Ageing Research Reviews重磅综述: 阿尔茨海默病系统生物学的组学研究
在阿尔茨海默病（AD）患者脑中，存在分子通路和细胞内信号通路的失调，如β淀粉样蛋白（Aβ）和tau蛋白平衡、突触可塑性和稳态、炎症-免疫反应、脂质和能量代谢以及氧化应激。这些失调是由多层面的互相作用引起的，包括基因、生物和环境因素的相互影响。
索邦大学的HaraldHampel教授团队总结了近年来和AD组学生物标志物相关的研究，包括基因组学、表观遗传学、宏基因组学、转录组学、microRNA（miRNA）组学、蛋白组学和代谢组学/脂质组学，并介绍了系统生物学网络方法和实现多组学数据整合的策略。该综述于2021年4月发表于Ageing Research Reviews，题目为“Omicssciences for systems biology in Alzheimer’s disease:State-of-the-art of the evidence”。
图1.参与AD病理生理的主要细胞/分子进程
最开始发现的与AD发病风险相关的基因是载脂蛋白E（APOE）ε4，随后淀粉样蛋白前体蛋白（APP）、早老素蛋白1和2（PSEN1和PSEN2）相继发现与早发性AD（EOAD）相关，有些位点也与晚发性AD（LOAD）有关。
此后，参与AD不同细胞/分子通路的基因被发现，包括Aβ通路（ADAM10，APH1B）、炎症/免疫反应（ABCA7、CD33、CLU等）、脂质稳态（APOE、CLU、ABCA7等）、内吞和囊泡运输调节（BIN1、PICALM、CD2AP等）、氧化应激反应（MEF2C）、轴突生长（UNC5C）等。全基因组关联分析（GWAS）揭示了和AD风险相关的多个单核苷酸多态性（SNPs），高通量测序技术的发展也使得AD的基因谱不断被完善（图2）。
表观遗传学主要包括DNA甲基化和组蛋白修饰方面的研究。近年来方法学的发展，使得研究者们可以从高通量水平分析全基因组的DNA甲基化和染色质状态。染色质免疫共沉淀（ChIP）与DNA芯片分析结合称为ChIP-chip，或与高通量DNA测序联合称为ChIP-seq，开启了表观组学关联分析（EWAS）用于AD表观遗传学研究的新纪元。EWAS发现了血浆细胞膜和细胞骨架进程、脂质稳态、突触信号、免疫细胞和线粒体进程的异常。
图2. AD的风险基因
宏基因组学是一种新兴的工具，用于研究来自环境样本（例如肠道）的DNA，以研究和疾病相关的微生物种类或数量的变化。该技术能够鉴定几种新的微生物物种并有助于更好地了解肠道菌群在脑肠轴中的作用。包括与其他组学数据（例如蛋白质组学和代谢组学）相结合的宏基因组学，如今对阐明AD 和其他 ND中的宿主-微生物组相互作用做出了重大贡献
转录组学包括了大量的由基因组产生的RNA转录本，转录组学研究同时提供了定性数据（如存在哪个转录本和RNA编辑位点）和定量数据（转录本的表达量）。例如，有研究报道在AD患者皮层组织中差异表达的基因有HLA、MS4A、FRMD4A、CLU、SORL1等。此外，也有研究发现了可以用于区分AD患者、轻度认知障碍(MCI)或无痴呆症状患者中的差异表达轻度认知障碍、AD和认知正常患者的候选基因，分别是RGS2、SIRT1、INPP4B、FAH和SERPINA1。
miRNA是一类单链小分子RNA，平均长度为22个核苷酸，可以与mRNA的3’端非翻译区结合后调控基因表达。miRNA在脑中表达丰富，并参与调控生理的和病理生理的进程。miRNA作为疾病标志物在AD的诊断中发挥重要作用，其中有hsa-miR-16-5p、hsa-miR-181-3p、hsa-miR-107、hsa-miR-132-3p、hsa-miR-212-3p等；另外，miRNA还参与AD相关基因表达的调控，可以作为AD的潜在治疗靶点，如调控Aβ聚集、tau高度磷酸化、神经元凋亡和神经炎症等。
蛋白组学是对在生物体、系统或生物环境中产生的一组蛋白的描述。多数研究是通过对体液（脑脊液、血液）中的蛋白成分进行分析，再现外界刺激或疾病状态下的机体的直观改变。体液中的蛋白组学可用于疾病的预测或早期诊断，如有研究发现血浆中的6种蛋白（Aβ42、趋化因子配体13、免疫球蛋白M1、白介素17、胰多肽和血管细胞粘附蛋白1）可以预测皮层Aβ负荷水平。
