脑脊液蛋白质组学鉴定常染色体显性遗传阿尔茨海默病的早期变化

    血清细胞外囊泡的蛋白质组学分析揭示乳腺癌的诊断特征和治疗靶点

    角膜上皮细胞和基质细胞衍生的细胞外囊泡蛋白质组学特征

    小鼠衰老蛋白质组图谱

    超越基因组的因素对人类血浆蛋白组的生物学影响

    单细胞蛋白质组学通过增强特征匹配表征 IFN-γ 反应和细胞状态的共存性

    单细胞CAR T图谱揭示8年白血病缓解中的Type-2功能

    多组学分析揭示阿尔茨海默病严重程度的关键因素

    多组学分析揭示IGF2BP3/SPHK1信号通路在肌肉浸润性膀胱癌中癌症干细胞的预后价值及对免疫治疗反应的预测能力 

美国华盛顿大学精神学系的Yuanyuan Shen团队通过分析脑脊液（CSF）中的蛋白质来识别常染色体显性遗传阿尔茨海默病（ADAD）的早期生物标志物，以便监测疾病进展并制定治疗策略。这项高通量蛋白质组学研究检测了 286 名突变携带者（MCs）和177名非携带者（NCs）的CSF蛋白质。开发的多层回归模型区分这两组之间具有不同伪轨迹的蛋白质。研究结果通过独立的ADAD数据集以及散发性AD数据集得到了验证，并运用了机器学习技术来开发和验证预测模型。研究发现了 137 种在MCs和NCs之间具有不同轨迹的蛋白质，其中8种在传统AD生物标志物之前发生了变化。这些蛋白质被分为三个阶段：早期阶段（应激反应、谷氨酸代谢、神经元线粒体损伤）、中期阶段（神经元死亡、凋亡）和晚期症状前阶段（小胶质细胞变化、细胞通讯）。预测模型揭示了一个 6 种蛋白质的亚群，在区分MCs和NCs方面比传统生物标志物更为有效。

血清细胞外囊泡的蛋白质组学分析揭示乳腺癌的诊断特征和治疗靶点

细胞外囊泡（EVs）的分析对于乳腺癌的检测、预后和治疗监测是一种有前景的非侵入性液体活检方法。为了实现这一策略的潜力，需要全面了解来自人类样本的乳腺癌特异性EVs的特征和蛋白质组组成。复旦大学王红霞、丁琛和朱玮团队采用基于质谱的非数据依赖获取（DIA）蛋白质组学方法，分析了来自乳腺癌患者（n = 126）和健康供体（n = 70）的血清EVs，并在 5 个独立队列中验证了研究结果。对EVs蛋白质组的检验可以构建特异性的EVs蛋白分类器，用于乳腺癌的诊断，并区分转移性疾病患者。值得注意的是，TALDO1被发现是乳腺癌远处转移的EVs生物标志物。体外和体内分析证实了TALDO1在刺激乳腺癌侵袭和转移中的作用。最后，通过高通量分子对接和虚拟筛选，作者在一个包含 271380 个小分子的库中识别出一种强效的TALDO1别构抑制剂AO-022，该抑制剂能够在体外抑制乳腺癌的迁移，并在体内抑制肿瘤进展。该研究阐明了乳腺癌患者血清EVs中的蛋白质组改变，为改善乳腺癌的诊断、监测和治疗策略提供了指导。

角膜不同层（上皮层和基质层）之间的通讯是角膜愈合过程中一个复杂而关键的环节。据报道，角膜损伤后，上皮细胞和基质之间通过囊泡分泌组即细胞外囊泡（EVs）的双向相互作用，可加速损伤后伤口闭合。目前，对于来自人角膜上皮细胞（HCE）、角质细胞（HCKs）、成纤维细胞（HCFs）和肌成纤维细胞（HCMs）的EVs的特异性蛋白标志物仍然知之甚少。波士顿哈佛医学院Schepens眼科研究所的Vincent Yeung团队通过蛋白质组学分析了角膜上皮细胞和基质细胞衍生的EVs，探讨这些EVs在角膜生理和病理过程中的潜在作用。研究发现，所有EVs都富含CD81，并且与HCE-EVs和HCF-EVs相比，HCM-EVs中ITGAV和FN1的表达水平增加。所有EVs都不含GM130，并且在生物物理特性（颗粒浓度、中值颗粒大小和zeta电位）方面显示出最小的差异。在蛋白质组水平上，该团队发现HCM-EVs中与纤维化途径相关的蛋白质（如COL6A1、COL6A2、MMP1、MMP2、TIMP1和TIMP2）的富集程度高于HCE-EVs、HCK-EVs和HCF-EVs。有趣的是，HCE-EVs表达了与EIF-2信号通路（压力诱导的信号以调节mRNA翻译）相关的蛋白质，如RPS21、RALB、EIF3H、RALA等，而这些蛋白质在HCK-EVs、HCF-EVs和HCM-EVs中的表达较低。该团队从HCE、HCKs、HCFs和HCMs细胞条件培养基中分离了EVs，并通过Western印迹、纳米粒子跟踪分析和蛋白质组学对其生物物理和蛋白质组成进行了表征。研究表明，来自角膜上皮层和基质层的EVs具有独特的分子组成，并可能提供新的蛋白质标记以区分HCE-EVs、HCK-EVs、HCF-EVs和HCM-EVs之间的差异。

