Proteomiikka Maisemakartoitus elimissä ratkaistusta Behçetin taudista syvällisen plasmaproteomiikan avulla verisuonten osallistumiseen liittyvän hyaluronia sitovan proteiinin 2 ilmentymisen tunnistamiseen

Tavoite.

Tämä tutkimus toteutettiin eri elimiin liittyvän Behçetin taudin (BD) patogeneesin ja heterogeenisyyden selvittämiseksi käyttämällä syvällistä proteomiikkaa biomarkkerien tunnistamiseksi BD-potilaiden kliinistä arviointia ja hoitoa varten.

menetelmät.

Mittasimme proteiinien ilmentymistasoja plasmanäytteissä 98 potilaalta, joilla oli BD ja 31 tervettä kontrollia, käyttämällä syvällistä proteomiikan alustamme, jossa oli tiedoista riippumaton hankintamassaspektrometri ja vasta-ainemikrosiru. Teimme bioinformatiikan analyyseja biologisista prosesseista ja signalointireiteistä, jotka muuttuivat BD-ryhmässä, ja rakensimme proteomiikkamaiseman elimissä selvitetystä BD-patogeneesistä. Tämän jälkeen validoimme sairauden vakavuuden ja verisuonten alajoukon riippumattomassa kohortissa, jossa oli 108 BD-potilasta ja 29 tervettä kontrollia käyttämällä entsyymi-immunosorbenttimääritystä.

cistanche tubulosa - parantaa immuunijärjestelmää

Tulokset.

BD-ryhmässä oli 220 eri tavalla ilmentynyttä proteiinia, jotka erottivat BD-potilaat (88,6 %) ja terveet kontrollit (95,5 %). Bioinformatiikan analyysit paljastivat erilaisia ​​BD-patogeneesiin liittyviä biologisia prosesseja, mukaan lukien komplementin aktivaatio, haavan paraneminen, angiogeneesi ja leukosyyttivälitteinen immuniteetti. Lisäksi elimissä erotetun BD:n rakennettu proteomiikkamaisema tunnisti BD:n proteomiikan piirteitä, jotka liittyvät eri elimiin ja proteiinikohteisiin, joita voitaisiin käyttää hoidon kehittämiseen. Hyaluronia sitova proteiini 2, tenassiini ja serpiini A3 validoitiin mahdollisiksi biomarkkereiksi verisuonten BD:n ja hoitokohteiden kliiniseen arviointiin.

Johtopäätös.

Tuloksemme tarjoavat arvokasta tietoa elimissä erottuvan BD:n patogeneesistä proteomisten ominaisuuksien ja mahdollisten biomarkkerien kliinistä arviointia ja mahdollisia hoitoja varten verisuoni-BD:lle.

JOHDANTO

Behçetin tauti (BD) on monisysteeminen, krooninen vaskuliitti, joka on erittäin yleinen väestössä muinaisen Silkkitien varrella. Vuonna 2016 tehdyssä tutkimuksessa todettiin, että BD:n esiintyvyys Turkissa oli 602/100,000 nuorten/aikuisten väestössä (1). BD on erittäin heterogeeninen, ja potilailla on monia elimiä, mukaan lukien suun haavaumat, sukuelinten haavaumat, uveiitti ja ihovauriot; BD voi olla kohtalokas vaskulaaristen aneurysmien repeämien tai vakavien neurologisten komplikaatioiden seurauksena. Eri elimiin liittyvän BD:n molekyyliominaisuuksia ei tunneta. Kliiniset diagnostiset menetelmät ja myöhemmät hoitovaihtoehdot riippuvat pääasiassa kliinisistä oireista. Kuitenkaan ei ole saatavilla biomarkkereita, jotka mahdollistaisivat BD:n erottamisen eri elinten osallistumisen perusteella. Genomiikkaan verrattuna proteomiikka tarjoaa vaihtoehtoisen lähestymistavan hankkia runsaasti tietoa BD:n patogeneesistä ja löytää biomarkkereita BD-diagnoosissa ja -hoidossa. Lee ym. löysivät 22 eri tavalla ilmentyvää proteiinia käyttämällä 2-ulotteista elektroforeesia yhdistettynä matriisiavusteiseen laserdesorptio/ionisaatio tandem-lentoaikamassaspektrometriaan (2). Kolme ainutlaatuista proteiinia suoliston BD:ssä (fibriini, apolipoproteiini A-IV ja seerumin amyloidi A) validoitiin edelleen riippumattomassa kohortissa käyttämällä entsyymikytkentäistä immunosorbenttimääritystä (ELISA). Käyttämällä Bio-Rad-sytokiinihelmiryhmiä, jotka sisälsivät 25 tulehduksellista sytokiinia, Lopalco ym. havaitsivat, että gp130/eritetty interleukiini-6 (IL-6) -reseptori eritti IL-6-reseptoria, IL{{19} }, ja kateenkorvan stroomaalisen lymfopoietiinin seerumin tasot paranivat merkittävästi BD-alaryhmässä, jossa esiintyi limakalvon ilmenemismuotoja ja silmän osallisuutta, verrattuna alaryhmään, jossa oli vain limakalvon osallistuminen (3). Näistä tutkimuksista saadut tiedot olivat kuitenkin rajallisia, koska proteiini- ja potilasryhmät olivat pieniä ja tunnistettuja biomarkkereita ei ollut validoitu hyvin. Tätä tutkimusta varten suoritimme tietojemme mukaan ensimmäisen kattavan plasmaproteomiprofiloinnin BD:stä käyttämällä syvällistä proteomiikka-alustamme, joka on integroitu tiedoista riippumattomaan hankintamassaspektrometriin (DIA-MS), jossa on mukautettavat vasta-ainemikrosirut (4). Proteomiikkatietojen avulla analysoimme proteiineja, jotka ilmentyivät eri tavalla BD-potilaiden ja terveen kontrolliryhmän välillä, sekä näiden proteiinien biologisia prosesseja ja reittejä BD-patogeneesistä. Lisäksi rakensimme elin-erotteisen BD-maiseman ja tunnistimme kunkin elimen proteomiikan ominaisuudet. Verisuonten BD:n ja taudin vakavuuden biomarkkerit validoitiin riippumattomassa kohortissa.

POTILAAT JA MENETELMÄT

Tämän tutkimuksen hyväksyi Peking Union Medical College Hospitalin lääketieteellinen etiikkakomitea (JS-2049). Tämä artikkeli ei sisällä tunnistettavia tietoja yhdestäkään BD-potilaasta tai terveestä vertailuhenkilöstä. Löytökohorttiin kuului 98 BD-potilasta ja 31 tervettä kontrollia. Plasman proteomi mitattiin syvällisesti käyttämällä DIA-MS:ää ja vasta-ainemikrosirua. Bioinformatiikan analyyseja käytettiin tunnistamaan muuttuneet biologiset mekanismit BD-ryhmässä ja rakentamaan proteomiikkamaisemaa elimissä erotetulle BD:lle. Ehdokkaat plasman biomarkkerit validoitiin ELISA:lla riippumattomissa kohorteissa, jotka käsittivät terveet kontrollit ja BD- ja Takayasu-arteriitista kärsivät potilaat. Löytö- ja validointikohortien kliiniset ominaisuudet ja hoitotiedot on esitetty lisätaulukoissa 1-6, ja yksityiskohtaiset kokeelliset menettelyt on kuvattu lisämateriaaleissa, jotka ovat saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348.

