血液生物标志物：揭示阿尔茨海默病早期诊断新路径

血液生物标志物：揭示阿尔茨海默病早期诊断新路径

原创 飞飞 赛默飞色谱与质谱中国

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刘陈雄

导语：

阿尔茨海默症（Alzheimer′s disease，AD）是一种常见的神经退行性疾病，严重危害中老年人身体健康，给公共卫生系统带来了沉重负担。AD的早期诊断被普遍认识为改善患者预后的关键，其中血清学标志物检测的重要意义。蛋白质组学等技术平台的应用为生物标志物的发现带来了强大助力。近年来，科学家们取得了令人鼓舞的诊治新进展，血液生物标志物有望弥补PET成像和脑脊液检测的不足，提升阿尔茨海默症检测的可及性和早诊早治。

01阿尔兹海默症流行病学

AD已经成为严重威胁人类健康的疾病之一，全球患者人数高达数千万。据流行病学调查数据，中国60岁以上人口中痴呆患者约 1,507 万，其中 AD 约 983 万人，轻度认知障碍（mild cognitive impairment，MCI）约 3,877 万人[1]。

在AD的早期进行精准诊断对于AD的防治至关重要：AD涵盖一个连续的疾病谱，目前学界认为在无症状期和早期对AD进行干预可能会取得良好的效果，而晚期AD患者大脑病变不可逆转。AD 的发展分为三个阶段：临床前 AD（preclinical AD）、AD 源性轻度认知障碍（MCI due to AD）和 AD 源性痴呆（dementia due to AD）[2]。

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02阿尔兹海默症的诊断方法

据阿尔茨海默症国际组织估计，全世界平均有超过75%的具有认知疾病或认知障碍患者未得到诊断，误诊率高达30%。目前，临床上怀疑患有AD的无症状患者需要接受临床病史采集、认知评估、常规实验室检测以及脑部结构成像等综合检查，以排除认知疾病或认知障碍的其他原因。

AD的实验室检测主要依赖于PET-CT检查或脑脊液（Cerebro-Spinal Fluid，CSF）检测确认Aβ病理的存在。CSF分析可以揭示 β-淀粉样蛋白（Aβ）42/40 或总/磷酸化 tau 蛋白比例水平的变化，从而表明AD患者的病程发展。神经丝蛋白轻链（neurofilament light chain，NfL）水平的变化也成为各种疾病中神经退行性变的广泛生物标志物。然而，这些检测方法成本高昂、具有侵入性，在临床实践中难以大规模推广。

AD相关血液生物标志物：随着AD新型疾病诊治方法的发展，无创性、低成本的血液学标志物的检测是热门研究方向。相关血液学标志物的临床价值已得到多个临床指南和专家共识的认可和推荐，有望替代CSF和PET-CT检查[3]。

推荐意见：血浆Aβ42/Aβ40、P-tau217、P-tau181和NfL 可用于AD源性MCI的早期诊断和疾病进展的评估（IIa级推荐，A级证据）[4]

——《阿尔茨海默病源性轻度认知障碍诊疗中国专家共识2021》

03蛋白质组学技术在AD精准诊疗中的应用：

质谱蛋白质组学分析提供了一种高灵敏度的方法，可以量化检测不同生物样本（如血清、血浆、尿液和CSF）中的蛋白质。它可以帮助研究人员在不同样品类型的小体积样本中检测上万种蛋白质，并具有高度的可重复性。结合使用靶向和非靶向质谱方法是发现和验证生物标志物的有力工具。非靶向方法与生物信息学工作流程相结合，可以无偏倚地识别特定于疾病状态的蛋白质谱。候选生物标记物可以被识别发现，并进行特定的靶向验证工作流程。有针对性的靶向质谱分析工作流程可提高特异性和灵敏度。

无标记定量（LFQ）质谱工作流程适用于大队列样本中的生物标志物发现，通过筛选样本来选择合适的候选肽段。可以评估包含大量样本和附加正交技术的验证样本集。验证队列可使用多反应监测（SRM/MRM）或平行反应监测（PRM）靶向蛋白组学定量分析，样本中的低丰度蛋白可以被可重现的方式检测和定量，灵敏度更高。

研究案例1：

蛋白质组学研究发现AD标志物，提前15年预测痴呆发病风险

复旦大学郁金泰教授等研究团队采用大规模蛋白质组学数据和人工智能算法，发现了预测未来痴呆风险的重要血浆生物标志物[5]，相关研究成果发表在《自然·衰老》顶级期刊并被编辑以“Blood protein markers predict 15-year risk of dementia”为题，选为研究简报进行报道。该项研究还被《自然》出版社选为研究亮点。

