ပြည့်စုံသော ပရိုတီအိုမစ်များသည် ရောဂါလက္ခဏာမပြဘဲ အယ်လ်ဇိုင်းမားရောဂါရှိ ဦးနှောက်အခြေပြု ဦးနှောက်အရည်၏ ဇီဝအမှတ်အသားများကို ဖော်ထုတ်ပြသသည်

အယ်လ်ဇိုင်းမားရောဂါ (AD) သည် ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်း၏တိုးတက်မှုကို ဟန့်တားပေးသည့် ၎င်း၏အရင်းခံရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ မျိုးစုံကို ထင်ဟပ်စေသည့် ပရိုတင်းဇီဝအမှတ်အသားများ ချို့တဲ့နေသည်။ ဤတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် AD ရောဂါဗေဒ၏ကျယ်ပြန့်သောအကွာအဝေးကိုကိုယ်စားပြုသော cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် proteomics ကိုအသုံးပြုပါသည်။ Multiplex mass spectrometry သည် AD CSF နှင့် ဦးနှောက်ရှိ ပရိုတင်းပေါင်း 3,500 နှင့် 12,000 ခန့်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခဲ့သည်။ ဦးနှောက်ပရိုတီအိုမီ၏ ကွန်ရက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ဇီဝမျိုးစုံမျိုးကွဲ module 44 ခုကို ဖြေရှင်းပေးခဲ့ပြီး ၎င်းတို့ထဲမှ 15 ခုသည် cerebrospinal fluid proteome နှင့် ထပ်နေပါသည်။ ဤထပ်နေသော module များရှိ CSF AD အမှတ်အသားများကို မတူညီသော ဇီဝကမ္မဖြစ်စဉ်များကိုကိုယ်စားပြုသော ပရိုတင်းအုပ်စုငါးခုအဖြစ် ခေါက်ထားသည်။ AD ဦးနှောက်ရှိ synapses နှင့် metabolites များ လျော့နည်းသွားသော်လည်း CSF သည် တိုးလာကာ ဦးနှောက်အတွင်းရှိ glial-rich myelination နှင့် immune group များနှင့် CSF များ တိုးလာပါသည်။ အကန့်ပြောင်းလဲမှုများ၏ လိုက်လျောညီထွေမှု နှင့် ရောဂါ၏ တိကျမှုအား နောက်ထပ် CSF နမူနာ 500 ကျော်တွင် အတည်ပြုခဲ့သည်။ ဤအုပ်စုများသည် ရောဂါလက္ခဏာမပြသော အေဒီတွင် ဇီဝအုပ်စုခွဲများကိုလည်း ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤရလဒ်များသည် AD ရှိ လက်တွေ့အသုံးချမှုများအတွက် web-based biomarker ကိရိယာများဆီသို့ အလားအလာရှိသော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
အယ်လ်ဇိုင်းမားရောဂါ (AD) သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ neurodegenerative dementia ၏ အဖြစ်အများဆုံး အကြောင်းရင်းဖြစ်ပြီး synaptic transmission၊ glial-mediated immunity နှင့် mitochondrial metabolism (1-3) အပါအဝင် ဇီဝစနစ်ဆိုင်ရာ ချို့ယွင်းချက်များစွာဖြင့် လက္ခဏာရပ်ပြပါသည်။ သို့သော်၊ ၎င်း၏ဖွဲ့စည်းထားသော ပရိုတင်းဇီဝအမှတ်အသားများသည် amyloid နှင့် tau protein ကိုရှာဖွေခြင်းအပေါ်အာရုံစူးစိုက်ထားဆဲဖြစ်ပြီး ထို့ကြောင့် ဤကွဲပြားသောရောဂါဗေဒကို ထင်ဟပ်၍မရပါ။ cerebrospinal fluid (CSF) တွင် ယုံကြည်စိတ်ချရဆုံး တိုင်းတာနိုင်သော ဤ "core" ပရိုတင်း ဇီဝအမှတ်အသားများသည် cortical amyloid plaques များဖွဲ့စည်းခြင်းကို ရောင်ပြန်ဟပ်သည့် (i) amyloid beta peptide 1-42 (Aβ1-42) ပါဝင်သည်။ (ii) စုစုပေါင်း tau၊ axon ယိုယွင်းခြင်း၏လက္ခဏာ၊ (iii) phospho-tau (p-tau)၊ ရောဂါဗေဒ tau hyperphosphorylation (4-7) ၏ကိုယ်စားလှယ်။ ဤ cerebrospinal fluid biomarkers များသည် "မှတ်သားထားသော" AD ပရိုတိန်းရောဂါများ (4-7) ကိုကျွန်ုပ်တို့၏ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်အလွန်အဆင်ပြေစေသော်လည်း၎င်းတို့သည်ရောဂါနောက်ကွယ်ရှိရှုပ်ထွေးသောဇီဝဗေဒ၏အစိတ်အပိုင်းအနည်းငယ်ကိုသာကိုယ်စားပြုသည်။
AD biomarkers များ၏ pathophysiological ကွဲပြားမှုမရှိခြင်းသည် (i) AD လူနာများ၏ ဇီဝမျိုးကွဲကွဲပြားမှုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်စွမ်းမရှိခြင်း၊ (ii) ရောဂါပြင်းထန်မှုနှင့် တိုးတက်မှုကို တိုင်းတာမှုမလုံလောက်ခြင်း၊ အထူးသဖြင့် ကုသရေးအဆင့်တွင်၊ နှင့် ( (၃) အာရုံကြောဆိုင်ရာ ယိုယွင်းမှုဆိုင်ရာ ကဏ္ဍအားလုံးကို လုံးလုံးလျားလျား မဖြေရှင်းနိုင်သော ကုထုံးဆေးဝါးများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး။ ဆက်စပ်ရောဂါများမှ AD ကိုဖော်ပြရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ အထင်ကရရောဂါဗေဒအပေါ် မှီခိုအားထားမှုသည် ဤပြဿနာများကို ပိုမိုဆိုးရွားစေပါသည်။ သက်ကြီးရွယ်အိုအများစုသည် မှတ်ဥာဏ်ကျဆင်းခြင်း၏ ရောဂါလက္ခဏာတစ်ခုထက်ပို၍ရှိကြောင်း သက်သေအထောက်အထားများ ပိုများလာကြောင်း ပြသနေသည်။ AD ရောဂါဗေဒရှိသူများ၏ 90% သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသောများစွာသောသူများသည် သွေးကြောဆိုင်ရာရောဂါ၊ TDP-43 ပါဝင်မှုများ သို့မဟုတ် အခြားသော ဆုတ်ယုတ်မှုဆိုင်ရာရောဂါများ (9) လည်းရှိသည်။ ဤမြင့်မားသော ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ထပ်လောင်းအချိုးအစားများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ လက်ရှိရောဂါရှာဖွေရေးဆိုင်ရာ မူဘောင်ကို အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေပြီး ရောဂါ၏ ဇီဝကမ္မဆိုင်ရာ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက် ပိုမိုပြည့်စုံရန် လိုအပ်ပါသည်။
AD biomarkers အမျိုးမျိုးအတွက် အရေးတကြီးလိုအပ်နေသည့်အတွက်၊ နယ်ပယ်သည် biomarkers ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် အလုံးစုံစနစ်အပေါ် အခြေခံ၍ "omics" နည်းလမ်းကို ပိုမိုအသုံးပြုလာပါသည်။ Accelerated Pharmaceutical Partnership (AMP)-AD Alliance ကို 2014 ခုနှစ်တွင် စတင်ခဲ့ပြီး ပရိုဂရမ်၏ ရှေ့ဆုံးတွင် ရှိနေပါသည်။ National Institutes of Health၊ ပညာရပ်ဆိုင်ရာနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းမှ ဤ ဘက်စုံ ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုသည် AD ၏ ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန်နှင့် ဇီဝမျိုးစုံမျိုးကွဲဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ကုသရေးဗျူဟာများ (၁၀) ကို ဖော်ဆောင်ရန်အတွက် စနစ်အခြေခံဗျူဟာများကို အသုံးပြုရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤပရောဂျက်၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့်၊ ကွန်ရက်ပရိုတီအိုမစ်များသည် အေဒီတွင် စနစ်အခြေပြု biomarkers များ၏တိုးတက်မှုအတွက် အလားအလာရှိသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ဘက်မလိုက်ဘဲ ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ချဉ်းကပ်နည်းသည် ဆဲလ်အမျိုးအစားများ၊ organelles များနှင့် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဆက်စပ်နေသော ဆဲလ်အမျိုးအစားများ၊ organelles များနှင့် ဇီဝဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့်ဆက်စပ်နေသော ပူးတွဲဖော်ပြသောပရိုတိန်းများ၏ အုပ်စုများ သို့မဟုတ် "modules" များအဖြစ် စုစည်းထားသည်။ AD ဦးနှောက် (13-23) တွင် သတင်းအချက်အလက်ကြွယ်ဝသော ကွန်ရက် proteomics လေ့လာမှု 12 ခုနီးပါးကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များအရ AD ဦးနှောက်ကွန်ရက် proteome သည် လွတ်လပ်သောအုပ်စုများနှင့် ကော်တီပိုင်းဒေသများစွာတွင် အလွန်ထိန်းသိမ်းထားသော မော်ဂျူလာအဖွဲ့အစည်းကို ထိန်းသိမ်းထားကြောင်း ဖော်ပြသည်။ ထို့အပြင်၊ အချို့သော ဤ module များသည် ဒေတာအစုံများတစ်လျှောက် AD-ဆက်စပ်သော များပြားလှသော မျိုးပွားနိုင်သောပြောင်းလဲမှုများကိုပြသပြီး ရောဂါမျိုးစုံ၏ pathophysiology ကိုထင်ဟပ်စေသည်။ စုပေါင်းအားဖြင့်၊ ဤတွေ့ရှိချက်များသည် အေဒီတွင် စနစ်အခြေပြု biomarker အဖြစ် ဦးနှောက်ကွန်ရက် proteome ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအတွက် အလားအလာရှိသော ခိုင်မာသောအချက်ကို သရုပ်ပြသည်။
AD ဦးနှောက်ကွန်ရက် proteome ကို ဆေးခန်းတွင် အသုံးဝင်သော စနစ်အခြေခံ biomarkers အဖြစ် ပြောင်းလဲရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် AD CSF ၏ proteomic analysis နှင့် ဦးနှောက်မှရရှိသော ကွန်ရက်ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤပေါင်းစပ်ချဉ်းကပ်မှုသည် synapses၊ သွေးကြောများ၊ myelination၊ ရောင်ရမ်းခြင်းနှင့် ဇီဝဖြစ်စဉ်လမ်းကြောင်းများ၏ ကမောက်ကမဖြစ်မှုအပါအဝင် ဦးနှောက်အခြေခံရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ကျယ်ပြန့်သောအကွာအဝေးနှင့်ဆက်စပ်နေသည့် CSF ဇီဝအမှတ်အသားငါးခုကို ဖော်ထုတ်နိုင်ခဲ့သည်။ အမျိုးမျိုးသော အာရုံကြောပျက်စီးခြင်းဆိုင်ရာရောဂါများမှ CSF နမူနာ 500 ကျော်အပါအဝင် ဤ biomarker panels များကို အောင်မြင်စွာ သက်သေပြနိုင်ခဲ့ပါသည်။ ဤတရားဝင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များတွင် ရောဂါလက္ခဏာမပြသော AD (AsymAD) ရှိသော လူနာများ၏ CSF တွင် အုပ်စုပစ်မှတ်များကို စစ်ဆေးခြင်း သို့မဟုတ် ပုံမှန်မဟုတ်သော အသိဉာဏ်ဆိုင်ရာ ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ပုံမှန်မဟုတ်သော amyloid စုပုံခြင်းဆိုင်ရာ အထောက်အထားပြသခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များသည် AsymAD လူဦးရေရှိ သိသာထင်ရှားသော ဇီဝမျိုးကွဲကွဲပြားမှုကို မီးမောင်းထိုးပြပြီး ရောဂါ၏အစောပိုင်းအဆင့်များတွင် လူတစ်ဦးချင်းစီကို အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည့် အကန့်အမှတ်အသားများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤရလဒ်များသည် AD ရင်ဆိုင်နေရသော ဆေးခန်းဆိုင်ရာစိန်ခေါ်မှုများစွာကို အောင်မြင်စွာဖြေရှင်းပေးနိုင်သော စနစ်များစွာကို အခြေခံ၍ ပရိုတင်းဇီဝမှတ်ကိရိယာများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် အဓိကခြေလှမ်းတစ်ရပ်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။
ဤလေ့လာမှု၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ AD သို့ ဦးတည်သွားသော အမျိုးမျိုးသော ဦးနှောက်အခြေခံရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ရောင်ပြန်ဟပ်သည့် ဦးနှောက်အရည်ဆိုင်ရာ ဇီဝအမှတ်အသားအသစ်များကို ဖော်ထုတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ပုံ S1 သည် (i) AD CSF ၏ ပဏာမရှာဖွေတွေ့ရှိချက်များနှင့် ဦးနှောက်ဆိုင်ရာ CSF ရောဂါ ဇီဝမှတ်စုများစွာကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်အတွက် ပြည့်စုံသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပါဝင်သော ကျွန်ုပ်တို့၏ သုတေသနနည်းစနစ်ကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြထားသည်၊၊ (ii) နောက်ဆက်တွဲ ကူးယူဖော်ပြသည့် ဤဇီဝအမှတ်အသားများသည် သီးခြားလွတ်လပ်သော ဦးနှောက်အာရုံကြောများတွင် အများအပြားရှိသည်။ အရည်အုပ်စုများ။ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို ဦးတည်သည့် သုတေသနသည် Emory Goizueta Alzheimer's Disease Research Center (ADRC) တွင် သိမြင်မှုပုံမှန်လူ 20 ဦးနှင့် ADRC လူနာ 20 တွင် CSF ၏ ကွဲပြားသောဖော်ပြချက်အား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် စတင်ခဲ့သည်။ AD ၏ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုသည် Aβ1-42 နည်းပါးပြီး ဦးနှောက်အရည်အတွင်းရှိ စုစုပေါင်း tau နှင့် p-tau ၏ မြင့်မားသောအဆင့်များ [Mean Montreal Cognitive Assessment (MoCA), 13.8 ± 7.0] [ELISA (ELISA)] တွင် သိသာထင်ရှားသော ချို့ယွင်းချက်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်သည်။ )]] (ဇယား S1A)။ ထိန်းချုပ်မှု (ဆိုလိုရင်း MoCA၊ 26.7 ± 2.2) တွင် ပုံမှန် CSF biomarkers အဆင့်များရှိသည်။
လူ့ CSF သည် အယ်လ်ဘမ်မင်နှင့် အခြားသော အလွန်ပေါများသော ပရိုတင်းများ သည် ပရိုတင်းများ ၏ ဒိုင်းနမစ် အကွာအဝေးဖြင့် လက္ခဏာရပ် ဖြစ်သည် (24)။ ပရိုတိန်းရှာဖွေတွေ့ရှိမှု၏ အတိမ်အနက်ကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက်၊ အစုလိုက်အပြုံလိုက် spectrometry (MS) ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (24) မတိုင်မီ CSF နမူနာတစ်ခုစီမှ ပထမဆုံး အလွန်ပေါများသော ပရိုတင်း 14 ခုကို ဖယ်ရှားခဲ့သည်။ စုစုပေါင်း peptides 39,805 ကို MS မှရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့ပြီးနမူနာ 40 တွင် proteomes 3691 နှင့်မြေပုံရေးဆွဲခဲ့သည်။ ပရိုတင်းပမာဏကို multiple tandem mass tag (TMT) တံဆိပ်ခတ်ခြင်း (18, 25) ဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ ပျောက်ဆုံးနေသောဒေတာများကိုဖြေရှင်းရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နောက်ဆက်တွဲခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အနည်းဆုံးနမူနာများ၏ 50% တွင် ပမာဏပြုထားသော ပရိုတိန်းများကိုသာ ထည့်သွင်းခဲ့သည်၊ ထို့ကြောင့် နောက်ဆုံးတွင် ပရိုတိန်း 2875 များကို အရေအတွက်အဖြစ် တွက်ချက်ပါသည်။ စုစုပေါင်းပရိုတိန်းကြွယ်ဝမှုအဆင့်တွင် သိသာထင်ရှားသောကွာခြားချက်ကြောင့်၊ ထိန်းချုပ်မှုနမူနာကို ကိန်းဂဏန်းအရ သာလွန် (13) အဖြစ် သတ်မှတ်ပြီး နောက်ဆက်တွဲခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် မပါဝင်ပါ။ ကျန်နမူနာ ၃၉ ခု၏ များပြားသောတန်ဖိုးများကို အသက်၊ ကျား၊ မနှင့် သုတ်ကွာဟမှု (၁၃-၁၅၊ ၁၇၊ ၁၈၊ ၂၀၊ ၂၆)အရ ချိန်ညှိထားသည်။
