Orgānu izdalītās Behčeta slimības proteomika ainavas kartēšana, izmantojot padziļinātu plazmas proteomiku, lai identificētu hialuronu saistošā proteīna 2 ekspresiju, kas saistīta ar asinsvadu iesaistīšanos

Mērķis.

Šis pētījums tika veikts, lai noskaidrotu Behčeta slimības (BD) patoģenēzi un neviendabīgumu, iesaistot dažādus orgānus, izmantojot padziļinātu proteomiku, lai identificētu biomarķierus klīniskajam novērtējumam un pacientu ar BD ārstēšanai.

Metodes.

Mēs izmērījām proteīnu ekspresijas līmeņus plazmas paraugos no 98 pacientiem ar BD un 31 veselīgu kontroli, izmantojot mūsu padziļināto proteomikas platformu ar no datiem neatkarīgu iegūšanas masas spektrometru un antivielu mikroarray. Mēs veicām BD grupā mainīto bioloģisko procesu un signalizācijas ceļu bioinformātikas analīzi un izveidojām orgānu atrisinātas BD patoģenēzes proteomikas ainavu. Pēc tam mēs apstiprinājām slimības smaguma pakāpes biomarķierus un asinsvadu apakškopu neatkarīgā kohortā, kurā bija 108 BD pacienti un 29 veselas kontroles, izmantojot ar enzīmu saistītu imūnsorbcijas testu.

cistanche tubulosa-uzlabo imūnsistēmu

Rezultāti.

BD grupā bija 220 atšķirīgi ekspresēti proteīni, kas atšķīra BD pacientus (88, 6%) un veselus kontroles pacientus (95, 5%). Bioinformātikas analīzes atklāja dažādus bioloģiskos procesus, kas saistīti ar BD patoģenēzēm, tostarp komplementa aktivāciju, brūču dzīšanu, angiogēzi un leikocītu mediētu imunitāti. Turklāt konstruētā ar orgānu izšķirtām BD proteomikas ainava identificēja BD proteomikas iezīmes, kas saistītas ar dažādiem orgāniem un olbaltumvielu mērķiem, ko varētu izmantot ārstēšanas attīstībai. Hialuronu saistošais proteīns 2, tenascīns un serpīns A3 tika apstiprināti kā potenciālie biomarķieri asinsvadu BD un ārstēšanas mērķu klīniskajam novērtējumam.

Secinājums.

Mūsu rezultāti sniedz vērtīgu ieskatu orgānu izšķirtas BD patoģenēzē attiecībā uz proteomikas īpašībām un potenciālajiem biomarķieriem klīniskajam novērtējumam un iespējamām terapijām asinsvadu BD.

IEVADS

Behčeta slimība (BD) ir multisistēmisks, hronisks vaskulīts, kas ir ļoti izplatīts iedzīvotāju vidū pa seno tirdzniecības ceļu, kas pazīstams kā Zīda ceļš. 2016. gada pētījums atklāja, ka BD izplatība Turcijā bija 602 no 100,000 pusaudžu/pieaugušo populācijā (1). BD ir ļoti neviendabīga, un pacientiem ir vairāku orgānu iesaistīšanās, tostarp mutes čūlas, dzimumorgānu čūlas, uveīts un ādas bojājumi; BD var būt letāls asinsvadu aneirismu plīsuma vai smagu neiroloģisku komplikāciju rezultātā. Ar dažādiem orgāniem saistītās BD molekulārās īpašības nav zināmas. Klīniskās diagnostikas metodes un turpmākās ārstēšanas iespējas galvenokārt ir atkarīgas no klīniskajiem simptomiem. Tomēr nav pieejami biomarķieri, kas ļautu diferencēt BD, pamatojoties uz dažādu orgānu iesaistīšanos. Salīdzinot ar genomiku, proteomika piedāvā alternatīvu pieeju, lai iegūtu bagātīgu informāciju par BD patoģenēzi un atrastu biomarķierus BD diagnostikai un terapijai. Lī et al atklāja 22 atšķirīgi ekspresētus proteīnus, izmantojot 2-dimensiju elektroforēzi apvienojumā ar lāzera desorbcijas/jonizācijas tandēma lidojuma laika masas spektrometriju (2). Trīs unikāli proteīni zarnu BD (fibrīns, apolipoproteīns A-IV un seruma amiloīds A) tika tālāk apstiprināti neatkarīgā kohortā, izmantojot ar enzīmu saistīto imūnsorbcijas testu (ELISA). Izmantojot Bio-Rad citokīnu lodīšu blokus, kas satur 25 iekaisuma citokīnus, Lopalco et al atklāja, ka gp130/izdalītais interleikīna-6 (IL-6) receptors izdala IL-6 receptoru, IL{{19} }, un aizkrūts dziedzera stromas limfopoetīna līmenis serumā bija ievērojami paaugstināts BD apakšgrupā ar gļotādas izpausmēm un acu iesaistīšanos, salīdzinot ar apakšgrupu, kurā bija tikai gļotādas un ādas iesaistīšanās (3). Tomēr šajos pētījumos iegūtā informācija bija ierobežota, jo olbaltumvielu un pacientu grupas bija mazas un identificētie biomarķieri nebija labi apstiprināti. Šim pētījumam, cik mums zināms, mēs veicām pirmo visaptverošo BD plazmas proteomu profilēšanu, izmantojot mūsu padziļināto proteomikas platformu, kas integrēta ar datu neatkarīgu iegūšanas masas spektrometru (DIA-MS) ar pielāgojamiem antivielu mikromasīviem (4). Izmantojot proteomikas datus, mēs analizējām proteīnus, kas bija atšķirīgi izteikti starp BD pacientiem un veselīgu kontroles grupu, un šo proteīnu bioloģiskos procesus un ceļus par BD patoģenēzi. Turklāt mēs izveidojām orgānu atrisinātu BD ainavu un identificējām katra orgāna proteomikas īpašības. Asinsvadu BD un slimības smaguma biomarķieri tika apstiprināti neatkarīgā kohortā.

PACIENTI UN METODES

Šo pētījumu apstiprināja Pekinas Savienības Medicīnas koledžas slimnīcas (JS{0}}) Medicīnas ētikas komiteja. Šis raksts nesatur identificējamus datus nevienam BD pacientam vai veselam kontroles dalībniekam. Atklājumu grupā bija 98 BD pacienti un 31 vesela kontrole. Plazmas proteoms tika izmērīts dziļumā, izmantojot DIA-MS un antivielu mikroarray. Bioinformātikas analīzes tika izmantotas, lai identificētu izmainītos bioloģiskos mehānismus BD grupā un izveidotu orgānu atrisinātā BD proteomikas ainavu. Kandidātu plazmas biomarķieri tika apstiprināti, izmantojot ELISA neatkarīgās grupās, kurās bija veselas kontroles un pacienti ar BD un Takayasu arterītu. Atklāšanas un apstiprināšanas kohortu klīniskās īpašības un ārstēšanas informācija ir parādīta papildu tabulās 1-6, un detalizētas eksperimentālās procedūras ir aprakstītas papildu materiālos, kas ir pieejami Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348.

