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蛋白質組學揭示認知軌跡的相關蛋白

信息來源：金開瑞作者：genecreate 發布時間：2019-12-31 11:32:30

期刊：Nature Communications

IF：12.353

技術：Label-free

研究背景

隨著年齡增長，特別是到了高齡階段，人的認知能力會發生不同程度的變化；一些人保持穩定的認知軌跡，而另一些人的認知能力可能會出現嚴重下降。通常來說，認知能力下降是神經退行性疾病的早期表現，最終可能會導致輕度認知障礙（MCI）或癡呆。目前認知軌跡的變化僅部分地由傳統的神經變性病理學解釋，如β-淀粉樣斑塊、神經原纖維纏結、微小梗塞、大腦梗塞和路易體癡呆等病理，但是尚不清楚認知軌跡變異的具體作用機制，也缺少從蛋白質組學的角度對認知軌跡的相關研究。

圖1 研究思路和結果概述

研究結果

1. 個性化認知軌跡

為了探究認知軌跡的潛在生物過程，作者通過Label-free定量蛋白質組學技術，采取縱向評估對最初認知未受損的老年人腦供體進行無偏見、大規模的認知軌跡關聯蛋白研究（圖1）。本文作者首先分別對Banner隊列和BLSA隊列的個體認知軌跡進行評估（圖2），主要分為臨床診斷和Braak階段，其中斜率為零或接近零的軌跡反映了認知穩定性、斜率為負的軌跡則表明認知衰退更快；進而通過對Braak階段的描述和演示，分析出神經原纖維纏結或許比β-淀粉樣蛋白斑塊更能引起認知衰退。綜合對個體認知軌跡的評估，發現：（i）認知軌跡在給定的臨床診斷或Braak階段內發生變化；（ii）在AD病例或Braak分期較大的患者大腦中，不僅僅是較快的認知衰退；（iii）認知軌跡為臨床診斷和神經病理學發現提供了補充信息。

圖2 個體化認知軌跡的評估

2. 蛋白質組學與認知軌跡的關聯研究

作者通過Label-free定量蛋白組學技術，在Banner隊列和BLSA隊列中分別鑒定出3710和3933種蛋白質，且有2752種蛋白質同時存在兩者之中。再通過校對性別、入學年齡、受教育年齡、死亡年齡等個體信息后，在Banner隊列中發現有354種蛋白質與認知軌跡相關聯（FDR <0.05，圖3A），其中前五種蛋白質依次是VGF、SEPT5、DBI、 MAPT和KIAA1045；也在BLSA隊列中發現有127種蛋白質與認知軌跡相關聯（FDR <0.05，圖3B），其中前五種蛋白質依次是DLD、ABHD10、VDAC1、NDUFV1和PDHB。

鑒于兩隊列中表達量最高的蛋白質具有差異性，也有可能是由隊列群體、隨訪持續時間、認知軌跡范圍等因素造成的，所以作者采取Meta分析來增強真正的陽性結果（圖4），結果顯示在兩隊列中有579個蛋白與認知軌跡變化趨勢一致，其中350種蛋白的豐度增加、229種蛋白的豐度降低。與此同時，采用PPI分析來初步了解這些蛋白質在不同生物過程或細胞器中可能發生的相互作用（圖5），結果發現其中484種蛋白均具有一種以上PPI且總共有2587種PPI，其中與認知軌跡相關的突觸前蛋白與突觸后蛋白之間也存在著許多PPI。

圖3 認知軌跡關聯蛋白

圖4 認知軌跡中的差異蛋白表達

圖5 認知軌跡相關蛋白的互作分析

3. 認知軌跡蛋白的富集分析

為了探究與認知軌跡相關的579種蛋白質相關的生物學過程，作者分別對認知穩定性較低豐度的229種蛋白質和認知穩定性較高豐度的350種蛋白質進行了GO富集分析，發現了低豐度蛋白主要參與在炎癥反應、細胞凋亡、內皮功能和RNA處理等方面，主要是少突膠質細胞、星形膠質細胞和小膠質細胞；高豐度蛋白主要參與在線粒體功能和突觸傳遞等方面，主要是神經元和星形膠質細胞（表1）。

