【综述/meta分析】Ageing Res Rev丨外泌体生物标记物的鉴定及其诊断帕金森病的最佳检测方法

外泌体生物标记物的的主动靶向性和将其货物从母细胞运送到受体细胞的特异性受到了广泛关注。目前，帕金森病的临床诊断主要基于临床医生的神经心理学检查和运动症状检查。但由于其他神经退行性疾病的诊断标准重叠，这种诊断方法并不准确。外泌体在帕金森病中有差异表达，外泌体的类型和内容的组合被用作生物标志物。来自的韩国仁济大学的研究人员系统地回顾和分析了此前的研究数据，旨在为识别的生物标志物提供一种最佳的外泌体分离方法，得到了外泌体的最佳类型、来源以及PD诊断的最佳蛋白质定量方法。这项综述和meta分析论文以“Identification of exosomal biomarkers and its optimal isolation and detection method for the diagnosis of Parkinson's disease: A systematic review and meta-analysis”为题于10月20日在Ageing Research Reviews杂志上发表。

帕金森病是一种最常见的运动和进行性神经退行性疾病。据估计，全球有620多万人患有帕金森病，约导致11.74万人死亡。据估计，帕金森病病例数2040年达到约1200万，这表明可能出现“帕金森病大流行”。帕金森病的特征是存在震颤麻痹症状，即静息性震颤、运动迟缓、姿势不稳和肌肉僵硬，以及和非运动症状，即抑郁、焦虑、幻觉、妄想、冷漠等认知和行为问题。

帕金森病通常与黑质神经元的丧失和中脑幸存神经元中的路易小体和路易神经突有关。主要的分子致病机制包括α-突触核蛋白的错误折叠和聚集、线粒体功能障碍、蛋白质清除障碍、神经炎症和氧化应激。帕金森病的诊断主要依赖于神经学检查结果和患者的病史，以及运动症状的识别，排除帕金森病的其他原因和影像学技术。不幸的是，当运动症状出现时，神经退行性变已经进入晚期。据估计，当运动症状变得明显时，约70%的黑质神经元已经丢失了。

黑质多巴胺能神经元的退化引发了一系列功能变化，影响整个基底神经节网络，而基底神经节网络被认为在PD的发展中起着关键作用。正电子发射断层扫描和单光子发射计算机断层扫描是检测基底节区多巴胺能神经末梢密度降低的常用方法。尽管这些技术很敏感，但并不是针对帕金森病的专用技术，而且成本高昂，还涉及到辐射暴露。因此，需要可靠的生物标志物来准确检测PD，并将其与其他神经退行性疾病区分开来。

外泌体是在真核细胞的内体腔室中产生的纳米大小的膜结合胞外囊泡，参与细胞间通信，并从母细胞向受体细胞传递一系列蛋白质、脂质和遗传物质。内体膜向内出芽形成多泡体，多泡体与质膜融合后，腔内囊泡作为外泌体释放到细胞外空间。神经元、小胶质细胞、星形胶质细胞、少突胶质细胞等主要神经细胞都能分泌并吸收外泌体，神经外泌体在神经退行性疾病的发病机制中起着至关重要的作用。外泌体内容物可以通过血脑屏障从血液进入大脑，并行使细胞间通讯作用，使其成为神经退行性疾病生物标志物的候选对象。外泌体可能作为诊断工具，因为它携带与特定疾病相关的特定蛋白质生物标志物。因此，外泌体可以有效地作为神经退行性疾病诊断的特异性生物标志物，进而阐明疾病的发病机制。

有证据表明，外泌体生物标志物在区分PD患者和健康对照组中起着至关重要的作用。但是，先前发表的关于鉴别PD的外泌体生物标志物的研究仍然多样化，因为它们强调了不同的生物标志物。因此，这项综述旨在识别最有效的外泌体生物标志物，显著区分PD患者和健康对照。此外，外泌体已被多种技术分离，但没有一项研究报告了最佳的分离方法。此外，根据分离方法的不同，结果也会出现不一致。因此，目前许多研究者面临的主要挑战是确定最优的外泌体分离方法。

在这项综述和meta分析中，研究人员系统地回顾和meta分析了外泌体的内容、外泌体的类型和来源、分离方法和蛋白质量化工具，以确定PD诊断的最佳外泌体相关属性。这项meta分析搜索了Pubmed、Embase和ISI Web of Science的相关文章，纳入25篇研究。研究采用限制最大似然 (REML) 方法进行随机效应meta分析，对生物标志物性能进行评价。研究方案可在PROSPERO（CRD42022331885）获得。PD患者的外泌体α-突触核蛋白（α-Syn）与健康对照组相比显著改变，其次是tau、PS- 129、DJ-1/PARK7。中枢神经系统从两种血浆或血清中获得的跨膜蛋白L1细胞粘附分子（L1CAM）外泌体是最佳的外泌体检测类型。ExoQuick分离外泌体和ELISA蛋白定量方法是最佳的分离和定量方法用于PD的诊断。这项meta分析表明，血液中L1CAM外泌体中α-Syn蛋白经ExoQuick试剂盒分离、ELISA定量检测可用于PD的诊断。

参考文献： Identification of exosomal biomarkers and its optimal isolation and detection method for the diagnosis of Parkinson's disease: A systematic review and meta-analysis. Ageing Res Rev. 2022;101764.

【科研成长加油站】机器学习生存分析2.0来啦：深度学习生存分析（11.5-6 网络分享会）
多组学联合网络药理学、分子对接及实验验证研讨会（10.29-30 网络研讨会）
文献计量学，综述居然可以当论著发表！无需实验1周可写出文章各个学科均适用！（10.22-23 网络分享会）
私人订制、两天成文：从零基础到手握5+生信热点文章(包括无代码和R代码两个体系独创“金字塔式”SCI论文构思与写作分享会（10.29-30 网络分享会）
2023年国自然构思与撰写经验分享会，国自然特训营（10.22-23/11.12-13 网络分享会）多组学联合网络药理学、分子对接及实验验证研讨会（ 10.29-30 网络研讨会）
R语言混合效应模型高级研讨会（10.29-30 网络研讨会）

商务合作、投稿
请联系外泌体君（微信号：exosomer）