REZULTĀTI

Pacienta īpašības. Pacientu ar BD klīniskās īpašības un glikokortikoīdu (GC) un imūnsupresantu lietošana asins savākšanas laikā ir parādīta 1. papildu tabulā, kas pieejama Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi. / 10.1002/art.42348. Mūsu proteomikas analīzē netika novērotas būtiskas dzimuma un vecuma atšķirības starp 98 pacientiem ar BD un 31 veselīgu kontroli (atklāšanas kohorta) (1. papildu tabula). BD grupā 45, 38 un 15 pacientiem bija attiecīgi viegla, vidēji smaga un smaga BD. Visiem BD pacientiem bija čūlas mutē, un > 20% bija dzimumorgānu čūlas (80,6%), ādas bojājumi (65,3%), acu bojājumi (23,5%) un asinsvadu bojājumi (22,4%). BD pacientu asinsvadu iesaistīšanās atklāšanas kohortā ir parādīta 2. papildu tabulā, un validācijas kohortu raksturojums, kas tika izmantots, lai pārbaudītu kandidātu biomarķieru ekspresiju, ir parādīts 3.–5. papildu tabulā (pieejams vietnē Arthritis & Rheumatology plksthttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348).

cistanche tubulosa-uzlabo imūnsistēmu

Noklikšķiniet šeit, lai skatītu Cistanche Enhance Immunity produktus

【Jautājiet vairāk】 E-pasts:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

Plazmas proteomu padziļināta profilēšana pacientiem ar BD, izmantojot DIA-MS un antivielu mikroarray. Shematisks proteīnu profilēšanas pētījuma attēls ir parādīts 1. A attēlā un 1. papildu attēlā, kas ir pieejams Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/ 10.1{{11} }02/art.42348. Visi plazmas paraugi no BD pacientiem un veselām kontrolēm tika mērīti, izmantojot mūsu padziļināto plazmas proteomikas platformu, kas sastāv no DIA-MS un antivielu mikromasīva ar augstu reproducējamību. Spīrmena korelācijas koeficienti plazmas olbaltumvielu noteikšanai, izmantojot antivielu mikromasīvu, bija attiecīgi 0,98 un 0,93 dažādos masīvos un starp tiem (papildu 2A un 2B attēls, pieejams Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https). ://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348). Spīrmena korelācijas koeficients plazmas olbaltumvielu noteikšanai, izmantojot DIA-MS, bija 0, 92 (diapazons 0, 87–0, 96; papildu attēls 2C). Reprezentatīvi skenēti attēli ar antivielu mikromasīvu BD pacientiem un veselām kontrolēm ir parādīti 3. papildu attēlā, kas pieejams vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348. Rezultāti parādīja, ka kopumā BD pacientu plazmas olbaltumvielas tika regulētas augstāk, salīdzinot ar veselīgu kontroles grupu plazmas proteīniem. Izmantojot mūsu padziļināto plazmas proteomikas platformu, mēs identificējām 759 proteīnus (1., 4. un 5. papildu attēls, kas pieejams Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). kas tika izplatīti aptuveni 10 kārtās plazmā (1.B attēls). Šīs olbaltumvielas ietvēra 410 proteīnu biomarķierus (cilvēka slimību plazmas proteīna biomarķieru datu bāze, tiešsaistē http://biokb.ncpsb. org. cn/hdpp/#/) un 388 terapeitiskos mērķus, kas pašlaik ir apstiprināti vai tiek pētīti notiekošos klīniskajos pētījumos (Terapeitiskie pētījumi). Mērķa datu bāze tiešsaistē: http://db.idrblab.net/ttd/) (1.B attēls). Šo biomarķieru un terapeitisko mērķu funkcionālās anotācijas norāda, ka šie proteīni pieder pie dažādām autoimūnām un autoiekaisuma slimībām, tostarp BD, lupus nefrīts, ankilozējošais spondilīts un vaskulīts (1C un 1D attēls un 7. un 8. papildu tabula, kas pieejama sadaļā Artrīts un reimatoloģija vietne https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). Šie rezultāti liecina, ka ar mūsu platformu atklātie plazmas proteīni ir cieši saistīti ar BD rašanos un attīstību.

1. attēls. Pacientu ar Behčeta slimību (BD) plazmas paraugu proteomu profilēšana, izmantojot padziļinātu proteomikas platformu ar no datiem neatkarīgu iegūšanas masas spektrometriju (DIA-MS) un antivielu mikroarray analīzi. Mūsu BD proteomikas pētījuma darbplūsma. B, ar DIA-MS un antivielu mikroarray noteikto plazmas olbaltumvielu koncentrāciju sadalījums atbilstoši atsauces koncentrācijām cilvēka plazmas proteomu datubāzē (//www.plasmaproteomedatabase.org/). C, slimības, kas saistītas ar atklātajiem proteīna biomarķieriem, kas tika identificēti, izmantojot cilvēka slimību plazmas proteīna (HDPP) biomarķieru datubāzi (//biokb.ncpsb.org.cn/hdpp/#/). D, slimības, kas saistītas ar atklātajiem terapeitiskajiem mērķa proteīniem, kuras tika identificētas, izmantojot terapeitisko mērķu datubāzi (TTD) (//db.idrblab.net/ttd/). Apļa izmēri C un D atbilst katrā slimībā bagātināto olbaltumvielu skaitam. HC=veselīga kontrole; FASP=parauga sagatavošana ar filtru palīdzību; QE-HF=Exactive HF hibrīda četrpola orbitrap (ThermoFisher) masas spektrometrs; Strep-PE=streptavidīns-fikoeritrīns; ELISA=ar enzīmu saistīts imūnsorbcijas tests; IgA=imūnglobulīns A.

Ar BD saistītu diferencēti ekspresētu plazmas proteīnu proteomu mēroga analīze. Papildu 1. attēlā, kas pieejams vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348, parādīta plūsmas diagramma, kurā parādīts, kā tika identificēti un integrēti atšķirīgi ekspresētie proteīni no DIA-MS un antivielu mikroarray rezultātiem. DIA-MS mērķēja uz 493 proteīniem, no kuriem 379 proteīni tika saglabāti ar<29 missing values in the BD group and < 7 missing values in the healthy control group. After 36 proteins with potential contaminations from blood cells (5) were removed, we analyzed 343 additional proteins for hypothesis testing, of which 166 proteins showed a statistically significant difference between the BD and healthy control groups. The antibody microarray detected 549 proteins. After 5 control proteins were removed, we retained 544 proteins for further analysis; of these, 74 proteins showed statistically significant differences between the BD group and the healthy control group (Supplementary Figure 1). In total, 220 (29.0%) of 759 proteins were significantly differently expressed between the BD group and the healthy control group (P < 0.05), as shown using our in-depth proteomics platform comprising DIA-MS and the antibody microarray (Figure 2A and Supplementary Figures 1 and 5, available at https:// onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). The number of differentially expressed proteins is 10-fold more than previously reported (2,3,6). Among these proteins, 5 were identified as potential plasma or serum biomarkers in proteomics research for patients with BD, including haptoglobin, apoprotein, transthyretin, immunoglobulin light chain, and immunoglobulin heavy chain. Furthermore, growth arrest–specific 6, resistin, von Willebrand factor (VWF), and others were also identified to be increased in the BD group (Figure 2B). We identified 215 new proteins associated with BD, including serpin A3 (SERPINA3), glycosylphosphatidylinositol specific phospholipase D1 (GPLD1), and attractin (ATRN) (Figure 2C).

cistanche tubulosa-uzlabo imūnsistēmu

Lai noteiktu, vai pacientus ar BD var atšķirt no veselām kontrolēm, mēs veicām objektīvu hierarhisku klasterizācijas analīzi 220 atšķirīgi ekspresētiem proteīniem (P < 0.05), kurā { {3}},0% pacientu ar BD un 86,4% veselu kontroles grupu tika apkopoti (6. papildu attēls, pieejams Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley. com/doi/ 10.1002/art.42348). Starp 130 atšķirīgi ekspresētiem proteīniem (P < 0, 01) mēs atklājām, ka 88, 6% pacientu ar BD un 95, 5% veselīgu kontroles grupu bija apvienoti (2.D attēls). Turpmāka daļēja mazāko kvadrātu diskriminācijas analīze atklāja, ka pacienti BD grupā bija skaidri atšķirami no veselām kontrolēm atbilstoši diferencēti izteiktu proteīnu klasifikācijai (7. papildu attēls, pieejams Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley). com/doi/10.1002/art.42348). Slimību bagātināšana, izmantojot DisGeNET platformu (7), arī norādīja, ka šie atšķirīgi ekspresētie proteīni ir būtiski saistīti ar iekaisumu un autoimūnām un asinsvadu slimībām, tostarp BD un vaskulītu (2E attēls un 9. papildu tabula, kas pieejama Arthritis & Rheumatology vietnē https ://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348). Mūsu bioinformātikas analīzē, izmantojot Cytoscape un CluGo, tika identificēti šādi 8 galvenie BD bioloģiskie procesi: 1) komplementa aktivācija, 2) plazmas lipoproteīnu daļiņu līmeņa regulēšana, 3) brūču dzīšana, 4) angioģenēze, 5) leikocītu mediēta imunitāte, 6 ) peptidāzes aktivitāte, 7) pozitīva šūnu aktivācijas regulēšana un 8) leikocītu migrācija (2.F attēls un papildu tabula 10, pieejama Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348 ). Šie bioloģiskie procesi saplūst ar iekaisuma un koagulācijas patoloģisko mehānismu BD attīstības laikā, kurā lipīdu profili un oksidatīvā stresa modifikācijas iekaisuma laikā izraisa endotēlija disfunkciju un asinsvadu notikumus (8–11).

