2020开门红！Neuron：彭隽敏团队蛋白质组学研究为阿尔茨海默病发病机制和临床诊断提供新线索

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蛋白质组学技术及其它组学技术的飞速发展，为临床疾病的机制研究和诊断标志物的发现提供了前所未有的机遇。高通量蛋白质测序可以在临床生物标本中准确检测出上万个蛋白及其分子修饰。系统生物学可以在这些数据中，分析出其中差异性表达的蛋白及修饰，以及相应的信号通路及关键分子，从而为疾病机制和诊断标志物的发现提供重要线索。

阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）是最常见的老年痴呆病。目前，全球AD患者估计高达5千万【1】。随着人口老龄化，此类患者会迅速增加, 将带来日趋严重的社会问题。然而，目前AD的治疗效果有限，最近几年的重大治疗方案在临床III期试验中几乎均告失败。现有的主要假说认为Aβ在AD发病中起原发性作用，而Tau蛋白则介导了最终的发病过程，但它不能解释AD发病中的很多问题。另外，由于该疾病主要是由神经元的大量不可逆性死亡引起，并且神经元无法再生，因此控制它的关键在于早期发现及干预，而这迫切需要发现新的分子机制和诊断标志物。

美国田纳西州圣裘德儿童研究医院（St. Jude Children’s Research Hospital）的彭隽敏教授团队, 长期从事质谱学, 蛋白质组学,多组学和系统生物学的研发工作，以及在疾病研究中的应用【2-7】。

2020年1月8日，彭隽敏教授团队在Neuron（IF=14.403）杂志上发表文章Deep Multilayer Brain Proteomics Identifies Molecular Networks in Alzheimer’s Disease Progression，利用基于质谱的蛋白质组学及系统生物学研究为阿尔茨海默病的发病机制和临床诊断提供新的分子线索。

参与该课题研究的核心成员包括柏兵博士（现为南京大学医学院附属鼓楼医院副研究员，精准医学中心主任、检验科副主任、核医学科实验室代理主任）、汪旭升博士（多组学及生物信息学专家，本文的共同通信作者, 现为美国北达科他大学生物系助理教授）、李宇新及陈品中博士。其他有重要贡献的研究人员还包括同在圣裘德儿童研究医院的迟洪波教授，伊利诺州西北大学的Hui Zhang博士，纽约州西奈山Icahn医学院的Vahram Haroutunian和 Bin Zhang教授，亚利桑那州Banner Sun健康研究所的Thomas G. Beach教授，以及得克萨斯州大学西南医学中心的Gang Yu教授。

在报道中，该团队利用质谱和TMT为主的蛋白质组学技术【8-12】，对近200例人脑皮层组织进行了全景式蛋白组学及磷酸化修饰的定量分析。这些组织来源于：1）无痴呆的同年龄组对照；2）有Aβ淀粉样斑块，但无痴呆症状的病例；3）轻度认知障碍的病例；4）典型痴呆的AD病例；5）非AD类痴呆病例。除人脑组织外，该团队还对AD研究领域中经典的Aβ高表达的转基因模型小鼠（5xFAD），进行了类似的蛋白质组分析。

为增加研究的可靠性，该团队首先利用鼠脑，分析了死亡时间对脑组织中蛋白及其磷酸化修饰的影响情况，以在人脑组织检测结果中去除可能受此影响的部分。在对人脑的分析中，彭教授团队发现了14,513个蛋白和34,173个磷酸化位点，达到了AD蛋白组学研究领域中前所未有的覆盖率和深度。其中，173个蛋白发生了差异性的表达变化，分布于17条信号通路上，在AD不同的发病过程中出现。令人关注的是，80%左右的蛋白都未被AD领域深入研究，为该疾病提供全新的研究线索。

通过与Aβ水平相关的蛋白分析，及5xFAD鼠脑数据的比较，该团队发现了15个Aβ诱导的蛋白，包括MDK, NTN1, SMOC1, SLIT2, HTRA1等。根据这些蛋白的功能与分子特性，研究人员将在Aβ的生理功能、致病作用，特别是Aβ的凝集机制，获得崭新的研究思路。因为5xFAD小鼠并不能表现出所有人类AD的典型痴呆症状，通过人脑与鼠脑数据的对比分析，该团队揭示了那些仅在人鼠或仅在人脑中出现的蛋白分子和信号通路，从而为人鼠的症状与病理的差异性在分子水平上提供新的解释。

