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在蛋白质组学研究中，生物样本分子谱的时间变化常被忽视，影响生物标志物识别。研究人员分析人体蛋白质的昼夜和超昼夜节律，发现 13 种蛋白质有节律性，且节律会增加 II 型错误风险。控制时间变化可提升统计效能，对相关研究意义重大。
在生命的长河中，人体就像一座精密运转的时钟，各个生理过程都按照特定的时间节奏有条不紊地进行着。其中，生物分子的时间变化一直是科研领域的热门话题。在过去的十年里，研究人员对不同人体生物流体和组织中时间变化的探索不断深入。像代谢组学和转录组学的研究成果，让人们对这些分子的昼夜节律有了较为清晰的认识。然而，蛋白质组学领域却像是一片尚未完全开垦的荒地，其中蛋白质表达的时间变化情况依旧迷雾重重。
蛋白质组学研究面临着诸多难题。一方面，蛋白质的种类繁多，外周血中就约有 10,000 种不同的蛋白质，且浓度跨度至少 9 个数量级 ，这使得研究的难度大大增加。另一方面，非靶向蛋白质组学实验成本高昂，这也限制了相关研究的开展。更重要的是，蛋白质表达的节律性不仅关系到对昼夜节律紊乱疾病的分析，还会对研究设计产生影响，增加研究设计错误的可能性，降低统计效能。例如在病例对照研究中，如果不考虑蛋白质的节律性，可能会因为样本选择和采样时间的偏差，导致错误地识别生物标志物，增加 I 型错误的风险；同时，节律性还会使测量特征的方差增大，降低统计效能，增加 II 型错误的风险 。
为了驱散这片迷雾，来自英国萨里大学（University of Surrey）的研究人员挺身而出，开展了一项极具意义的研究。他们以人体血清中的部分高丰度蛋白质为研究对象，通过测量这些蛋白质在 30 个连续小时内每两小时的浓度变化，识别出具有节律性的蛋白质，并确定其峰值时间（acrophase）和振幅。研究人员利用这些数据，深入探讨了节律性对研究设计的挑战，以及控制节律性对提高统计效能的作用 。
最终，研究人员得出了一系列重要结论。在参与研究的 10 名男性参与者中，共鉴定出 281 种蛋白质，经过筛选，73 种蛋白质用于节律分析，其中 13 种蛋白质被确定具有 24 小时或 12 小时的节律。这些具有节律性的蛋白质涉及补体和凝血级联、载脂蛋白等生物过程和通路。例如，在 12 小时节律的蛋白质中，有一个功能富集的蛋白质簇，与纤维蛋白溶解、血液凝固的负调控等过程相关；在 24 小时节律的蛋白质中，也存在功能富集的蛋白质簇，与纤溶酶原激活、甘油三酯代谢的负调控等过程有关 。此外，研究还发现，蛋白质节律性的振幅越大，维持统计效能所需的参与者数量就越多，II 型错误率也会相应增加；而控制节律性则可以在不增加参与者数量的情况下维持统计效能 。
这项研究成果发表在《npj Biological Timing and Sleep》上，它为蛋白质组学研究照亮了前行的道路。它让科研人员认识到，在蛋白质组学研究中考虑时间变化的重要性，为后续的研究提供了重要的参考依据，有助于提高生物标志物识别的准确性和研究的可重复性，对生命科学和健康医学领域的发展具有重要意义。
研究人员在开展这项研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先，样本来自 24 名健康男性志愿者，这些志愿者经过严格筛选，在萨里临床研究设施（Surrey Clinical Research Facility）参与实验，采集的血液样本用于后续分析。其次，采用液相色谱 - 质谱联用（LC-MS）技术对样本进行分析，该技术能够分离和鉴定蛋白质水解产生的肽段 。最后，运用 Cosinor 分析方法检测蛋白质的节律性，通过拟合余弦模型来判断蛋白质是否具有节律性，并确定其相关参数 。
队列分析
研究人员从原始研究的 12 人小餐队列中随机选择了 11 名参与者，由于液相色谱 - 质谱（LC-MS）运行时间的限制排除 1 人，后续又因 LC-MS 注射失败排除 1 人，最终对 10 名参与者进行分析。这些参与者均为男性，研究详细记录了他们的各项身体指标，如年龄、身高、体重、BMI 等，为后续研究提供了基础数据 。
节律分析
对筛选后的 73 种蛋白质进行分析，依据拟合单成分余弦模型时 p 值小于 0.05 且振幅大于 0.1 这两个标准，确定了 13 种具有节律性的蛋白质。其中，9 种表现出 12 小时节律，6 种表现出 24 小时节律，有 2 种蛋白质在两种节律中均存在 。通过对这些节律性蛋白质进行通路分析发现，12 小时节律的蛋白质在纤维蛋白溶解、血液凝固调控等通路存在功能富集；24 小时节律的蛋白质在纤溶酶原激活、胆固醇代谢等通路存在功能富集 。研究还对比了蛋白质的峰值时间，发现补体和纤维蛋白溶解相关蛋白质的峰值时间具有一定的聚集性 。
统计效能与误差影响
研究数据表明，随着蛋白质节律成分振幅的增加，II 型错误率和维持统计效能所需的参与者数量都会增加。这意味着，如果在研究设计中不考虑蛋白质的节律性，将会面临更高的错误风险。相反，控制节律性则可以有效降低样本量，同时维持统计效能 。
在结论和讨论部分，研究再次强调了蛋白质表达的时间变化对蛋白质组学研究的重要影响。虽然研究中仅发现 18% 的蛋白质具有节律性，但这一比例与其他相关研究相符。研究还指出，一些已确定的节律性蛋白质与阿尔茨海默病等疾病密切相关，然而，这些蛋白质作为疾病生物标志物时，可能存在是昼夜节律失调的标志物而非疾病特异性标志物的风险 。此外，研究存在一定的局限性，样本量较小且仅测量了有限数量的蛋白质。尽管如此，研究中关于节律性对生物标志物和通路识别的统计影响，对各类相关研究都具有重要意义。通过控制节律性变化，在维持统计效能的同时减少样本量，为生物标志物研究提供了新的思路和方法；而忽视节律性，则会增加错误率，降低研究的可重复性。因此，在蛋白质组学及其他相关研究中，充分考虑节律性变化，采取相应的控制措施，对提高研究质量和准确性至关重要。