為了確定與認知軌跡相關的蛋白質是通過傳統AD病理還是獨立于傳統AD病理學，作者分別在兩對列中進行了另一種蛋白質組范圍的關聯性研究，即對β-淀粉樣蛋白斑塊和神經原纖維纏結進行蛋白質組學分析并關聯認知軌跡，結果發現Banner隊列中的57個蛋白和BLSA隊列中的12個蛋白均與認知軌跡相關；再結合Meta分析和GO富集分析，發現在232種與認知穩定性相關的蛋白質中，低豐度的蛋白質主要參與在糖酵解、神經絲束的組裝、細胞-細胞粘附和RNA結合等方面，主要是少突膠質細胞、星形膠質細胞和小膠質細胞；高豐度的蛋白質主要參與在線粒體活性和突觸傳遞過程等方面，主要是神經元。

上述結果表明，認知穩定性相關的高豐度蛋白質參與線粒體活動和神經元中的突觸傳遞，而不依賴于β-淀粉樣斑塊和神經原纖維纏結的影響；認知穩定性相關的低豐度蛋白質參與神經膠質細胞的炎癥反應、細胞凋亡和內皮功能，可能通過β-淀粉樣斑塊和神經原纖維纏結起作用。與此同時，與認知穩定性相關的高豐度蛋白質相比，低豐度蛋白質對傳統神經病理學的調整具有更大程度的影響，并且改變了相關的生物學過程。

表1 認知軌跡相關蛋白的富集分析

4. 構建蛋白的共表達網絡

作者使用WGCNA在Banner隊列中鑒定了20個強且共表達蛋白的模塊，再采用GO富集分析歸類了這些模塊中富集的生物過程（圖6），其中最大的5個模塊富含了突觸功能、分解代謝和凋亡過程、線粒體功能、髓鞘形成和轉錄活性。值得注意的是，在BLSA隊列中鑒定了16個共表達蛋白模塊，通過使用Fisher精確檢驗對兩隊列進行成對重疊分析，結果發現9對有顯著性重疊。

接下來，作者將與認知軌跡相關的579種蛋白質分別在在Banner和BLSA隊列中共表達蛋白質網絡中進行富集測試，且在Fisher精確檢驗后得出，穩定性中較高豐度的蛋白質在參與突觸功能（Banner M1、BLSA M1和M4）和線粒體功能（Banner M3和BLSA M3）的模塊中富集（圖7A）；認知穩定性中較低豐度的蛋白質在參與細胞凋亡（Banner M2和BLSA M13），髓鞘形成（Banner M4和BLSA M2）和炎癥反應（BLSA M6和間接Banner M2）的模塊中富集（圖7B）。另一方面，在獨立于β-淀粉樣蛋白斑塊和神經原纖維纏結的認知軌跡相關的232種蛋白質中，認知穩定性中較高豐度的蛋白質富集在突觸功能（Banner M1、BLSA M1和BLSA M4）和線粒體的模塊（圖7C）；認知穩定性中較低豐度的蛋白質富集在涉及細胞凋亡（Banner M2和BLSA M13），髓鞘形成（Banner M4和BLSA M2）和炎癥反應（BLSA M6和Banner M2）的模塊（7D）。

圖6 蛋白的共表達網絡

圖7 認知軌跡相關蛋白的模塊富集

5. 認知軌跡相關蛋白和中樞蛋白

在蛋白質共表達網絡中，中樞蛋白質可能是重要的蛋白質，因為它們與模塊中的其他蛋白質高度相關。因此，作者希望確定與認知軌跡相關的蛋白質是否也是Banner和BLSA共表達網絡中的中樞蛋白質，并重點研究了579個認知軌跡相關蛋白富集的7個Banner模塊和7個BLSA模塊，發現在上述兩模塊中分別有102個（占比83％）和99個（占比76％）中樞蛋白與認知軌跡相關（圖7）。另一方面，將獨立于病理的相關蛋白進行類似分析，發現在兩模塊的中樞蛋白中分別有67個和62個蛋白與β-淀粉樣蛋白斑和神經原纖維纏結的認知軌跡關聯，且兩者交集的38種蛋白質將作為后續研究的重點之一。

研究結論

本文利用Label-free定量蛋白組學的方法對認知穩定性進行了大規模的蛋白質組學分析，發現了579種與認知軌跡相關的蛋白質，以及在認知穩定性中神經元線粒體活性增加的證據。同時也確定了獨立于神經病理學又屬于中樞蛋白的38種蛋白質，為理解在認知軌跡中個體差異影響的分子機制奠定了基礎。

解析文獻

Wingo AP, Dammer EB, Breen MS, et al. Large-scale proteomic analysis of human brain identifies proteins associated with cognitive trajectory in advanced age. Nat. Commun. 2019 Apr 8; 10(1): 1619.

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蛋白質組學揭示認知軌跡的相關蛋白