Konsekventi nozīmīgākais ceļš no KEGG datu bāzes (pieejams http://www.genome.ad.jp/kegg) bija komplementa un koagulācijas kaskādes (3.A attēls), kur 38 proteīni (P < 0.05) ) tika identificēti, tostarp 19 komplementu (C) komponenti (C1QA, C1QB, C1QC, C1S, C2, C4B, C4b saistošā proteīna alfa ķēde [C4BPA], C5, C6, C7, C8 alfa ķēde, C8 beta ķēde, C8 gamma ķēde [C8G], C9, komplementa faktors [CF] B, CFH, ar CFH saistītais proteīns 4 [CFHR4], CFI un komponenta receptoram līdzīgs proteīns), 5 koagulācijas faktori (F11, F12, F13B, F5 un F9 ), 4 ar koagulāciju saistīti proteīni (audu tipa plazminogēna aktivators [PLAT], proteīns C, antikoagulanta proteīns S [PROS1] un VWF) un 5 serpīnu ģimenes proteīni (SERPINA1, SERPINC1, SERPIND1, SERPINF2 un SERPING1). Divdesmit pieci proteīni kaskādē bija terapeitiskās ārstēšanas mērķi ar zālēm (3.B attēls). Interesanti, ka lielākā daļa proteīnu, kas iekļauti KEGG ceļā un komplementa un koagulācijas kaskādēs, pārklājās ar tiem, kas iesaistīti bagātākajos asins koagulācijas/brūču dzīšanas bioloģiskajos procesos (3.B attēls un 10. papildu tabula, kas pieejama vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/ doi/10.1002/art.42348.). Pētījumā, izmantojot KEGG ceļa analīzi, tika identificēti vairāki patogēnas infekcijas ceļi, tostarp Staphylococcus aureus infekcija, prionu slimība, garais klepus, cilvēka papilomas vīrusa infekcija, herpes simplex vīrusa 1 infekcija un vīrusu proteīnu mijiedarbība ar citokīnu un citokīnu receptoriem, uzsverot patogēnās infekcijas lomu. BD (papildu attēls 8A, pieejams Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē vietnēhttps://tiešsaistes bibliotēka.

2. attēls. Proteīni tika atšķirīgi ekspresēti starp BD pacientu un veselām kontroles grupām, kas identificētas ar DIA-MS un antivielu mikroarray. Vulkāna diagramma, kas ilustrē proteīnu disregulāciju BD pacientam salīdzinājumā ar veselām kontroles grupām. Ievērojami uz augšu un uz leju regulēti proteīni (P < 0.05) ir attiecīgi norādīti kā sarkani un zili punkti. B, izkliedes diagrammas, kas parāda reprezentatīvo proteīnu ekspresijas intensitāti BD pacientu un veselīgu kontroles grupu plazmā. Simboli apzīmē atsevišķus paraugus; horizontālās līnijas norāda mediānu. C, Venna diagramma, kurā salīdzināts diferencēti izteikto proteīnu skaits pacientiem ar BD, kas identificēti mūsu pētījumā, ar tiem, kas identificēti iepriekšējos pētījumos. D, Hierarhiskā klasterizācijas analīze diferencēti izteiktiem proteīniem (P < 0.01) starp BD un veselām kontroles grupām, kur tika apkopoti 88,6% pacientu ar BD un 95,5% HC. Svītrotais taisnstūra laukums norāda katru grupu kopā ar atbilstošiem ļoti izteiktiem proteīniem. E, slimību bagātināšana (atvasināta no DisGeNET platformas), kas saistītas ar disregulētiem proteīniem BD pacientiem, salīdzinot ar veselām kontrolēm (log10 [q vērtība] < -15). F, ievērojami bagātināti bioloģiskie procesi, kas identificēti, izmantojot atšķirīgi ekspresētus proteīnus BD pacientiem, salīdzinot ar veselības kontroli (P < 0.05). *=P < 0,05; **=P < 0,01; ***=P < 0,001; ****=P < 0,0001. GĀZ6=augšanas apturēšana — 6; RETN=rezistīns; VWF=fon Vilebranda faktors; SERPINA3=serpīns A3 (1-antihimotripsīns); GPLD1=glikozilfosfatidilinozitola specifiskā fosfolipāze D1; ATRN=attraktīns (citas definīcijas skatiet 1. attēlā).

3. attēls. Signalizācijas ceļi, kas saistīti ar BD patoģenēzi. A. Ievērojami bagātināti signalizācijas ceļi, kas saistīti ar atšķirīgi ekspresētiem proteīniem BD pacientiem, salīdzinot ar veselām kontrolēm, tika izmantoti KEGG un Reactome datubāzēs (P < 0.01). Sarkanais fonts norāda ceļus, kas saistīti ar asins koagulāciju un komplementa aktivāciju. B, komplementa un koagulācijas kaskādes, kas identificētas, izmantojot KEGG datubāzi, parādot nozīmīgākās asociācijas ar atšķirīgi ekspresētiem proteīniem BD pacientiem salīdzinājumā ar veselām kontrolēm. Ir norādīti paraksta proteīni, kurus var mērķēt ar zināmām apstiprinātām zālēm. C un D, ​​ievērojami bagātinātais proteīna domēns (C) un šūnu komponenti (D), ko identificē ar ievērojami izteiktiem proteīniem BD pacientiem, salīdzinot ar veselām kontrolēm (P < 0,01). A, C un D joslu garums norāda P vērtības log bāzes 10, un skaitļi blakus joslām norāda katrā kategorijā iesaistīto olbaltumvielu skaitu. IGF=insulīnam līdzīgais augšanas faktors; IGFBP=insulīnam līdzīgais augšanas faktoru saistošais proteīns; C=komplements; ER=endoplazmatiskais tīkls; ECM=ārpusšūnu matrica; CUB=papildina C1r/C1s, Uegf un Bmp1; EGF=epidermas augšanas faktors; Augšup=paaugstināts regulējums; Uz leju=pazemināts regulējums (citas definīcijas skatiet 1. attēlā).

wiley.com/doi/10.1002/art.42348) (12–17). Staphylococcus aureus infekcijas KEGG ceļš, kas ietver 13 atšķirīgi ekspresētus proteīnus (P <0, 05), tika ievērojami bagātināts (daži no tiem ir atzīmēti 8.B papildu attēlā), kas norāda uz Staphylococcus aureus infekcijas lomu BD patoģenēzē (18, 19). Visbeidzot, bagātināšanas analīzē tika identificēti komplementa domēni, tostarp domēns, kas ir bagātīgs komplementa kontroles proteīnos, Suši atkārtojums, membrānas uzbrukuma komplekss/perforīns, komplementa komponenta C1q domēns un CUB domēns (komplementiem C1r/C1s, Uegf un Bmp1 ) (3.C attēls). Šūnu komponentu bagātināšanas analīze atklāja, ka paaugstināti regulētie proteīni, cita starpā, tika bagātināti ar kolagēnu saturošu ekstracelulāro matricu, sekrēcijas granulu lūmenu, trombocītu alfa granulu un plazmas lipoproteīna daļiņu, bet samazināti regulētie proteīni galvenokārt tika bagātināti ārpusšūnu telpa un eksosoma (3D attēls).

Lai izpētītu ārstēšanas ietekmi uz plazmas olbaltumvielām, mēs grupējām pacientus ar BD atbilstoši ārstēšanai ar GC un imūnsupresantiem. Pacientus ar BD ar vai bez ārstēšanas varēja skaidri atšķirt no veseliem kontroles pacientiem (papildu attēls 9A, pieejams Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art. 42348). Analīze parādīja, ka lielākā daļa bioloģisko procesu, kas mainījās pacientiem ar BD, kuri tika ārstēti, salīdzinot ar BD pacientiem, kuri netika ārstēti ar GC un imūnsupresantiem, bija saistīti ar imunoloģisko reakciju regulēšanu (papildu attēls 9B). Mēs arī salīdzinājām plazmas proteīnu atšķirīgo ekspresiju starp BD pacientiem bez ārstēšanas un BD pacientiem, kuri saņēma GC un imūnsupresīvu ārstēšanu. Rezultāti identificēja 68 atšķirīgi ekspresētus proteīnus (P < 0,05), kas ir iesaistīti, piemēram, plazmas lipoproteīnu daļiņu līmeņa un klīrensa un serīna tipa endopeptidāzes aktivitātes regulēšanā (papildu 10. attēls, pieejams Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https:// onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348).