TULOKSET

Potilaan ominaisuudet. BD-potilaiden kliiniset ominaisuudet ja heidän glukokortikoidien (GC) ja immunosuppressanttien käyttö verenottohetkellä on esitetty lisätaulukossa 1, joka on saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi / 10.1002/art.42348. Proteomiikkaanalyysissämme ei havaittu merkittäviä eroja sukupuolen ja iän välillä 98 BD-potilaan ja 31 terveen kontrollin (löytökohortti) välillä (lisätaulukko 1). BD-ryhmässä 45, 38 ja 15 potilaalla oli vastaavasti lievä, keskivaikea ja vaikea BD. Kaikilla BD-potilailla oli suun haavaumia, ja yli 20 %:lla oli sukupuolielinten haavaumia (80,6 %), ihovaurioita (65,3 %), silmävaurioita (23,5 %) ja verisuonivaurioita (22,4 %). BD-potilaiden verisuonten osallistuminen löytökohorttiin on esitetty lisätaulukossa 2, ja ehdokasbiomarkkerien ilmentymisen tarkistamiseen käytettyjen validointikohortien ominaisuudet on esitetty lisätaulukoissa 3–5 (saatavilla Arthritis & Rheumatology -verkkosivustolla klohttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348).

cistanche tubulosa - parantaa immuunijärjestelmää

Napsauta tästä nähdäksesi Cistanche Enhance Immunity -tuotteet

【Kysy lisää】 Sähköposti:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

Plasman proteomin syvällinen profilointi BD-potilailla käyttämällä DIA-MS:ää ja vasta-ainemikrosirua. Kaavamainen esitys proteiinien profilointitutkimuksesta on esitetty kuvassa 1A ja täydentävässä kuvassa 1, joka on saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/ 10.1{{11} }02/art.42348. Kaikki BD-potilaiden ja terveiden kontrollien plasmanäytteet mitattiin käyttämällä syvällistä plasmaproteomiikka-alustaa, joka koostui DIA-MS:stä ja vasta-ainemikrosiruista, joilla on korkea toistettavuus. Spearmanin korrelaatiokertoimet plasmaproteiinien havaitsemisessa vasta-ainemikrosirua käyttäen olivat 0,98 ja 0,93 eri ryhmien sisällä ja niiden välillä, vastaavasti (lisäkuvat 2A ja 2B, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https ://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348). Spearmanin korrelaatiokerroin plasmaproteiinien havaitsemisessa DIA-MS:llä oli 0,92 (vaihteluväli 0,87–0,96; täydentävä kuva 2C). Edustavat skannatut kuvat vasta-ainemikrosirulla BD-potilaille ja terveille kontrolleille on esitetty lisäkuvassa 3, joka on saatavilla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348. Tulokset osoittivat, että yleisesti ottaen BD-potilaiden plasmaproteiinit olivat enemmän kuin terveiden kontrollien plasmaproteiineja. Syvällisen plasmaproteomiikan alustamme avulla tunnistimme 759 proteiinia (lisäkuvat 1, 4 ja 5, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348), jotka jakautuivat noin 10 suuruusluokkaa plasmassa (kuvio 1B). Nämä proteiinit sisälsivät 410 proteiinin biomarkkeria (Human Disease Plasma Protein Biomarker Database, verkossa osoitteessa http://biokb.ncpsb. org. cn/hdpp/#/) ja 388 terapeuttista kohdetta, jotka on tällä hetkellä hyväksytty tai joita tutkitaan meneillään olevissa kliinisissä tutkimuksissa (Therapeutic). Target Database, verkossa osoitteessa http://db.idrblab.net/ttd/) (Kuva 1B). Näiden biomarkkerien ja terapeuttisten kohteiden toiminnalliset merkinnät osoittavat, että nämä proteiinit kuuluvat erilaisiin autoimmuuni- ja autoinflammatorisiin sairauksiin, mukaan lukien BD, lupus nefriitti, selkärankareuma ja vaskuliitti (kuvat 1C ja 1D sekä täydentävät taulukot 7 ja 8, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla verkkosivusto osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/ 10.1002/art.42348). Nämä tulokset viittaavat siihen, että alustallamme havaitut plasmaproteiinit liittyvät läheisesti BD:n esiintymiseen ja kehittymiseen.

Kuva 1. Behçetin tautia (BD) sairastavien potilaiden plasmanäytteiden proteomiprofilointi käyttämällä syvällistä proteomiikan alustaa, jossa on datasta riippumaton hankintamassaspektrometria (DIA-MS) ja vasta-ainemikrosiruanalyysi. BD:n proteomiikkatutkimuksemme työnkulku. B, DIA-MS:llä ja vasta-ainemikrosirulla havaittujen plasman proteiinipitoisuuksien jakautuminen ihmisen plasman proteomitietokannan (http://www.plasmaproteomedatabase.org/) vertailupitoisuuksien mukaan. C, Havaittuihin proteiinien biomarkkereihin liittyvät sairaudet, jotka tunnistettiin käyttämällä ihmisen sairauden plasmaproteiinin (HDPP) biomarkkeritietokantaa (http://biokb.ncpsb.org.cn/hdpp/#/). D, havaittuihin terapeuttisiin kohdeproteiineihin liittyvät sairaudet, jotka tunnistettiin käyttämällä terapeuttista kohdetietokantaa (TTD) (http://db.idrblab.net/ttd/). Ympyrän koot C:ssä ja D:ssä vastaavat kussakin sairaudessa rikastuneiden proteiinien määrää. HC=terve kontrolli; FASP=suodatinavusteinen näytteen valmistus; QE-HF=Exactive HF Hybrid Quadrupol Orbitrap (ThermoFisher) -massaspektrometri; Strep-PE=streptavidiini-fykoerytriini; ELISA=entsyymisidottu immunosorbenttimääritys; IgA=immunoglobuliini A.

Proteomin laajuinen analyysi BD:hen liittyvistä differentiaalisesti ilmentyneistä plasmaproteiineista. Täydentävä kuva 1, joka on saatavilla osoitteesta https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348, näyttää vuokaavion siitä, kuinka DIA-MS- ja vasta-ainemikrosirutulosten eri tavalla ilmentyneet proteiinit tunnistettiin ja integroitiin. DIA-MS:n kohteena oli yhteensä 493 proteiinia, joista 379 proteiinia säilyi<29 missing values in the BD group and < 7 missing values in the healthy control group. After 36 proteins with potential contaminations from blood cells (5) were removed, we analyzed 343 additional proteins for hypothesis testing, of which 166 proteins showed a statistically significant difference between the BD and healthy control groups. The antibody microarray detected 549 proteins. After 5 control proteins were removed, we retained 544 proteins for further analysis; of these, 74 proteins showed statistically significant differences between the BD group and the healthy control group (Supplementary Figure 1). In total, 220 (29.0%) of 759 proteins were significantly differently expressed between the BD group and the healthy control group (P < 0.05), as shown using our in-depth proteomics platform comprising DIA-MS and the antibody microarray (Figure 2A and Supplementary Figures 1 and 5, available at https:// onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). The number of differentially expressed proteins is 10-fold more than previously reported (2,3,6). Among these proteins, 5 were identified as potential plasma or serum biomarkers in proteomics research for patients with BD, including haptoglobin, apoprotein, transthyretin, immunoglobulin light chain, and immunoglobulin heavy chain. Furthermore, growth arrest–specific 6, resistin, von Willebrand factor (VWF), and others were also identified to be increased in the BD group (Figure 2B). We identified 215 new proteins associated with BD, including serpin A3 (SERPINA3), glycosylphosphatidylinositol specific phospholipase D1 (GPLD1), and attractin (ATRN) (Figure 2C).

cistanche tubulosa - parantaa immuunijärjestelmää

Sen määrittämiseksi, voidaanko BD-potilaat erottaa terveistä kontrolleista, suoritimme puolueettoman hierarkkisen klusterianalyysin 220 eri tavalla ilmentyneelle proteiinille (P < 0.05), jossa { {3}},0 % BD-potilaista ja 86,4 % terveistä kontrolleista ryhmiteltiin (lisäkuva 6, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley. com/doi/ 10.1002/art.42348). 130 eri tavalla ilmentyneen proteiinin joukosta (P < 0,01) havaitsimme, että 88,6 % BD-potilaista ja 95,5 % terveistä kontrolleista oli ryhmitelty (kuva 2D). Lisäksi osittainen pienimmän neliösumman erotteluanalyysi osoitti, että BD-ryhmän potilaat erottuivat selvästi terveistä kontrolleista erilaisesti ilmentyneiden proteiinien luokituksen perusteella (lisäkuva 7, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley). com/doi/10.1002/art.42348). DisGeNET-alustaa (7) käyttävien sairauksien rikastuminen osoitti lisäksi, että nämä eri tavalla ilmentyvät proteiinit liittyvät merkittävästi tulehduksiin ja autoimmuuni- ja verisuonisairauksiin, mukaan lukien BD ja vaskuliitti (kuva 2E ja täydentävä taulukko 9, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https ://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348). Bioinformatiikka-analyysissämme käyttämällä Cytoscapea ja CluGoa tunnistettiin seuraavat 8 pääasiallista biologista prosessia BD:ssä: 1) komplementin aktivaatio, 2) plasman lipoproteiinipartikkelien tasojen säätely, 3) haavan paraneminen, 4) angiogeneesi, 5) leukosyyttivälitteinen immuniteetti, 6 ) peptidaasiaktiivisuus, 7) soluaktivaation positiivinen säätely ja 8) leukosyyttien migraatio (kuva 2F ja täydentävä taulukko 10, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348 ). Nämä biologiset prosessit konvergoivat patologiseen tulehduksen ja koagulaation mekanismiin BD:n kehittymisen aikana, jossa lipidiprofiilit ja oksidatiivisen stressin aiheuttama modifikaatio tulehduksen aikana johtavat endoteelin toimintahäiriöihin ja verisuonitapahtumiin (8–11).

