通过整合人类蛋白质组学与遗传学工具，鉴定重症肌无力的新型蛋白质生物标志物

《Journal of Radiology Nursing》：Identification of Novel Protein Biomarkers for Myasthenia Gravis by Integrating Human Proteomics with Genetic Instruments

重症肌无力（MG）新型生物标志物研究：基于UK Biobank的蛋白质组学分析筛选出38个基线及潜在MG患者显著上调的蛋白质，分为代谢、炎症、神经和肿瘤四类，诊断模型AUC达0.616-0.735。孟德尔随机化验证18个因果蛋白，包括CEACAM8、S100A11等，为MG靶向治疗提供新方向。

　　

陈宏曦|林雪|张娜娜|史子妍|张颖|杜琴|孔凌瑶|孙东仁|王瑞| Mou子超|张洋洋|莫云涛|王晓飞|周宏宇

中国四川省成都市四川大学附属医院神经内科，邮编610207

重症肌无力（MG）对患者的身心健康和经济状况带来了严重挑战。为了寻找新的生物标志物，我们分析了来自英国生物银行的52,704名个体的蛋白质组数据，重点研究了其中1,463种基线蛋白质，这些个体的随访时间超过10年。通过倾向评分匹配方法，我们将基线组与潜在MG病例组按1:5的比例与对照组进行配对。在基线组和潜在MG组中，我们发现了38种在两组中均显著上调且表达差异明显的蛋白质（DEPs），这些蛋白质被归类为心血管代谢、炎症、神经学和肿瘤学相关蛋白。这些DEPs在区分MG与其他神经肌肉疾病方面显示出潜在的诊断价值，其在三种模型（逻辑回归、支持向量机和随机森林）中的曲线下面积范围为0.616至0.735。为了进一步探究因果关系，我们进行了双样本孟德尔随机化（2SMR）和Cox比例风险回归分析，确认了18种与MG相关的潜在致病蛋白，包括心血管代谢相关蛋白（CEACAM8、OLR1、PGLYRP1、S100A11和TNC）、炎症相关蛋白（CST7、HGF、IL1RN、IL-6、JCHAIN、OSM、PLAUR和TGFA）、神经学相关蛋白（CTSS、MMP8、TBC1D17和VCAN）以及肿瘤学相关蛋白（S100A12）。目前，尚无针对这些潜在致病蛋白及其配体的获批药物。这项全面的蛋白质组分析揭示了与MG相关的新生物标志物，为识别风险蛋白和未来治疗干预措施提供了潜在靶点。