Orgānu atrisinātā BD proteomikas ainava. BD ir ļoti neviendabīga slimība ar vairāku orgānu iesaistīšanos, kas izpaužas ar dažādām fenotipiskām izpausmēm (1. papildu tabula, pieejama vietnē https://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art .42348). Pētījumos ir mēģināts iedalīt BD apakškategorijās, pamatojoties uz klīniskajām izpausmēm (20–23). Lai izpētītu neviendabīgumu starp pacientiem ar BD, pamatojoties uz proteomikas datiem, mēs veicām nepārraudzītu konsensa klasterizāciju 220 atšķirīgi ekspresētiem proteīniem (4.A attēls). Galveno komponentu analīze atklāja izteiktu I un II apakštipa nošķiršanu no III apakštipa (4.B attēls). I apakštipa specifiskās olbaltumvielas galvenokārt ir iesaistītas asins koagulācijā un komplementa aktivācijā, II apakštipa specifiskās olbaltumvielas galvenokārt ir iesaistītas glikozes un olbaltumvielu-lipīdu metabolismā, un III apakštipa specifiskās olbaltumvielas piedalās iekaisuma reakcijā (attēls 4D un papildu attēls 11, pieejams Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). Lai gan proteomikas apakštipa BD grupās netika konstatētas statistiski nozīmīgas atšķirības attiecībā uz klīniskajām īpašībām, mēs atklājām, ka I un II apakštips bija līdzīgi (4.B attēls), kas atbilda galveno komponentu analīzes rezultātiem. Pacientiem ar BD ar I apakštipu un II apakštipu bija lielāks smagu simptomu procentuālais daudzums, tostarp nervu sistēmas iesaistīšanās (13,8% starp I apakštipu un 8,2% starp II apakštipu, salīdzinot ar 0% starp III apakštipu) un asinsvadu iesaistīšanās (27,6% starp I apakštipu un 22,4). % starp II apakštipu pret 0 % starp III apakštipu). Lai gan pacientiem ar BD ar III apakštipu bija salīdzinoši viegli vai vidēji smagi simptomi, viņiem bija lielāks ādas bojājumu procentuālais daudzums (87,5% III apakštipa vidū salīdzinājumā ar 51,7% I apakštipa un 65,3% II apakštipa vidū) (4.E attēls, papildu tabula). 11, pieejams Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). Ir uzkrāti pierādījumi, kas liecina par izmaiņām vairākos bioloģiskos procesos BD attīstības laikā, tostarp autoiekaisumu, redoksu nelīdzsvarotību, metabolisma izmaiņas, dislipidēmiju un koagulācijas disfunkciju (8, 24–27). Tāpēc mūsu rezultāti liecina, ka, lai gan BD pacientiem, kuri pieder I apakštipa un II apakštipa proteomikas grupām, ir augstāka BD smaguma pakāpe, abu grupu bioloģiskie mehānismi var būt atšķirīgi.

cistanche augu paaugstinošā imūnsistēma

Mēs veicām BD kohortas klastera analīzi, pamatojoties uz klīniskajiem datiem (dzimumu, vecumu, smaguma pakāpi un klīniskām izpausmēm), izmantojot {{0}}pakāpju klastera analīzi (23). Kā parādīts 4E attēlā, BD pacienti tika klasificēti 2 klasteros (1. un 2. klasteris), kur pacienti tika iedalīti kategorijās pēc tādiem simptomiem kā mutes čūlas, ādas bojājumi, acu bojājumi un dzimumorgānu čūlas. BD pacientiem 1. grupā bija ievērojami lielāks artrīta fenotipa sastopamības biežums, kas ietvēra artralģijas simptomus (40,0 %) un kuņģa-zarnu trakta (8,9 %), asinsvadu (48,9 %) un nervu (22,2 %) sistēmas iesaistīšanos, salīdzinot ar BD pacientiem. 2. klasteris. Tālāk mēs salīdzinājām klīnisko un proteomikas klasifikāciju tajā pašā BD kohortā. Rezultāti liecināja, ka pacientiem proteomikas I un II apakštipa klasifikācijā un 1. klīniskajā klasterī bija līdzīgas klīniskās īpašības, un pacientiem bija vairāku orgānu (ti, kuņģa-zarnu trakta, asinsvadu un nervu sistēmas) iesaistīšanās un augstāka slimības smaguma pakāpe (4.E attēls). Un otrādi, proteomikas III apakštipa klasifikācijas un 2. klīniskā klastera pacientiem bija līdzīgas klīniskās īpašības, un neviens neuzrādīja kuņģa-zarnu trakta, asinsvadu un nervu sistēmas iesaistīšanos. Šos atklājumus var vēl vairāk atbalstīt ar objektīvu hierarhisku klasterizācijas analīzi (4.F attēls), kurā proteomikas III apakštipa pacienti tika apvienoti 2. klīniskajā klasterī un pacienti proteomikas apakštipa I un II grupā tika apvienoti 1. klīniskajā klasterī. Šie rezultāti parāda iespējamo lietderību. proteomikas klasifikācija, norādot BD neviendabīgumu un smagumu. Terapeitiskā stratēģija pacientiem ar BD lielā mērā ir atkarīga no klīniskajām iezīmēm un iesaistītā orgāna. Tomēr orgānu izšķirtā BD proteomikas īpašības nav zināmas.

4. attēls. BD pacientu klasifikācija, izmantojot plazmas proteomiku un klīniskos mainīgos. A, Konsensa matricas siltuma karte, kas parāda BD pacientu līdzās sastopamās proporcijas ar katru proteomikas apakštipu. B, I, II un III proteomikas apakštipu galveno komponentu analīze BD pacientiem, parādot ievērojamas atšķirības starp klasteriem. C, Hierarhiskā klasterizācijas analīze diferencēti izteiktiem proteīniem (P < 0.05, vidējā ekspresijas atšķirība P > 0,2) 3 proteomikas apakštipos pacientiem ar BD. D, bioloģisko procesu funkcionālās grupas atbilstoši specifiskajiem proteīniem, kas saistīti ar 3 apakštipiem. E, BD pacientu demogrāfisko un klīnisko īpašību sadalījums pēc proteomikas apakštipiem un klīniskās klasifikācijas kopām. F, katras klīniskās pazīmes sadalījums atbilstoši proteomikas apakštipiem un klīniskās klasifikācijas klasteriem BD kohortā, pamatojoties uz objektīvu hierarhisku klasterizācijas analīzi. Definīcijas skatiet 1. attēlā.

5. attēls. Orgānu izšķirtas BD ainavas kartēšana, izmantojot plazmas proteomiku. A, ar orgānu atrisinātas BD proteomikas ainava. Pa kreisi: diagramma, kas ilustrē proteīna ekspresijas izmaiņas BD pacientiem salīdzinājumā ar veselām kontrolēm atbilstoši fenotipam. Trīs bloki no kreisās puses uz labo apzīmē veselas kontroles grupas, BD pacientus bez atbilstošiem simptomiem un BD pacientus ar atbilstošiem simptomiem. Katra bloka krāsu intensitāte ir proporcionāla olbaltumvielu ekspresijas izmaiņām starp BD un veselām kontroles grupām. Sarkans un zils norāda attiecīgi uz augšu un uz leju regulētiem proteīniem. Pareizi, bioloģiskais process, kas saistīts ar katru diferencēti izteiktu proteīnu, ar pelēko kvadrātu intensitāti, kas norāda uz log10- balstītu P vērtību, un skaitlis, kas norāda katrā kategorijā iesaistīto proteīnu skaitu. B, korelācija (Pīrsona vai Spīrmena) starp hialuronānu saistošā proteīna 2 (HABP2), tenascīna C (TNC) un serpīna A3 (1-antihimotripsīna) (SERPINA3) ekspresiju un BD pacientu smaguma rādītājiem. Ēnojums norāda uz 95% TI. C, vijoles diagrammas, kas parāda HABP2, TNC un SERPINA3 ekspresijas intensitāti salīdzinājumā ar slimības smagumu veselā kontrolē un vieglas, vidēji smagas un smagas BD grupās. Simboli apzīmē atsevišķus paraugus; punktētā sarkanā horizontālā līnija norāda mediānu, bet augšējā un apakšējā punktētā melnā līnija norāda interkvartiļu diapazonu. *=P < 0.{{20}}5; **=P < 0.01; ***=P < 0,001; ****=P < 0,0001. Definīcijas skatiet 1. attēlā.