Johdonmukaisesti merkittävin reitti KEGG-tietokannasta (saatavilla osoitteessa http://www.genome.ad.jp/kegg) oli komplementti- ja hyytymiskaskadit (kuva 3A), joissa 38 proteiinia (P < 0.05) ) tunnistettiin, mukaan lukien 19 komplementtikomponenttia (C) (C1QA, C1QB, C1QC, C1S, C2, C4B, C4b:tä sitovan proteiinin alfaketju [C4BPA], C5, C6, C7, C8 alfaketju, C8 beetaketju, C8 gamma ketju [C8G], C9, komplementtitekijä [CF] B, CFH, CFH:hen liittyvä proteiini 4 [CFHR4], CFI ja komponenttireseptori 1:n kaltainen proteiini), 5 hyytymistekijää (F11, F12, F13B, F5 ja F9 ), 4 koagulaatioon liittyvää proteiinia (kudostyyppinen plasminogeeniaktivaattori [PLAT], proteiini C, antikoagulanttiproteiini S [PROS1] ja VWF) ja 5 serpiiniperheen proteiinia (SERPINA1, SERPINC1, SERPIND1, SERPINF2 ja SERPING1). Kaskadin 25 proteiinia olivat terapeuttisen hoidon lääkkeiden käyttökohteita (kuvio 3B). Mielenkiintoista on, että useimmat KEGG-reittiin sekä komplementti- ja hyytymiskaskadeihin sisältyvät proteiinit olivat päällekkäisiä niiden proteiinien kanssa, jotka osallistuivat kaikkein rikastuneimpiin veren hyytymisen/haavojen paranemisen biologisiin prosesseihin (kuva 3B ja täydentävä taulukko 10, saatavilla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/ doi/10.1002/art.42348.). Tutkimuksen KEGG-reittianalyysin avulla tunnistettiin useita patogeenisiä infektioreittejä, mukaan lukien Staphylococcus aureus -infektio, prionisairaus, hinkuyskä, ihmisen papilloomavirusinfektio, herpes simplex -virus 1 -infektio ja virusproteiinivuorovaikutukset sytokiinien ja sytokiinireseptorin kanssa, mikä korostaa patogeenisen infektion roolia BD:ssä (täydentävä kuva 8A, saatavilla Arthritis & Rheumatology -verkkosivustolla osoitteessahttps://verkkokirjasto.

Kuvio 2. Proteiinit ekspressoitiin eri tavalla BD-potilaiden ja terveiden kontrolliryhmien välillä, jotka tunnistettiin DIA-MS:llä ja vasta-ainemikrosirulla. Tulivuorikaavio, joka havainnollistaa BD-potilaan proteiinien säätelyhäiriöitä terveisiin kontrolliryhmiin verrattuna. Merkittävästi ylös- ja alas säädellyt proteiinit (P < 0.05) on merkitty punaisina ja sinisinä pisteinä, vastaavasti. B, Scatter-diagrammit, jotka osoittavat edustavien proteiinien ilmentymisen intensiteetin BD-potilaiden ja terveiden kontrollien plasmassa. Symbolit edustavat yksittäisiä näytteitä; vaakaviivat osoittavat mediaania. C, Venn-diagrammi, jossa verrataan tutkimuksessamme tunnistettujen BD-potilaiden eri tavalla ilmentyneiden proteiinien määrää aiemmissa tutkimuksissa tunnistettuihin proteiineihin. D, Hierarkkinen klusterointianalyysi differentiaalisesti ilmentyneistä proteiineista (P < 0.01) BD:n ja terveiden kontrolliryhmien välillä, johon ryhmittyi 88,6 % BD-potilaista ja 95,5 % HC:istä. Katkoviivainen suorakulmainen alue osoittaa jokaisen ryhmän yhdessä vastaavien voimakkaasti ilmentyneiden proteiinien kanssa. E, sairauksien rikastuminen (johdettu DisGeNET-alustalta), jotka liittyvät BD-potilaiden epäsäännöllisiin proteiineihin verrattuna terveisiin kontrolleihin (log10 [q-arvo] < -15). F, Merkittävästi rikastuneet biologiset prosessit, jotka on tunnistettu käyttämällä eri tavalla ilmentyviä proteiineja BD-potilailla verrattuna terveyskontrolleihin (P < 0.05). *=P < 0,05; **=P < 0,01; ***=P < 0,001; ****=P < 0,0001. GAS6=kasvupysähdyskohtaiset 6; RETN=resistiini; VWF=von Willebrandin tekijä; SERPINA3=serpiini A3 (1-antikymotrypsiini); GPLD1=glykosyylifosfatidyyli-inositoli-spesifinen fosfolipaasi D1; ATRN=attraktiini (katso muita määritelmiä kuvasta 1).

Kuva 3. BD:n patogeneesiin liittyvät signalointireitit. A, KEGG- ja Reactome-tietokantoja (P < 0.01) liittyvät merkittävästi rikastuneet signaalireitit, jotka liittyvät BD-potilaiden eri tavalla ilmentyneisiin proteiineihin verrattuna terveisiin kontrolleihin. Punainen kirjasin osoittaa veren hyytymiseen ja komplementin aktivaatioon liittyviä reittejä. B, KEGG-tietokannan avulla tunnistetut komplementti- ja hyytymiskaskadit, jotka osoittavat merkittävimmät yhteydet eri tavalla ilmentyneisiin proteiineihin BD-potilailla verrattuna terveisiin kontrolleihin. Allekirjoitusproteiinit, joihin tunnetut hyväksytyt lääkkeet voivat kohdistua, on osoitettu. C ja D, merkittävästi rikastunut proteiinidomeeni (C) ja solukomponentit (D), jotka tunnistettiin merkittävästi ilmentyneiden proteiinien perusteella BD-potilailla verrattuna terveisiin kontrolleihin (P < 0,01). A:ssa, C:ssä ja D:ssä pylväiden pituudet osoittavat P-arvon logaritmin perusarvon 10, ja pylväiden vieressä olevat numerot osoittavat kussakin kategoriassa mukana olevien proteiinien lukumäärän. IGF=insuliinin kaltainen kasvutekijä; IGFBP=insuliinin kaltainen kasvutekijää sitova proteiini; C=komplementti; ER=endoplasminen verkkokalvo; ECM=solunulkoinen matriisi; CUB=täydentää C1r/C1s:n, Uegf:n ja Bmp1:n; EGF=epidermaalinen kasvutekijä; Ylös=ylössäännelty; Alas=alaspäin säädelty (katso muita määritelmiä kuvasta 1).

wiley.com/doi/10.1002/art.42348) (12–17). Staphylococcus aureus -infektion KEGG-reitti, jossa oli mukana 13 eri tavalla ilmentynyttä proteiinia (P < 0,05), rikastui merkittävästi (jotkut niistä on merkitty lisäkuvaan 8B), mikä liittyy Staphylococcus aureus -infektion rooliin BD:n patogeneesissä (18, 19). Lopuksi rikastusanalyysi identifioi komplementtidomeenit, mukaan lukien domeenin, joka on runsaasti komplementin kontrolliproteiineissa, Sushi-toiston, kalvohyökkäyskompleksin/perforiinin, komplementtikomponentin C1q-domeenin ja CUB-domeenin (komplementeille C1r/C1s, Uegf ja Bmp1 ) (kuvio 3C). Solukomponenttien rikastumisanalyysi paljasti, että ylössäädellyt proteiinit rikastuivat muun muassa kollageenia sisältävässä solunulkoisessa matriisissa, eritysraeontelossa, verihiutaleiden alfajyväksessä ja plasman lipoproteiinipartikkelissa, mutta alassäädellyt proteiinit rikastuivat pääasiassa solunulkoinen tila ja eksosomi (kuva 3D).

Tutkiaksemme hoidon vaikutusta plasman proteiineihin ryhmitelimme BD-potilaat GC- ja immunosuppressanttien hoidon mukaan. Hoidon kanssa tai ilman BD-potilaat voidaan erottaa selvästi terveistä kontrolleista (lisäkuva 9A, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art. 42348). Analyysi osoitti, että useimmat biologiset prosessit, jotka muuttuivat BD-potilailla, joita hoidettiin, verrattuna BD-potilaisiin, joita ei hoidettu GC:llä ja immunosuppressantteilla, liittyivät immunologisten vasteiden säätelyyn (täydentävä kuva 9B). Verrasimme myös plasman proteiinien erilaista ilmentymistä ilman hoitoa saaneiden BD-potilaiden ja GC- ja immunosuppressanttihoitoa saavien BD-potilaiden välillä. Tulokset identifioivat 68 eri tavalla ilmentynyttä proteiinia (P < 0,05), jotka osallistuvat esimerkiksi plasman lipoproteiinipartikkelitasojen sekä puhdistuman ja seriinityypin endopeptidaasiaktiivisuuden säätelyyn (täydentävä kuva 10, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https:// onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348).

