基于孟德尔随机化与共定位分析的血浆蛋白质组学揭示早发性卵巢功能不全的潜在治疗靶点

为解决激素替代疗法(HRT)无法逆转卵巢衰老的临床困境，研究人员通过整合UK Biobank和FinnGen数据库的GWAS与pQTL数据（样本量达288,729人），运用孟德尔随机化(MR)、共定位分析和scRNA-seq技术，鉴定出BSG、TNXB等14个与早发性卵巢功能不全(POF)因果关联的蛋白靶点，为开发靶向治疗策略提供新视角。

　　

卵巢早衰(POF)如同按下生命加速键，导致月经紊乱、生育力骤降和雌激素水平滑坡。当传统激素替代疗法(HRT)难以阻挡卵巢衰老的车轮时，科学家们祭出"基因侦探"组合拳——通过全基因组关联分析(GWAS)锁定542例POF患者的遗传线索，联合英国生物银行(UK Biobank)54,219人血浆蛋白质组和34,557人欧洲裔pQTL数据，展开一场多维度的生物医学探案。

孟德尔随机化(MR)化身"因果推断神器"，采用逆方差加权(IVW)、MR Egger等四大算法，在蛋白质海洋中捕捞到14个"嫌疑蛋白"：从免疫调节蛋白LILRB2到胶原代谢关键分子TNXB，这些靶点与POF的因果关系被共定位分析(coloc)进一步坐实。更有趣的是，单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术像高倍显微镜般揭示，高表达TNXB等靶基因的卵巢细胞群体，正通过复杂的"细胞社交网络"(cell-cell communication)传递衰老信号。

分子对接预测和蛋白质印迹(Western blot)实验为这场侦探剧添上实证注脚，特别是TNXB被汇总数据孟德尔随机化(SMR)确认为POF风险因子。虽然这些发现仍需临床验证，但这场融合遗传学、蛋白质组学和单细胞技术的跨界研究，已然为破解卵巢衰老密码提供了崭新钥匙。