Tādējādi mēs identificējām 58 proteīnus, kas īpaši izteikti dažādās pacientu grupās ar BD, kuriem bija dažādi orgānu fenotipi (5.A attēls). Mūsu meklēšana DrugBank datubāzē (pieejama vietnē https://go.drugbank.com/) atklāja, ka 26 proteīni, proti, apolipoproteīns A-IV, CFI, ceruloplazmīns (CP), glutamāta dehidrogenāze 1 (GLUD1), hialuronu saistošais proteīns 2. (HABP2), F5, SERPINC1, SERPINA3, transferīna receptoru proteīns 1 (TFRC), VWF, SERPINF2, CD44, Fc reģiona receptors III-A, alanīna aminotransferāze 1, leikotriēna A-4 hidrolāze, proproteīna konvertāzes subtilizīna/keksīna tips 9, angiotenzinogēns, C8G, haptoglobīns, peptidilprolilcis-trans izomerāze A, selenoproteīns P, SERPIND1, SERPING1, C4BPA, limfotoksīns alfa, C4B un intertripsīna smagā ķēde 4 ir klīnikās vai izstrādes procesā izmantoto terapeitisko zāļu mērķi. (Papildu tabula 12, pieejama Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348.). Starp fenotipiem artrīta fenotips, kas ietver artralģijas simptomus, ir bagātināts ar bioloģiskiem procesiem, kas saistīti ar autoimunitāti, tostarp humorālās imūnās atbildes regulēšanu, ko mediē cirkulējoši imūnglobulīni, B šūnu mediētas imunitātes regulēšanu un imūnglobulīna mediētas imūnās atbildes regulēšanu. ; kuņģa-zarnu trakta fenotips ir saistīts ar komplementa aktivācijas un B šūnu mediētas imunitātes regulēšanu; sirds iesaistītā fenotips ir saistīts ar citokīnu receptoru aktivitāti, kolagēna vielmaiņas procesa regulēšanu un ekstracelulārās matricas izjaukšanu; epididimīta fenotips ir saistīts ar akūtās fāzes reakciju; un ādas bojājuma fenotips ir saistīts ar serīna tipa endopeptidāzes inhibitoru aktivitāti, asins koagulāciju, humorālo imūnreakciju, ko izraisa cirkulējošs imūnglobulīns, un citiem procesiem (5.A attēls un 13. papildu tabula, kas pieejama Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary .wiley.com/doi/ 10.1002/art.42348).

Asinsvadu fenotipam ir vislielākais diferenciāli ekspresēto proteīnu skaits, tostarp GLUD1, tenascīns C (TNC), XC motīvs ķīmokīna ligands 2, epidermas augšanas faktors, kas satur fibulīna ekstracelulārās matricas proteīnu 1, HABP2, F5, ATRN, SERPINC1, GPLD1, insulīnam līdzīgs. augšanas faktoru saistošais proteīns 6, lektīna mannozi saistošais proteīns 2, SEPRINA3, TFRC, VWF, SERPINF2 un ribonukleāzes A ģimenes loceklis 4 (attēls 5A). Bioinformātikas analīze arī atklāja, ka šie atšķirīgi ekspresētie proteīni ir iesaistīti trombocītu degranulācijā, asins koagulācijā, pēctranslācijas olbaltumvielu fosforilācijā, serīna tipa endopeptidāzes inhibitoru aktivitātē un akūtā iekaisuma reakcijā, kā arī citas funkcijas. Visi šie rezultāti parāda orgānu atrisinātā BD proteomikas ainavu, no kuras varētu izstrādāt personalizētus medikamentus mērķa proteīniem katrā orgāna fenotipā.

cistanche priekšrocības vīriešiem - stiprina imūnsistēmu

Identification of plasma proteins related to BD severity. Among the 220 unique differentially expressed proteins (P < 0.05), 28 were positively correlated with the severity of BD (Figures 5B and 5C and Supplementary Figure 12, available on the Arthritis & Rheumatology website at https://onlinelibrary. wiley.com/doi/10.1002/art.42348). Seven proteins displayed a linear correlation with the severity score, namely, TNC, HABP2, SERPINA3, F5, ATRN, C4B, and CFH (Figure 5B and Supplementary Figure 12A). The expression of these 7 proteins was up-regulated in the severe BD group compared with the mild and moderate BD groups and the healthy control group, as indicated in the scatter plot in Figure 5C (see also Supplementary Figure 12A). Next, we selected and validated 7 protein candidates (TNC, HABP2, SERPINA3, ATRN, C4BPA, GPLD1, and C5) in an independent cohort composed of 108 patients with BD and 29 healthy controls by using quantitative ELISA (Supplementary Table 3, available at https://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348). The reproducibility of the ELISA for the validation of plasma proteins was >0.9 (13. papildu attēls, pieejams vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). Paaugstināts HABP2, TNC un SERPINA3 līmenis plazmā tika apstiprināts BD grupā, salīdzinot ar veselo kontroles grupu (6.A attēls), kā arī to korelācija ar slimības smagumu (6.B un 6.C attēls). Mēs arī salīdzinājām HABP2 ekspresiju, kas novērtēta, izmantojot ELISA, starp BD pacientiem (n=39) un kontroles grupām pacientiem ar Takayasu arterītu (n=8) un veselām kontrolēm (n=10). ) (Papildu 14. attēls un 5. papildu tabula ir pieejama Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348.). Rezultāti liecināja, ka HABP2 koncentrācija bija ievērojami augstāka BD grupā nekā koncentrācija Takayasu arterīta un veselu kontroles grupās (papildu attēls 14), norādot uz HABP2 kā potenciāla biomarķiera specifiku BD diagnostikai.

Saskaņā ar Krauzes smaguma pakāpi, asinsvadu simptomiem ir maksimālais svars. Tādējādi mēs sadalījām pacientus asinsvadu BD un nevaskulārās BD grupās pēc vēnu trombozes, artēriju stenozes, oklūzijas, paplašināšanās vai aneirismas klātbūtnes (4. papildu tabula, pieejama vietnē https://onlinelibrary. wiley.com/doi/1 0.10{{20}}2/art.42348). Mēs salīdzinājām HABP2, TNC un SERPINA3 ekspresijas līmeņus starp asinsvadu BD, nevaskulāro BD un veselām kontroles grupām. Rezultāti parādīja, ka 3 olbaltumvielas tika ievērojami regulētas asinsvadu BD grupā (6.D attēls). Tika veikta arī uztvērēja darbības raksturlīknes analīze HABP2, TNC un SERPINA3, kurā tika noteikta robežvērtība, jutība un specifiskums (14. papildu tabula, pieejama vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/1{{24). }}.1002/art. 42348.). Rezultāti liecināja, ka HABP2 (laukums zem līknes [AUC] 0,68, jutība 0,69 un specifiskums 0,69) un TNC (AUC 0,71, jutība 0,58 un specifiskums 0,77) var atšķirt asinsvadu un nevaskulāru BD. 3 biomarķieru līmeņi tika salīdzināti pacientiem ar neaktīvu un aktīvu asinsvadu BD. Rezultāti parādīja, ka HABP2, TNC un SERPINA3 ekspresijas līmeņi bija pastāvīgi augstāki pacientiem ar BD neatkarīgi no asinsvadu BD aktivitātes (papildu 15. attēls, pieejams Arthritis & Rheumatology tīmekļa vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi /10.1002/art.42348).