Proteomiikka maisema urut ratkaistava BD. BD on erittäin heterogeeninen sairaus, johon liittyy monia elimiä ja jolla on erilaisia ​​fenotyyppisiä ilmentymiä (lisätaulukko 1, saatavilla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art .42348). Tutkimuksissa on yritetty jakaa BD alakategorioihin kliinisten ilmenemismuotojen perusteella (20–23). Tutkiaksemme heterogeenisyyttä BD-potilaiden välillä proteomiikkatietojen perusteella, suoritimme valvomattoman konsensusklusteroinnin 220 eri tavalla ilmentyneelle proteiinille (kuva 4A). Pääkomponenttien analyysi paljasti alatyypin I ja alatyypin II selvän eron alatyypistä III (kuva 4B). Alatyypin I proteiinit osallistuvat pääasiassa veren hyytymiseen ja komplementin aktivaatioon, alatyypin II spesifiset proteiinit pääasiassa glukoosi- ja proteiini-lipidiaineenvaihduntaan ja alatyypin III spesifiset proteiinit osallistuvat tulehdusvasteeseen (kuva 4D ja täydentävä kuva 11, saatavilla Arthritis & Rheumatology -verkkosivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). Vaikka kliinisissä ominaisuuksissa ei havaittu tilastollisesti merkitseviä eroja proteomiikan alatyypin BD-ryhmien välillä, havaitsimme, että alatyyppi I ja alatyyppi II olivat samanlaisia ​​(kuva 4B), mikä oli yhdenmukainen pääkomponenttien analyysin tulosten kanssa. Potilailla, joilla oli alatyyppiä I ja alatyyppiä II sairastavat BD-potilaat, oli suurempi prosenttiosuus vakavista oireista, mukaan lukien hermostohäiriöt (13,8 % alatyypissä I ja 8,2 % alatyypissä II vs. 0 % alatyypissä III) ja verisuonihäiriöt (27,6 % alatyypeissä I ja 22,4). % alatyypissä II vs. 0 % alatyypissä III). Vaikka BD-potilailla, joilla oli alatyyppi III, oli suhteellisen lieviä tai kohtalaisia ​​oireita, heillä oli suurempi prosenttiosuus ihovaurioista (87,5 % alatyypissä III vs. 51,7 % alatyypissä I ja 65,3 % alatyypissä II) (Kuva 4E, täydentävä taulukko 11, saatavilla Arthritis & Rheumatology -verkkosivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). On kertynyt näyttöä, joka osoittaa muutoksia monissa biologisissa prosesseissa BD:n kehittymisen aikana, mukaan lukien autoinflammaatio, redox-epätasapaino, metaboliset muutokset, dyslipidemia ja hyytymishäiriöt (8, 24–27). Siksi tuloksemme viittaavat siihen, että vaikka BD-potilailla, jotka kuuluvat alatyypin I ja alatyypin II proteomiikkaryhmiin, on korkeampi BD-vakavuus, näiden kahden ryhmän biologiset mekanismit voivat olla erilaisia.

cistanche-kasveja lisäävä immuunijärjestelmä

Teimme BD-kohortin klusterianalyysin kliinisten tietojen (sukupuoli, ikä, vakavuuspisteet ja kliiniset ilmenemismuodot) perusteella käyttämällä {{0}}vaiheklusterianalyysiä (23). Kuten kuvassa 4E esitetään, BD-potilaat luokiteltiin kahteen ryhmään (klusterit 1 ja 2), joissa potilaat luokiteltiin oireiden mukaan, kuten suun haavaumat, ihovauriot, silmävauriot ja sukuelinten haavaumat. Ryhmän 1 BD-potilailla oli merkittävästi suurempi niveltulehdusfenotyypin ilmaantuvuus, johon liittyi nivelkipua (40,0 %) ja maha-suolikanavan (8,9 %), verisuonten (48,9 %) ja hermoston (22,2 %) oireita verrattuna BD-potilaisiin klusteri 2. Seuraavaksi vertailimme kliinistä ja proteomista luokittelua samassa BD-kohortissa. Tulokset osoittivat, että proteomiikan alatyypin I ja II luokittelussa ja kliinisessä klusterissa 1 olevilla potilailla oli samanlaisia ​​kliinisiä piirteitä, ja potilailla oli useiden elinten (eli maha-suolikanavan, verisuonten ja hermoston) osallistuminen ja sairauden vakavuus oli korkeampi (kuva 4E). Sitä vastoin proteomiikan alatyypin III luokituksen ja kliinisen klusterin 2 potilailla oli samanlaisia ​​kliinisiä ominaisuuksia, eikä yksikään osoittanut ruoansulatuskanavan, verisuonten tai hermoston osallistumista. Näitä havaintoja voidaan edelleen tukea puolueettomilla hierarkkisilla klusterointianalyyseillä (kuva 4F), joissa proteomiikan alatyypin III potilaat ryhmiteltiin kliiniseen klusteriin 2 ja proteomiikan alatyypin I ja II potilaat ryhmitettiin kliiniseen klusteriin 1. Nämä tulokset osoittavat mahdollisen hyödyn. proteomiikan luokittelusta BD:n heterogeenisyyden ja vakavuuden osoittamisessa. BD-potilaiden hoitostrategia riippuu suurelta osin kliinisistä piirteistä ja kyseessä olevasta elimestä. Elinresoluutioisen BD:n proteomisia ominaisuuksia ei kuitenkaan tunneta.

Kuva 4. BD-potilaiden luokittelu plasman proteomiikkaa ja kliinisiä muuttujia käyttäen. A, Konsensusmatriisin lämpökartta, joka näyttää BD-potilaiden samanaikaiset osuudet kunkin proteomiikan alatyypin kanssa. B, proteomiikan alatyyppien I, II ja III pääkomponenttianalyysi BD-potilailla, mikä osoittaa merkittäviä eroja klustereiden välillä. C, Hierarkkinen klusterointianalyysi erilaisesti ilmentyneistä proteiineista (P < 0.05, keskimääräinen ilmentymisero P > 0,2) BD-potilaiden 3 proteomiikan alatyypissä. D, Biologisten prosessien toiminnalliset ryhmät kolmeen alatyyppiin liittyvien spesifisten proteiinien mukaan. E, BD-potilaiden demografisten ja kliinisten ominaisuuksien jakautuminen proteomiikan alatyyppien ja kliinisten luokitusklustereiden mukaan. F, Jokaisen kliinisen ominaisuuden jakautuminen proteomiikan alatyyppien ja kliinisen luokitusklustereiden mukaan BD-kohortissa puolueettoman hierarkkisen klusterointianalyysin perusteella. Katso kuvasta 1 määritelmät.

Kuva 5. Maisemakartoitus elimissä erotetusta BD:stä plasman proteomiikkaa käyttämällä. A, Proteomiikka maisema elin-erotettu BD. Vasemmalla: Kaavio, joka havainnollistaa proteiiniekspression muutosta BD-potilailla verrattuna terveisiin kontrolleihin fenotyypin mukaan. Kolme lohkoa edustavat vasemmalta oikealle terveitä kontrolleja, BD-potilaita, joilla ei ole (wo) vastaavia oireita, ja BD-potilaita, joilla on vastaavia oireita. Kunkin lohkon värin intensiteetti on verrannollinen proteiiniekspression kerta-muutokseen BD:n ja terveiden kontrolliryhmien välillä. Punainen ja sininen osoittavat vastaavasti ylös- ja alassäänneltyjä proteiineja. Oikea, biologinen prosessi liittyy kuhunkin eri tavalla ilmentyvään proteiiniin, jossa neliöiden harmaa intensiteetti ilmaisee log10-pohjaisen P-arvon ja numero, joka ilmaisee kuhunkin kategoriaan osallistuvien proteiinien määrän. B, Korrelaatio (Pearsonin tai Spearmanin) hyaluronaania sitovan proteiinin 2:n (HABP2), tenaskiini C:n (TNC) ja serpiini A3:n (1-antikymotrypsiini) (SERPINA3) ja BD-potilaiden vakavuuspisteiden välillä. Varjostus osoittaa 95 % CI:n. C, Viulukaaviot, jotka osoittavat HABP2:n, TNC:n ja SERPINA3:n ilmentymisen intensiteetin verrattuna taudin vaikeusasteeseen terveissä kontrolliryhmissä sekä lievän, keskivaikean ja vaikean BD-ryhmissä. Symbolit edustavat yksittäisiä näytteitä; katkoviiva punainen vaakasuora viiva osoittaa mediaania, ja ylä- ja alareunassa olevat mustat katkoviivat osoittavat kvartiilivälin. *=P < 0.{{20}}5; **=P < 0.01; ***=P < 0,001; ****=P < 0,0001. Katso kuvasta 1 määritelmät.

