克隆造血的人类血浆蛋白质组谱：揭示CHIP驱动基因特异性分子特征与心血管疾病关联

《Nature Communications》：Human plasma proteomic profile of clonal hematopoiesis

本研究针对克隆造血（CHIP）如何通过改变血浆蛋白质组影响相关疾病风险这一关键问题，系统分析了61,833名参与者的DNA测序与蛋白质组数据。研究发现DNMT3A、TET2、ASXL1和JAK2等主要CHIP驱动基因呈现差异化的蛋白质组关联，富集于免疫炎症等通路，并通过孟德尔随机化和小鼠实验验证了TET2对MPO、LCN2等蛋白的因果影响。该研究为理解CHIP致病机制及开发精准防治策略提供了重要见解，发表于《Nature Communications》。

　　

随着人口老龄化进程的加速，年龄相关性疾病已成为全球公共卫生领域的重大挑战。其中，克隆造血（Clonal Hematopoiesis of Indeterminate Potential, CHIP）作为一种常见的年龄相关现象，近年来受到广泛关注。CHIP是指造血干细胞中某些基因发生获得性体细胞突变，导致特定细胞克隆性扩增，但尚未达到血液系统恶性肿瘤诊断标准的状态。这种"前癌性"病变不仅显著增加血液肿瘤风险，更与动脉粥样硬化性心血管疾病、心力衰竭等非癌症结局密切相关。然而，不同CHIP驱动基因（如DNMT3A、TET2、ASXL1、JAK2）如何通过分子机制影响下游临床表型，特别是它们对血浆蛋白质组的影响模式是否存在差异，这些问题仍有待深入探索。

蛋白质作为基因功能的直接执行者，在生物过程中扮演着关键角色。血浆蛋白质组能够动态反映机体生理病理状态，是探索疾病机制的宝贵窗口。尽管已有研究从基因组、转录组等层面探讨CHIP的生物学效应，但对蛋白质组层面的影响仍缺乏系统性认识。全面揭示CHIP与血浆蛋白质组的关联，不仅有助于理解CHIP致病机制，还可能为相关疾病的早期诊断和精准防治提供新靶点。

在此背景下，由Zhi Yu、Amélie Vromman等研究人员组成的国际团队在《Nature Communications》上发表了题为"Human plasma proteomic profile of clonal hematopoiesis"的重要研究。该研究整合了来自TOPMed（Trans-Omics for Precision Medicine）项目和英国生物样本库（UK Biobank）的61,833名参与者数据，其中包括3,881名CHIP携带者，通过对1,148种（SomaScan平台）和2,917种（Olink平台）血浆蛋白的系统分析，揭示了不同CHIP驱动基因的特异性蛋白质组特征，并通过多种分析方法验证了其潜在因果关系和生物学意义。

研究人员主要运用了多中心队列整合分析、蛋白质组学检测（SomaScan和Olink双平台）、线性回归模型与meta分析、孟德尔随机化（Mendelian Randomization, MR）因果推断、小鼠模型验证（ELISA实验）以及生物信息学通路富集分析等关键技术方法。研究队列包括TOPMed项目中的JHS、MESA、CHS、ARIC研究以及UK Biobank，涵盖了多族裔人群。

CHIP与蛋白质组在不同人群队列中的特征

研究人群包括12,911名来自四个TOPMed队列的参与者和48,922名UK Biobank参与者，共鉴定出3,881名（6.0%）CHIP携带者。CHIP患病率随年龄增长显著增加，与既往报道一致。约90%的CHIP个体仅携带一种驱动基因突变，其中DNMT3A、TET2和ASXL1是最常见的驱动基因，占所有CHIP突变的75%以上。各队列中不同驱动基因的变异等位基因频率（Variant Allele Fraction, VAF）分布相对一致。

不同CHIP驱动基因的多样化蛋白质组关联

研究人员将CHIP分别作为整体和按不同驱动基因（DNMT3A、TET2、ASXL1、JAK2）进行分析，并区分了常规克隆（VAF≥2%）和大克隆（VAF≥10%）。考虑到SomaScan和Olink平台仅有约40%的蛋白重叠，且重叠蛋白间相关性中等或较低，研究对两个平台数据进行了独立分析。