6. attēls. Asinsvadu BD biomarķieru validācija, kas novērtēta ar ELISA metodi neatkarīgā kohortā. A, C un D, ​​hialuronānu saistošā proteīna 2 (HABP2), tenascīna C (TNC) un serpīna A3 (1-antihimotripsīna) (SERPINA3) koncentrācija plazmā (Conc) veselā kontroles grupā salīdzinājumā ar visiem BD pacientiem (A), salīdzinot ar BD pacientiem vieglas, vidēji smagas un smagas slimības grupā (C), un pret nevaskulāru BD (N-VBD) un asinsvadu BD (VBD) pacientiem (D). B, korelācija (Pīrsona vai Spīrmena) starp HABP2, TNC un SERPINA3 koncentrācijām un BD smaguma rādītājiem. Ēnojums norāda uz 95% TI. *=P < 0.05; **=P < 0.01; ***=P < 0,001; ****=P < 0,0001. Definīcijas skatiet 1. attēlā.

Korelācijas analīze starp plazmas olbaltumvielām, Behčeta slimības pašreizējās aktivitātes formas punktu skaitu un klīniskajiem datiem. HABP2, TNC un SERPINA3 uzrādīja paaugstinātu līmeni aktīvajā BD grupā, salīdzinot ar neaktīvo BD un veselām kontroles grupām (P < 0.001) (papildu attēls 16A, pieejams sadaļā Artrīts un reimatoloģija vietne https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). SERPINA3 līmenis bija paaugstināts grupās ar augstiem Behčeta slimības pašreizējās aktivitātes formas (BDCAF) rādītājiem (papildu attēls 16B). Turklāt pacientiem ar BD SERPINA3 un BDCAF rādītāju līmeņi bija pozitīvi korelēti (r=0.39, p=0.0036), savukārt HABP2 un TNC līmeņi neuzrādīja pozitīvu korelāciju ar BDCAF rezultāti. Mēs tālāk analizējām korelāciju starp pacienta plazmas līmeni un klīniskajiem datiem (papildu 17.A attēls un 15. papildu tabula, kas pieejama vietnē https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348.). Horda diagrammā tika izcelts korelācijas koeficients r > 0,3. Reprezentatīvie izkliedes diagrammi ir parādīti papildu attēlos S17B – G. Rezultāti parādīja, ka HABP2, TNC un SERPINA3 līmeņi pozitīvi korelēja ar C-reaktīvā proteīna līmeni, neitrofilu skaitu, sarkano asins šūnu sadalījuma platumu, neitrofilu un limfocītu attiecību, trombocītu skaitu un trombocītu sadalījuma platumu. Visi šie rezultāti parāda, ka HABP2, TNC un SERPINA3 ir funkcionāli saistīti ar iekaisumu, endotēlija funkciju un trombocītu aktivāciju un var kalpot kā biomarķieri, lai norādītu uz BD smagumu un aktivitāti, kas nākotnē būtu jāapstiprina citā klīniskajā grupā. .

DISKUSIJA

BD ir sistēmisks vaskulīts ar neviendabīgu klīnisku priekšstatu, kas atspoguļo dažādus patogēnos mehānismus, kas ir atbildīgi par iekaisuma izraisīšanu dažāda lieluma artērijās un vēnās cilvēka audos un orgānos. Šajā pētījumā mēs identificējām lielu neregulētu proteīnu kopu (n=220) BD pacientu grupā, kas piedalās dažādos bioloģiskos procesos, un mēs izmantojām bioinformātikas analīzi, lai noteiktu imūnsistēmas iekaisuma mijiedarbību, trombozes klātbūtni un patoloģiskā loma, ko veicina komplementa sistēma BD. KEGG analīze arī atklāja BD saistību ar komplementa un koagulācijas kaskādēm un bakteriālu infekciju. Komplementa sistēma mediē iedzimto imunitāti un iekaisumu, lai aizsargātos pret patogēniem, izmantojot degranulāciju, ķīmijaksi, fagocitozi, B šūnu receptoru signālu ceļu un šūnu līzi ar membrānas uzbrukuma kompleksu, turpretim koagulācijas kaskādes ir saistītas ar pretiekaisuma reakciju, vazodilatāciju, palielināta endotēlija caurlaidība un trombocītu aktivācija. Izmantojot genoma mēroga asociācijas datus, Bakir-Gungor et al parādīja, ka komplementa un koagulācijas kaskādes ir viens no 6 kopīgajiem ceļiem starp Turcijas un Japānas BD pacientiem, kas atbalsta mūsu rezultātus no ģenētiskā fona un vēl vairāk parāda iekaisuma mehānismu un vaskulopātiju / trombofilija BD patoģenēzē (28). Leikocītu mediētā imunitāte, pozitīvs šūnu aktivācijas regulējums un leikocītu migrācija parāda aktīvās imūnās un iekaisuma reakcijas BD. Neitrofīli tiek aktivizēti, lai ražotu skābekļa brīvos radikāļus un neitrofilu ārpusšūnu slazdus, ​​izraisot iekaisuma bojājumus asinsvadu endotēlija šūnās, vēnu trombozi un aneirismas. Reaktīvās skābekļa sugas, ko ražo aktīvie neitrofīli, var izraisīt arī lipīdu un lipoproteīnu, īpaši zema blīvuma lipoproteīnu, oksidāciju un modifikāciju, kā liecina paaugstināta lipīdu peroksidācija (9, 11), kas attiecīgi palielina kardiovaskulāro risku (9, 10) un savukārt, palielina iekaisuma reakciju (10). Šis notikums ir saskaņā ar mūsu pētījumā novērotajiem plazmas lipoproteīnu daļiņu līmeņa regulēšanas bioloģiskajiem procesiem un proteīna-lipīdu kompleksa pārveidošanu. Mūsu pētījuma pierādījumi atbilst Emmi et al atklājumiem, kas saista leikocītu reaktīvo skābekļa sugu veidošanos un plazmas lipīdu peroksidāciju (8).

Vienprātības klasterizācijas analīze, izmantojot proteomiku, atklāja pacientu ar BD neviendabīgumu. Pacientiem ar I apakštipu bija smagāki simptomi, kas var būt saistīti ar aktīvo bioloģisko asins koagulācijas un komplementa aktivācijas procesu. Turpretim pacientiem ar III apakštipu bija salīdzinoši viegli simptomi, un iekaisuma reakcija varētu būt galvenais patoloģiskais process šajā apakšgrupā. Turklāt mēs noteicām proteomikas īpašības pacientiem ar BD ar dažādu orgānu iesaistīšanos. Mūsu bioinformātikas analīzes efektīvi ilustrē katra orgāna fenotipa proteīna īpašību funkcijas, par ko liecina saistība starp autoimunitāti un artrīta fenotipu ar artralģijas simptomiem (29–31). Galvenie saslimstības un mirstības cēloņi ir nozīmīgi asinsvadu notikumi, acu bojājumi un neiroloģiska iesaistīšanās (16). BD ārstēšana ir atkarīga no iesaistītā orgāna veida un slimības smaguma pakāpes šajā orgānu sistēmā. Tomēr, cik mums ir zināms, BD mērķtiecīga terapija līdz šim nav pieejama. Mūsu rezultāti liecina, ka diagnostikas procedūras un terapija katram orgānu atrisinātam BD var atšķirties patogēno mehānismu neviendabīguma dēļ. Dažas galvenās olbaltumvielas varētu būt fenotipu, tostarp kuņģa-zarnu trakta, nervu, acu, locītavu un asinsvadu bojājumu, apstrādājami mērķi.