Siten tunnistimme 58 proteiinia, jotka ilmentyivät spesifisesti eri BD-potilasryhmissä, joilla oli erilaisia ​​elinten fenotyyppejä (kuvio 5A). Hakumme DrugBank-tietokannasta (saatavilla osoitteessa https://go.drugbank.com/) paljasti, että 26 proteiinia, nimittäin apolipoproteiini A-IV, CFI, seruloplasmiini (CP), glutamaattidehydrogenaasi 1 (GLUD1), hyaluronia sitova proteiini 2 (HABP2), F5, SERPINC1, SERPINA3, transferriinireseptoriproteiini 1 (TFRC), VWF, SERPINF2, CD44, Fc-alueen reseptori III-A, alaniiniaminotransferaasi 1, leukotrieeni A-4 -hydrolaasi, proproteiinikonvertaasi subtilisiini/keksiinityyppi 9, angiotensinogeeni, C8G, haptoglobiini, peptidyyliprolyyli-cis-trans-isomeraasi A, selenoproteiini P, SERPIND1, SERPING1, C4BPA, lymfotoksiini alfa, C4B ja intertrypsiinin raskas ketju 4 ovat klinikoissa tai kehitysvaiheessa käytettävien terapeuttisten lääkkeiden kohteita. (Täydentävä taulukko 12, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348.). Fenotyypeistä niveltulehduksen fenotyyppi, johon liittyy nivelkivun oireita, on rikastettu autoimmuniteettiin liittyvillä biologisilla prosesseilla, mukaan lukien kiertävien immunoglobuliinien välittämän humoraalisen immuunivasteen säätely, B-soluvälitteisen immuniteetin säätely ja immunoglobuliinivälitteisen immuunivasteen säätely. ; maha-suolikanavan fenotyyppi liittyy komplementin aktivaation ja B-soluvälitteisen immuniteetin säätelyyn; sydämeen liittyvä fenotyyppi liittyy sytokiinireseptoriaktiivisuuteen, kollageenin metabolisen prosessin säätelyyn ja solunulkoisen matriisin hajoamiseen; epididymitis-fenotyyppi liittyy akuutin vaiheen vasteeseen; ja ihovaurion fenotyyppi liittyy seriinityyppiseen endopeptidaasi-inhibiittoriaktiivisuuteen, veren hyytymiseen, kiertävän immunoglobuliinin välittämään humoraaliseen immuunivasteeseen ja muihin prosesseihin (Kuva 5A ja täydentävä taulukko 13, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https://onlinelibrary .wiley.com/doi/ 10.1002/art.42348).

Verisuonifenotyypissä on eniten eri tavalla ilmentyviä proteiineja, mukaan lukien GLUD1, tenaskiini C (TNC), XC-motiivi kemokiiniligandi 2, epidermaalinen kasvutekijä, joka sisältää fibuliinia solunulkoisen matriisiproteiinin 1, HABP2, F5, ATRN, SERPINC1, GPLD1, insuliinin kaltainen kasvutekijää sitova proteiini 6, lektiinimannoosia sitova 2, SEPRINA3, TFRC, VWF, SERPINF2 ja ribonukleaasi A -perheen jäsen 4 (kuvio 5A). Bioinformatiikka-analyysi paljasti lisäksi, että nämä eri tavalla ekspressoituneet proteiinit osallistuvat muiden toimintojen ohella verihiutaleiden degranulaatioon, veren hyytymiseen, translaation jälkeiseen proteiinien fosforylaatioon, seriinityyppiseen endopeptidaasi-inhibiittoriaktiivisuuteen ja akuuttiin tulehdusvasteeseen. Kaikki nämä tulokset osoittavat elimissä erotetun BD:n proteomiikkamaiseman, josta voidaan kehittää yksilöllistä lääkitystä kunkin elimen fenotyypin kohdeproteiineille.

cistanche-edut miehille - vahvistavat immuunijärjestelmää

Identification of plasma proteins related to BD severity. Among the 220 unique differentially expressed proteins (P < 0.05), 28 were positively correlated with the severity of BD (Figures 5B and 5C and Supplementary Figure 12, available on the Arthritis & Rheumatology website at https://onlinelibrary. wiley.com/doi/10.1002/art.42348). Seven proteins displayed a linear correlation with the severity score, namely, TNC, HABP2, SERPINA3, F5, ATRN, C4B, and CFH (Figure 5B and Supplementary Figure 12A). The expression of these 7 proteins was up-regulated in the severe BD group compared with the mild and moderate BD groups and the healthy control group, as indicated in the scatter plot in Figure 5C (see also Supplementary Figure 12A). Next, we selected and validated 7 protein candidates (TNC, HABP2, SERPINA3, ATRN, C4BPA, GPLD1, and C5) in an independent cohort composed of 108 patients with BD and 29 healthy controls by using quantitative ELISA (Supplementary Table 3, available at https://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348). The reproducibility of the ELISA for the validation of plasma proteins was >0.9 (lisäkuva 13, saatavilla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). HABP2:n, TNC:n ja SERPINA3:n kohonneet plasmatasot vahvistettiin BD-ryhmässä verrattuna terveisiin kontrolliryhmään (kuva 6A), samoin kuin niiden korrelaatio sairauden vaikeusasteen kanssa (kuvat 6B ja 6C). Vertailimme myös ELISA-menetelmällä arvioitua HABP2:n ilmentymistä BD-potilaiden (n=39) ja Takayasu-arteriittipotilaiden (n=8) ja terveiden kontrolliryhmien (n=10) välillä. ) (Täydentävä kuva 14 ja täydentävä taulukko 5, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348.). Tulokset osoittivat, että HABP2-pitoisuus oli merkittävästi korkeampi BD-ryhmässä kuin pitoisuus Takayasu-arteritis- ja terveissä kontrolliryhmissä (lisäkuva 14), mikä osoittaa HABP2:n spesifisyyden mahdollisena biomarkkerina BD-diagnoosissa.

Krausen vakavuuspisteiden mukaan verisuonioireilla on suurin paino. Näin ollen jaoimme potilaat verisuonten BD- ja ei-vaskulaarisiin BD-ryhmiin laskimotromboosin, valtimoahtauman, tukkeuman, laajentumisen tai aneurysman esiintymisen mukaan (lisätaulukko 4, saatavilla osoitteessa https://onlinelibrary. wiley.com/doi/1 0.10{{20}}2/art.42348). Vertailimme HABP2:n, TNC:n ja SERPINA3:n ilmentymistasoja verisuonten BD:n, ei-vaskulaarisen BD:n ja terveiden kontrolliryhmien joukossa. Tulokset osoittivat, että 3 proteiinia säädeltiin merkittävästi vaskulaarisessa BD-ryhmässä (kuvio 6D). Vastaanottimen toimintakäyräanalyysi suoritettiin myös HABP2:lle, TNC:lle ja SERPINA3:lle, jossa määritettiin raja, herkkyys ja spesifisyys (lisätaulukko 14, saatavilla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/1{{24) }}.1002/art. 42348.). Tulokset osoittivat, että HABP2 (käyrän alla oleva pinta-ala [AUC] 0,68, herkkyys 0,69 ja spesifisyys 0,69) ja TNC (AUC 0,71, herkkyys 0,58 ja spesifisyys 0,77) voivat erottaa vaskulaarisen BD:n ei-vaskulaarisesta BD:stä. Kolmen biomarkkerin tasoja verrattiin potilaiden välillä, joilla oli inaktiivinen ja aktiivinen vaskulaarinen BD. Tulokset osoittivat, että HABP2:n, TNC:n ja SERPINA3:n ilmentymistasot olivat jatkuvasti korkeampia BD-potilailla verisuonten BD-aktiivisuudesta huolimatta (lisäkuva 15, saatavilla Arthritis & Rheumatology -sivustolla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi /10.1002/art.42348).

