《Nature Genetics》：Nanoparticle-enriched mass spectrometry proteomics in British South Asians identifies links between genetic variants, plasma protein levels and disease risk
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理解与血浆蛋白水平差异相关的遗传变异可以阐明人类疾病机制。研究人员展示了在约1,400名英国南亚裔个体样本中，与两种基于亲和力的检测方法相比，非靶向纳米颗粒富集质谱（MS）血浆蛋白质组学如何提供定量和定性上不同的见解。研究人员识别出超过1,200个显著的位点-
理解与血浆蛋白水平差异相关的遗传变异可以阐明人类疾病机制。研究人员展示了在约1,400名英国南亚裔个体样本中，与两种基于亲和力的检测方法相比，非靶向纳米颗粒富集质谱（MS）血浆蛋白质组学如何提供定量和定性上不同的见解。研究人员识别出超过1,200个显著的位点-蛋白质关联（P??12；n?=?895个顺式蛋白质定量性状位点（pQTLs）），其中超过一半此前未被报道。跨平台比较表明，需要多个平台才能捕获血液蛋白质的全部pQTL谱。研究人员将蛋白质基因组结果与多个生物学领域的证据相结合，提出21种蛋白质在44种疾病的病理学中可能发挥作用，包括免疫球蛋白λ可变区3-21在格雷夫斯病发展中的先前未表征的作用。研究结果证明了基于MS的血液蛋白质组学在非欧洲血统中发现pQTL的潜力，以及整合蛋白质基因组证据以可靠地将蛋白质分配给疾病病理学的必要性。
**研究背景与问题**
血浆蛋白质组学关联遗传变异（单核苷酸多态性，SNP）与疾病风险，为药物靶点选择提供依据。现有研究多依赖亲和力方法（如抗体或适体），覆盖约5,000种预定蛋白，但三分之一至半数蛋白无法与对应基因变异关联。质谱（MS）虽能识别更多蛋白，但动态范围限制低丰度信号蛋白检测。纳米颗粒（NP）富集结合新一代MS可规模化识别>5,000种血液蛋白，为转化研究提供新机遇。英国南亚裔（孟加拉裔和巴基斯坦裔）人群心血管代谢疾病风险高，但遗传研究不足，且高纯合性率利于罕见变异检测。本研究基于基因与健康（G&H）队列，旨在通过MS血浆蛋白质组学扩展pQTL发现，并整合多层面证据明确蛋白与疾病关联。
**主要技术方法**
研究人员采用Seer Proteograph XT（简称Seer XT）进行MS血浆蛋白质组学，对1,464名G&H队列参与者（英国孟加拉裔和巴基斯坦裔）的1,429份血浆样本进行非靶向分析，鉴定8,079种蛋白组（其中5,768种在≥70%样本中检测到）。同时使用Olink Explore HT（基于抗体）和SomaLogic 11k（基于适体）两种亲和力平台进行跨平台比较。全基因组关联分析（GWAS）和全外显子组关联分析（ExWAS）通过统计精细映射（susieR）整合，识别独立显著关联。共定位分析（coloc）检测pQTL与402种疾病（基于FinnGen和UK Biobank荟萃分析）的共享遗传信号。多层面证据整合包括罕见基因负担分析（Burden）、孟德尔疾病（OMIM）、小鼠模型（MGI）和细胞类型表达数据。
**研究结果**
**MS血浆蛋白质组学覆盖血液蛋白质组的独特部分**
与SomaLogic 11k和Olink HT相比，MS检测到3,430种蛋白（1,941种在>70%样本中）未被任何亲和力平台覆盖，凸显大量未探索的循环蛋白。MS检测的蛋白富集于血液细胞特异性通路（如中性粒细胞脱颗粒），而亲和力平台富集于非特异性免疫信号通路。组织特异性分析显示，MS更易检测到血液形成器官和胃肠道来源蛋白，而亲和力平台更倾向脑或性腺组织。
