IgG N-糖基化谱预测缺血性脑卒中长期风险：一项巢式病例对照研究

《Journal of Translational Medicine》：Immunoglobulin G N-glycosylation predicts long-term risk of ischemic stroke: a nested case-control study

本研究针对缺血性脑卒中（IS）早期预警生物标志物缺失的临床难题，通过巢式病例对照设计系统分析基线血清免疫球蛋白G（IgG）N-糖基化特征与9年随访IS发病的关联。研究发现岩藻糖基化和半乳糖基化水平降低显著增加IS风险，并构建出AUC达0.756的糖基化预测模型，为IS一级预防提供了新型液体活检策略。

　　

当脑部的血管突然被血栓堵塞，脑细胞因缺氧而大量死亡，这就是缺血性脑卒中（Ischemic Stroke, IS）发生的可怕瞬间。作为全球成人致残首因和致死第二原因，IS每年导致约329万人死亡，给公共卫生系统带来巨大负担。更令人担忧的是，87%的脑卒中属于IS类型，且其发病过程与慢性炎症状态密切相关。尽管现代医学已识别出高血压、糖尿病等传统危险因素，但仍有相当部分IS患者缺乏典型预警信号，这促使科学家不断寻找更精准的早期预测指标。

在人体免疫系统中，免疫球蛋白G（Immunoglobulin G, IgG）扮演着重要角色。有趣的是，每个IgG分子的Fc段都存在特定的糖基化位点，这些附着在蛋白质上的糖链结构——即N-糖基化（N-glycosylation）——能够像调节开关一样改变IgG的免疫功能。当糖基化模式异常时，本应抗炎的IgG可能转变为促炎状态，进而参与多种慢性疾病的发生发展。那么，这种微观层面的糖链变化是否与IS的长期风险存在关联？这正是山东第一医科大学侯海峰教授团队在《Journal of Translational Medicine》发表的研究试图解答的核心问题。

研究人员设计了一项为期9年的前瞻性巢式病例对照研究，依托聊城市脑卒中风险队列（LCSRC），在1599名健康基线人群中最终纳入67名IS患者和201名匹配对照。通过先进的高效液相色谱-亲水相互作用色谱（HILIC-UPLC）技术，团队系统分析了血清IgG的N-糖基化谱，同时检测了6种炎症细胞因子水平。结果发现，IS患者发病前已呈现显著的糖基化特征改变：岩藻糖基化（Fucosylation）和半乳糖基化（Galactosylation）水平显著降低，而缺半乳糖基化（Agalactosylation）比例升高。进一步分析显示，较高的岩藻糖基化（OR=0.753）和半乳糖基化（G1: OR=0.782; G2: OR=0.856）是IS的保护因素。这些糖基化改变与hs-CRP、TNF-α等促炎因子水平呈显著相关，提示糖链可能通过调控炎症通路参与IS病理过程。

尤为重要的是，研究团队基于GP1、GP5、GP7三个糖基化标志物构建的预测模型展现出优异性能（AUC=0.756），其预测效能显著优于传统临床指标模型（AUC=0.653）。通过列线图可视化工具，临床医生可快速评估个体IS风险，为高危人群的早期干预提供新思路。

主要技术方法

本研究采用巢式病例对照设计，基线血清样本来自聊城市人民医院建立的社区队列。IgG N-糖基化分析通过蛋白G monolithic plate分离IgG，PNGase F酶解释放N-糖链，2-AB荧光标记后采用HILIC-UPLC平台进行分离定量。炎症因子检测使用ELISA法，统计分析涉及LASSO回归、ROC曲线分析等多重统计方法。

基线特征分析

如表1所示，IS组高血压患病率（31.3%）显著高于对照组（11.4%），但两组在年龄、性别、血脂水平等传统危险因素上无统计学差异，提示糖基化指标可能提供独立于传统因素的风险信息。

IgG N-糖基化与IS关联

HILIC-UPLC共鉴定出24种初始糖链（GP1-GP24），其中14种在IS组与对照组间存在显著差异（表2）。多因素调整后，GP1、GP2、GP3、GP7、GP19与IS风险正相关，而GP5、GP14呈负相关（图2）。进一步推导的54种衍生糖特征中，31种显示组间差异，揭示了糖基化修饰的复杂调控网络。

主要糖基化特征变化

如图3所示，IS组岩藻糖基化水平（94.40%）显著低于对照组（94.80%），而缺半乳糖基化（G0）比例更高（27.15% vs 24.93%）。单半乳糖基化（G1）和双半乳糖基化（G2）均呈现降低趋势，但平分型GlcNAc和唾液酸化未见显著变化（表3）。这些发现提示岩藻糖基化和半乳糖基化缺失是IS特征性糖基化改变。

炎症细胞因子谱

IS组MMP-9、TNF-α和hs-CRP水平显著升高（表4）。多因素回归显示三者均为IS独立危险因素，其中hs-CRP每升高1单位，IS风险增加9.7%（OR=1.097）。糖基化与炎症因子相关性分析表明，GP19、GP24与hs-CRP正相关，GP14、GP18、GP19与MMP-9存在显著关联（表S7），证实糖基化与炎症通路存在交互作用。

预测模型构建与验证

通过LASSO回归（图4）筛选出GP1、GP5、GP7三个核心标志物，构建的糖基化模型（Model 1）AUC达0.756（图5A），显著优于临床模型（Model 2，AUC=0.653）。内部验证显示模型稳定性良好（AUC=0.779，图5B），校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验证实预测概率与实际风险高度一致（图6）。

研究结论与意义

这项历时9年的前瞻性研究首次证实，基线IgG N-糖基化模式可预测长期IS风险。岩藻糖基化和半乳糖基化水平降低通过增强抗体依赖性细胞介导的细胞毒性（ADCC）和补体依赖性细胞毒性（CDC）等促炎机制，加速脑血管损伤进程。研究构建的糖基化预测模型突破传统风险评分局限，为IS一级预防提供三方面价值：一是实现高危人群超前识别（发病前9年）；二是揭示糖基化-炎症轴新机制；三是推动液体活检向免疫代谢领域延伸。尽管存在单中心样本量有限等不足，但本研究为开发基于糖基化调控的IS预防策略奠定基础，未来通过多中心验证和绝对定量技术优化，有望使IgG糖基化检测成为脑血管健康评估的常规指标。