??榴蓮忘返 2014??

導讀

通過孟德爾隨機化分析發現，FCRL3、TYMP、AHSG、MMEL1 和 SLAMF7 是多發性硬化癥的新藥物潛在靶標。

作為一種復雜的自身免疫病，多發性硬化癥的現有治療方法未能有效抑制復發和減緩病程。研究者利用國際多發性硬化癥遺傳學聯盟和其他數據庫數據，通過孟德爾隨機化分析，確定了 734 種血漿和 154 種腦脊液蛋白的遺傳工具變量。

此外，研究者還運用雙向隨機化分析、貝葉斯共定位和表型掃描等方法，進一步鞏固了這些發現。在蛋白質-蛋白質互作網絡分析中，發現 FCRL3、TYMP 和 SLAMF7 與現有多發性硬化癥藥物的靶蛋白相互作用。

分析表明，FCRL3、TYMP 和 AHSG 在血漿中的增加對抗多發性硬化癥有保護作用，而腦脊液中 MMEL1 的增加則增加了患病風險，SLAMF7 和 CD5L 的增加則降低了風險。這些發現表明，這些蛋白可能是多發性硬化癥的新藥物靶標，尤其是 FCRL3 和 SLAMF7，值得進一步的臨床研究。

血漿和腦脊液蛋白質的遺傳關聯研究

研究方法概述

• CSF 蛋白質研究：Yang 等人識別了 184 種 CSF 蛋白質的 274 個蛋白質數量性狀位點（pQTLs），這些 pQTLs 滿足嚴格的標準，包括基因組范圍內的顯著關聯、位于非主要組織相容性復合體（MHC）區域、獨立關聯，并且是順式作用的 pQTLs。

• 血漿蛋白質研究：Zheng 等人綜合了五項既往全基因組關聯研究（GWAS），涵蓋了 734 種蛋白質的 738 個順式作用 SNPs。

• 數據的可靠性：通過核查原始資料和外部驗證，確保數據的準確性和可靠性。

• 遺傳工具的應用：運用「TwoSampleMR」工具，采用不同的統計方法，如 Wald 比率和逆方差加權 MR（MR-IVW），分析蛋白質水平變化與 MS 風險之間的關系。

• 多重測試的校正：使用 Bonferroni 校正方法調整多重測試結果，并設定特定的 P 值閾值。

關鍵發現與分析

血漿與 CSF 蛋白質 pQTLs 的相關性

• 假設驗證：考慮到血腦屏障的存在，預計血漿和 CSF 中識別的 pQTLs 相關性較低。
• 相關性分析：通過 Spearman 相關性分析，在不同顯著性水平下研究共享 pQTLs 的相關性。

蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）網絡分析

• 研究目的：研究與 MS 風險相關蛋白質的相互作用，及其與現有 MS 藥物的潛在聯系。
• 方法與工具：利用 STRING 數據庫進行 PPI 分析，同時關注藥物靶標與已識別潛在因果蛋白質間的相互作用。

貝葉斯共定位分析

• 目標：評估兩個特征是否共享同一因果變異。
• 方法：應用‘coloc’軟件包，測試多個假設，尤其是關于蛋白質與 MS 是否由同一或不同變異所關聯的問題。

表型掃描

• 目的：探究 pQTLs 與其他特征的關聯。
• 方法：利用‘phenoscanner’工具和 Ferkingstad 等人的研究數據，確定與 MS 已知風險因素相關的多效性 SNPs。

主要結果

采用孟德爾隨機化（MR）分析，篩選出六種與多發性硬化癥（MS）相關的蛋白質。這些蛋白包括：Fc 受體樣蛋白 3（FCRL3）、胸苷磷酸化酶（TYMP）和 α-2-HS 糖蛋白（AHSG），存在于血漿中；以及膜金屬內肽酶樣 1（MMEL1）、信號淋巴細胞激活分子 F7（SLAMF7）和 CD5 抗原樣（CD5L），存在于腦脊液中。其中，FCRL3、TYMP、AHSG、SLAMF7 和 CD5L 與降低 MS 風險相關，而 MMEL1 與升高 MS 風險相關。初步分析中這些蛋白質未顯示異質性。

進一步分析表明，FCRL3、TYMP、AHSG、MMEL1 和 SLAMF7 五種蛋白被認為是 MS 的潛在藥物靶標。雙向 MR 分析未發現 MS 對這六種蛋白水平的因果效應，而 Steiger 過濾確保了結果的方向性。貝葉斯共定位分析指出，這些蛋白與 MS 共享相同的遺傳變異。表型掃描發現這些蛋白與特定疾病和特征相關。

在蛋白水平上，腦脊液和血漿 MR 結果之間的負相關不顯著。即使在限制蛋白數量的分析中，這種負相關依然存在且不顯著。蛋白質-蛋白質互作（PPI）網絡分析表明，基于血漿的 AHSG 和基于腦脊液的 CD5L 可能有相互關聯。但蛋白質-蛋白質共定位分析未支持血漿與腦脊液蛋白的關聯。

PPI 網絡揭示了三種優先蛋白（FCRL3、TYMP 和 SLAMF7）與現有 MS 藥物靶標的相互作用。通過 STRING 數據庫，識別了最可靠的相互作用。例如，FCRL3 與 ocrelizumab 和 ofatumumab 的靶標 B-淋巴細胞抗原 CD20（MS4A1）有關。TYMP 與克拉地賓的兩個靶標有關。SLAMF7 與 alemtuzumab 的靶標有關。Drugbank 數據庫搜索表明，存在可能影響疾病的藥物。

