感染性心内膜炎血浆与植被蛋白质组学特征解析：早期诊断与精准治疗新策略

为解决感染性心内膜炎（IE）早期诊断困难与个体化治疗缺乏生物标志物的问题，广东人民医院联合复旦大学团队通过整合238例患者血浆和植被蛋白质组学数据，构建了AUC达0.98的机器学习诊断模型，发现LRG1和NDUFB4等关键靶点，揭示糖代谢异常和中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）在IE进展中的作用，为临床分层治疗提供新依据。

　　

感染性心内膜炎（Infective Endocarditis, IE）是一种致死率高达30%的心脏感染性疾病，其诊断依赖复杂的杜克标准（Duke Criteria），但病原体检测和超声技术局限性导致近30%疑似病例难以确诊。传统生物标志物如降钙素原（PCT）和载脂蛋白A-I（APOA1）特异性不足，而手术风险评估缺乏可靠模型。更棘手的是，不同病原体（如链球菌和金黄色葡萄球菌）引发的宿主反应机制不明，且合并心力衰竭（NYHA IV级）的患者预后极差，但肝功能障碍与IE恶化的关联机制尚未阐明。

为破解这些难题，广东人民医院与复旦大学等机构的研究人员对238例IE患者和100例非IE对照的血浆及植被样本进行大规模蛋白质组学分析，结合两个外部验证队列（n=328），构建了机器学习模型并揭示关键病理机制。相关成果发表于《Nature Communications》。

研究采用以下关键技术：

1. 高通量质谱（MS）技术分析术前/术后血浆和手术获取的植被样本蛋白质组；
2. 加权基因共表达网络分析（WGCNA）筛选与临床特征关联的模块；
3. XGBoost算法构建诊断（区分IE/非IE）和预后（NYHA分级）模型；
4. 免疫荧光验证中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）在植被形成中的作用。

血浆蛋白质组揭示IE诊断标志物
通过比较IE与非IE患者的血浆蛋白质组，研究发现273个差异蛋白（FDR<0.05），包括急性期蛋白（CRP、SAA1）和补体成分（C9）的上调。基于XGBoost算法构建的10蛋白诊断模型（含LRG1、ACTB等）在验证队列中AUC达0.94-0.98，特异性为90%。值得注意的是，LRG1在病原体检测阴性患者中仍显著高表达，提示其可作为微生物学证据不足病例的辅助诊断指标。

蛋白质共表达网络关联临床结局
WGCNA分析发现：

• 血浆MEbrown模块（免疫球蛋白通路）与血培养阳性显著相关；
• 植被MEpurple模块（胶原形成）与再手术风险正相关；
• NYHA IV级患者中，肝源性蛋白（APOA1、C4A）显著下调，伴随AST升高和白蛋白降低，表明肝功能障碍可能加剧心衰患者的IE恶化。

NETs成为链球菌感染的治疗靶点
比较不同病原体感染特征时发现，链球菌和金黄色葡萄球菌感染均富集中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）通路，且植被中髓过氧化物酶（MPO）水平较其他病原体高2倍（p=0.011）。免疫荧光证实此类患者CitH3⁺ NETs沉积增加，提示靶向NETs或可抑制植被形成。

术后蛋白质组动态与NDUFB4的预后价值
术后患者血浆中NDUFB4（线粒体复合物I亚基）水平下降50%，且与白细胞计数正相关（r=0.23）。该蛋白关联急性期反应和糖酵解通路，可能通过调控炎症反应影响感染清除。

这项研究首次系统性绘制了IE的多组学图谱，不仅提供了高精度的诊断工具（10蛋白模型），还揭示了肝功能障碍与NETs在IE进展中的关键作用。LRG1和NDUFB4的发现为开发新型生物标志物和分层治疗策略奠定基础，尤其是针对NYHA IV级高危患者和链球菌/S. aureus感染人群的精准干预。未来研究可进一步探索靶向NETs的药物在IE治疗中的应用潜力。