基于纵向多组学研究方法的儿童线粒体疾病精准诊断与预后分层

《Nature Communications》：Multi-omics profiling uncovers diagnostic biomarker panel, progression-associated subtypes, and prognostic signature in pediatric mitochondrial disease

　　

摘要

儿童线粒体疾病（PMD）由于其遗传异质性、诊断难度以及病情发展的不可预测性而极具挑战性。现有的生物标志物在诊断PMD或预测其严重程度方面存在不足。在此研究中，我们提出了一种结合纵向监测的多组学方法来应对这些挑战。我们发现了PMD中的代谢和转录组紊乱现象，并据此构建了一个包含7个特征的多组学诊断模型（6种代谢物、1个转录物）。在一个独立的验证队列中，该模型的诊断准确性显著高于传统生物标志物（AUC = 0.96）。除了诊断之外，我们还探讨了患者分层的需求。无监督的蛋白质组学分析揭示了两种不同的亚型（I型和II型），这两种亚型在时间过程中表现出不同的特征：II型患者的细胞骨架和免疫相关通路受到抑制，且12个月时的临床预后更差。基于这些发现，我们开发了一种包含12个转录物的预后预测标志物，该标志物能够以高准确性预测临床结果（AUC = 0.85）。本研究为PMD建立了一个分子层面的研究框架，提供了经过验证的精准诊断和预后分层工具。