ဆုတ်ယုတ်မှုဒေတာအစုတွင် ကွဲပြားသောဖော်ပြချက်အပေါ် ကွဲပြားသောဖော်ပြချက်ကို အကဲဖြတ်ရန် ကိန်းဂဏန်း t-test ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြု၍ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် များပြားသောအဆင့်များ သိသာထင်ရှားစွာပြောင်းလဲသွားသော ပရိုတင်းများ (P <0.05) ကို ထိန်းချုပ်ခြင်းနှင့် AD ဖြစ်ရပ်များ (Table S2A) အကြားတွင် ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ ပုံ 1A တွင် ပြထားသည့်အတိုင်း AD တွင် စုစုပေါင်း ပရိုတင်း 225 ပမာဏ သိသိသာသာ လျော့ကျသွားပြီး 303 ပရိုတင်းများ သိသိသာသာ တိုးလာသည်။ ဤကွဲပြားသောဖော်ပြသောပရိုတိန်းများတွင် ယခင်ကသတ်မှတ်ထားသော cerebrospinal fluid AD အမှတ်အသားများဖြစ်သည့် microtubule-ဆက်စပ်ပရိုတင်း tau (MAPT; P = 3.52 × 10−8), neurofilament (NEFL; P = 6.56 × 10−3), ကြီးထွားမှုနှင့်ဆက်စပ်သော ပရိုတင်း 43၊ (GAP43; P = 1.46 × 10−5), Fatty Acid Binding Protein 3 (FABP3; P = 2.00 × 10−5), Chitinase 3 ကဲ့သို့ 1 (CHI3L1; P = 4.44 × 10−6), Neural Granulin (NRGN; P = 3.43 × 10−4) နှင့် VGF အာရုံကြောကြီးထွားမှုအချက် (VGF; P = 4.83 × 10−3) (4-6)။ သို့သော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် GDP dissociation inhibitor 1 (GDI1; P = 1.54 × 10-10) နှင့် SPARC ဆက်စပ်သော မော်ဒူလာ ကယ်လ်စီယမ်စည်းနှောင်ခြင်း 1 (SMOC1; P = 6.93 × 10-9) ကဲ့သို့သော အခြားအရေးကြီးသော ပစ်မှတ်များကိုလည်း ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ Gene Ontology (GO) ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု 225 သည် သိသိသာသာ လျော့ကျသွားသော ပရိုတင်းများဖြစ်သည့် စတီးရွိုက် ဇီဝြဖစ်ပျက်မှု၊ သွေးခဲခြင်းနှင့် ဟော်မုန်း လုပ်ဆောင်ချက် (ပုံ 1B နှင့် Table S2B) ကဲ့သို့သော ခန္ဓာကိုယ်အရည်များ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် နီးကပ်စွာ ဆက်နွှယ်မှုကို ပြသခဲ့သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ 303 ၏ သိသိသာသာတိုးလာသော ပရိုတင်းသည် ဆဲလ်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် စွမ်းအင်ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုနှင့် နီးကပ်စွာ ဆက်စပ်နေသည်။
(က) မီးတောင်ကွက်ကွက်သည် ထိန်းချုပ်မှု (CT) နှင့် ထိန်းချုပ်မှုအကြား ကွဲပြားသည့်ဖော်ပြချက်ကို ရှာဖွေရန် အသုံးပြုသည့် -log10 ကိန်းဂဏန်း P တန်ဖိုး (y-ဝင်ရိုး) နှင့် ဆက်စပ်နေသည့် log2 ခေါက်ပြောင်းလဲမှု (x-axis) ကို ပြသသည်၊ ပရိုတင်းအားလုံး၏ CSF proteome ၏ AD ဖြစ်ရပ်များ။ AD တွင် သိသာထင်ရှားစွာ လျှော့ချထားသော အဆင့်များ (P <0.05) ပါသော ပရိုတင်းများကို အပြာရောင်ဖြင့် ပြသထားပြီး ရောဂါတွင် သိသိသာသာ တိုးမြင့်လာသော ပရိုတင်းများကို အနီရောင်ဖြင့် ပြသထားသည်။ ရွေးချယ်ထားသော ပရိုတင်းကို တံဆိပ်တပ်ထားသည်။ (ခ) ပရိုတင်းနှင့်ပတ်သက်သော ထိပ်တန်း GO ဝေါဟာရများသည် AD တွင် (အပြာ) နှင့် တိုးလာ (အနီရောင်) ကို သိသိသာသာ လျှော့ချသည်။ ဇီဝဖြစ်စဉ်များ၊ မော်လီကျူးလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဆဲလ်လူလာ အစိတ်အပိုင်းများနယ်ပယ်များတွင် အမြင့်ဆုံး z-ရမှတ်များဖြင့် GO ဝေါဟာရသုံးရပ်ကို ပြသသည်။ (ဂ) MS သည် CSF နမူနာ (ဘယ်ဘက်) တွင် MAPT အဆင့်ကို တိုင်းတာပြီး ၎င်း၏နမူနာ ELISA tau အဆင့် (ညာဘက်) နှင့် ဆက်စပ်မှု။ သက်ဆိုင်ရာ P တန်ဖိုးနှင့် Pearson ဆက်စပ်ကိန်းကို ပြသသည်။ AD ကိစ္စတစ်ခုအတွက် ELISA ဒေတာမရှိခြင်းကြောင့်၊ ဤကိန်းဂဏန်းများသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားသော အမှုပေါင်း ၃၉ ခုအနက် ၃၈ ခုအတွက် တန်ဖိုးများ ပါဝင်သည်။ (ဃ) ကြီးကြပ်ထားသော အစုအဖွဲ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (P <0.0001၊ Benjamini-Hochberg (BH) သည် ထိန်းချုပ်မှုတွင် P <0.01) ကို ချိန်ညှိထားပြီး AD CSF ဒေတာအစုံတွင် သိသာထင်ရှားစွာပြောင်းလဲနေသော ပရိုတင်း 65 ကို အသုံးပြု၍ နမူနာများကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ပုံမှန်ဖြစ်အောင်၊ ပုံမှန်လုပ်ပါ။
MAPT ၏ ပရိုတိန်းအဆင့်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ MS တိုင်းတာမှု၏တရားဝင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် သီးခြားလွတ်လပ်စွာတိုင်းတာသော ELISA tau အဆင့် (r = 0.78၊ P = 7.8 × 10-9; ပုံ 1C) နှင့် အနီးကပ်ဆက်စပ်နေသည်။ amyloid ရှေ့ပြေးပရိုတင်း (APP) ၏အဆင့်တွင် trypsin အစာခြေပြီးနောက်၊ Aβ1-40 နှင့် Aβ1-42 ၏ C-terminus ၏ isoform-specific peptides များနှင့် Aβ1-42 တို့သည် ထိရောက်စွာ ionized မရနိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သတ်မှတ်ထားသော APP peptides များသည် ELISA Aβ1-42 အဆင့်များနှင့် ဘာမှမဆိုင်ပါ။ ဖြစ်ရပ်တစ်ခုစီ၏ ကွဲပြားသောအသုံးအနှုန်းကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက်၊ နမူနာများကို ကြီးကြပ်ထားသော အစုအဖွဲ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြုလုပ်ရန်အတွက် P <0.0001 [false ရှာဖွေမှုနှုန်း (FDR) ပြုပြင်ထားသော P <0.01] ဖြင့် ကွဲပြားစွာဖော်ပြသော ပရိုတင်းများကို အသုံးပြုပါသည်။ ပုံ 1D တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း ဤ 65 အလွန်သိသာထင်ရှားသောပရိုတိန်းများသည် ထိန်းချုပ်မှုသဖွယ်လက္ခဏာများရှိသော AD case တစ်ခုမှလွဲ၍ ရောဂါအခြေအနေအလိုက် နမူနာများကို မှန်ကန်စွာစုဖွဲ့နိုင်သည်။ ဤပရိုတိန်း ၆၅ မျိုးတွင် ၆၃ မျိုးသည် အေဒီတွင် တိုးလာပြီး နှစ်ခု (CD74 နှင့် ISLR) သာ လျော့နည်းသွားသည်။ စုစုပေါင်း၊ ဤ cerebrospinal fluid ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များသည် AD ရှိ ပရိုတိန်းရာပေါင်းများစွာကို ရောဂါ biomarkers အဖြစ်အသုံးပြုနိုင်သော AD တွင်တွေ့ရှိခဲ့သည်။
ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် AD ဦးနှောက် proteome ၏ သီးခြားကွန်ရက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ဤရှာဖွေတွေ့ရှိမှု၏ ဦးနှောက်အပိုင်းတွင် ထိန်းချုပ်မှု (n = 10)၊ ပါကင်ဆန်ရောဂါ (PD; n = 10)၊ ရောစပ်ထားသော AD/PD (n = 10) နှင့် AD (n = 10) ကိစ္စများ ပါဝင်သည်။ ) နမူနာ။ Emery Goizueta ADRC အဆိုပါအမှုပေါင်း 40 ၏လူဦးရေစာရင်းကို ယခင်က ဖော်ပြခဲ့ပြီး (25) နှင့် Table S1B တွင် အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤဦးနှောက်တစ်ရှူး 40 နှင့် အမှုပေါင်း 27 ခု၏ ထပ်တူပွားမှုအုပ်စုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် TMT-MS ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ စုစုပေါင်း၊ ဤဦးနှောက်ဒေတာအတွဲနှစ်ခုသည် တစ်မူထူးခြားသော peptides 227,121 ကိုထုတ်လုပ်ခဲ့ပြီး 12,943 proteomes (25) နှင့် ပုံဖော်ထားသည်။ ရောဂါဖြစ်ပွားမှု၏ အနည်းဆုံး 50% တွင် တိုင်းတာထားသော ပရိုတင်းများကိုသာ နောက်ဆက်တွဲစစ်ဆေးမှုများတွင် ထည့်သွင်းခဲ့သည်။ နောက်ဆုံးရှာဖွေတွေ့ရှိမှု ဒေတာအတွဲတွင် အရေအတွက် 8817 ပရိုတင်းများပါရှိသည်။ အသက်၊ ကျား၊ မ နှင့် သေကြေပျက်စီးမှုကြားကာလ (PMI) ပေါ်မူတည်၍ ပရိုတင်းပမာဏကို ချိန်ညှိပါ။ ဆုတ်ယုတ်မှုပြီးနောက် ဒေတာအတွဲ၏ ကွဲပြားသောအသုံးအနှုန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ရောဂါအမျိုးအစားနှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ရောဂါအမျိုးအစားနှစ်ခုတွင် ပရိုတင်းပမာဏ > 2000 သိသိသာသာ ပြောင်းလဲသွားကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကွဲပြားစွာဖော်ပြသော ပရိုတင်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ကြီးကြပ်ထားသော အစုအဖွဲ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ပြီး AD/control နှင့်/သို့မဟုတ် AD/PD နှိုင်းယှဉ်မှုများတွင် P <0.0001 (ပုံ S2၊ A နှင့် B၊ Table S2C)။ ဤပြောင်းလဲမှုကြီးကြီးမားမားရှိသော ပရိုတိန်း 165 သည် ထိန်းချုပ်မှု နှင့် PD နမူနာများမှ AD ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ကိစ္စရပ်များကို ရှင်းလင်းစွာ သရုပ်ဖော်ထားပြီး proteome တစ်ခုလုံးရှိ ပြင်းထန်သော AD-သတ်မှတ်ပြောင်းလဲမှုများကို အတည်ပြုသည်။
ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA) ဟုခေါ်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို အသုံးပြုပြီး ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသည့် ဦးနှောက်ပရိုတီအိုမအပေါ် ကွန်ရက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြုလုပ်ရန်၊ ၎င်းသည် ဒေတာများကို ပရိုတိန်းပုံစံများ (11-13) အဖြစ် စုစည်းပေးပါသည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် 44 modules (M) co-expressed ပရိုတိန်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အကြီးဆုံး (M1၊ n = 1821 ပရိုတိန်း) မှ အသေးငယ်ဆုံး (M44၊ n = 34 ပရိုတိန်း) (ပုံ 2A နှင့် Table S2D) )။ အထက်တွင်ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း (13) မော်ဂျူးတစ်ခုစီ၏ ကိုယ်စားလှယ်အသုံးအနှုန်းပရိုဖိုင် သို့မဟုတ် လက္ခဏာပရိုတင်းကို တွက်ချက်ပြီး ၎င်းကို ရောဂါအခြေအနေနှင့် AD ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ မဟာမိတ်ဖွဲ့ခြင်းဖြစ်သည့် Alzheimer's Disease Registry (CERAD) နှင့် Braak Score (ပုံ 2B) နှင့် ဆက်စပ်ပါ။ ယေဘုယျအားဖြင့် 17 modules သည် AD neuropathology (P <0.05) နှင့် သိသိသာသာ ဆက်စပ်နေပါသည်။ ဤရောဂါနှင့်ဆက်စပ်သော module အများအပြားသည် ဆဲလ်အမျိုးအစား-သတ်မှတ်အမှတ်အသားများ (ပုံ 2B) တွင် ကြွယ်ဝပါသည်။ အထက်ဖော်ပြပါ (13) အတိုင်း၊ ဆဲလ်အမျိုးအစား ကြွယ်ဝမှုကို မော်ဂျူးထပ်နေသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဆဲလ်အမျိုးအစားအလိုက် ဗီဇရည်ညွှန်းစာရင်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။ ဤမျိုးဗီဇများသည် သီးခြား mouse neurons၊ endothelial နှင့် glial ဆဲလ်များတွင် ထုတ်ဝေထားသော အချက်အလက်မှ ဆင်းသက်လာခြင်းဖြစ်သည်။ RNA sequencing (RNA-seq) စမ်းသပ်ချက် (၂၉)။
(က) ဦးနှောက် proteome ၏ WGCNA ကို ရှာဖွေပါ။ (ခ) CERAD (Aβ plaque) နှင့် Braak (tau tangles) ရမှတ်များအပါအဝင် AD အာရုံကြောဆိုင်ရာလက္ခဏာများ (ထိပ်တန်း) ဖြင့် မော်ဂျူလာလက်မှတ်ပရိုတိန်း (ခ) Biweight midcorrelation (BiCor) ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ အပြုသဘော (အနီ) နှင့် အနုတ် (အပြာ) ဆက်စပ်မှုများ၏ ပြင်းထန်မှုကို အရောင်နှစ်ရောင် အပူမြေပုံဖြင့် ပြသထားပြီး ကြယ်ပွင့်များသည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုကို ညွှန်ပြသည် (P <0.05)။ ပရိုတင်း module တစ်ခုစီ၏ ဆဲလ်အမျိုးအစား ချိတ်ဆက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် Hypergeometric Fisher's Exact Test (FET) (အောက်ခြေ) ကို အသုံးပြုပါ။ အနီရောင်အရိပ်၏ ပြင်းထန်မှုသည် ဆဲလ်အမျိုးအစား ကြွယ်ဝမှုကို ညွှန်ပြပြီး ခရေပွင့်သည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုကို ညွှန်ပြသည် (P <0.05)။ FET မှရရှိသော P တန်ဖိုးကို ပြင်ဆင်ရန် BH နည်းလမ်းကို အသုံးပြုပါ။ (ဂ) မော်ဒူလာပရိုတင်းများ၏ GO ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ မော်ဂျူးတစ်ခုစီ သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မော်ဂျူးအုပ်စုတစ်ခုစီအတွက် အနီးစပ်ဆုံးဆက်စပ်ဇီဝဖြစ်စဉ်များကို ပြသထားသည်။ oligo, oligodendrocyte ။