结果显示，不同CHIP驱动基因呈现显著差异的蛋白质组关联模式。在TOPMed队列中，共鉴定出32种与CHIP相关的蛋白质；而在UK Biobank中，这一数字达到345种（如纳入JAK2则增至861种）。这些关联显著富集于免疫反应和炎症通路，特别是白细胞介素（IL）-1β、NOD样受体蛋白3（NLRP3）和IL-6受体通路。例如，TET2与脂质运载蛋白2（Lipocalin 2, LCN2）呈负相关，LCN2是一种受IL-1β信号上调的分泌型糖蛋白，间接参与NLRP3炎症小体活性。

值得注意的是，不同驱动基因的蛋白质组关联强度和数量存在明显差异。TET2和ASXL1关联的蛋白数量远多于最常见的DNMT3A。在TOPMed中，TET2与16种蛋白相关，ASXL1与11种相关，而DNMT3A仅与4种蛋白相关。在UK Biobank中也观察到类似趋势。相比之下，JAK2虽患病率最低，却与最多数量的蛋白质相关（TOPMed中54种，UK Biobank中315种），且关联强度最大。

功能分析表明，不同CHIP驱动基因关联的蛋白质富集于不同的生物学过程。TET2相关蛋白主要参与免疫调节、细胞外基质（Extracellular Matrix, ECM）重塑和细胞信号转导。例如，与TET2显著相关的两个顶级蛋白——妊娠相关血浆蛋白A（Pappalysin-1, PAPPA）和富含半胱氨酸的酸性分泌蛋白（Secreted Protein Acidic and Rich in Cysteine, SPARC）均参与ECM重塑。ASXL1相关蛋白则富集于代谢调节和细胞信号通路，如碳酸酐酶1（Carbonic Anhydrase 1, CA1）在ASXL1携带者中显著降低。JAK2相关蛋白功能更为多样，主要涉及细胞粘附、血小板功能等造血相关特征。

性别和种族特异性差异

分层分析显示，CHIP与蛋白质组的关联存在显著的性别和种族差异。男性中CHIP相关的蛋白质数量更多、关联更强。例如，T细胞白血病1家族AKT共激活因子（TCL1家族AKT共激活因子, TCL1A）在女性中与TET2呈正相关、与DNMT3A呈负相关，在男性中则无此关联。种族分析发现，DNMT3A在黑人中仅有的蛋白质组关联（如唾液酸结合Ig样凝集素6 [SIGLEC6] 和丝裂原活化蛋白激酶1 [MAPK1]）在合并分析中未观察到，而白人中主要由TET2和ASXL1驱动的关联在黑人中不显著。

CHIP与蛋白质组关联的遗传因果推断

为阐明CHIP与蛋白质组的因果关系，研究人员对FDR<0.05的关联进行了双向孟德尔随机化分析。针对有足够效力的CHIP变量（整体CHIP、DNMT3A和TET2），研究发现CHIP对蛋白质水平存在因果影响。在TOPMed中，24对关联中有9对显示CHIP变量对蛋白质的因果效应，最强的是整体CHIP对清道夫受体F类成员1（Scavenger Receptor Class F Member 1, SCARF1）的影响（导致SCARF1水平增加7%）。在UK Biobank中，317对关联中有121对显示CHIP对蛋白质的因果效应，包括CHIP和TET2对FMS相关酪氨酸激酶3配体（FMS-related tyrosine kinase 3 ligand, FLT3LG）浓度的降低作用。

值得注意的是，关联效应可能包含双向因果影响。例如，虽然TET2与LCN2呈负相关，但平均因果方向显示TET2对LCN2水平有正向影响，提示存在复杂的调控网络。

小鼠实验验证人类因果发现

为验证人类遗传学发现的因果关系，研究团队检测了造血细胞特异性Tet2基因敲除（Tet2^-/-）小鼠与野生型（Wild-Type, WT）小鼠的血浆蛋白水平。选择在人类中有显著因果证据的蛋白：LCN2（在TOPMed和UK Biobank中均受TET2因果影响）、髓过氧化物酶（Myeloperoxidase, MPO）（在TOPMed中受TET2因果影响）和FLT3LG（在UK Biobank中受TET2因果影响）进行ELISA分析。

结果与人类遗传因果证据一致：造血细胞Tet2缺陷显著增加了雄性和雌性小鼠的血浆MPO水平；雄性Tet2缺陷小鼠的LCN2水平高于WT对照。虽然雌性Tet2缺陷小鼠的FLT3LG略有降低，与人类遗传分析中的因果方向一致，但雄性和雌性中Tet2缺陷小鼠与对照小鼠的FLT3LG均无显著差异。这些结果支持TET2 CHIP对特定血浆蛋白水平的因果影响，并提示可能存在性别特异性调节。