彭教授团队也对磷酸蛋白组学数据作了类似分析。在186个蛋白激酶的活性挖掘性分析中，他们发现28个可能与AD有关。总体上，磷酸蛋白组学分析揭示了MAPK通路活化在AD发病中可能起重要作用。

在进一步的系统生物学研究中，他们将AD脑组织的蛋白组, 磷酸蛋白组, 难溶性蛋白组, 蛋白相互作用组, 基因组,和转录组的大量数据进行了整合性分析，推导岀AD有关的富集的信号通路，包括：Aβ和Tau、炎症、生长与发育、代谢与膜转运等；更重要的是，他们还对每一个蛋白分子，按照它们对AD发病的重要程度进行了排序，比如APP、APOE、MAPT、NTN1、C4A、CLU等。

在报道的最后，该团队还利用免疫组织化学、Western blot等常规生物学方法对新发现的排名高的蛋白进行了验证，展示了MDK、NTN1、SMOC1和ICAM1在AD人脑和鼠脑中高表达并与Aβ淀粉样斑块共聚的现象，并且发现其中某些蛋白可能与Aβ片段直接结合。

除本课题之外，该团队还结合人脑组织蛋白质学, 超深度外周血清蛋白组学【13】、和脑脊液蛋白组学研究，找到了除Aβ和Tau以外的有效AD诊断标志物，如SMOC1、SLIT2、NPTX2、SLC5A3等。

在本研究中，彭隽敏教授团队提供的超常覆盖率和深度的蛋白组学数据，是AD的研究领域宝贵资源，为日趋严重的该疾病提供新的治疗靶点、机制性分子、和诊断标志物方面的研究方向和线索。

原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2019.12.015

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参考文献

1. Patterson C (2018) World Alzheimer Report 2018. The state of the art of dementia research: New frontiers. Alzheimer’s Disease International.

2. Xu P, et al. (2009) Quantitative proteomics reveals the function of unconventional ubiquitin chains in proteasomal degradation. Cell 137(1):133-145.

3. Bai B, et al. (2013) U1 small nuclear ribonucleoprotein complex and RNA splicing alterations in Alzheimer's disease. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 110(41):16562-16567.

4. Bai B, et al. (2017) Deep Profiling of Proteome and Phosphoproteome by Isobaric Labeling, Extensive Liquid Chromatography, and Mass Spectrometry. Methods in enzymology 585:377-395.

5. Wang X, et al. (2014) JUMP: a tag-based database search tool for peptide identification with high sensitivity and accuracy. Molecular & cellular proteomics : MCP 13(12):3663-3673.

6. Li Y, et al. (2016) JUMPg: An Integrative Proteogenomics Pipeline Identifying Unannotated Proteins in Human Brain and Cancer Cells. Journal of proteome research 15(7):2309-2320.

7. Wang H, et al. (2019) Deep multiomics profiling of brain tumors identifies signaling networks downstream of cancer driver genes. Nat Commun 10(1):3718.

8.    Niu M, et al. (2017) Extensive Peptide Fractionation and y1 Ion-Based Interference Detection Method for Enabling Accurate Quantification by Isobaric Labeling and Mass Spectrometry. Analytical chemistry 89(5):2956-2963.

9. Bai B, Tan H, & Peng J (2017) Quantitative Phosphoproteomic Analysis of Brain Tissues. Methods in molecular biology 1598:199-211.

10. Pagala VR, et al. (2015) Quantitative protein analysis by mass spectrometry. Methods in molecular biology 1278:281-305.

11. Tan H, et al. (2015) Refined phosphopeptide enrichment by phosphate additive and the analysis of human brain phosphoproteome. Proteomics 15(2-3):500-507.

12. Wang H, et al. (2015) Systematic optimization of long gradient chromatography mass spectrometry for deep analysis of brain proteome. Journal of proteome research 14(2):829-838.

13. Dey KK, et al. (2019) Deep undepleted human serum proteome profiling toward biomarker discovery for Alzheimer's disease. Clin Proteomics 16:16.

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