代谢组学分析的是分子量在1500Da的小分子，如氨基酸、脂肪酸、脂质、糖类或其他代谢产物，主要展现的是机体的代谢情况。例如，几个特定的二酰基甘油（DAGs）被发现在AD患者血浆和额叶中是升高的，并且和降低的与MMSE得分降低相关。此外，多项代谢组学分析研究的结果表明在AD的发生发展中有多种因子的参与，而被破坏的脂质稳态是关键的环节。
上述组学分析发现的标志物都指向的是生物学进程的失调，而多组学整合的目的是为了发现随着疾病进展各组学间的变化情况。和单个组学分析相比，多组学分析的研究可以更好的了解疾病的原始病因，如发现基因、环境和发育等方面的相互作用。多组学分析的研究一般包括蛋白基因组学、多组学数据整合和单细胞的多组学分析（图3）。
图3. 单细胞测序过程
GWAS发现了和认知轨迹相关的多维度的病理生理学进程，因此，痴呆的传统概念需要从单纯依靠标志蛋白聚集体定义过渡到由多种疾病相关的细胞/分子/生物化学改变（如突触神经元丢失、神经炎症、转录/翻译异常等）共同定义。然而，所有这些病理生理进程并不能在某一个个体中全部检测到，。所以，科研工作者们开始寻求通过整合人脑转录组学、蛋白组学和代谢组学数据，使用系统生物学的方法发现AD新的治疗靶点和诊断标志物。
在过去的十年中，跨学科和基于组学的综合方法，如神经影像组学，在神经科学临床研究中逐渐崭露头角。神经影像组学具有解决问题的潜力，如哪些基因突变、基因表达方式和蛋白-蛋白相互作用与脑结构/功能网络的模式和病理生理轨迹相关等问题。
用来补充AD精准医学的一项重要研究是基于血液的生物标志物研究。使用血液标志物进行诊断在肿瘤中已经成为现实，这一技术被称为液体活检（图4），可以检测血液中的DNA、RNA和微囊泡等，结合肿瘤的基因组/表观遗传、转录组、蛋白组和代谢组用于发现与疾病相关的病理生理学机制。同时，作为非侵入性检查，液体活检可以多个时间点进行采集，增加早期诊断可能性，也有助于制定疾病诊断-治疗决策。
图4.液体活检用于癌症早期诊断
未来的医学依赖个体化治疗、前瞻性的个体健康指示因子和对预防措施的高度重视。个体化的、多维度的AD生物标志物的发现可能对疾病具有预测、诊断和预后的作用，并能够帮助制定个体化治疗方式和预防措施。此外，AD的精准医学还需要全球合作，通过大规模队列的建立，对患者进行疾病状态和组学情况的分层，在AD的临床-生物学连续体中探索组学和影像组学的多维数据情况。
在过去的十年间，大量的AD的多组学生物标志物被用于挖掘与疾病病理生理学相关的生物学特征。高通量测序技术的发展使得50余种与AD相关的基因陆续被发现，基因组学、转录组学、表观遗传学以及蛋白组学数据可以在基因水平、转录水平、表观调控和蛋白水平揭示疾病的分子通路和病理机制。总之，基于组学数据的挖掘研究显示AD中存在多种生物学进程的失调，包括但不限于蛋白平衡、炎症和免疫反应、脂质稳态、突触可塑性、能量代谢和氧化应激。
通过系统生物学的方法，将多组学的数据结合起来，共同揭露疾病的特征，有助于疾病的治疗和临床护理。然而目前，真正综合多个组学水平并涵盖疾病的多种特征（如神经影像和临床数据）的研究依然匮乏。创新的综合分析方法的发明和全球合作机构的建立可能可以解决或加速AD精准医学的发展，最终能够达到“在正确的时间为正确的患者提供正确的治疗”的目的。
‖ 参考文献
1. HampelH, Nisticò R, Seyfried NT, Levey AI, Modeste E, Lemercier P,Baldacci F, Toschi N, Garaci F, Perry G, Emanuele E, Valenzuela PL,Lucia A, Urbani A, Sancesario GM, Mapstone M, Corbo M, Vergallo A,Lista S; Alzheimer Precision Medicine Initiative (APMI). Omicssciences for systems biology in Alzheimer's disease: State-of-the-artof the evidence. Ageing Res Rev. 2021 Aug;69:101346. doi:10.1016/j.arr.2021.101346. Epub 2021 Apr 27. PMID: 33915266.