基于血浆蛋白质组学的10蛋白标志物面板用于渐冻症的识别与诊断

《Nature Communications》：Ten protein panel predicts ALS from plasma with high accuracy

摘要

预测性生物标志物越来越多地被用于指导神经退行性疾病患者的临床试验设计、诊断和管理。我们使用 NULISA 中枢神经系统（CNS）和炎症检测面板对632例ALS患者和160例健康对照的血浆进行了谱分析，并应用带嵌套交叉验证的极端梯度提升（XGBoost）以及SHapley加性解释（SHAP）来鉴定疾病相关蛋白。利用SHAP特征重要性和绝对定量筛选出一个12蛋白候选面板，随后在独立验证队列（144例ALS、37例对照）中进行了评估。我们最终确定了一个10蛋白面板（NEFL、FOLR1、pTau-181、TREM1、VEGFA、NEFH、CALCA、NRGN、LAMP3和PTX3），其分类性能较高（平衡准确率98.3%；AUC 0.992）。模型性能主要由血浆蛋白质组学特征驱动，而非临床变量，且不仅依赖于神经丝轻链。本研究涵盖超过750例ALS病例，支持开发可在临床部署的基于血液的ALS筛查工具。