基于孟德尔随机化的多发性硬化症潜在蛋白药物靶点发现

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  榴莲忘返 2014  

导读

通过孟德尔随机化分析发现，FCRL3、TYMP、AHSG、MMEL1 和 SLAMF7 是多发性硬化症的新药物潜在靶标。

作为一种复杂的自身免疫病，多发性硬化症的现有治疗方法未能有效抑制复发和减缓病程。研究者利用国际多发性硬化症遗传学联盟和其他数据库数据，通过孟德尔随机化分析，确定了 734 种血浆和 154 种脑脊液蛋白的遗传工具变量。

此外，研究者还运用双向随机化分析、贝叶斯共定位和表型扫描等方法，进一步巩固了这些发现。在蛋白质-蛋白质互作网络分析中，发现 FCRL3、TYMP 和 SLAMF7 与现有多发性硬化症药物的靶蛋白相互作用。

分析表明，FCRL3、TYMP 和 AHSG 在血浆中的增加对抗多发性硬化症有保护作用，而脑脊液中 MMEL1 的增加则增加了患病风险，SLAMF7 和 CD5L 的增加则降低了风险。这些发现表明，这些蛋白可能是多发性硬化症的新药物靶标，尤其是 FCRL3 和 SLAMF7，值得进一步的临床研究。

血浆和脑脊液蛋白质的遗传关联研究

研究方法概述

• CSF 蛋白质研究：Yang 等人识别了 184 种 CSF 蛋白质的 274 个蛋白质数量性状位点（pQTLs），这些 pQTLs 满足严格的标准，包括基因组范围内的显著关联、位于非主要组织相容性复合体（MHC）区域、独立关联，并且是顺式作用的 pQTLs。

• 血浆蛋白质研究：Zheng 等人综合了五项既往全基因组关联研究（GWAS），涵盖了 734 种蛋白质的 738 个顺式作用 SNPs。

• 数据的可靠性：通过核查原始资料和外部验证，确保数据的准确性和可靠性。

• 遗传工具的应用：运用「TwoSampleMR」工具，采用不同的统计方法，如 Wald 比率和逆方差加权 MR（MR-IVW），分析蛋白质水平变化与 MS 风险之间的关系。

• 多重测试的校正：使用 Bonferroni 校正方法调整多重测试结果，并设定特定的 P 值阈值。

关键发现与分析

血浆与 CSF 蛋白质 pQTLs 的相关性

• 假设验证：考虑到血脑屏障的存在，预计血浆和 CSF 中识别的 pQTLs 相关性较低。
• 相关性分析：通过 Spearman 相关性分析，在不同显著性水平下研究共享 pQTLs 的相关性。

蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析

• 研究目的：研究与 MS 风险相关蛋白质的相互作用，及其与现有 MS 药物的潜在联系。
• 方法与工具：利用 STRING 数据库进行 PPI 分析，同时关注药物靶标与已识别潜在因果蛋白质间的相互作用。

贝叶斯共定位分析

• 目标：评估两个特征是否共享同一因果变异。
• 方法：应用‘coloc’软件包，测试多个假设，尤其是关于蛋白质与 MS 是否由同一或不同变异所关联的问题。

表型扫描

• 目的：探究 pQTLs 与其他特征的关联。
• 方法：利用‘phenoscanner’工具和 Ferkingstad 等人的研究数据，确定与 MS 已知风险因素相关的多效性 SNPs。

主要结果

采用孟德尔随机化（MR）分析，筛选出六种与多发性硬化症（MS）相关的蛋白质。这些蛋白包括：Fc 受体样蛋白 3（FCRL3）、胸苷磷酸化酶（TYMP）和 α-2-HS 糖蛋白（AHSG），存在于血浆中；以及膜金属内肽酶样 1（MMEL1）、信号淋巴细胞激活分子 F7（SLAMF7）和 CD5 抗原样（CD5L），存在于脑脊液中。其中，FCRL3、TYMP、AHSG、SLAMF7 和 CD5L 与降低 MS 风险相关，而 MMEL1 与升高 MS 风险相关。初步分析中这些蛋白质未显示异质性。

进一步分析表明，FCRL3、TYMP、AHSG、MMEL1 和 SLAMF7 五种蛋白被认为是 MS 的潜在药物靶标。双向 MR 分析未发现 MS 对这六种蛋白水平的因果效应，而 Steiger 过滤确保了结果的方向性。贝叶斯共定位分析指出，这些蛋白与 MS 共享相同的遗传变异。表型扫描发现这些蛋白与特定疾病和特征相关。

在蛋白水平上，脑脊液和血浆 MR 结果之间的负相关不显著。即使在限制蛋白数量的分析中，这种负相关依然存在且不显著。蛋白质-蛋白质互作（PPI）网络分析表明，基于血浆的 AHSG 和基于脑脊液的 CD5L 可能有相互关联。但蛋白质-蛋白质共定位分析未支持血浆与脑脊液蛋白的关联。

PPI 网络揭示了三种优先蛋白（FCRL3、TYMP 和 SLAMF7）与现有 MS 药物靶标的相互作用。通过 STRING 数据库，识别了最可靠的相互作用。例如，FCRL3 与 ocrelizumab 和 ofatumumab 的靶标 B-淋巴细胞抗原 CD20（MS4A1）有关。TYMP 与克拉地宾的两个靶标有关。SLAMF7 与 alemtuzumab 的靶标有关。Drugbank 数据库搜索表明，存在可能影响疾病的药物。

