52 [41, 61]岁;59%为女性;64%未控制),选择了四种血清蛋白。较高的TWEAKR/TNFRSF12A [OR 2.25 (95% CI 1.15, 4.77)]和MBL/MBP-C [1.6 (1.07, 2.42)]水平增加了未控制症状的几率,而较高的MK08/MAPK8 [0.48 (0.29, 0.76)]和CD5L [0.59 (0.41, 0.82)]水平降低了几率。重度哮喘患者的CD5L水平显著低于健康对照 [估计值−0.23 (95% CI −0.41, −0.04)]。未发现症状控制与痰液蛋白质组(N=90)或痰液(N=96)和血液(N=360)转录组之间存在关联。结论:四种血清蛋白区分了症状未控制和控制的哮喘患者。重度哮喘患者的CD5L水平也低于健康对照,值得进一步研究其潜在治疗价值。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
血液和痰液中的转录组和蛋白质组是否与成人哮喘的症状控制相关?
核心机制
血清蛋白TWEAKR/TNFRSF12A、MBL/MBP-C、MK08/MAPK8和CD5L可能通过参与炎症和免疫调节过程影响哮喘症状控制,具体机制包括TWEAK/TWEAKR轴的持续激活、MBL介导的补体激活、JNK信号通路和CD5L的抗炎作用。
主要证据
基于U-BIOPRED队列的横断面分析,通过稳定性选择LASSO逻辑回归和逻辑回归,发现四种血清蛋白与症状控制显著相关;其中重度哮喘患者血清CD5L水平显著低于健康对照。
研究意义
研究结果提示CD5L可能具有改善哮喘症状控制的潜在治疗价值,但其具体机制和临床应用需进一步验证。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

研究设计与样本收集

收集U-BIOPRED队列中哮喘和健康对照的基线数据及生物样本,以分析症状控制相关的分子特征。

横断面研究,纳入有蛋白质组和/或转录组数据且基线评估了症状控制的成人哮喘患者,以及有相应数据的健康对照。收集血液和痰液样本。

2

临床评估

评估哮喘症状控制水平,并收集临床和炎症相关变量。

使用ACQ-5问卷评估症状控制,收集社会人口学、人体测量、肺功能、治疗、急性加重史和炎症标志物等数据。

3

组学数据获取与预处理

获取血液和痰液样本的转录组和蛋白质组数据,并进行预处理。

使用Affymetrix GeneChip HT HG-U133 Plus PM Array Plate进行转录组分析,使用SOMAscan进行蛋白质组分析。数据进行质量控制、归一化、基因注释和过滤。

4

关联分析

识别与哮喘症状控制稳定相关的基因和蛋白,并评估其效应量。

分别对血清蛋白质组、痰液蛋白质组、血液转录组和痰液转录组进行稳定性选择LASSO逻辑回归,然后对稳定选择的特征进行非惩罚逻辑回归。

5

与健康对照比较

评估稳定选择的蛋白在哮喘不同严重程度与健康对照之间的差异,以判断是否与疾病相关。

使用线性回归比较稳定选择的蛋白在轻度至中度哮喘、重度哮喘和健康对照中的血清丰度,调整临床协变量。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
GeneChip HT HG-U133 Plus PM Array PlateAffymetrix--
SOMAscan蛋白质组分析----
R统计软件----
tranSMART----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
研究设计
队列:U-BIOPRED;研究类型:横断面;哮喘诊断:已确认;排除标准:过去一个月内严重急性加重,筛查前4周内药物改变
阅读提示:2.1 Study Design and Participants
临床评估
ACQ-5平均分≥1.5定义未控制症状;收集年龄、性别、BMI、吸烟状况、FEV1%预计值、急性加重史、治疗等
阅读提示:2.2 Clinical Assessment
组学数据获取
转录组平台:Affymetrix GeneChip HT HG-U133 Plus PM Array Plate;蛋白质组:SOMAscan;样本类型:血清和痰液
阅读提示:2.3 Transcriptomics and Proteomics Acquisition, Pre-Processing and Analysis
关联分析
数据集:血清蛋白质组(N=415)、痰液蛋白质组(N=90)、血液转录组(N=360)、痰液转录组(N=96);协变量:年龄、性别、哮喘发病年龄、吸烟状况、BMI、FEV1%预计值、急性加重史、抗IgE治疗(血清和血液分析)、尿类固醇水平;稳定性选择参数:500个子样本,每个50%患者,LASSO逻辑回归
阅读提示:2.4 Statistical Analyses
与健康对照比较
比较组:轻度至中度哮喘、重度哮喘、健康对照;协变量:年龄、性别、吸烟状况、BMI、尿类固醇检测
阅读提示:2.4 Statistical Analyses, 3. Results