Pacientu ar asinsvadu BD īpatsvars dažādu rasu un etnisko piederību vidū svārstās no 7,7% līdz 43% (32); slimība gandrīz vienmēr ir saistīta ar augsta riska arteriovenozo trombozi un/vai aneirismu, augstu slimības smagumu un kumulatīvo 5-gadu recidīvu biežumu 38,4% apmērā (33). Tiek uzskatīts, ka imunitāte un iekaisuma faktori veicina asinsvadu iesaistīšanos un izpausmes BD. Ir zināms, ka endotēlija šūnu bojājumi izraisa trombozes risku (34). Turklāt bojātas asinsvadu sieniņas pēc fibrozes var izraisīt artēriju sieniņu pavājināšanos un asinsvadu sieniņu izstiepšanos ar sekojošām aneirismām (35, 36). Pārkāpumus, sašaurināšanos un oklūziju var izraisīt arī akūta iekaisuma laikā un pēc fibrozes (37), savukārt hronisks iekaisums vēl vairāk veicina endotēlija disfunkcionālās vazodilatējošās īpašības (38). HABP2, ko sauc arī par VII faktoru aktivizējošo proteāzi, sākotnēji tika atklāts, pateicoties tā spējai saistīties ar hialuronskābi, glikozaminoglikānu, kam ir nozīme endotēlija šūnu barjeras regulēšanā (39), un tas ir iesaistīts asins koagulācijā un fibrinolīzē (40). Iepriekšējie pētījumi ir ziņojuši, ka HABP2 var aktivizēt iekaisumu, apoptozi un šūnu augšanu asinsvadu gludajos muskuļos un endotēlija šūnās (41–43) un var kalpot kā asinsvadu integritātes un caurlaidības regulators caur proteāzes aktivētajiem receptoriem (PAR; līdzīgi trombīnam). )/RhoA/ ar Rho saistītā proteīnkināzes (ROCK) signalizācijas ceļš (44). HABP2 vai PAR/RhoA/ROCK klusēšana (izmantojot nelielu traucējošu RNS) kavē HABP2-mediētu endotēlija šūnu barjeras pārrāvumu (44). TNC ir proinflammatorisks ekstracelulāras matricas glikoproteīns, kas veicina aplikuma veidošanos un plīsumu, aktivizējot trombocītus vai pazeminot audu plazminogēna aktivatora regulēšanu (45). TNC līmenis serumā ir korelēts ar aterosklerozes smagumu (46), un ir pierādīts, ka pārejoša TNC ekspresija tiek regulēta asinsvadu bojājumu laikā, bet izzūd pēc remonta pabeigšanas (45).

SERPINA3, kas pazīstams arī kā 1-antihimotripsīns, inhibē vairākas serīna proteāzes, īpaši katepsīnu G (47). Papildus iekaisuma šūnām mazāk saraušanās gludās muskulatūras šūnas var tikt dediferencētas līdz makrofāgiem līdzīgam fenotipam, kas var būt arī citokīnu un SERPINA3 avots asinsvada sienas bojājuma vietā (48). Iepriekšējie pētījumi liecina, ka SERPINA3 aktīvā loma asinsvadu gludo muskuļu šūnu proliferācijas negatīvā regulēšanā (49) vai neitrofilu uzkrāšanās kavēšanā (47) varētu paredzēt nevēlamu kardiovaskulāru notikumu rašanos. Tomēr joprojām nav skaidrs, vai SERPINA3 ir nozīme vaskulīta patoģenēzē pacientiem ar BD vai ir patogēna procesa produkts. Proti, HABP2 medikaments hialuronskābe ir anjons, nesulfāts glikozaminoglikāns, kam piemīt pretiekaisuma, brūču atjaunošanas, audu reģenerācijas un citas svarīgas īpašības; hialuronskābe ir pētīta vēža, oftalmoloģijas, artroloģijas, pneimonoloģijas, rinoloģijas un uroloģijas ārstēšanā, kā arī citos lietojumos (50). Ir vairākas mazas molekulas (cinka acetāts, cinka sulfāts, cinks, cinka hlorīds), kas ir vērstas uz SERPINA3 (12. papildu tabula, kas pieejama vietnē https://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348). Šie rezultāti parāda, ka mūsu darbā identificētie biomarķieri var kalpot arī kā mērķi jaunu terapiju izstrādē BD pacientiem. Mūsu pētījumam ir vairāki ierobežojumi. Pirmkārt, tika ierobežots plazmas paraugu skaits; mūsu pētījumā identificētie biomarķieri būtu jāapstiprina citā un lielākā kohortā ar dažādām autoiekaisuma un autoimūnām slimībām kā kontroli. Otrkārt, rezultāti ir jāpārbauda BD pacientu grupās, kuras nav ārstējušas. Treškārt, turpmākajos pētījumos, izmantojot šūnu un dzīvnieku modeļus, ir jāpārbauda biomarķieru proteīnu bioloģiskās funkcijas BD patoģenēzē.

Kopumā tas, cik mums zināms, ir pirmais pētījums, lai vispusīgi analizētu orgānu atrisinātā BD proteomikas īpašības. Rezultāti sniedz fundamentālu ieskatu BD neviendabīgumā un patoģenēzē un izceļ plazmas olbaltumvielas (HABP2, TNC un SERPINA3) kā potenciālos biomarķierus turpmākai asinsvadu BD klīniskai novērtēšanai un ārstēšanai.

ATSAUCES

1. Bas¸ Y, Seçkin HY, Kalkan G u.c. Behčeta slimības un atkārtota aftoza stomatīta biežuma izpēte: lielākā izplatība Turcijā. Balkan Med J 2016;33:390–5.

2. Lee HJ, Kim JH, Kim SW u.c. Seruma amiloīda proteomiskā analīze kā potenciāls zarnu Behčeta slimības marķieris. Dig Dis Sci 2017;62:1953–62.

3. Lopalco G, Lucherini OM, Lopalco A u.c. Citokīnu paraksti gļotādas un acs Behčeta slimības gadījumā. Front Immunol 2017; 8:200.

4. Xu M, Deng J, Xu K u.c. In-depth serum proteomika atklāj psoriāzes smaguma biomarķierus un atbildes reakciju uz tradicionālo ķīniešu medicīnu. Theranostics 2019;9:2475–88.

5. Geyer PE, Voytik E, Treit PV u.c. Plazmas proteomu profilēšana, lai biomarķieru pētījumos atklātu un izvairītos no ar paraugiem saistītas novirzes. EMBO Mol Med 2019;11:e10427.

6. Mao L, Dong H, Yang P u.c. MALDI-TOF/TOF-MS atklāj paaugstinātu haptoglobīna un amiloīda A līmeni serumā Behčeta slimībā. J Proteome Res 2008; 7:4500–7.

7. Piñero J, Ramírez-Anguita JM, Sauch-Pitarch J u.c. DisGeNET zināšanu platforma slimību genomikai: 2019. gada atjauninājums. Nucleic Acids Res 2020;48:D845–55.

8. Emmi G, Bagni G, Lastraioli E u.c. Unikāls cirkulējošs miRNS profils izceļ trombozes iekaisumu Behčeta sindromā. Ann Rheum Dis 2022;81:386–97.

9. Orem A, Yandi YE, Vanizor B u.c. Autoantivielu novērtējums pret oksidatīvi modificētu zema blīvuma lipoproteīnu (ZBL), ZBL jutība pret oksidāciju, lipīdu un lipīdu hidroperoksīda līmenis serumā, kopējais antioksidantu stāvoklis, antioksidantu enzīmu aktivitātes un endotēlija disfunkcija pacientiem ar Behčeta slimību. Clin Biochem 2002; 35:217–24.

10. Kayatas K, Karatoprak C, Cebeci F u.c. Zema lipīdu līmeņa klātbūtne pacientiem ar Behčeta slimību kā aizsargs pret aterosklerozi. Eur Rev Med Pharmacol Sci 2013;17:2330–4.

11. Buldanlioglu S, Turkmen S, Ayabakan HB u.c. Slāpekļa oksīds, lipīdu peroksidācija un antioksidantu aizsardzības sistēma pacientiem ar aktīvu vai neaktīvu Behčeta slimību. Br J Dermatol 2005;153:526–30.

12. Cho SB, Zheng Z, Ahn KJ u.c. Seruma IgA reaktivitāte pret Streptococcus sanguinis GroEL un cilvēka neviendabīgo kodola ribonukleoproteīnu A2/B1 pacientiem ar Behčeta slimību. Br J Dermatol 2013;168:977–83.

13. Zheng Z, Sohn S, Ahn KJ u.c. Seruma reaktivitāte pret 1. tipa herpes simplex vīrusa UL48 proteīnu pacientiem ar Behčeta slimību un Behčeta slimībai līdzīgo peles modeli. Acta Derm Venereol 2015;95:952–8.

14. Lule S, Colpak AI, Balci-Peynircioglu B, et al. Behčeta slimības serums ir imūnreaktīvs pret neirofilamentu barotni, kurai ir kopīgi epitopi baktēriju HSP-65, kas ir iespējamais ierosinātājs. J Autoimmun 2017;84: 87–96.