富集的生物学通路和蛋白质网络

通过IPA（Ingenuity Pathway Analysis）对与CHIP驱动基因相关的蛋白质集合进行通路分析发现，不同驱动基因关联的蛋白质富集于不同的信号通路，且调控方向各异。

DNMT3A相关蛋白激活了参与急性伤口愈合信号传导和病原体诱导的细胞因子风暴信号通路，同时激活了与心力衰竭中DNMT3A介导的心脏肥大相关的信号通路。TET2相关蛋白调节与自身免疫和慢性炎症促进相关的通路，包括激活IL-17、STAT3和IL-22信号通路，同时抑制LXR/RXR激活。尽管DNMT3A和TET2都表现出促炎特征，ASXL1却与一系列促炎通路减少相关，如STAT3通路（在TET2通路分析中预测为激活）和已确立的IL-6信号通路。在二次分析中，JAK2相关蛋白调节组织重塑通路，如心脏肥大和特发性肺纤维化信号通路。

CHIP与冠状动脉疾病（CAD）共享的蛋白质组关联

研究人员进一步探讨了CHIP突变与CAD之间的共享蛋白质组关联。通过分析基线 prevalent CAD与蛋白质组的横断面关联，发现68种蛋白质在名义水平（P<0.05）上同时与CHIP和CAD相关。这些共享蛋白质功能多样，主要富集于炎症和免疫反应通路。

特别值得注意的是，多个共享蛋白质参与IL-1β/NLRP3/IL-6通路的调节，包括肿瘤坏死因子受体超家族（TNFRSF）成员（如TNFRSF1B、TNFRSF10D）、IL-1细胞因子家族成员或受体（如IL-36a、IL-1Ra、IL-1RL1、IL-1R2）以及其他趋化因子（如CXCL13、CXCL10）。此外，一些重要的炎症蛋白如S100钙结合蛋白A9（S100-A9）、髓过氧化物酶、CXCL13和溶菌酶C也涉及其中。

与CHIP相关蛋白的功能一致，与TET2和CAD均相关的蛋白质参与ECM、细胞粘附和信号转导，如金属蛋白酶组织抑制剂3（TIMP-3）。与ASXL1和CAD均相关的蛋白质参与酶和代谢过程，如前蛋白转化酶枯草溶菌素9（PCSK9）。与DNMT3A和CAD均相关的蛋白质功能多样，其中几种参与神经细胞的信号传导和粘附，如接触蛋白1（Contactin-1）。此外，24种蛋白质与JAK2相关，包括造血特征的关键蛋白，如促红细胞生成素和铁蛋白。

研究结论与意义

这项研究通过整合大规模DNA测序与蛋白质组数据，系统描绘了克隆造血的人类血浆蛋白质组谱，揭示了不同CHIP驱动基因的特异性分子特征。研究发现DNMT3A、TET2、ASXL1和JAK2等主要CHIP驱动基因呈现差异化的蛋白质组关联模式，富集于不同的生物学通路，表明这些基因可能通过不同的细胞通路影响疾病发生。孟德尔随机化分析和小鼠实验验证了TET2 CHIP对特定血浆蛋白（如MPO、LCN2）的因果影响，为理解CHIP致病的分子机制提供了新证据。

研究的另一重要发现是CHIP与CAD共享大量蛋白质组关联，这些蛋白质主要参与炎症和免疫反应通路，为解释CHIP增加心血管疾病风险的机制提供了新视角。特别值得注意的是，ASXL1 CHIP突变表现出抗炎特征，与其它CHIP驱动基因的促炎特性形成对比，这一发现与斑马鱼和小鼠模型中的观察一致，提示不同CHIP驱动基因可能具有独特的生物学效应。

该研究的局限性包括潜在混杂因素的影响、蛋白质组平台的技术差异、横断面设计的因果推断限制等。然而，通过多种敏感性分析、遗传因果推断和实验验证，研究结果具有较高的可靠性。

综上所述，这项研究提供了迄今为止最全面的CHIP人类血浆蛋白质组谱，明确了不同CHIP突变特异的分子特征和潜在致病通路。这些发现不仅深化了对CHIP生物学效应的理解，也为开发CHIP相关疾病的精准预防和治疗策略提供了重要线索。未来研究可在此基础上进一步探索特定蛋白质作为生物标志物或治疗靶点的潜力，推动CHIP相关疾病的精准防治。