အနီးကပ်ဆက်စပ်နေသော astrocyte နှင့် microglia ကြွယ်ဝသော module ငါးခု (M30၊ M29၊ M18၊ M24 နှင့် M5) သည် AD အာရုံကြောရောဂါဗေဒ (ပုံ 2B) နှင့် ခိုင်မာသော အပြုသဘောဆောင်သောဆက်စပ်မှုကို ပြသခဲ့သည်။ Ontology ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် ဤ glial module များကို ဆဲလ်ကြီးထွားမှု၊ ကြီးထွားမှုနှင့် ကိုယ်ခံစွမ်းအားစနစ် (ပုံ 2C နှင့် Table S2E) တို့နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။ နောက်ထပ် glial module နှစ်ခုဖြစ်သော M8 နှင့် M22 ကိုလည်း ရောဂါအတွက် ပြင်းပြင်းထန်ထန် ပြင်ဆင်ထားသည်။ M8 သည် Toll-like receptor pathway၊ innate immune response (30) တွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် အချက်ပြပြကွက်တစ်ခုနှင့် အလွန်ဆက်စပ်ပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ M22 သည် ဘာသာပြန်ပြီးနောက်ပိုင်း ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းနှင့် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေသည်။ Oligodendrocytes ကြွယ်ဝသော M2 သည် AD ရောဂါဗေဒနှင့် ခိုင်မာသော အပြုသဘောဆောင်သော ဆက်စပ်ဆက်စပ်မှုနှင့် nucleoside ပေါင်းစပ်မှုနှင့် DNA ပွားခြင်းဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုကို ပြသသည်၊၊ ရောဂါများတွင် ဆဲလ်ပွားများမှုကို ညွှန်ပြသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤတွေ့ရှိချက်များသည် AD ကွန်ရက် proteome (13၊ 17) တွင် ကျွန်ုပ်တို့ ယခင်က တွေ့ရှိခဲ့သည့် glial module များ မြင့်တင်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ကွန်ရက်ရှိ AD နှင့်ဆက်စပ်သော glial module အများအပြားသည် ထိန်းချုပ်မှုနှင့် PD ကိစ္စရပ်များတွင် နိမ့်ကျသောဖော်ပြမှုအဆင့်များကိုပြသပြီး AD (ပုံ S2C) တွင် မြင့်မားသော ၎င်းတို့၏ရောဂါလက္ခဏာများကို မီးမောင်းထိုးပြသည်ကို လတ်တလောတွေ့ရှိရပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ကွန်ရက် proteome (M1၊ M3၊ M10၊ နှင့် M32) တွင် မော်ဂျူးလေးခုသာ AD ရောဂါဗေဒ (P <0.05) (ပုံ 2၊ B နှင့် C) နှင့် ပြင်းပြင်းထန်ထန် ဆက်စပ်နေသည်။ M1 နှင့် M3 နှစ်ခုစလုံးသည် အာရုံကြောအမှတ်အသားများ ကြွယ်ဝသည်။ M1 သည် synaptic signals များနှင့် အလွန်ဆက်စပ်နေပြီး M3 သည် mitochondrial function နှင့် အလွန်နီးစပ်ပါသည်။ M10 နှင့် M32 အတွက် ဆဲလ်အမျိုးအစား ကြွယ်ဝမှု အထောက်အထား မရှိပါ။ M32 သည် M3 နှင့် ဆဲလ်ဇီဝဖြစ်ပျက်မှုကြား ချိတ်ဆက်မှုကို ထင်ဟပ်စေပြီး M10 သည် ဆဲလ်ကြီးထွားမှုနှင့် microtubule လုပ်ဆောင်မှုတို့နှင့် အလွန်ဆက်စပ်နေသည်။ AD နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ မော်ဂျူးလေးခုစလုံးသည် ထိန်းချုပ်မှုနှင့် PD တွင် တိုးလာသဖြင့် ၎င်းတို့အား ရောဂါအလိုက် AD အပြောင်းအလဲများ (ပုံ S2C) ပေးသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤရလဒ်များသည် AD (13၊ 17) တွင် ကျွန်ုပ်တို့ ယခင်က တွေ့ရှိခဲ့သော နျူရွန်ကြွယ်ဝသော မော်ဂျူးများ လျော့နည်းသွားခြင်းကို ထောက်ခံပါသည်။ အချုပ်အားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သော ဦးနှောက် proteome ၏ ကွန်ရက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ယခင်တွေ့ရှိချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော AD သီးသန့်ပြောင်းလဲထားသော module များကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။
AD သည် အစောပိုင်းလက္ခဏာမပြသောအဆင့် (AsymAD) ဖြင့် လက္ခဏာရပ်ဖြစ်ပြီး လူတစ်ဦးချင်းစီသည် လက်တွေ့သိမြင်နိုင်စွမ်းကျဆင်းခြင်းမရှိဘဲ amyloid စုဆောင်းမှုကို ပြသသည် (5၊ 31)။ ဤလက္ခဏာမပြသောအဆင့်သည် စောစီးစွာသိရှိနိုင်မှုနှင့် စွက်ဖက်မှုအတွက် အရေးကြီးသောပြတင်းပေါက်ကိုကိုယ်စားပြုသည်။ အမှီအခိုကင်းသောဒေတာအတွဲများတစ်လျှောက် AsymAD နှင့် AD ဦးနှောက်ကွန်ရက် proteome တို့ကို ခိုင်မာစွာထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည် (13၊ 17) ကို ယခင်က သရုပ်ပြခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ လက်ရှိရှာဖွေတွေ့ရှိထားသော ဦးနှောက်ကွန်ရက်သည် ဤယခင်တွေ့ရှိချက်များနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် DLPFC အဖွဲ့အစည်း ၂၇ ခုမှ ထပ်တူပြုထားသော အချက်အလက်များတွင် မော်ဂျူး ၄၄ ခု၏ ထိန်းသိမ်းမှုကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာထားပါသည်။ ဤအဖွဲ့အစည်းများတွင် ထိန်းချုပ်မှု (n=10)၊ AsymAD (n=8) နှင့် AD (n=9) အမှုတွဲများ ပါဝင်သည်။ ထိန်းချုပ်မှုနှင့် AD နမူနာများကို ကျွန်ုပ်တို့၏ရှာဖွေတွေ့ရှိမှု ဦးနှောက်အစုအဝေး (Table S1B) ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ထည့်သွင်းခဲ့သည် ဤ AsymAD ကိစ္စများသည် Emory Goizueta ADRC ဦးနှောက်ဘဏ်မှလည်း လာပါသည်။ သေဆုံးချိန်တွင် သိမြင်မှုသည် ပုံမှန်ဖြစ်သော်လည်း၊ amyloid ပမာဏသည် ပုံမှန်မဟုတ်ခြင်း (CERAD၊ 2.8 ± 0.5) (ဇယား S1B) တွင် ပုံမှန်မဟုတ်ပေ။
ဤဦးနှောက်တစ်ရှူး 27 ခုကို TMT-MS ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ပရိုတိန်း 11,244 ပမာဏကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ ဤနောက်ဆုံးရေတွက်မှုတွင် အနည်းဆုံးနမူနာ၏ 50% တွင် တိုင်းတာထားသော ပရိုတင်းများသာ ပါဝင်သည်။ ဤပုံတူထားသောဒေတာအတွဲတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုဦးနှောက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်တွေ့ရှိသည့်ပရိုတင်း 8817 ၏ 8638 (98.0%) ပါ၀င်ပြီး ထိန်းချုပ်မှုနှင့် AD အုပ်စုများကြားတွင် သိသိသာသာပြောင်းလဲသွားသောပရိုတင်း 3000 နီးပါးရှိသည် (P <0.05၊ Tukey ၏အတွဲလိုက် t စစ်ဆေးမှုပြီးနောက်) ဇယား S2F)။ ဤကွဲပြားစွာဖော်ပြသောပရိုတိန်းများထဲတွင် 910 သည် AD နှင့် ဦးနှောက်ပရိုတိန်းထိန်းချုပ်မှုကိစ္စများကြားတွင် သိသာထင်ရှားသောအဆင့်ပြောင်းလဲမှုများကိုပြသခဲ့သည် (P <0.05၊ ANOVA Tukey paired t-test) ပြီးနောက်။ ဤ 910 အမှတ်အသားများသည် proteomes (r = 0.94၊ P < 1.0 × 10-200) (ပုံ S3A) အကြား ပြောင်းလဲမှု၏ ဦးတည်ချက်တွင် အလွန်ကိုက်ညီကြောင်း သတိပြုသင့်ပါသည်။ တိုးမြှင့်ထားသော ပရိုတိန်းများထဲတွင်၊ ဒေတာအစုံများကြားတွင် တသမတ်တည်းပြောင်းလဲမှုအရှိဆုံး ပရိုတင်းများသည် glial-rich M5 နှင့် M18 modules (MDK၊ COL25A1၊ MAPT၊ NTN1၊ SMOC1 နှင့် GFAP) ၏ အဖွဲ့ဝင်များဖြစ်သည်။ လျှော့ချထားသော ပရိုတိန်းများထဲတွင်၊ အကိုက်ညီဆုံးသောပြောင်းလဲမှုများသည် synapse နှင့်ဆက်စပ်နေသော M1 module (NPTX2၊ VGF နှင့် RPH3A) ၏ သီးသန့်အဖွဲ့ဝင်များနီးပါးဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် midkine (MDK)၊ CD44၊ လျှို့ဝှက်ထားသော ပရိုတိန်းနှင့်ဆက်စပ်သော ပရိုတင်း 1 (SFRP1) နှင့် VGF တို့၏ AD ဆိုင်ရာ ပြောင်းလဲမှုများအား အနောက်တိုင်း blotting (ပုံ S3B) မှ ထပ်မံစစ်ဆေးခဲ့ပါသည်။ မော်ဂျူးထိန်းသိမ်းခြင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ဦးနှောက်ပရိုတိန်းရှိ ပရိုတိန်းမော်ဂျူးများ (34/44) ၏ 80% ခန့်ကို ပုံတူပွားဒေတာအတွဲ (z-score> 1.96၊ FDR မှ ပြုပြင်ထားသော P <0.05) (ပုံ S3C) (ပုံ S3C) တွင် သိသိသာသာ ထိန်းသိမ်းထားကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ ဤ module ဆယ့်လေးခုကို proteomes နှစ်ခုကြားတွင် အထူးသီးသန့် သိမ်းဆည်းထားပါသည် (z-score> 10၊ FDR မှ P <1.0 × 10−23) ကို ပြင်ဆင်ထားပါသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဦးနှောက်ပရိုတင်းများကြားတွင် ကွဲပြားသောအသုံးအနှုန်းနှင့် မော်ဂျူလာဖွဲ့စည်းမှုတွင် လိုက်လျောညီထွေရှိသော မြင့်မားသောဒီဂရီကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့် ထပ်တူပွားခြင်းသည် AD frontal cortex ပရိုတိန်းများတွင် ပြောင်းလဲမှုများ၏ မျိုးပွားမှုကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ ထို့အပြင်၊ AsymAD နှင့် ပိုမိုအဆင့်မြင့်သောရောဂါများသည် အလွန်ဆင်တူသော ဦးနှောက်ကွန်ရက်ဖွဲ့စည်းပုံရှိကြောင်းကိုလည်း အတည်ပြုခဲ့သည်။
AsymAD နှင့် ထိန်းချုပ်မှု (P <0.05) (ပုံ S3D) အပါအဝင် စုစုပေါင်း 151 ပရိုတိန်းများ အပါအဝင် AsymAD ပရိုတင်းပြောင်းလဲမှုများ၏ သိသာထင်ရှားသော အတိုင်းအတာကို ဦးနှောက်ပုံတူပွားမှုဒေတာအတွဲရှိ ကွဲပြားသောဖော်ပြချက်၏ အသေးစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်က မီးမောင်းထိုးပြသည်။ amyloid load နှင့် ကိုက်ညီသော AsymAD နှင့် AD တို့၏ ဦးနှောက်ရှိ APP သည် သိသိသာသာ တိုးလာသည်။ MAPT သည် အရှုပ်အထွေးများ တိုးလာခြင်းနှင့် သိမြင်မှု ကျဆင်းခြင်းနှင့် ၎င်း၏ သိမြင်မှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှု (၅၊ ၇) တို့နှင့်အညီ AD တွင်သာ သိသိသာသာ ပြောင်းလဲပါသည်။ glial-ကြွယ်ဝသော modules (M5 နှင့် M18) သည် AsymAD ရှိပရိုတိန်းများတိုးပွားလာမှုတွင် မြင့်မားစွာထင်ဟပ်နေပြီး အာရုံကြောဆိုင်ရာ M1 module သည် AsymAD တွင်လျော့နည်းသွားသောပရိုတိန်းများ၏ကိုယ်စားပြုမှုအများဆုံးဖြစ်သည်။ ဤ AsymAD အမှတ်အသားများ အများအပြားသည် ရောဂါလက္ခဏာပြသော ရောဂါများတွင် ပြောင်းလဲမှု ပိုများသည်ကို ပြသသည်။ ဤအမှတ်အသားများထဲတွင် ဦးနှောက်အကျိတ်များနှင့် မျက်လုံးနှင့် ခြေလက်အင်္ဂါများ ဖွံ့ဖြိုးခြင်း (32) နှင့် ဆက်စပ်နေသော M18 မှ ပါဝင်သော glial ပရိုတင်း SMOC1 ဖြစ်သည်။ MDK သည် ဆဲလ်ကြီးထွားမှုနှင့် angiogenesis (33)၊ M18 ၏ အခြားအဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးဖြစ်သည်။ ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက AsymAD သည် သိသိသာသာ တိုးလာပြီး AD တွင် ပိုများလာသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ synaptic ပရိုတင်း neuropentraxin 2 (NPTX2) သည် AsymAD ဦးနှောက်တွင် သိသိသာသာ လျော့ကျသွားသည်။ NPTX2 သည် ယခင်က neurodegeneration နှင့်ဆက်စပ်နေပြီး excitatory synapses (34) ကို ဖျန်ဖြေရာတွင် အသိအမှတ်ပြုသည့် အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤရလဒ်များသည် ရောဂါ၏ပြင်းထန်မှုနှင့်အတူ တိုးတက်ပုံပေါ်သည့် AD တွင် မတူညီသော ပရိုတင်းပြောင်းလဲမှုအမျိုးမျိုးကို ဖော်ပြသည်။
ဦးဏှောက်ပရိုတိန်း၏ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် သိသာထင်ရှားသောပရိုတိန်းလွှမ်းခြုံမှုကိုရရှိထားသောကြောင့်၊ ကွန်ရက်အဆင့် AD စာသားမှတ်တမ်းနှင့် ၎င်း၏ထပ်နေမှုကို ပိုမိုပြည့်စုံစွာနားလည်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ကြိုးစားနေပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် AD ရှိ 18,204 မျိုးဗီဇ (n = 308) နှင့် ထိန်းချုပ်မှု (n = 157) DLPFC တစ်ရှူး (13) တို့မှ ကျွန်ုပ်တို့ ယခင်က ထုတ်လုပ်ခဲ့သော မော်ဂျူးနှင့် ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သော ဦးနှောက် proteome နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။ ထပ်နေသည်။ စုစုပေါင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီသော RNA မော်ဂျူး 20 ခုကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့ပြီး အများစုမှာ ဆဲလ်အမျိုးအစားများ ကြွယ်ဝမှုကို သက်သေပြခဲ့သည့် ဆဲလ်အမျိုးအစားများ၊ oligodendrocytes၊ astrocytes နှင့် microglia (ပုံ 3A) တို့ဖြစ်သည်။ AD ရှိ ဤ module များ၏ ပြောင်းလဲမှုအများအပြားကို ပုံ 3B တွင်ပြသထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ယခင်ပရိုတိန်း-RNA ထပ်တလဲလဲခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့်အတူ ပိုမိုလေးနက်သောတံဆိပ်တပ်ထားသော MS proteome (ပရိုတင်း 3000 ခန့်) (13) ကိုအသုံးပြုကာ၊ ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သော ဦးနှောက်ပရိုတိန်းကွန်ရက်ရှိ 44 မော်ဂျူးအများစုမှာ စာသားမှတ်တမ်းကွန်ရက်တွင် သိသိသာသာထပ်နေခြင်းမရှိပေ။ ဦးနှောက် proteome တွင် အလွန်ထိန်းသိမ်းထားသော ပရိုတင်း 34 ခုကို ကျွန်ုပ်တို့၏ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ကူးယူမှုတွင် 14 (~40%) ကသာ Fisher ၏ တိကျသောစမ်းသပ်မှု (FET) ကို အောင်မြင်ပြီး transcriptome (ပုံ 3A) နှင့် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ် သိသိသာသာ ထပ်နေပါသည်။ DNA ပျက်စီးမှုကို ပြုပြင်ခြင်း (P-M25 နှင့် P-M19)၊ ပရိုတိန်းဘာသာပြန်ဆိုမှု (P-M7 နှင့် P-M20)၊ RNA ချိတ်/ဆက်ခြင်း (P-M16 နှင့် P-M21) နှင့် ပရိုတိန်းပစ်မှတ်ထားမှု (P-M13 နှင့် P- M23) စာသားမှတ်တမ်းရှိ module များနှင့် ထပ်နေမည်မဟုတ်ပါ။ ထို့ကြောင့်၊ လက်ရှိထပ်နေသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (13) တွင် ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော proteome ဒေတာအစုံကို အသုံးပြုထားသော်လည်း AD network proteome အများစုကို စာသားမှတ်တမ်းကွန်ရက်သို့ ပုံဖော်ထားခြင်းမရှိပါ။
