《Acta Neuropathologica》：Genetic subtypes of multiple sclerosis severity are uncoupled from inflammatory lesion burden
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多发性硬化（multiple sclerosis, MS）长期残疾的决定因素仍未完全阐明，个体间临床病程差异显著。近期整合遗传模型已识别出与不同残疾轨迹相关的基因组簇。本研究整合了来自英国MS协会组织库（UK MS Society Tissue Bank）的2
多发性硬化（multiple sclerosis, MS）长期残疾的决定因素仍未完全阐明，个体间临床病程差异显著。近期整合遗传模型已识别出与不同残疾轨迹相关的基因组簇。本研究整合了来自英国MS协会组织库（UK MS Society Tissue Bank）的291例MS脑捐赠者的临床、遗传和死后神经病理数据，以检验基因组严重程度簇是否收敛于不同的组织表型。与既往分层一致，基因组簇2的捐赠者年龄调整病程评分（age-adjusted disease duration score, ADDS）低于簇3（β?=???0.195, P?=?0.023），且从进展期至死亡的时间间隔短于簇1（β?=???0.225, P?=?0.049）。然而，这种不良临床特征并未反映更高的活动性或慢性活动性病变负荷。相反，慢性活动性宽缘病变在簇1中的频率高于簇2和簇3（37.3% vs 24.0%和27.2%；两者FDR?=?0.043），而慢性非活动性病变在簇2和簇3中相对于簇1富集（58.2% vs 70.0%和73.8%；FDR?=?0.154和0.030）。这种分离受到人类白细胞抗原（Human Leukocyte Antigen, HLA）遗传背景的强烈影响：簇1携带最高的HLA遗传负荷，这与更高的非病变区HLA-D免疫反应性（rho?=?0.48, FDR?多发性硬化（multiple sclerosis, MS）是一种以长期残疾积累高度异质性为特征的中枢神经系统慢性炎性脱髓鞘及神经退行性疾病。尽管病变面积、区域和亚型等部分可测量特征与MS严重程度和年龄相关，但标准人口学和临床预测因子对临床及病理变异的解释能力有限。精准医学亟需明确疾病严重程度的决定因素。全基因组关联研究（GWAS）已识别超过230个易感变异，但多数涉及免疫通路，且这些变异对长期残疾差异的解释力不足，提示发病生物学与进展生物学存在差异。近期MS严重程度的全基因组分析发现DYSF–ZNF638位点显著关联，并显示中枢神经系统组织的遗传力富集，指向组织韧性和储备机制。同时，单个位点效应微弱，表明进展异质性难以由单一变异解释。整合遗传模型通过易感性和进展相关变异的联合作用，识别出与不同残疾轨迹相关的基因组簇，但此类遗传定义的亚组是否映射到不同的神经病理模式尚不清楚。本研究利用英国MS协会组织库（UK MS Society Tissue Bank）的291例脑捐赠者，整合临床、遗传和死后神经病理数据，检验基因组严重程度簇是否具有不同的组织表型，并探讨HLA遗传背景对病变模式的影响。
研究人员开展了以下研究并得出主要结论：遗传定义的严重程度簇在临床和神经病理上呈现不同模式，且与炎性病变负荷解耦；HLA遗传背景强烈影响病变的神经病理表现，但并非直接决定临床严重程度；基因组簇和慢性活动性病变负荷捕捉了MS进展的互补方面。论文发表在《Acta Neuropathologica》。这一发现对于理解MS遗传风险与组织病理的关系、指导生物标志物开发具有重要意义，提示遗传分层不应仅以病变负荷为替代指标。