这项研究使用了大规模的基于社区队列蛋白质组学数据。基于英国生物（UK Biobank）数据库，该研究对52,645名非痴呆成年人的血液数据进行了跨度超过14年的追踪挖掘。在随访过程中，这些参与者中有1,417位被诊断为新发全因痴呆（ACD），691位被诊断为新发阿尔兹海默病（AD），285位被诊断为新发血管性痴呆（VaD）。

通过对这些患者血液数据中的1,463种血浆蛋白质数据进行分析，研究者们发现了对痴呆预测极具价值的三种血浆生物标志物，分别是GFAP（胶质纤维酸性蛋白）、NEFL（神经纤维丝轻链蛋白）和GDF15（生长/分化因子15）。

研究案例2：

The Innovation：大规模脑脊液和血清的蛋白质组学分析揭示的AD早期诊断和分期生物标志物

浙江大学吴志英教授、西湖大学郭天南教授、首都医科大学贾建平教授，共同通讯在《The Innovation》上发表了关于AD的早期诊断和分期的生物标志物研究[6]。研究者通过发现队列TMT蛋白组揭示AD导致的MCI蛋白显著改变。然后在一个独立的多中心队列中进行了基于平行反应监测（PRM）的靶向蛋白质组实验验证MCI中的差异表达蛋白。配对的脑脊液和血清蛋白质组显示蛋白质在AD进展过程中发生显著改变。研究通过机器学习开发了用于AD早期诊断的19种脑脊液蛋白和8种血清的蛋白质组合，且验证了21种脑脊液和18种血清的核心的AD阶段依赖性失调蛋白。

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研究亮点：

开发了用于配对CSF和血清蛋白质组学数据的深度分析工作流程

独立的多中心数据集与多种验证方法相结合

开发了用于AD早期诊断的19种CSF和8种血清的蛋白质组

21种CSF和18种血清蛋白在AD的不同时期失调

为AD血液检测在临床筛查和分期中的应用奠定基础

04赛默飞蛋白质组学从发现到应用的全流程方案

血浆是临床蛋白质生物标志物的重要来源，可用于揭示疾病生物学、分析对治疗的反应或用于诊断和预后。血浆蛋白质组学的主要优势在于可以很方便地从常规抽血中获取样本，并且待分析的大队列样品可储存在生物库等位置。然而，由于血浆中的蛋白质动态范围很宽，因此使用自下而上的蛋白质组学方法分析这些生物标志物面临着很大的挑战。低丰度蛋白质的分析尤具有挑战性，因为99% 的血浆由高丰度蛋白质，如白蛋白、球蛋白和凝血因子等组成。在基于质谱的分析中，这些高丰度蛋白质会严重影响可能用作生物标志物的低丰度蛋白质的检测[7,8]。

在新型 Thermo Scientific™ Orbitrap™ Astral™ 质谱仪上使用非标记的数据非依赖性采集 (DIA) 方法，开发出一种能够在不影响分析深度的同时，实现高通量的血浆蛋白质组学分析工作流程。作为血浆蛋白质组学工作流程的核心，Orbitrap Astral 质谱仪可进行灵活的分析，帮助您精确地达到实验目标。本款质谱仪可实现大队列样本的更快速的高通量检测，更深入的生物标志物覆盖，以及准确且精确的定量，提高统计学性能。

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Orbitrap Astral质谱仪：

更高通量

更深覆盖

更高灵敏度

准确且精确的定量

参考文献：

[1] Jia L, Du Y, Chu L, et al. Prevalence, risk factors, and management of dementia and mild cognitive impairment in adults aged 60 years or older in China: a cross‑sectional study[J]. Lancet Public Health, 2020, 5(12): e661‑e671.

[2] Albert MS, DeKosky ST, Dickson D, et al. The diagnosis of mild cognitive impairment due to Alzheimer′s disease: recommendations from the National Institute on Aging‑Alzheimer′s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer′s disease[J]. Alzheimers Dement, 2011, 7(3): 270‑279.

[3] Blennow K, et al. The potential clinical value of plasma biomarkers in Alzheimer's disease. Alzheimers Dement. 2023.

[4] 中华医学会神经病学分会痴呆与认知障碍学组.阿尔茨海默病源性轻度认知障碍诊疗中国专家共识2021[J].中华神经科杂志,2022,55(5):421-44.

[5] Plasma proteomic profiles predict future dementia in healthy adults. Nat Aging. 2024 Feb;4(2):247-260.

[6] Alzheimer’s disease early diagnostic and staging biomarkers revealed by large-scale cerebrospinal fluid and serum proteomic profiling. Innovation (Camb). 2024 Jan 2;5(1):100544.

[7] Targeted proteomic strategy for clinical biomarker discovery, Molecular Oncology, 2009

[8] Mass spectroscopy for translational proteomics: progress and clinical implications, Genome Medicine, 2012

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