【Front Immunol】广东人民医院团队利用Olink蛋白组学揭秘痛风炎症特征图谱

研究背景

痛风（Gout）是一种常见的关节炎性疾病，其特征是血清尿酸（SUA）水平升高，导致单钠尿酸盐（MSU）晶体在关节内和关节周围沉积，进而触发先天免疫反应。近年来，全球范围内原发性痛风和高尿酸血症的发病率均呈上升和年轻化趋势。在中国，痛风的调整患病率为3.2%，而高尿酸血症的比例高达17.7%。

NLRP3炎症小体是MSU晶体引发细胞炎症级联反应的核心。一旦激活，将促进促炎细胞因子分泌，包括白介素-1β（IL-1β）和白介素-18（IL-18）。其中，IL-1β是介导痛风特征性炎症级联反应的关键因子。其分泌启动了其它免疫细胞的募集，引发炎症级联反应，表现为痛风的标志性症状，如关节剧烈疼痛、红肿和发热等。

尽管NLRP3炎症小体的激活被认为是关键事件，但驱动痛风的确切机制仍未完全阐明。目前认为，多种调节途径的复杂相互作用导致了痛风炎症的多样化临床表现。邻位延伸分析技术（PEA）作为一种前沿的蛋白组学方法，能够精准测量微量生物液体中的低丰度蛋白，特别适用于免疫炎症图谱描绘和炎性疾病机理研究。

文章简介‍‍

研究解读

研究收集了8名痛风患者（GS）、8名骨关节炎患者（OS）和8名健康对照（HS）的血清样本，以及14名痛风患者（GJ）和13名骨关节炎患者（OJ）的滑液（SF）样本。使用Olink Target 48 Cytokine Panel对以上样本中的45种蛋白进行了检测，其中包括细胞因子、趋化因子和生长因子。

血清蛋白主成分分析（PCA）展示了痛风、骨关节炎（OA）和HC中不同的聚类模式（下图B）。健康对照者的蛋白质谱具有高度一致性，而痛风患者血清样本的蛋白图谱具有显著异质性。SF蛋白PCA分析显示痛风和OA之间存在大量重叠，表明两组间具有相似的蛋白组学特征（下图C）。热图显示，GS中部分蛋白表达水平明显高于HS（下图D）；GJ和HS组间的蛋白水平也有显著差异。在滑液中，GJ并没有显示出比OJ更高的蛋白表达（下图E），这也与PCA的结果一致。

图1. 痛风的综合蛋白组图谱

为了阐明痛风患者中炎症蛋白表达模式，研究人员对不同组别的细胞因子水平进行了比较。与HS相比，GS组中有20种蛋白水平显著升高（下图A），包括IL-8、 MCP-3、IL-1b、 IL-6、 EGF、 OSM、LOX-1、MIP-1a、 MMP-1、TGF-a、VEGF-A、MIP-1b、 IL-7、MMP-12、MCP-2、MCP-1、GM-CSF、IL-2、HGF 和 I-TAC。大部分蛋白在OS组中的表达也显著高于HS（下图B）。在GJ和OJ的比较中，发现了GJ组中IL-8、 IL-6、IP-10、 IL-17F、MIP-3b和VEGF-A水平的升高（下图C）。而GJ与GS的比较也观察到了不同的蛋白表达模式（下图D）。

图2. 不同组蛋白质水平的火山图

 

为了进一步评估检测蛋白在区分痛风、骨关节炎与健康者中的有效性，研究人员选择了在GS和GJ组中高表达的蛋白质，进行ROC曲线分析。在血清样本中，与OS和HS相比，GS组的高表达水平蛋白，VEGF-A、MMP-1、TGF-a和OSM，对应的AUC分别为0.95，0.95，0.92和0.91。在滑液样本中，与OJ相比，GJ中的高表达蛋白是IP-10、VEGF-A、IL-8和MIP-3b，其对应的AUC为0.78、0.78、0.76和0.75。

研究人员通过STRING构建了蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络，以深入了解痛风中蛋白间功能关系和生物学意义。输入在GS组中的高表达蛋白（与HS比），大多数蛋白参与并形成了紧密互联的PPI网络（下图A）。值得注意的是，只有一个蛋白质（MYDGF）不在网络中。该网络中边的数量超过了随机关联中的期望数量，表明了蛋白交互数量明显高于预期。这表明大多数GS差异表达蛋白可以在PPI网络中有效相互作用。随后，研究人员进行了KEGG通路富集分析，确定了53条显著富集的通路，下图B显示了最突出的通路，包括“细胞因子-细胞因子受体相互作用”、“趋化因子信号通路”、“IL-17信号通路”、“toll样受体信号通路”、“JAK-STAT信号通路”和“PI3K-AKT信号通路”等关键过程。这些显著富集通路为痛风的潜在生物学机制提供了有价值的见解。研究团队还针对GJ中的高表达蛋白质（与OJ比）进行了分析，表明了差异蛋白质的有效相互作用（下图C）和显著通路富集（下图D）。

 

图3. 蛋白质-蛋白质相互作用和通路富集分析

写在最后

蛋白组学技术已逐步得到广泛认可和应用，不仅为深入探究炎症性疾病的病理生理机制提供了关键见解，且已成为识别新型生物标志物的重要资源。在本研究中，PEA技术借助其高保真度的蛋白定量数据，成功描绘了痛风和关节炎患者血清与滑液样本的炎症特征图谱。这一技术助力研究人员识别出了VEGF-A、MMP-1、TGF-a和OSM等痛风诊断生物标志物的有力候选者。

此外，针对滑液炎症蛋白分析揭示了痛风的独特模式，显示了其中IP-10、VEGF-A、IL-8和MIP-3b的水平显著高于关节炎患者。痛风患者血清和滑液中炎症蛋白升高表明它们在疾病相关的炎症过程和组织损伤中发挥着作用，这使得这些蛋白标志物有望成为痛风早期检测和疾病进展监测的标志物。

参考资料：