15. Tong B, Liu X, Xiao J u.c. Behčeta slimības imūnpatoģenēze. Front Immunol 2019;10:665.

16. Greco A, De Virgilio A, Ralli M u.c. Behčeta slimība: jauns ieskats patofizioloģijā, klīniskajās pazīmēs un ārstēšanas iespējās. Autoimmun Rev 2018;17:567–75.

17. Marta M, Santos E, Coutinho E u.c. Infekciju loma Behčeta slimībā un neiro-Behčeta sindromā. Autoimmun Rev 2015;14: 609–15.

18. Hatemi G, Bahar H, Uysal S u.c. Pustulozie ādas bojājumi Behčeta sindroma gadījumā nav sterili. Ann Rheum Dis 2004;63:1450–2.

19. Galeone M, Colucci R, D'Erme AM u.c. Iespējamā Behčeta slimības infekciozā etioloģija. Patholog Res Int 2012;2012:595380.

20. Karaca M, Hatemi G, Sut N u.c. Behčeta sindroma papulopustulāro bojājumu/artrītu kopa arī grupējas ģimenēs. Reumatoloģija (Oxford) 2012;51:1053–60.

21. Tascilar K, Melikoglu M, Ugurlu S u.c. Asinsvadu iesaistīšanās Behčeta sindromā: retrospektīva asociāciju analīze un laika gaita. Reimatoloģija (Oksforda) 2014;53:2018–22.

22. Zou J, Luo JF, Shen Y u.c. Pacientu ar Behčeta sindromu fenotipu klasteru analīze: liels kohortas pētījums no nosūtīšanas centra Ķīnā. Arthritis Res Ther 2021;23:45.

23. Soejima Y, Kirino Y, Takeno M u.c. Izmaiņas klīnisko klasteru proporcijā veicina Behčeta slimības fenotipisko attīstību Japānā. Arthritis Res Ther 2021;23:49.

24. Leiba M, Seligsohn U, Sidi Y u.c. Trombofīlie faktori nav galvenais trombozes cēlonis Behčeta slimības gadījumā. Ann Rheum Dis 2004;63:1445–9.

25. Becatti M, Emmi G, Silvestri E u.c. Neitrofilu aktivācija veicina fibrinogēna oksidāciju un trombu veidošanos Behčeta slimības gadījumā. Tirāža 2016;133:302–11.

26. Zheng W, Wu X, Goudarzi M u.c. Metabolisma izmaiņas, kas saistītas ar Behčeta slimību. Arthritis Res Ther 2018;20:214.

27. Xu J, Su G, Huang X u.c. Ūdens humora metaboliskā analīze identificē novirzes aminoskābju un taukskābju metabolismā VogtKoyanagi-Harada un Behcet slimībā. Front Immunol 2021;12: 587393.

28. Bakir-Gungor B, Remmers EF, Meguro A u.c. Iespējamo patogēno ceļu identificēšana Behčeta slimībā, izmantojot genoma mēroga asociācijas pētījuma datus no divām dažādām populācijām. Eur J Hum Genet 2015;23:678–87.

29. Tong D, Lönnblom E, Yau AC u.c. Kopīgo XI un II tipa kolagēna epitopu atpazīst patogēnas antivielas pelēm un cilvēkiem ar artrītu. Front Immunol 2018;9:451.

30. Durlik-Popinska K, _ Zarnowiec P, Lechowicz Ł u.c. Antivielas, kas izolētas no reimatoīdā artrīta pacientiem pret lizīnu saturošu Proteus mirabilis O3 (S1959) lipopolisaharīdu, var reaģēt ar I tipa kolagēnu. Int J Mol Sci 2020;21:9635.

31. Jung JH, Han KD, Lee YB et al. Behčeta slimība ir saistīta ar multiplo sklerozi un reimatoīdo artrītu: Korejas iedzīvotāju pētījums. Dermatoloģija 2021:1–6.

32. Düzgün N, Ates¸ A, Aydintug OT u.c. Asinsvadu iesaistīšanās raksturojums Behčeta slimībā. Scand J Rheumatol 2006;35:65–8.

33. Tascilar K, Melikoglu M, Ugurlu S, et al. Asinsvadu iesaistīšanās Behčeta sindromā: retrospektīva asociāciju analīze un laika gaita. Reimatoloģija (Oksforda) 2014;53:2018–22.

34. Le Joncour A, Martos R, Loyau S u.c. Neitrofilu ekstracelulāro slazdu (NET) kritiskā loma pacientiem ar Behčeta slimību. Ann Rheum Dis 2019;78:1274–82.

35. Al-Basheer M, Hadadin F. Aneirisma veidošanās veids asinsvadu-Behčeta slimība. Heart Lung Circ 2007;16:407–9.

36. Chambers JC, Haskard DO, Kooner JS. Asinsvadu endotēlija funkcija un oksidatīvā stresa mehānismi pacientiem ar Behčeta sindromu. J Am Coll Cardiol 2001;37:517–20.

37. Demirtürk OS, Tünel HS, Alemdaroglu U. Behčeta slimības asinsvadu izpausmes. In: Gonul M, Kartal S, redaktori. Behčeta slimība. Londona: IntechOpen; 2017. gads.

38. Aksu K, Donmez A, Keser G. Iekaisuma izraisīta tromboze: mehānismi, slimību asociācijas un vadība. Curr Pharm Des 2012;18:1478–93.

39. Choi-Miura NH, Tobe T, Sumiya J u.c. Jauna hialuronānu saistošā proteīna (PHBP) attīrīšana un raksturojums no cilvēka plazmas: tam ir trīs EGF, kringle un serīna proteāzes domēns, līdzīgi hepatocītu augšanas faktora aktivatoram. J Biochem 1996; 119: 1157–1165.

40. Kanse SM, Parahuleva M, Muhl L u.c. VII faktoru aktivizējošā proteāze (FSAP): asinsvadu funkcijas un loma aterosklerozē. Thromb Haemost 2008; 99: 286–9.

41. Byskov K, Boettger T, Ruehle PF u.c. VII faktora aktivējošā proteāze (FSAP) regulē iekaisuma gēnu ekspresiju asinsvadu gludās muskulatūras un endotēlija šūnās. Ateroskleroze 2017;265: 133–9.

42. Parahuleva MS, Maj R, Hölschermann H, et al. Monocītu/makrofāgu funkcijas regulēšana ar VII faktoru aktivējošo proteāzi (FSAP). Ateroskleroze 2013;230:365–72.

43. Kannemeier C, Al-Fakhri N, Preissner KT et al. VII faktoru aktivizējošā proteāze (FSAP) inhibē augšanas faktora izraisītu šūnu proliferāciju un asinsvadu gludo muskuļu šūnu migrāciju. FASEB J 2004;18: 728–30.

44. Mambetsariev N, Mirzapoiazova T, Mambetsariev B u.c. Hialuronskābi saistošais proteīns 2 ir jauns asinsvadu integritātes regulators. Arterioscler Thromb Vasc Biol 2010;30:483–90.

45. Midwood KS, Hussenet T, Langlois B u.c. Tenascin-C bioloģijas sasniegumi. Cell Mol Life Sci 2011; 68:3175–99.

46. ​​Gao W, Li J, Ni H u.c. Tenascin C: potenciāls biomarķieris koronārās aterosklerozes smaguma prognozēšanai. J Aterosklera trombs 2019; 26:31–8.

47. Sanchez-Navarro A, Gonzalez-Soria I, Caldiño-Bohn R u.c. Integratīvs skatījums uz serpīniem veselībā un slimībās: SerpinA3 ieguldījums. Am J Physiol Cell Physiol 2021;320:C106–18.

48. Sorokins V, Woo CC. Serpina3 loma asinsvadu bioloģijā. Int J Cardiol 2020;304:154–5.

49. Qian LL, Ji JJ, Guo JQ u.c. Serpina3c kā jauna trombīna inhibitora aizsargājošā loma pret aterosklerozi pelēm. Clin Sci (Londa), 2021; 135:447–63.

50. Fallacara A, Baldini E, Manfredini S u.c. Hialuronskābe trešajā tūkstošgadē. Polimēri (Bāzele) 2018;10.