Kuva 6. Verisuonten BD-biomarkkerien validointi ELISA:lla arvioituna riippumattomassa kohortissa. A, C ja D, hyaluronaania sitovan proteiinin 2 (HABP2), tenaskiini C (TNC) ja serpin A3 (1-antikymotrypsiini) (SERPINA3) plasmapitoisuudet (Conc) terveessä kontrolliryhmässä verrattuna kaikkiin BD:hen potilaat (A) verrattuna BD-potilaisiin lievän, keskivaikean ja vaikean sairauden ryhmissä (C) ja verisuonittomaan BD- (N-VBD) ja verisuoni-BD-potilaisiin (VBD) (D). B, Korrelaatio (Pearsonin tai Spearmanin) HABP2-, TNC- ja SERPINA3-pitoisuuksien ja BD:n vakavuuspisteiden välillä. Varjostus osoittaa 95 % CI:n. *=P < 0.05; **=P < 0.01; ***=P < 0,001; ****=P < 0,0001. Katso kuvasta 1 määritelmät.

Plasmaproteiinien, Behçetin taudin nykyisen aktiivisuuslomakkeen pistemäärän ja kliinisen tiedon välinen korrelaatioanalyysi. HABP2, TNC ja SERPINA3 osoittivat kohonneita tasoja aktiivisessa BD-ryhmässä verrattuna inaktiivisiin BD- ja terveisiin kontrolliryhmiin (P < 0.001) (lisäkuva 16A, saatavilla niveltulehdus ja reumatologiasta verkkosivusto osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). SERPINA3:n taso oli kohonnut ryhmissä, joilla oli korkeat Behçetin taudin nykyisen aktiivisuusmuodon (BDCAF) pisteet (lisäkuva 16B). Lisäksi BD-potilailla SERPINA3- ja BDCAF-pisteiden tasot korreloivat positiivisesti (r=0.39, p=0.0036), kun taas HABP2- ja TNC-tasot eivät osoittaneet positiivista korrelaatiota BDCAF tulokset. Analysoimme edelleen korrelaatiota potilaan plasmatasojen ja kliinisten tietojen välillä (lisäkuva 17A ja täydentävä taulukko 15, saatavilla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348.). Korrelaatiokerroin r > 0,3 korostettiin sointukaaviossa. Edustavat sirontakuvaajat on esitetty lisäkuvissa S17B – G. Tulokset osoittivat, että HABP2-, TNC- ja SERPINA3-tasot korreloivat positiivisesti C-reaktiivisen proteiinin tason, neutrofiilien määrän, punasolujen jakautumisen leveyden, neutrofiilien ja lymfosyyttien välisen suhteen, verihiutaleiden määrän ja verihiutaleiden jakautumisen leveyden kanssa. Kaikki nämä tulokset osoittavat, että HABP2, TNC ja SERPINA3 liittyvät toiminnallisesti tulehdukseen, endoteelin toimintaan ja verihiutaleiden aktivaatioon, ja ne voivat toimia biomarkkereina osoittamaan BD:n vaikeusastetta ja aktiivisuutta, mikä tulee validoida eri kliinisessä kohortissa tulevaisuudessa. .

KESKUSTELU

BD on systeeminen vaskuliitti, jolla on heterogeeninen kliininen esitys, joka heijastaa erilaisia ​​patogeenisiä mekanismeja, jotka ovat vastuussa tulehduksen indusoinnista kaikenkokoisissa valtimoissa ja laskimoissa ihmisen kudoksissa ja elimissä. Tässä tutkimuksessa tunnistimme BD-potilasryhmästä suuren joukon säätelemättömiä proteiineja (n=220), jotka osallistuvat erilaisiin biologisiin prosesseihin, ja määritimme bioinformatiikan analyysin avulla immuuni-tulehdusvuorovaikutuksen, tromboosin esiintymisen ja komplementtijärjestelmän välittämä patologinen rooli BD:ssä. KEGG-analyysi paljasti edelleen BD:n yhteyden komplementti- ja hyytymiskaskadeihin ja bakteeri-infektioon. Komplementtijärjestelmä välittää synnynnäistä immuniteettia ja tulehdusta suojautuakseen taudinaiheuttajia vastaan ​​degranulaatiolla, kemotaksisella, fagosytoosilla, B-solureseptorin signalointireitillä ja solujen lyysillä kalvohyökkäyskompleksin avulla, kun taas hyytymiskaskadit ovat osallisia anti-inflammatorisessa vasteessa, vasodilataatiossa, lisääntynyt endoteelin läpäisevyys ja verihiutaleiden aktivaatio. Käyttämällä genominlaajuista assosiaatiodataa Bakir-Gungor ym. osoittivat, että komplementti- ja hyytymiskaskadit ovat yksi kuudesta yhteisestä reitistä turkkilaisten ja japanilaisten BD-potilaiden välillä, mikä tukee tuloksiamme geneettisestä taustasta ja osoittaa edelleen tulehdusmekanismia ja vaskulopatiaa/ trombofilia BD-patogeneesissä (28). Leukosyyttivälitteinen immuniteetti, soluaktivaation positiivinen säätely ja leukosyyttien migraatio osoittavat aktiiviset immuuni- ja tulehdusvasteet BD:ssä. Neutrofiilit aktivoituvat tuottamaan vapaita happiradikaaleja ja neutrofiilien ekstrasellulaarisia ansoja, mikä aiheuttaa tulehdusvaurioita verisuonten endoteelisoluissa, laskimotromboosia ja aneurysmoja. Aktiivisten neutrofiilien tuottamat reaktiiviset happilajit voivat myös aiheuttaa lipidien ja lipoproteiinien, erityisesti matalatiheyksisten lipoproteiinien, hapettumista ja modifikaatiota, kuten lisääntynyt lipidien peroksidaatio (9,11) osoittaa, mikä lisää kardiovaskulaarista riskiä (9,10) ja puolestaan ​​lisää tulehdusvastetta (10). Tämä tapahtuma on sopusoinnussa tutkimuksessamme havaittujen plasman lipoproteiinipartikkelitasojen ja proteiini-lipidikompleksien uudelleenmuodostumisen biologisten prosessien kanssa. Tutkimuksemme todisteet ovat sopusoinnussa Emmin et al:n havaintojen kanssa, jotka yhdistävät leukosyyttien reaktiivisten happilajien tuotannon ja plasman lipidiperoksidoitumisen (8).

Proteomiikkaa käyttävä konsensusklusterianalyysi paljasti BD-potilaiden heterogeenisyyden. Alatyypin I potilailla oli vakavampia oireita, jotka voivat liittyä aktiiviseen biologiseen veren hyytymisprosessiin ja komplementin aktivaatioon. Sitä vastoin alatyypin III potilailla oli suhteellisen lieviä oireita, ja tulehdusvaste saattoi olla tärkein patologinen prosessi tässä alaryhmässä. Lisäksi tunnistimme BD-potilaiden proteomiikan ominaisuudet, joilla oli erilainen osallistuminen elimeen. Bioinformatiikan analyysimme kuvaavat tehokkaasti kunkin elimen fenotyypin proteiiniominaisuuksien toimintoja, kuten autoimmuniteetin ja niveltulehduksen fenotyypin välinen yhteys nivelkivun oireisiin osoittaa (29–31). Suuret verisuonitapahtumat, silmävauriot ja neurologinen osallisuus ovat tärkeimmät sairastuvuuden ja kuolleisuuden syyt (16). BD:n hoito riippuu kyseessä olevan elimen tyypistä ja taudin vakavuudesta kyseisessä elinjärjestelmässä. Tietojemme mukaan BD:n kohdennettua hoitoa ei kuitenkaan ole toistaiseksi saatavilla. Tuloksemme viittaavat siihen, että diagnostiset menettelyt ja terapeuttiset menetelmät kunkin elimessä erotetun BD:n kohdalla voivat vaihdella patogeenisten mekanismien heterogeenisyyden vuoksi. Jotkut avainproteiinit voivat olla lääkkeiden käyttökelpoisia kohteita fenotyypeille, mukaan lukien maha-suolikanavan, hermoston, silmän, nivelten ja verisuonivauriot.