在不同数据集中使用相同和显著的变异策略，复制了初步发现，发现 MMEL1 在 UK Biobank 和 FinnGen 队列中也与 MS 相关，而 FCRL3 仅在 UK Biobank 中相关。此外，AHSG 在 UK Biobank 中显示出对 MS 的边缘显著因果效应。

图表 1：多发性硬化症（MS）相关血浆和脑脊液蛋白的鉴定研究设计

图表 2：血浆和脑脊液蛋白对多发性硬化症（MS）风险的 MR 分析结果

火山图展示了（A）734 种血浆蛋白和（B）154 种脑脊液蛋白对 MS 风险的 MR 分析结果。图 A 和图 B 分别使用沃尔德比率和逆方差加权方法，展示了血浆和脑脊液蛋白在 MS 风险上的 MR 分析。

图表记录了血浆蛋白水平每标准差（SD）增加和脑脊液蛋白水平每 10 倍增加，对 MS 风险增加的比率（OR）。

虚线水平黑线代表 P 值为 5.63 × 10^−5（0.05/888）。ln 代表自然对数；PVE 代表变异解释比例。

图表 3：当前多发性硬化症药物靶标与潜在药物靶标的交互作用

图表 4：六种潜在致病蛋白与多发性硬化症因果关系的外部验证

通过 MR 分析，研究人员探讨了六种潜在致病蛋白对 MS 的因果关系。分析依据来自（A）BioBank 和（B）FinnGen 队列的数据。图表中记录了血浆蛋白水平每标准差（SD）增加和脑脊液蛋白水平每 10 倍增加，对 MS 风险增加的比率（OR）。

表格 1：多发性硬化症（MS）相关血浆与脑脊液蛋白质的 MR 研究成果

PVE = 解释的方差比例。

a 所考察的 SNP 均为顺式作用。

b 血浆蛋白质水平每提高一个标准差，脑脊液蛋白质水平每增加 10 倍，均可见 MS 风险增加的比率。

表格 2：六种潜在致病蛋白的逆因果检测、贝叶斯共定位分析及表型扫描总结

APTT = 活化部分凝血活酶时间；MR-IVW = 门德尔随机化逆方差加权法；N/A = 无数据；PP = 后验概率；PSC = 原发性硬化性胆管炎；RA = 类风湿性关节炎；T1DM = 1 型糖尿病。

a 血浆蛋白质水平每增加一个标准差和脑脊液蛋白质水平每增加 10 倍，均与 MS 风险增加的比率有关。b 与特征直接相关的 SNP。

c 通过代理途径介导与特征相关的 SNP。

总结

首次结合血浆和脑脊液蛋白质组数据，利用两样本 MR 和贝叶斯共定位方法，识别出多发性硬化症的五个潜在药物靶标。

• 🧬 蛋白质的因果关系分析：应用 MR 分析和 Steiger 过滤技术，排除逆因果关系和水平多态性问题。
• 📊 数据分析策略：采用 MR 和贝叶斯共定位方法，有效控制遗传混杂和水平多态性带来的偏差。
• 🧪 药物靶标探索：发现 FCRL3、TYMP、AHSG、MMEL1 和 SLAMF7 可能是多发性硬化症的药物靶标。
• 🌐 跨数据集验证：MMEL1 在英国 Biobank 和 FinnGen 数据集中获得验证，增强了其作为靶标的可信度。
• 💉 靶标深入探索：除 AHSG 外，其他靶标与多发性硬化症的关系尚待进一步研究。

该研究采用整合性分析方法，结合 MR 和贝叶斯共定位技术，评估了多发性硬化症的因果蛋白质。通过双向 MR 分析，并运用 Steiger 过滤技术，确认了主要 MR 分析中识别的蛋白质不存在逆因果关系。为减少水平多态性带来的偏差，研究仅使用顺式 pQTLs 作为分析工具。五种通过 MR 方法识别的蛋白质（FCRL3、TYMP、AHSG、MMEL1 和 SLAMF7）可能与多发性硬化症的相同变体有关。

在探索多发性硬化症潜在药物靶标时，研究者考量了血浆和脑脊液中的蛋白质，并比较了它们的作用效果。研究发现，血浆和脑脊液中的蛋白质组成存在差异，且二者之间未发现相关性。此外，五个重点蛋白质之间也未显示出显著的双向因果关系。

MMEL1 是研究中识别的五种蛋白质之一，也是唯一在英国 Biobank 和 FinnGen 数据集中获得外部验证的生物标志物。而 FCRL3、TYMP 和 MMEL1 在最近的基于总结数据的 MR 研究中也暗示与多发性硬化症有关。然而，AHSG 与多发性硬化症风险之间的关系尚不明确，需要更多研究来阐明这些关联。

研究存在一定局限性。首先，不同研究中蛋白质的测量方法不一致可能导致偏差。其次，所有重点蛋白质只有一个顺式作用的 SNP，缺乏反式 pQTLs，这限制了分析的应用范围。此外，分析主要基于欧洲血统人群，其结果难以推广至其他血统。最后，尽管发现了因果蛋白质与当前多发性硬化症药物靶标之间的某些相互作用，但 PPI 分析的结果更多是提示性的，而非决定性的。

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参考资料:

• Lin, J., Zhou, J., & Xu, Y. (2023). Potential drug targets for multiple sclerosis identified through Mendelian randomization analysis. Brain, 146(8), 3364–3372. https://doi.org/10.1093/brain/awad070

  IF: 14.5 Q1 B1

— 完 —

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