(က) Hypergeometric FET သည် AD ဦးနှောက်၏ RNA မှတ်တမ်း (အပေါ်ပိုင်း) ၏ RNA မော်ဂျူးရှိ ဆဲလ်အမျိုးအစား-သတ်မှတ်အမှတ်အသားများ ကြွယ်ဝမှုနှင့် AD ဦးနှောက်၏ RNA (x-axis) နှင့် ပရိုတိန်း (y-ဝင်ရိုး) မော်ဂျူးများကြား ထပ်နေသည့်အတိုင်းအတာကို သရုပ်ပြသည် (အောက်ခြေ)။ အနီရောင်အရိပ်၏ ပြင်းထန်မှုသည် ထိပ်အကန့်ရှိ ဆဲလ်အမျိုးအစားများ ကြွယ်ဝမှုအဆင့်နှင့် အောက်ခြေအကန့်ရှိ မော်ဂျူးများ၏ ထပ်နေမှုများ၏ ပြင်းထန်မှုကို ဖော်ပြသည်။ ကြယ်ပွင့်များသည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုကို ညွှန်ပြသည် (P <0.05)။ (ခ) စာသားမှတ်တမ်း မော်ဂျူးတစ်ခုစီ၏ ဗီဇနှင့် AD အခြေအနေကြား ဆက်နွယ်မှု အတိုင်းအတာ။ ဘယ်ဘက်ရှိ မော်ဂျူးများသည် AD (အပြာ) နှင့် အဆိုးမြင်ဆုံးဆက်စပ်နေပြီး ညာဘက်ရှိ ၎င်းတို့သည် AD (အနီရောင်) နှင့် အပြုသဘောဖြင့် ဆက်နွယ်မှုအရှိဆုံးဖြစ်သည်။ မှတ်တမ်း-အသွင်ပြောင်း BH-ပြင်ဆင်ထားသော P တန်ဖိုးသည် ဆက်နွယ်မှုတစ်ခုစီ၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုအတိုင်းအတာကို ညွှန်ပြသည်။ (ဂ) မျှဝေထားသောဆဲလ်အမျိုးအစား ကြွယ်ဝမှုနှင့်အတူ သိသိသာသာ ထပ်နေသော မော်ဂျူးများ။ (ဃ) ထပ်နေသော မော်ဂျူးရှိ တံဆိပ်တပ်ထားသော ပရိုတင်း (x-ဝင်ရိုး) နှင့် RNA (y-ဝင်ရိုး) ၏ log2 ခေါက်ပြောင်းလဲမှု၏ ဆက်စပ်မှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ သက်ဆိုင်ရာ P တန်ဖိုးနှင့် Pearson ဆက်စပ်ကိန်းကို ပြသသည်။ မိုက်ခရို, microglia; ကောင်းကင်ယံ၊ astrocytes။ CT၊ ထိန်းချုပ်မှု။
ထပ်နေသော ပရိုတိန်းနှင့် RNA မော်ဂျူးအများစုသည် အလားတူဆဲလ်အမျိုးအစား ကြွယ်ဝမှုပရိုဖိုင်များနှင့် တစ်သမတ်တည်း AD ပြောင်းလဲမှုလမ်းညွှန်ချက်များကို မျှဝေကြသည် (ပုံ 3၊ B နှင့် C)။ တစ်နည်းဆိုရသော်၊ ဦးနှောက် proteome (PM​1) ၏ synapse-related M1 module ကို AD တွင်ရှိသော neuronal-rich homologous RNA module သုံးခု (R-M1, R-M9 နှင့် R-M16) နှင့် ပုံဖော်ထားသည်။ လျှော့ချအဆင့်။ အလားတူ၊ glial-ကြွယ်ဝသော M5 နှင့် M18 ပရိုတိန်း module များသည် astrocytes နှင့် microglial အမှတ်အသားများကြွယ်ဝသော RNA modules များနှင့်ထပ်နေသည် (R-M3, R-M7, နှင့် R-M10) နှင့်ရောဂါများတိုးလာခြင်းတွင်အလွန်အကျွံပါဝင်သည်။ ဒေတာအတွဲနှစ်ခုကြားရှိ မျှဝေထားသော မော်ဂျူလာအင်္ဂါရပ်များသည် ဆဲလ်အမျိုးအစား ကြွယ်ဝမှုနှင့် ဦးနှောက်ပရိုတိန်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သည့် ရောဂါဆိုင်ရာပြောင်းလဲမှုများကို ပိုမိုပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သို့သော်၊ ဤမျှဝေထားသော modules များရှိ တစ်ဦးချင်းအမှတ်အသားများ၏ RNA နှင့် ပရိုတင်းအဆင့်များအကြား သိသာထင်ရှားသော ကွဲပြားမှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဤထပ်နေသော မော်ဂျူးများ (ပုံ 3D) အတွင်းရှိ မော်လီကျူးများ၏ ပရိုတီအိုမစ်များနှင့် စာသားမှတ်တမ်းများ၏ ကွဲပြားသောဖော်ပြချက်၏ ဆက်စပ်မှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ဤမညီမညွတ်ဖြစ်ကြောင်း မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ APP နှင့် အခြားသော glial module ပရိုတိန်းများစွာ (NTN1၊ MDK၊ COL25A1၊ ICAM1 နှင့် SFRP1) သည် AD proteome တွင် သိသာထင်ရှားစွာ တိုးလာသည်ကို ပြသခဲ့သည်၊ သို့သော် AD စာသားမှတ်တမ်းတွင် အပြောင်းအလဲမရှိသလောက်ဖြစ်သည်။ ဤပရိုတင်းဆိုင်ရာ သီးသန့်ပြောင်းလဲမှုများသည် amyloid plaques (23၊ 35) နှင့် proteome ကို ရောဂါဗေဒပြောင်းလဲမှုများ၏ရင်းမြစ်အဖြစ် မီးမောင်းထိုးပြပြီး ဤပြောင်းလဲမှုများသည် စာသားမှတ်တမ်းတွင် ထင်ဟပ်နေမည်မဟုတ်ပါ။
ကျွန်ုပ်တို့ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သော ဦးနှောက်နှင့် CSF ပရိုတင်းများကို သီးခြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဦးနှောက်ကွန်ရက်၏ရောဂါဗေဒနှင့်ဆက်စပ်သော AD CSF biomarkers များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် ဒေတာအတွဲနှစ်ခုကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့ပါသည်။ ပထမဦးစွာ proteomes နှစ်ခု၏ ထပ်နေမှုကို ကျွန်ုပ်တို့ သတ်မှတ်ရပါမည်။ CSF သည် AD ဦးနှောက်အတွင်း အာရုံကြောဓာတုပြောင်းလဲမှုများကို ထင်ဟပ်စေသည်ဟု ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်လက်ခံထားသော်လည်း AD ဦးနှောက်နှင့် CSF proteome အကြား ထပ်နေသည့် အတိုင်းအတာအတိအကျကို မရှင်းလင်းပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ proteomes နှစ်ခုတွင် တွေ့ရှိထားသော မျှဝေထားသော gene ထုတ်ကုန်အရေအတွက်ကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်၊ cerebrospinal fluid တွင် တွေ့ရှိသော ပရိုတင်းများ၏ 70% (n=1936) နီးပါးသည် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ ပမာဏဖြစ်သည် (ပုံ 4A) ကို တွေ့ရှိခဲ့ပါသည်။ ဤထပ်နေသော ပရိုတင်းအများစု (n = 1721) ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိမှု ဦးနှောက်ဒေတာအစုံ (ပုံ 4B) မှ တွဲဖက်ဖော်ပြမှု မော်ဂျူး 44 ခုအနက်တစ်ခုသို့ ပုံဖော်ထားသည်။ မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း၊ အကြီးဆုံးဦးနှောက် modules ခြောက်ခု (M1 မှ M6) သည် CSF ထပ်နေသည့် အကြီးမားဆုံးပမာဏကို ပြသခဲ့သည်။ သို့သော်၊ သေးငယ်သော ဦးနှောက် module များ (ဥပမာ၊ M15 နှင့် M29) တို့သည် ဦးနှောက် module တစ်ခုထက် နှစ်ဆပိုကြီးပြီး မမျှော်လင့်ဘဲ ထပ်နေသောအဆင့်ကို ရရှိစေသော သေးငယ်သော ဦးနှောက် module များရှိပါသည်။ ၎င်းသည် ဦးနှောက်နှင့် ဦးနှောက်အမြှေးပါးအရည်ကြား ထပ်နေမှုကို တွက်ချက်ရန် ပိုမိုအသေးစိတ်ပြီး ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်နည်းလမ်းကို ချမှတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အား လှုံ့ဆော်ပေးပါသည်။
(A နှင့် B) ရှာဖွေတွေ့ရှိမှု ဦးနှောက်တွင် တွေ့ရှိသော ပရိုတင်းများနှင့် CSF ဒေတာအတွဲများ ထပ်နေပါသည်။ ဤထပ်နေသော ပရိုတိန်းအများစုသည် ဦးနှောက်ပူးတွဲဖော်ပြမှုကွန်ရက်၏ တွဲဖက်ဖော်ပြမှုစနစ် 44 ခုအနက်တစ်ခုနှင့် ဆက်စပ်နေသည်။ (ဂ) cerebrospinal fluid proteome နှင့် brain network proteome အကြား ထပ်နေမှုကို ရှာဖွေပါ။ အပူမြေပုံ၏အတန်းတစ်ခုစီသည် hypergeometric FET ၏ သီးခြားထပ်နေသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ အပေါ်ဆုံးအတန်းသည် ဦးနှောက် module နှင့် CSF proteome တစ်ခုလုံးကြား ထပ်နေသည့် (မီးခိုးရောင်/အနက်ရောင် အရိပ်များ) ကို သရုပ်ဖော်သည်။ ဒုတိယစာကြောင်းသည် ဦးနှောက် module များနှင့် CSF ပရိုတင်း (အနီရောင်ဖြင့် အရိပ်ပေးထားသော) အကြား ထပ်နေမှုကို AD (P <0.05) တွင် သိသာထင်ရှားစွာ ထိန်းချုပ်ထားကြောင်း သရုပ်ဖော်ထားသည်။ တတိယအတန်းသည် ဦးနှောက် module များနှင့် CSF ပရိုတင်း (အပြာရောင်အရိပ်) အကြား ထပ်နေမှုကို AD (P <0.05) တွင် သိသိသာသာ လျှော့ချထားကြောင်း ပြသသည်။ FET မှရရှိသော P တန်ဖိုးကို ပြင်ဆင်ရန် BH နည်းလမ်းကို အသုံးပြုပါ။ (ဃ) ဆဲလ်အမျိုးအစားပေါင်းသင်းမှုနှင့် ဆက်စပ် GO စည်းကမ်းချက်များကို အခြေခံ၍ ခေါက်ထားသော မော်ဂျူးအကန့်။ ဤအကန့်များတွင် CSF proteome တွင် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ကွဲပြားသောဖော်ပြချက်ပါရှိသော ဦးနှောက်ဆိုင်ရာ ပရိုတင်း စုစုပေါင်း ၂၇၁ ခု ပါရှိသည်။
Single-tailed FETs ကိုအသုံးပြု၍ CSF proteome နှင့် တစ်ဦးချင်းဦးနှောက် modules များကြားတွင် ပရိုတင်းထပ်နေရန် အရေးကြီးကြောင်း အကဲဖြတ်ခဲ့ပါသည်။ CSF ဒေတာအစုံရှိ စုစုပေါင်း ဦးနှောက် module 14 ခုတွင် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသော ထပ်နေမှုများ (FDR ချိန်ညှိထားသော P <0.05) နှင့် ထပ်နေသိသာထင်ရှားသည့် ထပ်နေသည့် ထပ်နေသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု (M18) (FDR ချိန်ညှိထားသော P = 0.06) (ပုံ 4C အပေါ်ဆုံးတန်း)။ ကွဲပြားစွာဖော်ပြသော CSF ပရိုတင်းများနှင့် ပြင်းပြင်းထန်ထန် ထပ်နေသော မော်ဂျူးများကိုလည်း ကျွန်ုပ်တို့ စိတ်ဝင်စားပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ AD တွင် မည်သည့် (i) CSF ပရိုတင်း သိသိသာသာ တိုးလာသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ထပ်လောင်း FET ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နှစ်ခုကို အသုံးချပြီး (ii) CSF ပရိုတင်းသည် AD (P <0.05၊ တွဲထားသော t စမ်းသပ်မှု AD/ထိန်းချုပ်မှု) အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ထပ်နေသည့် ဦးနှောက် modules သူတို့ကြားမှာ ပုံ 4C ၏ အလယ်နှင့် အောက်တန်းတွင် ပြထားသည့်အတိုင်း၊ ဤနောက်ထပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များတွင် ဦးနှောက် module 44 ခုမှ 8 ခုသည် AD CSF တွင်ထည့်ထားသော ပရိုတင်းများနှင့် သိသိသာသာ ထပ်နေကြောင်း ပြသသည် . ) မော်ဂျူးနှစ်ခုသာ (M6 နှင့် M15) သည် AD CSF တွင် လျှော့ချထားသော ပရိုတင်းများနှင့် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ထပ်နေမှုကို ပြသခဲ့သည်။ မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း၊ module 10 ခုစလုံးသည် CSF proteome နှင့် အမြင့်ဆုံးထပ်နေသော module 15 ခုတွင်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဤ module 15 ခုသည် AD ဦးနှောက်မှရရှိသော CSF biomarkers များ၏ မြင့်မားသောအထွက်နှုန်းအရင်းအမြစ်များဖြစ်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ယူဆပါသည်။
WGCNA သစ်ပင်ပုံဇယားရှိ ၎င်းတို့၏ အနီးနားရှိ ၎င်းတို့၏ အနီးနားရှိ ပရိုတိန်းအပြားကြီးငါးခုနှင့် ဆဲလ်အမျိုးအစားများနှင့် မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှု (ပုံ 4D) တို့နှင့် ဆက်စပ်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ဤထပ်နေသော module 15 ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ ခေါက်ထားသည်။ ပထမအကန့်တွင် နျူရွန်အမှတ်အသားများနှင့် synapse-ဆက်စပ်ပရိုတင်းများ (M1 နှင့် M12) ကြွယ်ဝသော module များပါရှိသည်။ synaptic panel တွင် စုစုပေါင်း ပရိုတင်း 94 ခုပါ၀င်ပြီး CSF proteome ၏အဆင့်များသည် သိသာထင်ရှားစွာပြောင်းလဲသွားသောကြောင့် ၎င်းသည် panel 5 ခုတွင် ဦးနှောက်ဆိုင်ရာ CSF အမှတ်အသားများ၏ အကြီးဆုံးရင်းမြစ်ဖြစ်လာသည်။ ဒုတိယအုပ်စု (M6 နှင့် M15) သည် “ဒဏ်ရာပျောက်ကင်းခြင်း” (M6) နှင့် “ရယ်မောဖွယ်ရာ ကိုယ်ခံအားတုံ့ပြန်မှုဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများ” (M15) ကဲ့သို့သော endothelial ဆဲလ်အမှတ်အသားများနှင့် သွေးကြောကိုယ်ထည်တို့နှင့် အနီးကပ်ချိတ်ဆက်မှုကို သရုပ်ပြခဲ့သည်။ M15 သည် endothelium (36) နှင့် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေသည့် lipoprotein ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုနှင့် အလွန်ဆက်စပ်ပါသည်။ သွေးကြောအကန့်တွင် ဦးနှောက်နှင့်ပတ်သက်သည့် CSF အမှတ်အသား ၃၄ ခုပါရှိသည်။ တတိယအုပ်စုတွင် oligodendrocyte အမှတ်အသားများနှင့် ဆဲလ်များ တိုးပွားမှုတို့နှင့် သိသိသာသာဆက်စပ်နေသည့် မော်ဂျူးများ (M2 နှင့် M4) ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ M2 ၏ ထိပ်တန်းအဆင့် ontology ဝေါဟာရများတွင် "DNA မျိုးပွားခြင်း၏ အပြုသဘောဆောင်သော စည်းမျဉ်းများ" နှင့် "purine biosynthesis" ပါဝင်သည်။ ဤအတောအတွင်း၊ M4 တွင် "glial cell ကွဲပြားခြင်း" နှင့် "ခရိုမိုဆုန်းခွဲခြားခြင်း" ပါဝင်သည်။ myelination panel တွင် ဦးနှောက်နှင့်သက်ဆိုင်သည့် CSF အမှတ်အသား 49 ခုပါရှိသည်။