Verisuonitautia sairastavien potilaiden osuus eri roduista ja etnisistä ryhmistä vaihtelee 7,7 %:sta 43 %:iin (32); tautiin liittyy lähes aina korkean riskin valtimo-laskimotukos ja/tai aneurysma, sairauden korkea vakavuus ja kumulatiivinen 5-vuoden uusiutumisaste 38,4 % (33). Immuniteetin ja tulehduksellisten tekijöiden katsotaan myötävaikuttavan verisuoniin ja ilmenemismuotoihin BD:ssä. Endoteelisolujen vaurioitumisen tiedetään johtavan taipumukseen tromboottiseen riskiin (34). Lisäksi fibroosin jälkeiset heikentyneet verisuonten seinämät voivat johtaa valtimon seinämien heikentymiseen ja verisuonten seinämien venymiseen ja sitä seuraaviin aneurysmiin (35, 36). Epäsäännöllisyyksiä, ahtautumista ja tukkeutumista voidaan myös aiheuttaa akuutin tulehduksen aikana ja fibroosin jälkeen (37), kun taas krooninen tulehdus edistää entisestään endoteelin dysfunktionaalisia verisuonia laajentavia ominaisuuksia (38). HABP2, jota kutsutaan myös tekijä VII:tä aktivoivaksi proteaasiksi, löydettiin alun perin sen kyvystä sitoutua hyaluronihappoon, glykosaminoglykaaniin, jolla on rooli endoteelisolujen esteen säätelyssä (39), ja se osallistuu veren hyytymiseen ja fibrinolyysiin (40). Aiemmat tutkimukset ovat raportoineet, että HABP2 voi aktivoida tulehdusta, apoptoosia ja solujen kasvua verisuonten sileissä lihaksissa ja endoteelisoluissa (41–43) ja se voisi toimia verisuonten eheyden ja läpäisevyyden säätelijänä proteaasiaktivoitujen reseptorien (PAR:ien, samanlainen kuin trombiinin) kautta. )/RhoA/Rho-assosioitunut proteiinikinaasi (ROCK) -signalointireitti (44). HABP2:n tai PAR/RhoA/ROCKin vaimentaminen (käyttäen pientä häiritsevää RNA:ta) estää HABP2-välitteisen endoteelisolujen hajoamisen (44). TNC on tulehdusta edistävä solunulkoisen matriisin glykoproteiini, joka edistää plakin muodostumista ja repeytymistä aktivoimalla verihiutaleita tai säätelemällä kudosplasminogeeniaktivaattoria (45). Seerumin TNC-tasot on korreloitu ateroskleroosin vaikeusasteen kanssa (46), ja ohimenevän TNC:n ilmentymisen on osoitettu lisääntyvän verisuonivaurion aikana, mutta häviävän korjauksen päätyttyä (45).

SERPINA3, joka tunnetaan myös nimellä 1-antikymotrypsiini, estää useita seriiniproteaaseja, erityisesti katepsiini G:tä (47). Tulehdussolujen lisäksi vähemmän supistuvat sileät lihassolut voitaisiin erottaa makrofagien kaltaiseksi fenotyypiksi, joka voi myös olla sytokiinien ja SERPINA3:n lähde suonen seinämän vauriokohdassa (48). Aiemmat tutkimukset ovat osoittaneet, että SERPINA3:n aktiivinen rooli verisuonten sileän lihaksen solujen lisääntymisen negatiivisessa säätelyssä (49) tai neutrofiilien kertymisen estämisessä (47) voi ennakoida haitallisten kardiovaskulaaristen tapahtumien esiintymistä. On kuitenkin epäselvää, onko SERPINA3:lla roolia vaskuliitin patogeneesissä BD-potilailla vai onko se patogeenisen prosessin tuote. Erityisesti HABP2-lääke hyaluronihappo on anioninen, sulfatoitumaton glykosaminoglykaani, jolla on anti-inflammatorisia, haavoja korjaavia, kudosten regeneraatioita ja muita tärkeitä ominaisuuksia; hyaluronihappoa on tutkittu syövän, oftalmologian, artrologian, pneumologian, rinologian ja urologian hoidossa ja muissa käyttötarkoituksissa (50). On olemassa useita pieniä molekyylejä (sinkkiasetaatti, sinkkisulfaatti, sinkki, sinkkikloridi), jotka kohdistuvat SERPINA3:een (lisätaulukko 12, saatavilla osoitteessa https://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348). Nämä tulokset osoittavat, että työssämme tunnistetut biomarkkerit voivat toimia myös kohteina kehitettäessä uusia hoitoja BD-potilaille. Tutkimuksemme sisältää useita rajoituksia. Ensinnäkin plasmanäytteiden määrää rajoitettiin; tutkimuksessamme tunnistetut biomarkkerit tulisi validoida eri ja suuremmassa kohortissa, jossa kontrollina ovat erilaiset autoinflammatoriset ja autoimmuunisairaudet. Toiseksi tulokset on tarkistettava sellaisten BD-potilaiden kohortteissa, jotka eivät ole saaneet hoitoa. Kolmanneksi biomarkkeriproteiinien biologisia toimintoja BD-patogeneesissä tulisi tutkia tulevissa tutkimuksissa solu- ja eläinmalleja käyttäen.

Yhdessä tämä on tietojemme mukaan ensimmäinen tutkimus, jossa analysoidaan kattavasti elimissä erotetun BD:n proteomiikan ominaisuuksia. Tulokset antavat perustavanlaatuisia näkemyksiä BD:n heterogeenisyydestä ja patogeneesistä ja korostavat plasmaproteiineja (HABP2, TNC ja SERPINA3) mahdollisina biomarkkereina vaskulaarisen BD:n tulevaa kliinistä arviointia ja hoitoa varten.

VIITTEET

1. Bas¸Y, Seçkin HY, Kalkan G, et ai. Behçetin taudin ja toistuvan aftisen suutulehduksen esiintymistiheyden tutkiminen: korkein esiintyvyys Turkissa. Balkan Med J 2016;33:390–5.

2. Lee HJ, Kim JH, Kim SW, et ai. Seerumin amyloidin proteominen analyysi mahdollisena markkerina suoliston Behçetin taudissa. Dig Dis Sci 2017;62:1953–62.

3. Lopalco G, Lucherini OM, Lopalco A, et ai. Sytokiinien allekirjoitukset mukokutaanisessa ja silmän Behçetin taudissa. Front Immunol 2017; 8:200.

4. Xu M, Deng J, Xu K, et ai. Syvällinen seerumin proteomiikka paljastaa psoriaasin vakavuuden ja perinteisen kiinalaisen lääketieteen vasteen biomarkkerit. Theranostics 2019; 9: 2475–88.

5. Geyer PE, Voytik E, Treit PV, et ai. Plasmaproteomiprofilointi näytteisiin liittyvien harhojen havaitsemiseksi ja välttämiseksi biomarkkeritutkimuksissa. EMBO Mol Med 2019;11:e10427.

6. Mao L, Dong H, Yang P, et ai. MALDI-TOF/TOF-MS paljastaa kohonneen seerumin haptoglobiinin ja amyloidi A:n Behcetin taudissa. J Proteome Res 2008;7:4500–7.

7. Piñero J, Ramírez-Anguita JM, Saüch-Pitarch J, et ai. DisGeNET-tietoalusta sairauksien genomiikasta: 2019-päivitys. Nucleic Acids Res 2020;48:D845–55.

8. Emmi G, Bagni G, Lastraioli E, et ai. Ainutlaatuinen kiertävä miRNA-profiili korostaa trombotulehdusta Behçetin oireyhtymässä. Ann Rheum Dis 2022;81:386–97.

9. Orem A, Yandi YE, Vanizor B, et ai. Autovasta-aineiden arviointi oksidatiivisesti modifioitua matalatiheyksistä lipoproteiinia (LDL) vastaan, LDL:n herkkyys hapettumiselle, seerumin lipidit ja lipidihydroperoksiditasot, antioksidanttitaso, antioksidanttientsyymiaktiivisuus ja endoteelin toimintahäiriö Behçetin tautia sairastavilla potilailla. Clin Biochem 2002; 35:217–24.

10. Kayatas K, Karatoprak C, Cebeci F, et ai. Alhaiset lipiditasot Behcetin tautia sairastavilla potilailla suojana ateroskleroosia vastaan. Eur Rev Med Pharmacol Sci 2013;17:2330–4.

11. Buldanlioglu S, Turkmen S, Ayabakan HB, et ai. Typpioksidi, lipidiperoksidaatio ja antioksidanttipuolustusjärjestelmä potilailla, joilla on aktiivinen tai inaktiivinen Behçetin tauti. Br J Dermatol 2005;153:526–30.

12. Cho SB, Zheng Z, Ahn KJ, et ai. Seerumin IgA-reaktiivisuus Streptococcus sanguinisin GroEL:ää ja ihmisen heterogeenista tuman ribonukleoproteiinia A2/B1 vastaan ​​potilailla, joilla on Behçetin tauti. Br J Dermatol 2013;168:977–83.

13. Zheng Z, Sohn S, Ahn KJ, et ai. Seerumin reaktiivisuus herpes simplex -viruksen tyypin 1 UL48-proteiinia vastaan ​​Behçetin tautia sairastavilla potilailla ja Behçetin taudin kaltaisessa hiirimallissa. Acta Derm Venereol 2015;95:952–8.

14. Lule S, Colpak AI, Balci-Peynircioglu B, et ai. Behçetin taudin seerumi on immunoreaktiivinen neurofilamenttiväliaineelle, jolla on yhteisiä epitooppeja bakteeri-HSP:lle-65, joka on oletettu laukaisin. J Autoimmun 2017;84: 87–96.