**技术变异解释跨平台测量一致性差并预测一致性**
在6,843种跨平台重叠蛋白中，测量相关性较低（中位数Spearman r=0.22）。技术因素（如检测限以下值比例）解释了54%-67%的变异。机器学习模型预测，13.5%的MS蛋白、45.5%的Olink HT和39.1%的SomaLogic 11k蛋白难以达到弱跨平台一致性（r>0.1）。测量差异极少由亚型靶向或特异性解释，但可识别出富含血细胞污染标志物的蛋白簇。
**从罕见到常见的pQTLs**
通过整合GWAS和ExWAS结果，识别1,217个独立显著关联（P<8.7×10
?12），涉及1,016个遗传位点和978种蛋白组。其中617个关联（50.7%）未被此前报道，包括460个由MS独特覆盖蛋白所致。42个新关联在已知位点但针对新蛋白。17个未报道关联因等位基因频率在祖先间差异显著（如南亚裔常见而欧洲裔罕见）。功能注释显示，38.8%的顺式pQTL和44.6%的反式pQTL为蛋白质改变变异（PAV），其中30%预测破坏蛋白稳定性。85.8%的pQTL可归因于PAV或表达数量性状位点（eQTL）。
**非加性遗传效应**
在顺式和反式pQTL中，研究人员发现14个稳健的非加性效应（3个显性，11个隐性），其中6个顺式pQTL效应此前未描述。例如，纯合子携带chr1:153,772,652:G>C导致长链脂肪酸转运蛋白3（SLC27A3）水平降低1.64个标准差。反式非加性效应仅见于与糖基化相关的蛋白（ABO和FUT2），编码血型状态。
**pQTL的跨平台一致性**
在相同志愿者中，MS发现的关联在Olink HT（n=510）和SomaLogic 11k（n=1,009）中的复制率分别为53.5%和43.5%。未复制关联对应蛋白测量相关性低，且大部分（79.8%和83.3%）在亲和力平台中未检测到任何显著pQTL。反之，亲和力平台发现的pQTL在MS中复制率较低（44.0%和22.9%），但Olink HT平台效应估计相关性更高。非复制原因主要归结于蛋白测量一致性差，仅少数例证显示遗传驱动的测定差异。
**pQTL与非蛋白质组性状的交叉**
近一半pQTL（n=425）在GWAS目录中关联至少一个非蛋白质组表型，其中165个未报道顺式pQTL可指导效应基因分配。例如，LOX基因内含子变异（chr5:122,073,485:G>C）与赖氨酰氧化酶水平降低相关，对应更厚角膜、更高身高和更年轻外观。
**疾病介导蛋白的多层面证据**
系统共定位分析识别690个pQTL-蛋白-疾病关联（后验概率>80%），涉及92个独特pQTL和136种疾病。三分之一顺式pQTL对应蛋白编码基因此前未被蛋白质基因组证据关联。研究人员整合多余正交证据（罕见变异负担、孟德尔疾病、小鼠模型、组织表达），确定21个蛋白-疾病连接具有两个以上来源证据。例如，CD40水平与多种免疫疾病（多发性硬化、自身免疫性甲状腺功能亢进、非霍奇金淋巴瘤）风险相关，但遗传效应方向相反，提示药理学安全性问题。
**携带免疫球蛋白λ可变区3-21的IgG抗体可能易患格雷夫斯病**
IGLV3-21的常见错义变异（chr22:22,713,054:G>T；p.Asp68Tyr）与较低蛋白水平（仅MS平台检测）和格雷夫斯病风险降低相关（共定位后验概率99.6%）。该变异位于互补决定区2，与B细胞中IGLV3-21表达降低一致，且特异性关联促甲状腺激素受体抗体（TRAb）滴度而非其他自身抗体。研究提示特异性靶向表达IGLV3-21的B细胞可能成为治疗格雷夫斯病的新策略，避免类似CD40的副作用。
**讨论与结论**
讨论总结三个主要发现：跨平台不一致主要由技术驱动（预测约40%亲和力测量难以达到一致性）；pQTL发现受益于祖先和技术多样性，产生>600个未报道关联；明确蛋白与疾病关联需广泛蛋白质组和表型组覆盖及正交生物学证据。研究局限性包括需独立复制、物理化学性质可能引入分析偏倚、连锁不平衡结构差异可能导致共享信号低估。结论翻译：研究结果证明了基于MS的血液蛋白质组学在非欧洲血统中发现pQTL的潜力，以及整合蛋白质基因组证据以可靠地将蛋白质分配给疾病病理学的必要性。