စတုတ္ထအုပ်စုတွင် မော်ဂျူးအများစု (M30၊ M29၊ M18၊ M24၊ နှင့် M5) ပါ၀င်ပြီး module အားလုံးနီးပါးသည် microglia နှင့် astrocyte အမှတ်အသားများ သိသိသာသာကြွယ်ဝပါသည်။ myelination panel နှင့်ဆင်တူသည်၊ စတုတ္ထအကန့်တွင် ဆဲလ်များတိုးပွားမှုနှင့် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေသည့် modules (M30၊ M29 နှင့် M18) တို့ပါရှိသည်။ ဤအုပ်စုရှိ အခြားသော module များသည် “ခုခံအားသက်ရောက်မှုဖြစ်စဉ်” (M5) နှင့် “immune response regulation” (M24) ကဲ့သို့သော ကိုယ်ခံစွမ်းအားဆိုင်ရာ ဝေါဟာရများနှင့် အလွန်ဆက်စပ်ပါသည်။ glial immune အုပ်စုတွင် ဦးနှောက်နှင့်ဆက်စပ်သော CSF အမှတ်အသား 42 ခုပါရှိသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ နောက်ဆုံးအကန့်တွင် မော်ဂျူးလေးခု (M44၊ M3၊ M33၊ နှင့် M38) တွင် ဦးနှောက်ဆိုင်ရာ အမှတ်အသား 52 ခု ပါဝင်ပြီး ၎င်းတို့အားလုံးသည် စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုနှင့် ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုများနှင့်သက်ဆိုင်သည့် ခန္ဓာကိုယ်ပေါ်တွင် ရှိနေသည်။ ဤ modules များအနက် အကြီးဆုံး (M3) သည် mitochondria နှင့် နီးကပ်စွာ ဆက်စပ်နေပြီး neuron-specific markers များ ကြွယ်ဝပါသည်။ M38 သည် ဤ metabolome တွင်သေးငယ်သော module များထဲမှတစ်ခုဖြစ်ပြီးအလယ်အလတ် neuron ၏တိကျမှုကိုလည်းပြသသည်။
ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤအကန့်ငါးခုသည် AD Cortex ရှိ ဆဲလ်အမျိုးအစားများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ကျယ်ပြန့်စွာထင်ဟပ်ပြီး စုပေါင်းအားဖြင့် ဦးနှောက်ဆိုင်ရာ CSF အမှတ်အသား ၂၇၁ ခု (Table S2G) ပါဝင်ပါသည်။ ဤ MS ရလဒ်များ၏ အကျုံးဝင်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပေါင်းစည်းနိုင်မှု၊ အာရုံခံနိုင်စွမ်းနှင့် တိကျမှုမြင့်မားသော ဦးနှောက်အဆီနမူနာများကို ပြန်လည်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အဆိုပါ 271 ဇီဝအမှတ်အသားများ၏ အပိုင်းခွဲတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သည် (n=36)။ ဤပစ်မှတ် ၃၆ ခုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ MS-based ရှာဖွေတွေ့ရှိချက်များနှင့် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေသည့် PEA ၏ AD မျိုးစုံကို အပြောင်းအလဲကို သက်သေပြနေသည် (r = 0.87၊ P = 5.6 × 10-12)၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ပြီးပြည့်စုံသော MS ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ ရလဒ်များကို ခိုင်ခိုင်မာမာအတည်ပြုထားသည် (ပုံ S4 )
synaptic အချက်ပြမှုမှစွမ်းအင်ဇီဝြဖစ်ပျက်အထိကျွန်ုပ်တို့၏အုပ်စုငါးခုမှအလေးပေးထားသောဇီဝဆိုင်ရာအကြောင်းအရာများသည် AD (1-3) ၏ရောဂါဖြစ်ပွားမှုနှင့်ဆက်စပ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဤအကန့်များပါရှိသော မော်ဂျူး ၁၅ ခုစလုံးသည် ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သော ဦးနှောက်ပရိုတင်းရှိ AD ရောဂါဗေဒနှင့် ဆက်စပ်နေသည် (ပုံ 2B)။ အသိသာဆုံးမှာ ကျွန်ုပ်တို့၏ glial modules များကြားတွင် မြင့်မားသော အပြုသဘောဆောင်သော ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏အကြီးဆုံး အာရုံကြော modules (M1 နှင့် M3) အကြား ပြင်းထန်သော အနုတ်လက္ခဏာရောဂါဆိုင်ရာ ဆက်နွယ်မှုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ပုံတူပွားထားသော ဦးနှောက်ပရိုတိန်း (ပုံ S3D) ၏ ကွဲပြားသောဖော်ပြချက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် M5 နှင့် M18 မှရရှိသော glial ပရိုတင်းများကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ AsymAD နှင့် symptomatic AD တွင်၊ အများဆုံးတိုးပွားလာသော glial ပရိုတင်းများနှင့် M1-ဆက်စပ်သော synapses ပရိုတင်းသည် အများဆုံးလျှော့ချသည်။ ဤလေ့လာတွေ့ရှိချက်များအရ 271 cerebrospinal fluid markers များသည် အစောပိုင်းရောဂါလက္ခဏာမပြသောအဆင့်များတွင် ဖြစ်ပွားသည့် AD Cortex ရှိ ရောဂါဖြစ်စဉ်များနှင့် ဆက်စပ်နေကြောင်း ဖော်ပြသည်။
ဦးနှောက်အတွင်းရှိ panel ပရိုတင်းများနှင့် ကျောရိုးအရည်များ၏ ပြောင်းလဲမှုလမ်းကြောင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ရန်၊ ထပ်နေသော module 15 ခုမှ တစ်ခုစီအတွက် အောက်ပါအချက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ရေးဆွဲခဲ့သည်- (i) ဦးနှောက်ဒေတာသတ်မှတ်မှုတွင် module များပြားမှုအဆင့်ကို တွေ့ရှိပြီး (ii) မော်ဂျူး ပရိုတင်း ခြားနားချက်ကို ဦးနှောက်အမြှေးရည် (ပုံ S5) တွင် ဖော်ပြသည်။ အစောပိုင်းတွင်ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း၊ WGCNA ကို ဦးနှောက်အတွင်းရှိ module များပြားခြင်း သို့မဟုတ် လက္ခဏာရပ်ဆိုင်ရာ ပရိုတင်းတန်ဖိုး (13) ကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ မီးတောင်မြေပုံကို ဦးနှောက်အမြှေးပါးအရည် (AD/control) တွင် မော်ဂျူလာပရိုတင်းများ၏ ကွဲပြားသောဖော်ပြချက်ဖော်ပြရန် အသုံးပြုသည်။ ဤကိန်းဂဏန်းငါးခုမှ ၃ ခုသည် ဦးနှောက်နှင့် ကျောရိုးအရည်များတွင် မတူညီသောဖော်ပြမှုလမ်းကြောင်းများကိုပြသကြောင်းပြသသည်။ synapse panel ၏ module နှစ်ခု (M1 နှင့် M12) သည် AD ဦးနှောက်ရှိ များပြားသောအဆင့်တွင် လျော့ကျသွားသည်ကို ပြသသော်လည်း AD CSF (ပုံ S5A) တွင် တိုးပွားလာသော ပရိုတင်းများနှင့် သိသိသာသာ ထပ်နေပါသည်။ ဇီဝဖြစ်စဉ် (M3 နှင့် M38) ပါရှိသော အာရုံကြောဆိုင်ရာ မော်ဂျူးများသည် အလားတူ ဦးနှောက်နှင့် ဦးနှောက်သွေးကြောဆိုင်ရာ အရည်ဖော်ပြမှုပုံစံများ တသမတ်တည်း (ပုံ S5E) ကို ပြသခဲ့သည်။ ၎င်း၏ မော်ဂျူးများ (M6 နှင့် M15) သည် AD ဦးနှောက်တွင် အတန်အသင့် တိုးလာပြီး ရောဂါရှိသော CSF (ပုံ S5B) တွင် လျော့နည်းသွားသော်လည်း သွေးကြောအကန့်သည် ကွဲပြားခြားနားသော ထုတ်ဖော်မှုလမ်းကြောင်းများကို ပြသခဲ့သည်။ ကျန်အကန့်နှစ်ခုတွင် ပရိုတင်းများကို အကန့်နှစ်ခုလုံးတွင် အဆက်မပြတ်ထိန်းညှိထားသော ကြီးမားသော glial ကွန်ရက်များပါရှိသည်။
ဤလမ်းကြောင်းများသည် ဤအကန့်များရှိ အမှတ်အသားများအားလုံးအတွက် သာမန်မဟုတ်ကြောင်း ကျေးဇူးပြု၍ သတိပြုပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ synaptic panel တွင် AD ဦးနှောက်နှင့် CSF (ပုံ S5A) တွင် သိသိသာသာလျော့ကျသွားသော ပရိုတင်းများစွာပါဝင်သည်။ ထိန်းညှိထားသော ဦးနှောက်အမြှေးပါးအရည်များထဲတွင် M1 ၏ NPTX2 နှင့် VGF နှင့် M12 ၏ chromogranin B တို့ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဤခြွင်းချက်များရှိလင့်ကစား ကျွန်ုပ်တို့၏ synaptic အမှတ်အသားအများစုသည် AD ကျောရိုးအရည်တွင် မြင့်မားသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အကန့်ငါးခုစီရှိ ဦးနှောက်နှင့် ဦးနှောက်အမြှေးပါးအရည်အဆင့်ရှိ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသောလမ်းကြောင်းများကို ခွဲခြားနိုင်ခဲ့သည်။ ဤခေတ်ရေစီးကြောင်းများသည် AD ရှိ ဦးနှောက်နှင့် CSF ပရိုတင်းဖော်ပြမှုကြား ရှုပ်ထွေးပြီး မကြာခဏကွဲပြားသော ဆက်ဆံရေးကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။
ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ biomarkers 271 အစုံကို အလားအလာအကောင်းဆုံးနှင့် ပြန်ထုတ်ပေးနိုင်သော ပစ်မှတ်များ (ပုံ 5A) သို့ ကျဉ်းမြောင်းရန် မြင့်မားသော MS ဆင့်ပွားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (CSF ဆင့်ပွားမှု 1) ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ CSF မိတ္တူ 1 တွင် ထိန်းချုပ်မှု၊ AsymAD နှင့် AD အဖွဲ့ (Table S1A) အပါအဝင် Emory Goizueta ADRC မှ နမူနာစုစုပေါင်း 96 ခုပါရှိသည်။ ဤ AD ဖြစ်ရပ်များသည် အပျော့စား သိမြင်မှု ကျဆင်းမှု (ဆိုလိုရင်း MoCA၊ 20.0 ± 3.8) နှင့် ဦးနှောက်အာရုံကြောအရည် (Table S1A) တွင် အတည်ပြုထားသော AD biomarkers များတွင် ပြောင်းလဲမှုများ။ ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သော CSF ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်နှင့်ဆန့်ကျင်ဘက်၊ ဤပုံတူပွားမှုသည် ပိုမိုထိရောက်ပြီး မြင့်မားသော "single-shot" MS method ( off-line fractionation မပါဘဲ) ကိုအသုံးပြု၍ နမူနာတစ်ခုချင်းစီ၏ ကိုယ်ခံအားကျဆင်းမှုလိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားပေးသည့် ရိုးရှင်းသောနမူနာပြင်ဆင်မှုပရိုတိုကောအပါအဝင်၊ . ယင်းအစား၊ နည်းပါးသော ပရိုတင်းဓာတ်များ၏ အချက်ပြမှုကို ချဲ့ထွင်ရန်အတွက် တစ်ခုတည်းသော ကိုယ်ခံအားကုန်ခမ်းသွားသော “မြှင့်တင်မှုလမ်းကြောင်း” ကို အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းသည် စုစုပေါင်း proteome လွှမ်းခြုံမှုကို လျှော့ချပေးသော်လည်း၊ ဤတစ်ချက်တည်းရိုက်ချက်နည်းလမ်းသည် စက်အချိန်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည့် TMT-တံဆိပ်တပ်ထားသော နမူနာအရေအတွက်ကို တိုးစေသည် (17၊ 38)။ စုစုပေါင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် peptides 6,487 ကိုတွေ့ရှိခဲ့ပြီး 96 မှုတွင် proteomes 1,183 နှင့် ပုံဖော်ထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သည့် CSF ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့ပင်၊ အနည်းဆုံးနမူနာ၏ 50% တွင် တိုင်းတာထားသော ပရိုတင်းများကိုသာ နောက်ဆက်တွဲတွက်ချက်မှုများတွင် ထည့်သွင်းထားပြီး အသက်အရွယ်နှင့် ကျားမရေးရာ သက်ရောက်မှုများအတွက် ဒေတာကို ပြန်လည်ပြောင်းထားသည်။ ထို့ကြောင့် 792 proteomes ၏နောက်ဆုံးအရေအတွက်ကိုဖြစ်ပေါ်စေခဲ့ပြီး 95% ကို CSF ဒေတာအစုံတွင်တွေ့ရှိခဲ့သည်။
(က) ပထမပုံတူ CSF အစုအဝေးတွင် အတည်ပြုထားသော ဦးနှောက်ဆိုင်ရာ CSF ပရိုတင်းပစ်မှတ်များနှင့် နောက်ဆုံးအကန့် (n = 60) တွင် ပါဝင်သည်။ (B မှ E) CSF ဆင့်ပွားအမျိုးအစား လေးခုတွင် တိုင်းတာသည့် အကန့်၏ ဇီဝအမှတ်အသားအဆင့်များ (ပေါင်းစပ် z-ရမှတ်များ)။ Tukey ၏ အမှားပြင်ခြင်းနှင့်အတူ တွဲထားသော t-tests သို့မဟုတ် ANOVA ကို ပုံတူပွားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတစ်ခုစီတွင် များပြားသောပြောင်းလဲမှုများ၏ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်အရေးပါမှုကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။ CT၊ ထိန်းချုပ်မှု။
ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဦးနှောက်ဆိုင်ရာ CSF ပစ်မှတ် 271 ခုကို စစ်ဆေးရန် အထူးစိတ်ဝင်စားသောကြောင့်၊ ဤပုံတူထားသော proteome ၏ နောက်ထပ်စစ်ဆေးမှုကို ဤအမှတ်အသားများသို့ ကန့်သတ်ပါမည်။ ဤပရိုတင်း 271 တို့တွင် 100 ကို CSF ပွားခြင်း 1 တွင် တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ပုံ S6A သည် ထိန်းချုပ်မှုနှင့် AD ပုံတူပွားနမူနာများကြား ထပ်နေသည့် အမှတ်အသား 100 ၏ ကွဲပြားသည့်အချက်များကို ပြသထားသည်။ Synaptic နှင့် metabolite histones များသည် AD တွင် အများဆုံးတိုးလာပြီး သွေးကြောပရိုတင်းများသည် ရောဂါတွင် အများဆုံးလျော့နည်းသွားပါသည်။ ထပ်နေသော အမှတ်အသား 100 (n = 70) အများစုသည် ဒေတာအတွဲနှစ်ခု (ပုံ S6B) တွင် အပြောင်းအလဲ၏ တူညီသော ဦးတည်ချက်ကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။ ဤတရားဝင် 70 ဦးနှောက်ဆိုင်ရာ CSF အမှတ်အသားများ (Table S2H) သည် ယခင်က လေ့လာထားသော panel ထုတ်ဖော်မှုလမ်းကြောင်းများဖြစ်သည့် သွေးကြောပရိုတိန်းများ၏ ထိန်းညှိမှုနှင့် အခြားအကန့်အားလုံး၏ စည်းကြပ်မှုတို့ကို သိသိသာသာထင်ဟပ်ပါသည်။ အဆိုပါ 70 အတည်ပြုထားသော ပရိုတင်းများအနက် 10 ကသာ AD များပြားသော အပြောင်းအလဲများကို ဤ panel လမ်းကြောင်းများနှင့် ဆန့်ကျင်ကြောင်းပြသခဲ့သည်။ ဦးနှောက်နှင့် ဦးနှောက်အာရုံကြောအရည်၏ ယေဘုယျလမ်းကြောင်းကို အကောင်းဆုံးထင်ဟပ်စေမည့် အကန့်တစ်ခုထုတ်လုပ်ရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့ နောက်ဆုံးစစ်ဆေးခဲ့သော စိတ်ဝင်စားဖွယ်အကန့်မှ ဤပရိုတင်း ၁၀ ခုကို ဖယ်ထုတ်လိုက်သည် (ပုံ 5A)။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည် နောက်ဆုံးတွင် မတူညီသောနမူနာပြင်ဆင်မှုနှင့် MS ပလပ်ဖောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့ကို အသုံးပြု၍ သီးခြားလွတ်လပ်သော CSF AD အုပ်စုနှစ်ခုတွင် အတည်ပြုထားသော ပရိုတိန်းစုစုပေါင်း 60 ပါဝင်သည်။ CSF မိတ္တူ 1 ထိန်းချုပ်မှုနှင့် AD ဖြစ်ရပ်များတွင် ဤနောက်ဆုံးအကန့်များ၏ z-score ဖော်ပြချက်ကွက်များသည် ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သော CSF အစုအဝေးတွင် တွေ့ရသော အကန့်လမ်းကြောင်းကို အတည်ပြုခဲ့သည် (ပုံ 5B)။