15. Tong B, Liu X, Xiao J, et ai. Behcetin taudin immunopatogeneesi. Front Immunol 2019;10:665.

16. Greco A, De Virgilio A, Ralli M, et ai. Behçetin tauti: uusia näkemyksiä patofysiologiasta, kliinisistä piirteistä ja hoitovaihtoehdoista. Autoimmun Rev 2018;17:567–75.

17. Marta M, Santos E, Coutinho E, et ai. Infektioiden rooli Behçetin taudissa ja neuro-Behçetin oireyhtymässä. Autoimmun Rev 2015;14: 609–15.

18. Hatemi G, Bahar H, Uysal S, et ai. Behcetin oireyhtymän pustulaariset ihovauriot eivät ole steriilejä. Ann Rheum Dis 2004;63:1450–2.

19. Galeone M, Colucci R, D'Erme AM, et ai. Behçetin taudin mahdollinen tarttuva etiologia. Patholog Res Int 2012;2012:595380.

20. Karaca M, Hatemi G, Sut N, et ai. Behçetin oireyhtymän papulopustulaarinen leesio/niveltulehdus klusteroituu myös perheisiin. Rheumatology (Oxford) 2012;51:1053–60.

21. Tascilar K, Melikoglu M, Ugurlu S, et ai. Verisuonten osallistuminen Behçetin oireyhtymään: retrospektiivinen analyysi yhdistyksistä ja ajan kulusta. Rheumatology (Oxford) 2014;53:2018–22.

22. Zou J, Luo JF, Shen Y, et ai. Behçetin oireyhtymää sairastavien potilaiden fenotyyppien klusterianalyysi: laaja kohorttitutkimus Kiinan lähetekeskuksesta. Arthritis Res Ther 2021;23:45.

23. Soejima Y, Kirino Y, Takeno M, et ai. Muutokset kliinisten klustereiden osuudessa vaikuttavat Behçetin taudin fenotyyppiseen kehitykseen Japanissa. Arthritis Res Ther 2021;23:49.

24. Leiba M, Seligsohn U, Sidi Y, et ai. Trombofiiliset tekijät eivät ole pääasiallinen tromboosin aiheuttaja Behçetin taudissa. Ann Rheum Dis 2004;63:1445–9.

25. Becatti M, Emmi G, Silvestri E, et ai. Neutrofiilien aktivaatio edistää fibrinogeenin hapettumista ja veritulpan muodostumista Behçetin taudissa. Levikki 2016; 133:302–11.

26. Zheng W, Wu X, Goudarzi M, et ai. Behçetin tautiin liittyvät aineenvaihduntamuutokset. Arthritis Res Ther 2018;20:214.

27. Xu J, Su G, Huang X, et ai. Vesipitoisen nesteen metabolinen analyysi tunnistaa poikkeavan aminohappo- ja rasvahappoaineenvaihdunnan VogtKoyanagi-Haradan ja Behcetin taudissa. Front Immunol 2021;12: 587393.

28. Bakir-Gungor B, Remmers EF, Meguro A, et ai. Mahdollisten patogeenisten reittien tunnistaminen Behçetin taudissa käyttämällä genominlaajuisia assosiaatiotutkimustietoja kahdesta eri populaatiosta. Eur J Hum Genet 2015; 23:678–87.

29. Tong D, Lönnblom E, Yau AC, et ai. Patogeeniset vasta-aineet tunnistavat tyypin XI ja tyypin II kollageenin yhteisen epitoopin hiirissä ja ihmisissä, joilla on niveltulehdus. Front Immunol 2018; 9:451.

30. Durlik-Popinska K, _ Zarnowiec P, Lechowicz Ł et ai. Nivelreumapotilailta lysiiniä sisältävää Proteus mirabilis O3 (S1959) -lipopolysakkaridia vastaan ​​eristetyt vasta-aineet voivat reagoida tyypin I kollageenin kanssa. Int J Mol Sci 2020;21:9635.

31. Jung JH, Han KD, Lee YB et ai. Behçetin tauti liittyy multippeliskleroosiin ja nivelreumaan: korealainen väestöpohjainen tutkimus. Dermatologia 2021:1–6.

32. Düzgün N, Ates¸ A, Aydintug OT et ai. Behçetin taudin verisuonten osallistumisen ominaisuudet. Scand J Rheumatol 2006;35:65–8.

33. Tascilar K, Melikoglu M, Ugurlu S, et ai. Verisuonten osallistuminen Behçetin oireyhtymään: retrospektiivinen analyysi yhdistyksistä ja ajan kulusta. Rheumatology (Oxford) 2014;53:2018–22.

34. Le Joncour A, Martos R, Loyau S, et ai. Neutrofiilien ekstrasellulaaristen ansojen (NET) kriittinen rooli potilailla, joilla on Behcetin tauti. Ann Rheum Dis 2019; 78:1274–82.

35. Al-Basheer M, Hadadin F. Aneurysman muodostumisen tyyppi verisuoni-Behcetin taudissa. Heart Lung Circ 2007;16:407–9.

36. Chambers JC, Haskard DO, Kooner JS. Verisuonten endoteelin toiminta ja oksidatiiviset stressimekanismit potilailla, joilla on Behçetin oireyhtymä. J Am Coll Cardiol 2001;37:517–20.

37. Demirtürk OS, Tünel HS, Alemdaroglu U. Behçetin taudin verisuonitaudit. Julkaisussa: Gonul M, Kartal S, editors. Behcetin tauti. Lontoo: IntechOpen; 2017

38. Aksu K, Donmez A, Keser G. Tulehduksen aiheuttama tromboosi: mekanismit, sairausyhdistykset ja hallinta. Curr Pharm Des 2012;18:1478–93.

39. Choi-Miura NH, Tobe T, Sumiya J, et ai. Uuden hyaluronaania sitovan proteiinin (PHBP) puhdistus ja karakterisointi ihmisen plasmasta: siinä on kolme EGF:ää, kringle- ja seriiniproteaasidomeeni, samanlainen kuin hepatosyyttien kasvutekijäaktivaattori. J Biochem 1996; 119: 1157-65.

40. Kanse SM, Parahuleva M, Muhl L, et ai. Tekijää VII aktivoiva proteaasi (FSAP): verisuonten toiminnot ja rooli ateroskleroosissa. Thromb Haemost 2008;99:286–9.

41. Byskov K, Boettger T, Ruehle PF, et ai. Faktoria VII aktivoiva proteaasi (FSAP) säätelee tulehdusgeenien ilmentymistä verisuonten sileissä lihaksissa ja endoteelisoluissa. Ateroskleroosi 2017; 265: 133–9.

42. Parahuleva MS, Maj R, Hölschermann H, et ai. Monosyyttien/makrofagien toiminnan säätely tekijä VII:n aktivoivalla proteaasilla (FSAP). Ateroskleroosi 2013; 230:365–72.

43. Kannemeier C, Al-Fakhri N, Preissner KT et ai. Tekijä VII:tä aktivoiva proteaasi (FSAP) estää kasvutekijävälitteisen soluproliferaation ja verisuonten sileän lihaksen solujen migraation. FASEB J 2004;18: 728–30.

44. Mambetsariev N, Mirzapoiazova T, Mambetsariev B, et ai. Hyaluronihappoa sitova proteiini 2 on uusi verisuonten eheyden säätelijä. Arterioscler Thromb Vasc Biol 2010;30:483–90.

45. Midwood KS, Hussenet T, Langlois B, et ai. Edistystä tenascin-C:n biologiassa. Cell Mol Life Sci 2011;68:3175-99.

46. ​​Gao W, Li J, Ni H, et ai. Tenascin C: mahdollinen biomarkkeri sepelvaltimon ateroskleroosin vakavuuden ennustamiseen. J Atheroscler Thromb 2019; 26:31–8.

47. Sanchez-Navarro A, Gonzalez-Soria I, Caldiño-Bohn R, et ai. Integroiva näkemys serpiineistä terveydessä ja sairauksissa: SerpinA3:n panos. Am J Physiol Cell Physiol 2021;320:C106–18.

48. Sorokin V, Woo CC. Serpina3:n rooli verisuonibiologiassa. Int J Cardiol 2020; 304:154–5.

49. Qian LL, Ji JJ, Guo JQ, et ai. Serpina3c:n suojaava rooli uutena trombiinin estäjänä ateroskleroosia vastaan ​​hiirillä. Clin Sci (Lontoo) 2021;135:447–63.

50. Fallacara A, Baldini E, Manfredini S, et ai. Hyaluronihappo kolmannella vuosituhannella. Polymeerit (Basel) 2018; 10.