小鼠衰老蛋白质组图谱

衰老是大多数慢性疾病的最大危险因素，了解其潜在机制对于年龄相关疾病的预防和治疗至关重要。探究衰老机制的第一步是对与年龄相关的分子水平变化进全面和定量的评估，以往研究主要集中在阐明衰老过程中的转录组变化，但是有些与蛋白丰度变化无关的mRNA水平变化可能是无关紧要的。而与年龄相关的蛋白质组变化本身仍未得到充分探讨。虽然已有蛋白质组学研究揭示了小鼠的脑、肾、肝和肺等组织中与年龄相关的变化，但是使用的实验材料并不是老年小鼠。所以，衰老相关的蛋白组仍有很多未解之谜。大阪市立大学医学研究生院Naoko Ohtani团队对 6、15、24 和 30 个月的小鼠采集的主要组织进行了全组织裂解物和低溶解度蛋白富集组分的定量蛋白质组学分析，并将这些数据与从相同小鼠组织样本收集的转录组学数据相结合进行分析，构建了 “小鼠衰老蛋白质组图谱”，全面描述了衰老小鼠的蛋白质组的主要特征，为未来的衰老研究提供了整合的视角。

超越基因组的因素对人类血浆蛋白组的生物学影响

当前的广谱捕获蛋白质组平台已经能够同时评估数千种血浆蛋白质，但其中大多数并非主动分泌，其来源未知。英国伦敦玛丽皇后大学精密医疗保健大学研究所的Julia Carrasco-Zanini团队整合了基因组学与深度表型信息，以识别与约 8000 名健康个体的 4775 种血浆蛋白相关的可修改和不可修改因素。该团队创建了一个数据驱动的生物影响图谱，展示了人类血浆蛋白质组的生物学影响，并证明了根据主要解释因素将蛋白质分群的结果。对于超过三分之一（N = 1575）的蛋白质目标，联合遗传和非遗传因素解释了血浆 10% 至 77% 的变异（中位数 19.88%，四分位距 14.01% 至 31.09% ），这独立于技术因素的影响（中位数 2.48%，四分位距 0.78% 至 6.41% ）。结合基于遗传锚定的因果推断方法，该研究的图谱突显了可修改风险因素与血浆蛋白之间的潜在因果关系。例如，对于数百种蛋白质-疾病的关联，COL6A3 可能介导肾功能下降与心血管疾病之间的关联。该研究提供了关于人类血浆蛋白质组的生物学和技术影响图谱，以帮助解释蛋白质组学研究的发现。

单细胞蛋白质组学通过增强特征匹配表征 IFN-γ 反应和细胞状态的共存性

蛋白质组学分析通过数据非依赖性采集（DIA）已成为获得深度蛋白质组覆盖的强大方法，并在单细胞非标记定量分析中受到关注。然而，针对DIA单细胞蛋白质组学的最优实验设计尚未完全探索，随后的数据分析工具的性能指标也有待评估。因此，德国癌症研究中心（DKFZ）干细胞与癌症蛋白质组学分部的Karl K. Krull团队正式、全面评估了一种利用所谓的“匹配增强器”（Matching Enhancer, ME）与低输入样本共分析的DIA数据处理策略，以提高灵敏度、蛋白质组覆盖率和数据完整性。该团队通过双蛋白质组模型评估了DIA-ME的匹配特异性，并证明在使用DIA-NN软件时，假阳性和假转移被控制在较低水平，同时保持了定量准确性。该研究将DIA-ME应用于探究U-2OS细胞对IFN-γ的单细胞蛋白质组响应，并重现了在批量材料中观察到的时间分辨的IFN-γ响应蛋白的诱导。此外，该团队在同一细胞内发现了蛋白质表达的共表达和反相关模式，表明存在互斥的蛋白质模块以及不同细胞状态的共存。总的来说，该团队的研究数据显示，DIA-ME是一种强大、可扩展且易于实施的单细胞蛋白质组学策略。