主要关键技术方法：样本来源为英国MS协会组织库，共291例MS脑捐赠者。基因分型采用Illumina Infinium Omni 2.5 Exome-8 BeadChip芯片，经质控和填补后获得6,432,503个变异。基于既往GWAS的易感性和进展变异（包括HLA遗传负荷评分）计算加权遗传风险评分（wGRS），应用K近邻算法将捐赠者分配至三个先前定义的基因组簇。神经病理评估对六个系统采样脑块（包括额上回、扣带回、枕叶、丘脑、脑桥基底部和小脑白质）进行髓鞘少突胶质细胞糖蛋白（MOG）和HLA-D免疫组化染色，分类病变为活动性、慢性活动性（宽缘阳性或阴性）和慢性非活动性，并量化非病变区HLA-D免疫反应性。RNA测序从脑桥组织提取，分析HLA-DRB1和HLA-DRB5表达。统计分析采用线性回归、Spearman相关等，校正多重比较。
研究结果：
1. **基因组簇在UK MS脑库中的临床复制**：通过线性回归模型，研究人员发现簇2捐赠者的年龄调整病程评分（ADDS）低于簇3（β?=??0.195, P?=?0.023），且从进展期至死亡的时间间隔短于簇1（β?=??0.225, P?=?0.049），而进展时间在簇间无差异，表明簇2临床预后最差，支持原始分层。
2. **簇相关的病变模式指向HLA连接的组织信号**：逻辑回归分析显示，簇1中慢性活动性宽缘病变（BRL+）的频率高于簇2和簇3（FDR=0.043），而簇3中慢性非活动性病变频率高于簇1（FDR=0.030），簇2呈相同趋势但未达显著。活动性和慢性活动性非宽缘病变在簇间无差异，提示簇信号主要由病变表型驱动，而非总病变负荷。
3. **分级HLA轴连接遗传负荷、非病变区HLA基因表达和HLA免疫反应性**：线性回归显示，簇1的HLA-D免疫反应性高于簇2和簇3合并组（P=0.027），但成对比较经多重校正后未显著。HLA遗传负荷与HLA-D免疫反应性（Spearman ρ=0.475, FDR<0.001）、HLA-DRB1表达（ρ=0.514, FDR<0.001）和HLA-DRB5表达（ρ=0.740, FDR<0.001）强正相关，且簇内相关性一致，表明存在从遗传到组织水平的HLA分级信号。
4. **HLA遗传负荷与病变亚型负荷相关，但与临床严重程度无关**：Spearman相关分析显示，较高HLA遗传负荷与更多活动性病变（ρ=0.21, FDR=0.007）、更多慢性活动性宽缘病变（ρ=0.19, FDR=0.017）和更少慢性非活动性病变（ρ=?0.26, FDR<0.001）相关，但HLA-DRB1*15:01阳性状态与ADDS等临床结局无关联（P=0.677），表明HLA遗传背景影响炎性病变表型，但不直接决定严重程度。
5. **慢性活动性病变负荷是严重程度标志物，而非病变区HLA免疫反应性不是**：线性回归显示，在整体队列和每个簇内，总病变负荷和慢性活动性病变负荷（包括宽缘和非宽缘）与更差的ADDS显著相关，而非病变区HLA-D免疫反应性与临床严重程度无一致关联，确认慢性活动性病变是严重程度相关标志，而HLA组织信号不是。
6. **慢性活动性病变负荷修饰基因组簇分配与临床严重程度的关联**：多变量线性回归调整慢性活动性病变负荷后，簇2与更差结局的关联显著增强（ADDS：簇2 vs 1: β=?0.216, Holm调整P=0.038；簇2 vs 3: β=?0.246, Holm调整P=0.012；从进展期至死亡时间：簇2 vs 1: β=?0.288, Holm调整P=0.049），而调整HLA-DRB1*15:01或HLA遗传负荷未产生类似效应，表明慢性活动性病变负荷部分掩盖了簇2的遗传效应，而非解释其不良预后。
讨论部分总结：研究人员发现，遗传风险评分分层的基因组簇在死后组织中并未对应简单的炎性病变负荷增加；相反，临床最严重的簇2慢性活动性宽缘病变概率更低。这种分离与HLA遗传背景相关：HLA遗传负荷影响HLA-D表达及病变的免疫组化分类，但本身不与临床严重程度关联。调整慢性活动性病变负荷后，簇2的严重程度关联增强，提示基因组簇和慢性活动性病变负荷捕捉了疾病进展的不同维度。研究结论翻译为：总体而言，这些发现表明（i）HLA遗传背景塑造了炎性病变的神经病理表现，以及（ii）簇2的不良临床特征不能完全由所采样死后组织中HLA-D定义的慢性活动性病变负荷解释，提示基因组严重程度簇和慢性活动性病变负荷捕捉了MS进展的互补方面。