ဤပရိုတိန်း 60 တို့တွင်၊ AD နှင့်ဆက်စပ်သည်ဟုလူသိများသောမော်လီကျူးများဖြစ်သည့် osteopontin (SPP1) သည် လေ့လာမှုများစွာတွင် AD နှင့်ဆက်စပ်သောရောင်ရမ်းမှုဖြစ်စေသော cytokine (39-41) နှင့် GAP43၊ synaptic ပရိုတင်းတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် neurodegeneration (42) နှင့်ဆက်စပ်နေသည်။ အပြည့်အ၀စစ်ဆေးထားသော ပရိုတင်းများသည် အခြားသော အာရုံကြောဆိုင်ရာ ရောဂါများဖြစ်သည့် amyotrophic lateral sclerosis (ALS) နှင့် ပတ်သက်သော superoxide dismutase 1 (SOD1) နှင့် Parkinson's disease related desaccharase (PARK7) ကဲ့သို့သော အမှတ်အသားများဖြစ်သည်။ SMOC1 နှင့် ဦးနှောက်ကြွယ်ဝသော အမြှေးပါးချိတ်ကြောင်း အချက်ပြပရိုတင်း 1 (BASP1) ကဲ့သို့သော အခြားသော အမှတ်အသားများ အများအပြားသည် အာရုံကြောဆဲလ်များ ယိုယွင်းပျက်စီးခြင်းသို့ ယခင်ချိတ်ဆက်မှုများကို ကန့်သတ်ထားကြောင်းလည်း ကျွန်ုပ်တို့ စစ်ဆေးတွေ့ရှိရပါသည်။ CSF proteome တွင် ၎င်းတို့၏ အလုံးစုံကြွယ်ဝမှုနည်းပါးခြင်းကြောင့်၊ MAPT နှင့် အချို့သော AD-ဆက်စပ်ပရိုတိန်းများကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာသိရှိနိုင်စေရန် ဤ high-throughput single-shot detection method ကိုအသုံးပြုရန် ကျွန်ုပ်တို့အတွက် ခက်ခဲကြောင်း မှတ်သားထိုက်ပါသည်။ ) (၄၃၊ ၄၄)။
ထို့နောက် ထပ်တူထပ်မျှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သုံးခုတွင် ဤဦးစားပေး အကန့် အမှတ်အသား 60 ကို စစ်ဆေးခဲ့သည်။ CSF မိတ္တူ 2 တွင်၊ Emory Goizueta ADRC (17) မှ ထိန်းချုပ်မှု 297 ခုနှင့် AD နမူနာများ၏ သီးခြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် TMT-MS တစ်ခုတည်းကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုခဲ့သည်။ CSF ကူးယူမှု 3 တွင် ထိန်းချုပ်မှု 120 နှင့် ဆွစ်ဇာလန်နိုင်ငံ၊ Lausanne မှ AD လူနာ (45) ဦးထံမှ ရရှိနိုင်သော TMT-MS ဒေတာကို ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုစီရှိ ဦးစားပေး အမှတ်အသား 60 ၏ သုံးပုံနှစ်ပုံကျော်ကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဆွစ်ဇာလန်လေ့လာမှုသည် မတူညီသော MS ပလပ်ဖောင်းများနှင့် TMT အရေအတွက်နည်းများ (45၊ 46) ကိုအသုံးပြုခဲ့သော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ panel လမ်းကြောင်းများကို ထပ်ခါတလဲလဲ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှစ်ခု (ပုံ 5၊ C နှင့် D၊ နှင့် Tables S2၊ I၊ နှင့် J) တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ panel လမ်းကြောင်းများကို ပြင်းပြင်းထန်ထန် ပြန်လည်ထုတ်ပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့၏ ရောဂါအတိအကျကို အကဲဖြတ်ရန်၊ ထိန်းချုပ်မှု (n = 18) နှင့် AD (n = 17) ကိစ္စများသာမက PD (CSF ကူးယူမှု 4) ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ကျွန်ုပ်တို့သည် TMT-MS ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ n = 14)), ALS (n = 18) နှင့် frontotemporal dementia (FTD) နမူနာများ (n = 11) (Table S1A)။ ဤအစုအဝေးတွင် (60 တွင် 38) ပါရှိသော ပရိုတင်းများ၏ သုံးပုံနှစ်ပုံနီးပါးကို ကျွန်ုပ်တို့ အောင်မြင်စွာ တွက်ဆခဲ့သည်။ ဤရလဒ်များသည် biomarker panels (ပုံ 5E နှင့် Table S2K) အားလုံးရှိ AD-တိကျသောပြောင်းလဲမှုများကို မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။ ဇီဝဖြစ်စဉ်အုပ်စု တိုးလာခြင်းသည် အပြင်းထန်ဆုံး AD တိကျမှုကို ပြသခဲ့ပြီး နောက်တွင် myelination နှင့် glial အုပ်စုတို့ ပါဝင်သည်။ နည်းပါးသောအတိုင်းအတာအထိ၊ FTD သည် အလားတူဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ကွန်ရက်ပြောင်းလဲမှုများကို ထင်ဟပ်စေမည့် ဤအကန့်များကြားတွင် တိုးလာမှုကိုလည်း ပြသသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ ALS နှင့် PD တို့သည် ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စုကဲ့သို့ myelination၊ glial နှင့် metabolome ပရိုဖိုင်များနီးပါးတူညီကြောင်းပြသခဲ့သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ နမူနာပြင်ဆင်မှု၊ MS ပလပ်ဖောင်းနှင့် TMT ပမာဏသတ်မှတ်ခြင်းနည်းလမ်းများတွင် ကွဲပြားမှုများရှိနေသော်လည်း၊ ဤထပ်ခါတလဲလဲ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဦးစားပေးအကန့်အမှတ်အသားများသည် ထူးခြားသော CSF နမူနာ 500 ကျော်တွင် အလွန်ကိုက်ညီသော AD-သတ်မှတ်ပြောင်းလဲမှုများရှိကြောင်း ပြသပါသည်။
AD neurodegeneration ကို သိမြင်မှု လက္ခဏာများ မစတင်မီ နှစ်အတော်ကြာ တွင်ကျယ်စွာ အသိအမှတ် ပြုထားသောကြောင့် AsymAD (5, 31) ၏ biomarkers များအတွက် အရေးတကြီး လိုအပ်နေပါသည်။ သို့ရာတွင်၊ AsymAD ၏ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အထောက်အထားများသည် တစ်သားတည်းဖြစ်ရန် ဝေးကွာနေပြီး အန္တရာယ်နှင့် ခံနိုင်ရည်ရှိမှု၏ ရှုပ်ထွေးသော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုသည် နောက်ဆက်တွဲရောဂါဖြစ်ပွားမှုတွင် တစ်ဦးချင်းကွဲပြားမှုကြီးကြီးမားမား ဖြစ်ပေါ်စေသည် (47)။ AsymAD ရောဂါဖြစ်ပွားမှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အသုံးပြုသော်လည်း၊ core CSF biomarkers (Aβ1-42၊ total tau နှင့် p-tau) အဆင့်များသည် dementia (4, 7) သို့ရောက်ရှိမည့်သူအား စိတ်ချယုံကြည်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်ခြင်းမရှိကြောင်း သက်သေပြနိုင်ခြင်းမရှိပေ။ ဤလူဦးရေ၏အန္တရာယ်ကို တိကျစွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဦးနှောက်ဇီဝကမ္မဗေဒဆိုင်ရာ ရှုထောင့်မျိုးစုံကို အခြေခံ၍ ဘက်စုံသုံး biomarker ကိရိယာများ ထည့်သွင်းရန်လိုအပ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CSF မိတ္တူ 1 ၏ AsymAD လူဦးရေတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ AD-validated biomarker panel ကို နောက်ပိုင်းတွင် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခဲ့ပါသည်။ ဤ 31 AsymAD ဖြစ်ရပ်များတွင် ပုံမှန်မဟုတ်သော core biomarker အဆင့်များ (Aβ1–42/total tau ELISA ratio, <5.5) နှင့် ပြီးပြည့်စုံသော သိမြင်မှု (ဆိုလိုရင်း MoCA, 27.1) ± 2.2) (Table S1A)။ ထို့အပြင်၊ AsymAD ရှိသည့်လူတိုင်းတွင် နေ့စဉ်သိမြင်နိုင်စွမ်း သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းဆောင်တာစွမ်းဆောင်ရည်ကျဆင်းခြင်း၏ သက်သေအထောက်အထားမရှိကြောင်း ညွှန်ပြသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ dementia ရမှတ် 0 ရှိသည်။
AsymAD အစုအဝေးအပါအဝင် 96 CSF ပုံတူပွား 1 အားလုံးတွင် တရားဝင်အတည်ပြုထားသော အကန့်များ၏ အဆင့်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ပထမဆုံး ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါသည်။ AsymAD အုပ်စုရှိ အကန့်အများအပြားတွင် AD ကဲ့သို့သော များပြားသောပြောင်းလဲမှုများ သိသိသာသာ ပါရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သည်၊ သွေးကြောအကန့်သည် AsymAD တွင် ကျဆင်းနေသည့်လမ်းကြောင်းကိုပြသခဲ့ပြီး အခြားအကန့်များအားလုံးသည် အထက်လမ်းကြောင်း (ပုံ 6A) ကိုပြသနေချိန်တွင် ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့်၊ အကန့်များအားလုံးသည် ELISA Aβ1-42 နှင့် စုစုပေါင်း tau အဆင့်များ (ပုံ 6B) နှင့် အလွန်သိသာထင်ရှားသော ဆက်စပ်မှုကို ပြသခဲ့သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ အဖွဲ့နှင့် MoCA ရမှတ်ကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အတော်လေး ညံ့ဖျင်းပါသည်။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များမှ ပိုမိုထင်ရှားသော တွေ့ရှိချက်တစ်ခုမှာ AsymAD အစုအဝေးရှိ အကန့်အမြောက်အများ များပြားမှုဖြစ်သည်။ ပုံ 6A တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း AsymAD အဖွဲ့၏ ဘောင်အဆင့်သည် များသောအားဖြင့် ထိန်းချုပ်အုပ်စုနှင့် AD အုပ်စု၏ အကန့်အဆင့်ကို ဖြတ်ကျော်ကာ အတော်လေးမြင့်မားသော ကွဲပြားမှုကိုပြသသည်။ AsymAD ၏ဤမျိုးကွဲကွဲပြားမှုကိုထပ်မံလေ့လာရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Multidimensional Scaling (MDS) ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်ကို 96 CSF အတုယူမှု 1 အမှုတွဲတွင် အသုံးပြုခဲ့သည်။ MDS ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ဒေတာအစုံရှိ အချို့သော ကိန်းရှင်များအပေါ် အခြေခံ၍ အမှုကိစ္စများကြား တူညီမှုကို မြင်ယောင်နိုင်စေပါသည်။ ဤအစုအဝေးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CSF ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ပုံတူကူးချခြင်း 1 proteome (n = 29) (Table S2L) အဆင့်တွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသောပြောင်းလဲမှု (P <0.05၊ AD/control) ရှိသော တရားဝင်အတည်ပြုထားသော အကန့်အမှတ်အသားများကိုသာ အသုံးပြုပါသည်။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ထိန်းချုပ်မှုနှင့် AD ကိစ္စများကြားတွင် ရှင်းလင်းသော spatial clustering ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည် (ပုံ 6C)။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ အချို့သော AsymAD ကိစ္စများသည် ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စုတွင် ရှင်းရှင်းလင်းလင်း အစုလိုက်အပြုံလိုက်ရှိပြီး အချို့မှာ AD ကိစ္စများတွင် ရှိနေသည်။ ဤ AsymAD မျိုးကွဲကွဲပြားမှုကို ထပ်မံလေ့လာရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤ AsymAD ကိစ္စများ၏ အုပ်စုနှစ်စုကို သတ်မှတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ MDS မြေပုံကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ပထမအုပ်စုတွင် ထိန်းချုပ်မှု (n = 19) နှင့် ပိုမိုနီးကပ်စွာ စုပြုံထားသော AsymAD ကိစ္စရပ်များတွင် ပါဝင်ပြီး ဒုတိယအုပ်စုသည် AD (n = 12) နှင့် ပိုမိုနီးစပ်သော အမှတ်အသားပရိုဖိုင်ဖြင့် AsymAD ကိစ္စများဖြင့် သွင်ပြင်လက္ခဏာရှိသည်။
(က) AsymAD အပါအဝင် CSF အတုယူမှု 1 အုပ်စုရှိ နမူနာ 96 ခုတွင် CSF biomarker အုပ်စု၏ စကားရပ်အဆင့် (z-score)။ Tukey ၏ အမှားပြင်ပြီးနောက် ကွဲလွဲမှုအား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအား ဘောင်များပြားသောပြောင်းလဲမှုများ၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။ (ခ) MoCA ရမှတ်နှင့် ELISA Aβ1-42 နှင့် CSF မိတ္တူနမူနာ 1 တွင် MoCA ရမှတ်နှင့် စုစုပေါင်း tau အဆင့်ဖြင့် အကန့်ပရိုတင်းပမာဏ (z-score) ၏ဆက်စပ်မှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ သက်ဆိုင်ရာ P တန်ဖိုးနှင့် Pearson ဆက်စပ်ကိန်းကို ပြသသည်။ (ဂ) CSF မိတ္တူ 1 စောင်၏ 96 ခု၏ MDS သည် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် CSF မိတ္တူ 1 ဒေတာအတွဲများ [P <0.05 AD/control (CT)] နှစ်ခုလုံးတွင် သိသိသာသာ ပြောင်းလဲသွားသော တရားဝင်အတည်ပြုထားသော ဘောင်အမှတ်အသား ၂၉ ခု၏ များပြားသောအဆင့်များအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို AsymAD အုပ်စု (n = 19) နှင့် AD (n = 12) အုပ်စုများအဖြစ် ပိုင်းခြားရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။ (ဃ) မီးတောင်ကွက်ကွက်သည် AsymAD အုပ်စုခွဲနှစ်ခုကြားရှိ -log10 ကိန်းဂဏန်း P တန်ဖိုးနှင့် ဆက်စပ်သော log2 ခေါက်ပြောင်းလဲမှု (x-axis) ပါသော CSF ပွားခြင်း 1 ပရိုတင်းအားလုံး၏ ကွဲပြားသောဖော်ပြချက်ကို ပြသည်။ အကန့် biomarkers များကို အရောင်ခြယ်ထားသည်။ (င) CSF အတုယူခြင်း 1 ရွေးချယ်မှုအုပ်စု biomarkers များ၏ များပြားသောအဆင့်ကို AsymAD အုပ်စုများကြားတွင် ကွဲပြားစွာဖော်ပြသည်။ Tukey ၏ ကွဲပြားမှုကို ချိန်ညှိပြီးနောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။