尽管嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法在急性淋巴细胞白血病（ALL）治疗中显示较高的反应率，但大约 50% 的患者在第一年内复发。在此背景下，耶鲁大学生物医学工程系的Zhiliang Bai团队为研究超长CAR T细胞持久性的分子决定因素，从参加前两个CAR T ALL临床试验的 82 名儿童ALL患者以及 6 名健康捐赠者处获得了 695819 个输注前的CAR T细胞的单细胞多组学图谱，这些细胞在基线水平或CAR特异性刺激后被采集。该研究发现，CAR T细胞输注产品中升高的Type-2功能与患者维持平均 8.4 年的B细胞缺乏显著相关。通过对配体-受体相互作用的分析，研究发现Type-2细胞通过调节功能失调的亚群来维持整个群体的稳态，而在抗原特异性激活过程中添加IL-4可以在转录组和表观基因组水平上减轻CAR T细胞的功能障碍并增强其适应性。治疗后血清的连续蛋白质组学分析显示，5 年或 8 年无复发的患者血清中循环的Type-2细胞因子水平较高。在一个白血病小鼠模型中，Type-2功能较高的CAR T细胞产品显示出更好的扩增能力和抗肿瘤活性，特别是在肿瘤细胞再次刺激后。通过在生产过程中加入IL-4或在输注前用IL-4预处理制造的CAR T细胞产品，可以恢复Type-2功能较低的CAR T细胞的抗肿瘤功效。该结果为持久性CAR T细胞治疗反应的介质提供了见解，并提出了通过增强CAR T细胞的Type-2功能来维持长期缓解的潜在治疗策略。

瑞典皇家理工学院生命科学实验室的Meng Lingqi团队开展了一项针对 87 名阿尔茨海默病（AD）患者的多组学分析研究，旨在揭示影响疾病进展的关键因素。该研究首次整合了患者血液样本中的蛋白质与代谢物数据，以及其肠道和唾液微生物组信息，以此来全面解析宿主与微生物之间复杂的交互作用及其对AD的具体影响。通过对不同临床阶段AD患者的对比分析，研究人员识别出了一系列显著差异。其中包括血液中特定蛋白质和代谢物浓度的变化，以及肠道和唾液微生物群落结构的改变。研究指出SKAP1、NEFL、高香草酸（homovanillate）以及Paraprevotella clara等生物标志物与AD严重程度存在显著相关性。团队还运用了先进的机器学习算法，基于这些多组学数据构建了一个预测模型，用于评估AD病情的发展趋势，该模型能够较为准确地预测疾病的进程。该研究对于深入理解AD的病理机制以及为未来诊断与治疗策略提供科学依据具有重要意义。

广西医科大学第一附属医院泌尿肾脏研究所的Yaobang Wang团队通过单细胞质谱分析技术，在肌肉浸润性膀胱癌（MIBC）患者中鉴定出一种特定的CD274+ALDH+癌症干细胞样细胞群体。研究显示，这类细胞与免疫抑制状态及较低的生存率相关。进一步研究表明，在这些细胞中，IGF2BP3的高表达与MIBC患者的不良临床预后紧密相连。为了更深入地理解IGF2BP3如何调控SPHK1的表达，研究团队运用了MeRIP-seq和bulk RNA-seq技术。这些实验手段揭示了IGF2BP3与SPHK1之间复杂的调控机制。通过单核RNA测序和单细胞RNA测序，研究者们描绘了同时表达IGF2BP3和SPHK1的膀胱癌细胞的分子图谱。此外，空间转录组学和编码器分析技术的应用，使得研究人员能够详细描述在肿瘤微环境中，IGF2BP3+SPHK1+的膀胱癌细胞与免疫细胞之间的空间分布模式及其相互作用。结果提示，IGF2BP3/SPHK1信号通路在MIBC患者的预后评估及对免疫治疗的响应中可能扮演着重要角色。