在不同數據集中使用相同和顯著的變異策略，復制了初步發現，發現 MMEL1 在 UK Biobank 和 FinnGen 隊列中也與 MS 相關，而 FCRL3 僅在 UK Biobank 中相關。此外，AHSG 在 UK Biobank 中顯示出對 MS 的邊緣顯著因果效應。

圖表 1：多發性硬化癥（MS）相關血漿和腦脊液蛋白的鑒定研究設計

圖表 2：血漿和腦脊液蛋白對多發性硬化癥（MS）風險的 MR 分析結果

火山圖展示了（A）734 種血漿蛋白和（B）154 種腦脊液蛋白對 MS 風險的 MR 分析結果。圖 A 和圖 B 分別使用沃爾德比率和逆方差加權方法，展示了血漿和腦脊液蛋白在 MS 風險上的 MR 分析。

圖表記錄了血漿蛋白水平每標準差（SD）增加和腦脊液蛋白水平每 10 倍增加，對 MS 風險增加的比率（OR）。

虛線水平黑線代表 P 值為 5.63 × 10^?5（0.05/888）。ln 代表自然對數；PVE 代表變異解釋比例。

圖表 3：當前多發性硬化癥藥物靶標與潛在藥物靶標的交互作用

圖表 4：六種潛在致病蛋白與多發性硬化癥因果關系的外部驗證

通過 MR 分析，研究人員探討了六種潛在致病蛋白對 MS 的因果關系。分析依據來自（A）BioBank 和（B）FinnGen 隊列的數據。圖表中記錄了血漿蛋白水平每標準差（SD）增加和腦脊液蛋白水平每 10 倍增加，對 MS 風險增加的比率（OR）。

表格 1：多發性硬化癥（MS）相關血漿與腦脊液蛋白質的 MR 研究成果

PVE = 解釋的方差比例。

a 所考察的 SNP 均為順式作用。

b 血漿蛋白質水平每提高一個標準差，腦脊液蛋白質水平每增加 10 倍，均可見 MS 風險增加的比率。

表格 2：六種潛在致病蛋白的逆因果檢測、貝葉斯共定位分析及表型掃描總結

APTT = 活化部分凝血活酶時間；MR-IVW = 門德爾隨機化逆方差加權法；N/A = 無數據；PP = 后驗概率；PSC = 原發性硬化性膽管炎；RA = 類風濕性關節炎；T1DM = 1 型糖尿病。

a 血漿蛋白質水平每增加一個標準差和腦脊液蛋白質水平每增加 10 倍，均與 MS 風險增加的比率有關。b 與特征直接相關的 SNP。

c 通過代理途徑介導與特征相關的 SNP。

總結

首次結合血漿和腦脊液蛋白質組數據，利用兩樣本 MR 和貝葉斯共定位方法，識別出多發性硬化癥的五個潛在藥物靶標。

• ?? 蛋白質的因果關系分析：應用 MR 分析和 Steiger 過濾技術，排除逆因果關系和水平多態性問題。
• ?? 數據分析策略：采用 MR 和貝葉斯共定位方法，有效控制遺傳混雜和水平多態性帶來的偏差。
• ?? 藥物靶標探索：發現 FCRL3、TYMP、AHSG、MMEL1 和 SLAMF7 可能是多發性硬化癥的藥物靶標。
• ?? 跨數據集驗證：MMEL1 在英國 Biobank 和 FinnGen 數據集中獲得驗證，增強了其作為靶標的可信度。
• ?? 靶標深入探索：除 AHSG 外，其他靶標與多發性硬化癥的關系尚待進一步研究。

該研究采用整合性分析方法，結合 MR 和貝葉斯共定位技術，評估了多發性硬化癥的因果蛋白質。通過雙向 MR 分析，并運用 Steiger 過濾技術，確認了主要 MR 分析中識別的蛋白質不存在逆因果關系。為減少水平多態性帶來的偏差，研究僅使用順式 pQTLs 作為分析工具。五種通過 MR 方法識別的蛋白質（FCRL3、TYMP、AHSG、MMEL1 和 SLAMF7）可能與多發性硬化癥的相同變體有關。

在探索多發性硬化癥潛在藥物靶標時，研究者考量了血漿和腦脊液中的蛋白質，并比較了它們的作用效果。研究發現，血漿和腦脊液中的蛋白質組成存在差異，且二者之間未發現相關性。此外，五個重點蛋白質之間也未顯示出顯著的雙向因果關系。

MMEL1 是研究中識別的五種蛋白質之一，也是唯一在英國 Biobank 和 FinnGen 數據集中獲得外部驗證的生物標志物。而 FCRL3、TYMP 和 MMEL1 在最近的基于總結數據的 MR 研究中也暗示與多發性硬化癥有關。然而，AHSG 與多發性硬化癥風險之間的關系尚不明確，需要更多研究來闡明這些關聯。

研究存在一定局限性。首先，不同研究中蛋白質的測量方法不一致可能導致偏差。其次，所有重點蛋白質只有一個順式作用的 SNP，缺乏反式 pQTLs，這限制了分析的應用范圍。此外，分析主要基于歐洲血統人群，其結果難以推廣至其他血統。最后，盡管發現了因果蛋白質與當前多發性硬化癥藥物靶標之間的某些相互作用，但 PPI 分析的結果更多是提示性的，而非決定性的。

• Lin, J., Zhou, J., & Xu, Y. (2023). Potential drug targets for multiple sclerosis identified through Mendelian randomization analysis. Brain, 146(8), 3364–3372. https://doi.org/10.1093/brain/awad070 IF: 14.5 Q1 B1

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