前言

今天带来一篇2018年发表在European Journal of Heart Failure（IF=15.534）上的文章，文章标题为《高密度脂蛋白（HDL）的蛋白质组多样性与心衰患者临床结局的关系》。这篇文章突出了蛋白质组学在巢式病例对照研究中的应用。

前期作者在两个大型欧洲心力衰竭（HF）患者队列中研究了临床结果的预测因子，发现低高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）是心力衰竭患者死亡率和心力衰竭住院的最强预测因子之一。之前的研究发现了90多种蛋白质与HDL共表达，包括载脂蛋白、脂质转移蛋白、酶、急性期反应蛋白、补体成分、止血蛋白等，提示HDL与胆固醇逆向转运，抗炎、抗氧化、抗感染、抗血栓和动脉粥样硬化保护能力，影响内皮功能等相关。然而，HDL和HF之间关联的确切病理生理机制尚不清楚。

本研究旨在探究与HF不良预后有关的HDL蛋白质组差异，以期揭示HDL 在HF中可能的潜在病理生理机制，阐明HDL在HF中的临床价值。

· 概 / 览 ·

实验设计：巢式病例对照实验，根据临床结局分组，1：1匹配。

患者匹配后基线资料：以12个月随访期内是否心源性死亡为分组指标，匹配以下协变量：年龄（5年内差异）、性别（精确匹配）、触发事件（精确匹配）、触发原因（精确匹配）、左心室射血分数（10%内差异）、估计肾小球滤过率（50 mL/min/1.73 m^2内差异），心血管死亡风险评分（< 0.25）。

该研究基于BIOSTAT-CHF多中心心衰患者队列，作者以12个月随访期内是否心源性死亡作为分组指标，通过1:1匹配纳入了90例心衰患者，在患者的血浆样本中针对脂蛋白进行了富集，并使用非标记定量的方法对富集到的脂蛋白进行蛋白质组学分析。

作者对定量到的蛋白进行了主成分分析，并根据HDL数据库筛选出生存组和死亡组之间具有显著差异的HDL，使用logistic回归和正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA）建立了HDL对HF的死亡预测模型.

结果一：定量蛋白的主成分分析（PCA）

在得到定量矩阵后，作者对幸存者和死亡者HDL蛋白质组进行了主成分分析。   每个点代表数据中的一个样本三次测定的蛋白质组概况。结果显示生存组和死亡组之间HDL蛋白质组具有一定的差异。

结果二：生物标志物的筛选

在两组中共定量到647种蛋白质。其中有49种HDL蛋白质的表达在两组中存在差异。对差异蛋白进行GO注释分析，结果显示这些蛋白涉及以下过程：细胞过程（如细胞通讯）、生物调节（如体内平衡过程）、代谢过程（如脂质代谢、蛋白质代谢过程）和刺激反应（如免疫反应、应激反应）。

随后，作者使用正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA）方法建立了一个优化模型，以变量投影重要性值>1作为标准，选定12种蛋白质，用于预测死亡。

对这组蛋白质进行多元逻辑回归分析后，预测死亡的准确率为76%（Nagelkerke R^2=0.365，模型的P值<0.001）。其中对预测模型的贡献最显著的蛋白包括SFTPB、FLNA , APOA1, EPHX1, PON1和F10。

为了进一步确认所选蛋白质的价值，作者绘制了一个 S 图，以展示所选蛋白质与死亡预测评分之间的协方差和相关系数之间的关系。

作者进行线性回归分析，使用12 种蛋白质对 HDL-C(P <0.001)进行预测，结果显示R^2 =0.579。

用选定12种蛋白绘制受试者工作特性曲线（ROC），曲线下面积（AUC）为0.820。最大灵敏度和特异性分别为 0.763 和 0.756。内部交叉验证的准确率为 73.3±7.2%。

· 结 / 论 ·

本文是第一项探究 HDL 蛋白质组组成与 HF 患者临床结果相关性的研究。本研究结果证明 HDL 蛋白质组在HF 患者的生存组和死亡组中是不同的，且在反映肌动蛋白丝交联（FLNA）和肺泡毛细血管膜功能（SFTPB）的蛋白质中观察到最强的差异。本研究通过建模分析，选定了 12 种蛋白质对HF患者生存情况进行预测，这12种蛋白反映了与动脉粥样硬化、炎症和氧化应激相关的过程。因此，HDL 可以代表与 HF 病理生理学有关的过程，这可以解释低 HDL 与 HF 患者死亡和住院风险增加之间的关联。

本文同样存在一定的局限性，如生存者和死亡组可能出现过度匹配的情况，限制了基于BIOSTAT 风险评分对 HDL 蛋白质组附加值的分析；本研究的结果仅适用于高加索种族患者和射血分数降低的 HF 患者；本研究中使用的脂质亲和基质对单独的 HDL 没有特异性亲和力，其他脂质亚类可能在一定程度上影响测量的载脂蛋白量，导致仅 49 名患者有可用的 HDL-C测量值；没有对筛选出来的差异蛋白进行外部验证。

· 总 / 结 ·

本文结合了巢式病例对照研究试验设计和脂蛋白质组学分析，使用了BIOSTAT-CHF队列，初始样本量大，设计严谨，匹配严格，且进行了3次技术重复，证据力度较强。

巢式病例对照研究是根据目前的情况来确定病例组和对照组，从而判断暴露因素与疾病是否存在关联，时序上是逆向回溯可能的原因，由果推因。巢式病例对照研究适用于罕见病和长期潜伏病的研究，节省经费和人力，可同时探索多因素与疾病的联系；但容易产生选择性偏倚和回忆偏倚，无法对过去未采集数据进行补救。

本研究表明，结合巢式病例对照研究和蛋白质组学可以进行生物标记物的研究，通过在发现队列中结合组学数据和临床信息进行统计分析和建模，并通过验证队列进行验证，建立诊断预测模型，辅助疾病诊断或预测患者的预后。