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光宝今天带来一篇北京协和医院、北京蛋白组研究中心等多家单位发表的题为“Large-Scale Proteome Profiling Identifies Biomarkers Associated with Suspected Neurosyphilis Diagnosis”文章。
这篇文章利用“蛋白组测序”+“机器学习”算法，从脑脊液样本中筛选出3个生物标记物，用来进行神经梅毒（neurosyphilis，NS）的早期诊断，属于机器学习应用的典范。
抛开本文的临床价值不谈，单从文章发表的角度讲，本文最大的优势是全文基本0实验（除了免疫组化验证3个蛋白）。
从测序成本来说，本研究应用了共计223例脑脊液样本的蛋白组测序数据，也算是投入较高。但是小伙伴不要急，本文是以诊断模型的角度进行数据分析，那光宝的职业病就又犯了。。。以这几百例患者的蛋白组测序数据，我们进行一些生信数据挖掘，探讨发病机制以及潜在药物筛选；再或者通过差异蛋白筛选，以目标蛋白为暴露因素，通过GWAS分析筛选SNP，作为工具变量再进行孟德尔随机化分析；这可以走的路子太多了。。。
在大部分人看来，某个研究方向已经发了测序文章，就是属于关上了一扇门；但是在光宝眼里，这确实开了一扇扇的窗。公共数据挖掘就是这样以小博大，四两拨千斤的发文途径。(ps：想完成从看文章到发文章闭环的宝子，光宝每日在线，努力宣传，你负责做决定，我负责你满意！感兴趣的直接扫码了解吧！)
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题目：大规模蛋白质组分析识别与神经梅毒诊断相关的生物标记物
发表时间：2024年4月
公众号回复“999”领取原文PDF，文献编号：241113
研究背景
神经梅毒（neurosyphilis，NS）是一种中枢神经系统感染(CNS)疾病，可能导致严重和不可逆的器官功能障碍。因此，及时诊断和治疗神经梅毒至关重要，但目前缺乏统一的诊断标准和可靠检测方法。
研究设计
通过利用蛋白质组学技术和机器学习模型对223个脑脊液样本进行分析，来筛选NS的临床标记物；结合另外115个脑脊液样本进行多中心验证，最终筛选出三个生物标记物(SMA7A、血清3和ITIH4)，提供了NS新的诊断工具和加深对其发病机制的了解。
研究主要结果
1.NS患者脑脊液蛋白组学特征
作者收集了63份脑脊液样本，涵盖NS、syphilis/non-NS (NNS)、posttreatment NS (PTNS)、非梅毒性神经感染（IBD）和非感染性脑病（NIBD）等患者，采用DIA（data-independent acquisition）策略进行蛋白质组分析。共鉴定出1800种蛋白质，其中神经系统相关1749种。PCOA分析揭示NS与NNS组差异。HCA和火山图分析显示两组间358种蛋白表达差异，NS组蛋白多与免疫反应相关，涉及炎症和神经系统发育。
2.与NNS患者不同的潜在生物标记物
作者开发了一个随机森林模型，利用25个神经梅毒（NS）和15个非神经梅毒（NNS）样本的蛋白质组数据来识别关键蛋白。该模型在PRM-MS数据集上重新生成，用于验证生物标记物并分类NS患者，准确度为98.11%，AUC值为0.936。模型在29个疑似NS患者中得到验证。治疗后，NS与NNS组间232种蛋白表达有显著差异，可能指示治疗效果和恢复情况。
3.通过PRM-MS和酶联免疫吸附法验证生物标记
为识别神经梅毒（NS）的可靠生物标记物，作者依据机器学习模型评分、折叠变化和统计数据创建了评分表，并对80个候选蛋白进行PRM-MS验证。随后，作者在131个脑脊液样本中进行了验证，其中58个蛋白被确认为潜在生物标记物。这些蛋白的表达模式与先前研究一致，且多数与NS的临床诊断指标正相关，如ITIH家族成员。相反，NS中下调的蛋白与临床指标负相关，包括LINGO1和SEPINI1。PRM和DIA分析还揭示了PTNS组中特定蛋白的上调和下调，这些蛋白在神经组织中的表达水平变化，显示了它们在区分NS和非NS中的潜在作用。
小结
综上，本文基于临床大样本量的蛋白组测序，结合机器学习算法，筛选出3个对NS疾病具有早期诊断价值的marker基因。为临床监测和治疗提供了新的生物标志物，临床意义也直接拉满！看完你有什么想法吗？
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