ဤထိန်းချုပ်မှုနှင့် AD ကဲ့သို့သော AsymAD ဖြစ်ရပ်များ (ပုံ 6D နှင့် Table S2L) အကြား ကွဲပြားသော ပရိုတင်းဖော်ပြမှုကို ကျွန်ုပ်တို့ စစ်ဆေးခဲ့သည်။ ထွက်ပေါ်လာသော မီးတောင်မြေပုံတွင် အုပ်စုနှစ်ခုကြားတွင် အကန့်အမှတ်အသားများ 14 ခု သိသိသာသာ ပြောင်းလဲသွားသည်ကို ပြသသည်။ ဤအမှတ်အသားအများစုသည် synapse နှင့် metabolome ၏အင်္ဂါများဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း၊ SOD1 နှင့် myristoylated alanine-rich protein kinase C substrate (MARCKS) တို့သည် myelin နှင့် glial immune group အသီးသီးမှ အဖွဲ့ဝင်များဖြစ်သည့် ဤအုပ်စု (ပုံ 6၊ D နှင့် E) နှင့်လည်း သက်ဆိုင်ပါသည်။ သွေးကြောအကန့်သည် AE binding protein 1 (AEBP1) နှင့် မိသားစုဝင် C9 အပါအဝင် AD-like AsymAD အုပ်စုတွင် သိသိသာသာလျော့ကျသွားသည့် အမှတ်အသားနှစ်ခုကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ELISA AB1-42 (P = 0.38) နှင့် p-tau (P = 0.28) ရှိ AD နှင့်တူသော AsymAD အုပ်စုခွဲများကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်မရှိသော်လည်း စုစုပေါင်း tau အဆင့် (P = 0.0031) တွင် သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက် ရှိပါသည်။ ) (ပုံ။ S7)။ AsymAD အုပ်စုခွဲနှစ်ခုကြားရှိ ပြောင်းလဲမှုများသည် စုစုပေါင်း tau အဆင့်များထက် ပိုမိုသိသာထင်ရှားသည် (ဥပမာ၊ YWHAZ၊ SOD1 နှင့် MDH1) (ပုံ 6E) ထက် ပိုမိုထင်ရှားကြောင်း ညွှန်ပြသော အကန့်အမှတ်အသားများစွာရှိသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤရလဒ်များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏အတည်ပြုထားသောအကန့်တွင် အမျိုးအစားခွဲများနှင့် ရောဂါလက္ခဏာမပြသောရောဂါရှိသောလူနာများ၏ ဖြစ်နိုင်ချေအန္တရာယ်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် biomarkers များပါ၀င်ကြောင်း ဖော်ပြသည်။
AD နောက်ကွယ်ရှိ အမျိုးမျိုးသော ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ဇီဝကမ္မဗေဒကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ တိုင်းတာရန်နှင့် ပစ်မှတ်ထားရန် စနစ်အခြေပြု biomarker ကိရိယာများ အရေးတကြီး လိုအပ်နေပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ AD ရောဂါရှာဖွေရေးမူဘောင်ကို ပြောင်းလဲရုံသာမက ထိရောက်သော၊ လူနာနှင့်သက်ဆိုင်သော ကုသရေးဗျူဟာများ (1၊ 2) ကိုလည်း မြှင့်တင်ရန် မျှော်လင့်ပါသည်။ ဤအဆုံးသတ်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဦးနှောက်အခြေခံရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ကျယ်ပြန့်သောအကွာအဝေးကိုထင်ဟပ်သော web-based CSF biomarkers များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် AD ဦးနှောက်နှင့် CSF သို့ ဘက်မလိုက်ဘဲ ပြည့်စုံသော proteomics ချဉ်းကပ်မှုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်တွင် (i) synapses၊ သွေးကြောများ၊ myelin၊ ခုခံအားနှင့် ဇီဝဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာ ကမောက်ကမဖြစ်မှုကို ထင်ဟပ်စေသည့် CSF biomarker panels ငါးခုကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ပါသည်။ (ii) မတူညီသော MS ပလပ်ဖောင်းများတွင် ခိုင်မာသော ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်မှုကို သရုပ်ပြပါ။ (iii) အေဒီ၏ အစောပိုင်းနှင့် နှောင်းပိုင်းအဆင့်များတစ်လျှောက်တွင် တိုးတက်သောရောဂါဆိုင်ရာ အပြောင်းအလဲများကို ပြသပါ။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤတွေ့ရှိချက်များသည် AD သုတေသနနှင့် လက်တွေ့အသုံးချမှုများအတွက် ကွဲပြားသော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ ဝဘ်အသားပေး biomarker ကိရိယာများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအတွက် အလားအလာရှိသော ခြေလှမ်းတစ်ရပ်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် AD ဦးနှောက်ကွန်ရက် proteome ၏ အလွန်ထိန်းသိမ်းထားသောအဖွဲ့အစည်းကို သရုပ်ပြပြီး စနစ်အခြေခံ biomarker ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ၎င်း၏အသုံးပြုမှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ AD နှင့် AsymAD ဦးနှောက်များပါရှိသော သီးခြားလွတ်လပ်သော TMT-MS ဒေတာအတွဲနှစ်ခုတွင် ခိုင်မာသောပုံစံတူများရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်က ဖော်ပြသည်။ ဤတွေ့ရှိချက်များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ယခင်လုပ်ငန်းကိုတိုးချဲ့ပြီး ရှေ့ပိုင်း၊ parietal နှင့် temporal cortex (17) ရှိ သီးခြားလွတ်လပ်သောအုပ်စုများစွာမှ ဦးနှောက်တစ်ရှူး 2,000 ကျော်၏ အားကောင်းသော modules များကို ထိန်းသိမ်းထားခြင်းကို သရုပ်ပြသည်။ ဤသဘောတူညီမှုကွန်ရက်သည် glial-ကြွယ်ဝသောရောင်ရမ်းမှု module များတိုးလာခြင်းနှင့် neuron ကြွယ်ဝသော module များကျဆင်းခြင်းအပါအဝင်လက်ရှိသုတေသနတွင်တွေ့ရှိရသောရောဂါဆိုင်ရာပြောင်းလဲမှုအမျိုးမျိုးကိုထင်ဟပ်စေသည်။ လက်ရှိသုတေသနများကဲ့သို့ပင်၊ ဤကြီးမားသောကွန်ရက်သည် AsymAD တွင် သိသာထင်ရှားသော မော်ဂျူလာပြောင်းလဲမှုများပါရှိပြီး ကွဲပြားသော preclinical pathophysiology (17) ကိုပြသထားသည်။
သို့သော်၊ ဤအလွန်ရှေးရိုးစွဲဆန်သောစနစ်အခြေခံမူဘောင်အတွင်း၊ အထူးသဖြင့် အေဒီ၏အစောပိုင်းအဆင့်များတွင် လူတစ်ဦးချင်းအကြားတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဇီဝမျိုးကွဲကွဲပြားမှုရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ biomarker panel သည် CSF အမှတ်အသားများစွာ၏ သိသာထင်ရှားသောကွဲပြားသည့်ဖော်ပြမှုကိုပြသသည့် AsymAD ရှိ အုပ်စုခွဲနှစ်ခုကို သရုပ်ဖော်နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည် ဤအုပ်စုခွဲနှစ်ခုကြားရှိ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ ခြားနားချက်များကို မီးမောင်းထိုးပြနိုင်ခဲ့ပြီး core AD biomarkers အဆင့်တွင် ထင်ရှားခြင်းမရှိပေ။ ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဤ AsymAD တစ်ဦးချင်းစီ၏ Aβ1-42/total tau အချိုးများသည် ပုံမှန်မဟုတ်ပေ။ သို့ရာတွင်၊ Aβ1-42 နှင့် p-tau အဆင့်များသည် အတော်လေး ယှဉ်နိုင်သော်လည်း AsymAD အုပ်စုနှစ်ခုကြားတွင် စုစုပေါင်း tau အဆင့်များသာ သိသိသာသာ ကွာခြားပါသည်။ မြင့်မားသော CSF tau သည် Aβ1-42 အဆင့် (7) ထက် သိမြင်မှုဆိုင်ရာ လက္ခဏာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်ပုံရသောကြောင့် AsymAD အုပ်စုနှစ်ခုသည် ရောဂါဖြစ်ပွားမှု၏ အန္တရာယ်များ ကွဲပြားနိုင်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ သံသယရှိပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ AsymAD ၏ ကန့်သတ်နမူနာအရွယ်အစားနှင့် အရှည်လိုက်ဒေတာမရှိခြင်းကြောင့်၊ ဤကောက်ချက်များအား ယုံကြည်စိတ်ချစွာဆွဲနိုင်ရန် နောက်ထပ်သုတေသနလိုအပ်ပါသည်။ သို့သော်၊ ဤရလဒ်များသည် ရောဂါလက္ခဏာမပြသောအဆင့်အတွင်း လူတစ်ဦးချင်းစီအား စနစ်အခြေခံ CSF အကန့်မှ ကျွန်ုပ်တို့၏စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ကြောင်း ဖော်ပြသည်။
ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏တွေ့ရှိချက်များသည် AD ၏ရောဂါဖြစ်ပွားမှုတွင် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်ချက်များစွာ၏အခန်းကဏ္ဍကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သို့သော်၊ ထိန်းညှိထားသော စွမ်းအင်ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏တရားဝင်တံဆိပ်ကပ်ထားသော အကန့်ငါးခုလုံး၏ ထင်ရှားသောဆောင်ပုဒ်ဖြစ်လာခဲ့သည်။ hypoxanthine-guanine phosphoribosyltransferase 1 (HPRT1) နှင့် lactate dehydrogenase A (LDHA) ကဲ့သို့သော ဇီဝဖြစ်စဉ်ပရိုတိန်းများသည် AD CSF တွင် တိုးပွားလာခြင်းသည် အလွန်မျိုးပွားနိုင်သော လိင်ဆက်ဆံမှုဖြစ်ကြောင်း ညွှန်ပြသော အခိုင်မာဆုံး တရားဝင်အတည်ပြုထားသော synaptic biomarkers များဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ သွေးကြောများနှင့် glial panels များတွင် ဓာတ်တိုးဆန့်ကျင်ပစ္စည်းများ၏ ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုတွင် ပါဝင်သည့် အမှတ်အသားများ အများအပြားပါရှိသည်။ ဤတွေ့ရှိချက်များသည် ဦးနှောက်တစ်ခုလုံးတွင် ဇီဝဖြစ်စဉ်ဖြစ်စဉ်များပါဝင်သည့် အဓိကအခန်းကဏ္ဍနှင့် ကိုက်ညီပြီး နျူရွန်များ၏ စွမ်းအင်လိုအပ်ချက်ကို ဖြည့်ဆည်းပေးရုံသာမက astrocytes နှင့် အခြား glial cells များ၏ မြင့်မားသော စွမ်းအင်လိုအပ်ချက်ကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန်အတွက်လည်းဖြစ်သည် (၁၇၊ ၄၈)။ ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် redox အလားအလာပြောင်းလဲမှုများနှင့် စွမ်းအင်လမ်းကြောင်းများကို အနှောင့်အယှက်ပေးသည့် အထောက်အထားများဖြစ်သည့် AD ၏ရောဂါဖြစ်ပွားမှုတွင်ပါဝင်သော အဓိကကျသောလုပ်ငန်းစဉ်များစွာကြားရှိ အလယ်ဗဟိုဖြစ်သော mitochondrial disorders၊ glial-mediated ရောင်ရမ်းမှုနှင့် သွေးကြောပျက်စီးခြင်း (49) တို့ကြားတွင် အဓိကချိတ်ဆက်မှုဖြစ်နိုင်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များက ထောက်ခံပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဇီဝဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာ ဦးနှောက်အမြှေးအရည် biomarkers များတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ထိန်းချုပ်မှုနှင့် AD ကဲ့သို့သော AsymAD အုပ်စုခွဲများကြားတွင် မတူညီသောကြွယ်ဝသောပရိုတိန်းအများအပြားပါရှိသည်၊ ဤစွမ်းအင်နှင့် redox လမ်းကြောင်းများကို အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေခြင်းသည် ရောဂါ၏အကြိုအဆင့်တွင် အရေးကြီးသည်ဟု အကြံပြုထားသည်။
ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သည့် မတူညီသော ဦးနှောက်နှင့် ဦးနှောက်အမြှေးပါးအရည်ပြား၏ လမ်းကြောင်းများသည်လည်း စိတ်ဝင်စားဖွယ် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများရှိသည်။ အာရုံကြောများ ကြွယ်ဝသော Synapses နှင့် metabolomes များသည် AD ဦးနှောက်အတွင်း အဆင့်များ ကျဆင်းလာပြီး cerebrospinal fluid များ များပြားလာသည်ကို ပြသသည်။ နျူရွန်များသည် ၎င်းတို့၏ အထူးပြုအချက်ပြမှုများ (50) အတွက် စွမ်းအင်ပေးရန်အတွက် synapses တွင် စွမ်းအင်ထုတ်လုပ်သည့် mitochondria ကြွယ်ဝသောကြောင့်၊ ဤနျူရွန်အုပ်စုနှစ်ခု၏ ဖော်ပြချက်ပရိုဖိုင်များ၏ တူညီမှုကို မျှော်လင့်ထားသည်။ အာရုံကြောများ ဆုံးရှုံးခြင်းနှင့် ပျက်စီးနေသော ဆဲလ်များကို ထုတ်ယူခြင်းသည် နောက်ပိုင်းတွင် ရောဂါရှိ ဦးနှောက်နှင့် CSF အကန့်၏ လမ်းကြောင်းများကို ရှင်းပြနိုင်သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့ စောင့်ကြည့်နေသည့် အစောပိုင်း panel အပြောင်းအလဲများကို ၎င်းတို့ မရှင်းပြနိုင်ပါ။ (13) အစောပိုင်းရောဂါလက္ခဏာမပြသောရောဂါတွင် ဤတွေ့ရှိချက်များအတွက် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ရှင်းလင်းချက်တစ်ခုမှာ ပုံမှန်မဟုတ်သော synaptic pruning ဖြစ်သည်။ မောက်စ်မော်ဒယ်များတွင် အထောက်အထားအသစ်များက microglia-mediated synaptic phagocytosis သည် AD တွင် ပုံမှန်မဟုတ်စွာ အသက်သွင်းနိုင်ပြီး ဦးနှောက်အတွင်း အစောပိုင်း synapse ဆုံးရှုံးမှု (51) ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်ဟု အကြံပြုထားသည်။ စွန့်ပစ်ထားသော ဤ synaptic ပစ္စည်းသည် CSF တွင် စုပုံလာနိုင်သည်၊ ထို့ကြောင့် နျူရွန်အကန့်တွင် CSF တိုးလာမှုကို ကျွန်ုပ်တို့သတိပြုမိပါသည်။ Immune-mediated synaptic pruning သည် ရောဂါဖြစ်စဉ်တစ်လျှောက် ဦးနှောက်နှင့် cerebrospinal အရည်များတွင် ကျွန်ုပ်တို့ စောင့်ကြည့်လေ့လာသည့် glial ပရိုတင်းများ တိုးလာမှုကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ရှင်းပြနိုင်သည် ။ synaptic pruning အပြင်၊ exocytic လမ်းကြောင်းရှိ မူမမှန်မှုများသည် ကွဲပြားသော ဦးနှောက်နှင့် အာရုံကြောအမှတ်အသားများ၏ CSF ဖော်ပြချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ AD ဦးနှောက်၏ရောဂါဖြစ်ပွားမှုတွင် exosomes ၏အကြောင်းအရာများ (52) ပြောင်းလဲသွားကြောင်းလေ့လာမှုများစွာကပြသခဲ့သည်။ extracellular pathway သည် Aβ (53, 54) ပြန့်ပွားမှုတွင်ပါ၀င်သည်။ exosomal secretion ကို နှိမ်နင်းခြင်းသည် AD transgenic mouse မော်ဒယ်များ (55) တွင် AD ကဲ့သို့သော ရောဂါဗေဒကို လျှော့ချနိုင်သည်ကို သတိပြုသင့်သည်။
တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ သွေးကြောအကန့်ရှိ ပရိုတင်းများသည် AD ဦးနှောက်တွင် အလယ်အလတ် တိုးလာကြောင်း ပြသသော်လည်း CSF တွင် သိသိသာသာ လျော့နည်းသွားသည်။ သွေး-ဦးနှောက်အတားအဆီး (BBB) ​​ကမောက်ကမဖြစ်မှုသည် ဤတွေ့ရှိချက်များကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းရှင်းပြနိုင်သည်။ အမှီအခိုကင်းသော ရင်ခွဲစစ်ဆေးခြင်းဆိုင်ရာ လူသားလေ့လာမှုများစွာသည် အေဒီ (၅၆၊ ၅၇)တွင် BBB ပြိုကွဲမှုကို သရုပ်ပြခဲ့သည်။ ဤလေ့လာမှုများသည် ဦးနှောက်သွေးကြောမျှင်များ ယိုစိမ့်ခြင်းနှင့် သွေးကြောတွင်းရှိ ပရိုတိန်းများ စုပုံခြင်းအပါအဝင် တင်းကျပ်စွာ အလုံပိတ်နေသော endothelial ဆဲလ်များ၏ ပတ်လည်ရှိ ပုံမှန်မဟုတ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို အတည်ပြုခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ မြင့်မားသော သွေးကြောပရိုတင်းများအတွက် ရိုးရှင်းသော ရှင်းလင်းချက်တစ်ခုကို ပေးစွမ်းနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် ဦးနှောက်သွေးကြောရိုးအရည်တွင် ဤတူညီသောပရိုတိန်းများ လျော့နည်းသွားခြင်းကို အပြည့်အဝ ရှင်းပြနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ဖြစ်နိုင်ခြေတစ်ခုမှာ ရောင်ရမ်းမှုနှင့် ဓာတ်တိုးမှုဖိစီးမှုပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ဗဟိုအာရုံကြောစနစ်သည် အဆိုပါမော်လီကျူးများကို တက်ကြွစွာခွဲထုတ်နေခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် lipoprotein စည်းမျဉ်းတွင်ပါ၀င်သော ဤအကန့်ရှိ အပြင်းထန်ဆုံး CSF ပရိုတင်းအချို့ကို လျှော့ချခြင်းသည် ရောင်ရမ်းမှုအဆင့်များကို တားဆီးခြင်းနှင့် ဓာတ်ပြုအောက်ဆီဂျင်မျိုးစိတ်များ၏ အာရုံကြောကာကွယ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် ဆက်စပ်နေသည်။ ၎င်းသည် လည်ပတ်မှုအတွင်း oxidative stress အဆင့်များကို လျှော့ချရန် တာဝန်ရှိသော lipoprotein binding အင်ဇိုင်းဖြစ်သည့် Paroxonase 1 (PON1) အတွက် မှန်ပါသည်။ Alpha-1-microglobulin/bikunin ရှေ့ပြေးနိမိတ် (AMBP) သည် သွေးကြောအုပ်စု၏ နောက်ထပ် သိသိသာသာ ထိန်းညှိထားသော အမှတ်အသားဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရောင်ရမ်းခြင်းကို နှိမ်နင်းခြင်းနှင့် အာရုံကြောဆိုင်ရာ အကာအကွယ် (60၊ 61) တွင်ပါ၀င်သော lipid transporter bikunin ၏ ရှေ့ပြေးဖြစ်သည်။
အမျိုးမျိုးသော စိတ်ဝင်စားဖွယ် ယူဆချက်များရှိသော်လည်း၊ ဇီဝဓာတုရောဂါဆိုင်ရာ ယန္တရားများကို တိုက်ရိုက် ထောက်လှမ်းနိုင်ခြင်း မရှိခြင်းသည် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုမှ မောင်းနှင်သည့် ပရိုတီအိုမစ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ လူသိများသော ကန့်သတ်ချက်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဤ biomarker panels များ၏နောက်ကွယ်ရှိယန္တရားများကိုယုံကြည်စိတ်ချစွာသတ်မှတ်ရန်နောက်ထပ်သုတေသနပြုရန်လိုအပ်သည်။ MS-based ဆေးခန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆီသို့ ရွေ့လျားရန်အတွက် အနာဂတ်ဦးတည်ချက်သည် ရွေးချယ်မှု သို့မဟုတ် အပြိုင်တုံ့ပြန်မှုစောင့်ကြည့်ခြင်းကဲ့သို့သော အကြီးစား biomarker စစ်ဆေးခြင်းအတွက် ပစ်မှတ်ထားသော ပမာဏနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤနေရာတွင်ဖော်ပြထားသော CSF ပရိုတင်းပြောင်းလဲမှုများစွာကို အတည်ပြုရန် အပြိုင်တုံ့ပြန်မှုစောင့်ကြည့်ခြင်း (63) ကို ကျွန်ုပ်တို့ မကြာသေးမီက အသုံးပြုခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ synapse၊ ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုနှင့် ရောင်ရမ်းမှုအကန့်များကို အသီးသီးမြေပုံညွှန်းထားသည့် YWHAZ၊ ALDOA နှင့် SMOC1 အပါအဝင် ဦးစားပေးအကန့်ပစ်မှတ်အများအပြားကို သိသာထင်ရှားသောတိကျမှုဖြင့် တွက်ချက်ထားသည်။ အမှီအခိုကင်းသော ဒေတာရယူမှု (DIA) နှင့် အခြား MS-အခြေခံနည်းဗျူဟာများသည် ပစ်မှတ်အတည်ပြုခြင်းအတွက် အသုံးဝင်နိုင်ပါသည်။ Bud et al ။ (64) ကျွန်ုပ်တို့၏ CSF ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုဒေတာအစုံတွင် တွေ့ရှိထားသော AD biomarkers များနှင့် သီးခြားဥရောပအုပ်စုသုံးခုမှ CSF နမူနာ 200 နီးပါးပါရှိသော သီးခြားလွတ်လပ်သော DIA-MS ဒေတာအစုံကြားတွင် သိသာထင်ရှားသောထပ်နေမှုကို မကြာသေးမီက သက်သေပြခဲ့သည်။ ဤလတ်တလောလေ့လာမှုများက ယုံကြည်စိတ်ချရသော MS-based ထောက်လှမ်းမှုအဖြစ် ပြောင်းလဲရန် ကျွန်ုပ်တို့၏အကန့်များ၏ အလားအလာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သမားရိုးကျ ပဋိပစ္စည်းနှင့် aptamer-based ထောက်လှမ်းမှုသည် အဓိက AD biomarkers များ၏ နောက်ထပ်တိုးတက်မှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ CSF ပမာဏနည်းပါးခြင်းကြောင့်၊ high-throughput MS နည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ ဤ biomarkers များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ပိုမိုခက်ခဲပါသည်။ NEFL နှင့် NRGN တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် panel တွင် ပုံဖော်ထားသည့် ပေါများကြွယ်ဝသော CSF biomarkers များ၏ ဥပမာနှစ်ခုဖြစ်သည်၊ သို့သော် ကျွန်ုပ်တို့၏တစ်ခုတည်းသော MS ဗျူဟာကို အသုံးပြု၍ ယုံကြည်စိတ်ချစွာရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ PEA ကဲ့သို့သော ပဋိပစ္စည်းအများအပြားကို အခြေခံ၍ ပစ်မှတ်ထားသော ဗျူဟာများသည် ဤအမှတ်အသားများ၏ လက်တွေ့ပြောင်းလဲမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤလေ့လာမှုသည် မတူညီသောစနစ်များကို အခြေခံ၍ CSF AD biomarkers များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းအတွက် ထူးခြားသော proteomics ချဉ်းကပ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ နောက်ထပ် AD အစုအဝေးများနှင့် MS ပလပ်ဖောင်းများတစ်လျှောက် ဤအမှတ်အသားအကန့်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် AD အန္တရာယ်ကို ခွဲခြားခြင်းနှင့် ကုသမှုကို မြှင့်တင်ရန် အလားအလာ သက်သေပြနိုင်သည်။ ဤအကန့်များ၏ အရှည်လိုက်အဆင့်ကို အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ အကဲဖြတ်သည့် လေ့လာမှုများသည် မည်သည့်အမှတ်အသားများ၏ ပေါင်းစပ်မှုသည် အစောပိုင်းရောဂါ၏အန္တရာယ်နှင့် ရောဂါပြင်းထန်မှုပြောင်းလဲမှုများကို အကောင်းဆုံးခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
CSF မှကူးယူထားသောနမူနာ 3 ခုမှလွဲ၍၊ ဤလေ့လာမှုတွင်အသုံးပြုသော CSF နမူနာအားလုံးကို Emory ADRC သို့မဟုတ် အနီးကပ်ဆက်စပ်သုတေသနအဖွဲ့အစည်းများ၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုအောက်တွင် စုဆောင်းထားပါသည်။ ဤ proteomics လေ့လာမှုများတွင် Emory CSF နမူနာစုစုပေါင်း လေးခုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ CSF အဖွဲ့သည် ကျန်းမာသောထိန်းချုပ်မှု 20 နှင့် AD လူနာ 20 ထံမှနမူနာများပါ ၀ င်သည်ကိုတွေ့ရှိခဲ့သည်။ CSF မိတ္တူ 1 တွင် ကျန်းမာသော ထိန်းချုပ်မှု 32 ခု၊ AsymAD တစ်ဦးချင်းစီ 31 ခုနှင့် AD 33 ခုတို့မှ နမူနာများ ပါဝင်သည်။ CSF မိတ္တူ 2 တွင် ထိန်းချုပ်မှု 147 ခုနှင့် AD နမူနာ 150 ပါရှိသည်။ ရောဂါပေါင်းစုံ CSF ကူးယူမှု 4 အုပ်စုတွင် ထိန်းချုပ်မှု 18 ခု၊ 17 AD၊ 19 ALS၊ 13 PD နှင့် 11 FTD နမူနာများ ပါဝင်သည်။ Emory University Institutional Review Board မှ အတည်ပြုထားသော သဘောတူညီချက်အရ Emory လေ့လာမှုတွင် ပါဝင်သူအားလုံးသည် အသိပေးသော သဘောတူညီချက်ကို ရရှိခဲ့သည်။ 2014 National Institute of Aging Best Practice Guidelines for Alzheimer's Centers (https://alz.washington.edu/BiospecimenTaskForce.html) အရ လည်ပင်းအရည်များကို လည်ပင်းအကြိတ်ဖြင့် စုဆောင်းသိမ်းဆည်းခဲ့သည်။ ထိန်းချုပ်မှုနှင့် AsymAD နှင့် AD လူနာများသည် Emory Cognitive Neurology Clinic သို့မဟုတ် Goizueta ADRC တွင် စံပြုသိမြင်မှုအကဲဖြတ်မှုကို လက်ခံရရှိခဲ့သည်။ ၎င်းတို့၏ cerebrospinal အရည်နမူနာများကို ELISA Aβ1-42 အတွက် INNO-BIA AlzBio3 Luminex၊ စုစုပေါင်း tau နှင့် p-tau ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (65) မှ စမ်းသပ်ခဲ့သည်။ တည်ထောင်ထားသော AD biomarker ဖြတ်တောက်မှုစံနှုန်းများ (66၊ 67) ပေါ်အခြေခံ၍ ဘာသာရပ်များ၏ ရောဂါရှာဖွေခွဲခြားခြင်းကို ပံ့ပိုးရန် ELISA တန်ဖိုးများကို အသုံးပြုပါသည်။ အခြားသော CSF ရောဂါရှာဖွေမှုများ (FTD၊ ALS နှင့် PD) အတွက် အခြေခံလူဦးရေစာရင်းနှင့် ရောဂါရှာဖွေရေးဒေတာကို Emory ADRC သို့မဟုတ် တွဲဖက်သုတေသနအဖွဲ့အစည်းများမှလည်း ရယူထားပါသည်။ ဤ Emory CSF ကိစ္စများအတွက် အကျဉ်းချုပ် ဖြစ်ရပ်မှန် ဒေတာကို ဇယား S1A တွင် တွေ့နိုင်ပါသည်။ Swiss CSF ကူးယူမှု 3 အတွဲ၏ လက္ခဏာရပ်များကို ယခင်က (45) ခု ထုတ်ဝေခဲ့သည်။
CSF သည် နမူနာကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ CSF ဒေတာအစုံကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှု၏ အတိမ်အနက်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် trypsinization မလုပ်မီ မြင့်မားသောပရိုတင်းများကို ကိုယ်ခံအား စားသုံးမှုကို လုပ်ဆောင်ခဲ့ပါသည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ CSF တစ်ခုချင်းစီနမူနာ ၄၀ မှ CSF ၏ 130 μl နှင့် High Select Top14 Abundance Protein Depletion Resin (Thermo Fisher Scientific, A36372) ၏ အညီအမျှထုထည် (130 μl) ကို အခန်းရှိ လှည့်ကော်လံ (Thermo Fisher Scientific, A89868) တွင် ထားရှိခဲ့သည်။ အပူချိန် Incubate)။ 15 မိနစ်လောက် လှည့်ပြီးရင် နမူနာကို 1000g မှာ 2 မိနစ်ကြာ centrifuge လုပ်ပါ။ 3K ultracentrifugal filter စက် (Millipore, UFC500396) ကို 14,000g တွင် မိနစ် 30 ကြာ centrifuging ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် အညစ်အကြေးနမူနာကို အာရုံစိုက်ရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။ နမူနာ ပမာဏအားလုံးကို 75 μl တွင် ဖော့စဖိတ် ဆားရည်ဖြင့် ဖျန်းပေးပါ။ ထုတ်လုပ်သူ၏ပရိုတိုကော (Thermo Fisher Scientific) အရ bicinchoninic acid (BCA) နည်းလမ်းဖြင့် ပရိုတင်းအာရုံစူးစိုက်မှုကို အကဲဖြတ်ခဲ့သည်။ နမူနာ ၄၀ လုံးမှ immunodepleted CSF (60 μl) ကို lysyl endopeptidase (LysC) နှင့် trypsin တို့ဖြင့် ချေဖျက်ခဲ့သည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ နမူနာအား လျှော့ချပြီး 1.2 μl 0.5 M tris-2(-carboxyethyl)-phosphine နှင့် 3 μl 0.8 M chloroacetamide တို့ကို 90°C တွင် 10 မိနစ်ကြာ ပြုလုပ်ပြီးနောက် ရေချိုးခန်းထဲတွင် 15 မိနစ်ကြာ အသံသွင်းပါ။ နမူနာအား 193 μl 8 M ယူရီးယားကြားခံ (8 M ယူရီးယားနှင့် 100 mM NaHPO4 (pH 8.5)] ဖြင့် နောက်ဆုံးပြင်းအား 6 M ယူရီးယားသို့ ရောနှောထားသည်။ LysC (4.5 μg; Wako) ကို အခန်းအပူချိန်တွင် တစ်ညလုံး အစာခြေရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ ထို့နောက်နမူနာအား 50 mM ammonium bicarbonate (ABC) (68) ဖြင့် 1 M ယူရီးယားသို့ ရောချခဲ့သည်။ trypsin (Promega) ၏တူညီသောပမာဏ (4.5 μg) ကိုထည့်ပါ၊ ထို့နောက်နမူနာကို 12 နာရီကြာသားဖောက်ပါ။ ကြေညက်သော peptide ဖြေရှင်းချက်ကို 1% ဖော်မတ်အက်ဆစ် (FA) နှင့် 0.1% trifluoroacetic acid (TFA) (66) တွင် အက်စစ်ဓာတ်ဖြည့်ပေးပြီး အထက်တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း 50 mg Sep-Pak C18 ကော်လံ (ရေ) ဖြင့် ချေမှုန်းပါ (25) . ထို့နောက် peptide ကို 50% acetonitrile (ACN) ၏ 1 ml တွင် ဖယ်ရှားခဲ့သည်။ အတွဲ (၂၅) တစ်လျှောက် ပရိုတင်းပမာဏကို စံသတ်မှတ်ရန်၊ CSF နမူနာ ၄၀ လုံးမှ 100 μl aliquots များကို ရောနှောထားသောနမူနာကို ထုတ်လုပ်ရန် ပေါင်းစပ်ထားပြီး၊ ထို့နောက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပြည်တွင်းစံနှုန်း (GIS) (48) နမူနာငါးခုအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည်။ နမူနာများနှင့် ပေါင်းစပ်စံနှုန်းအားလုံးကို မြန်နှုန်းမြင့် လေဟာနယ် (Labconco) ဖြင့် အခြောက်ခံပါသည်။
CSF သည် နမူနာကို ကူးယူသည်။ Dayon နှင့် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များသည် CSF မိတ္တူ နမူနာ 3 ခု (45, 46) ၏ ကိုယ်ခံအားကျဆင်းမှုနှင့် အစာမကြေခြင်းကို ဖော်ပြခဲ့သည်။ ကျန်သောပုံတူနမူနာများကို တစ်ဦးချင်းကိုယ်ခံအားစနစ်ဖြင့် မလုပ်ဆောင်ပါ။ ယခင်က ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း ဤမဖယ်ရှားရသေးသော နမူနာများကို trypsin တွင် ချေဖျက်ပါ။ ထပ်ခါတလဲလဲ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတစ်ခုစီအတွက်၊ နမူနာတစ်ခုစီမှ eluted peptide ၏ 120 μl aliquots ကို ပေါင်းစပ်ပြီး TMT တံဆိပ်တပ်ထားသော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအတွင်းရေးစံနှုန်း (48) အဖြစ် အသုံးပြုရန်အတွက် တူညီသော volume aliquots များအဖြစ် ပိုင်းခြားထားပါသည်။ နမူနာများနှင့် ပေါင်းစပ်စံနှုန်းအားလုံးကို မြန်နှုန်းမြင့် လေဟာနယ် (Labconco) ဖြင့် အခြောက်ခံပါသည်။ ကြွယ်ဝသော CSF ပရိုတိန်း၏အချက်ပြမှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် နမူနာတစ်ခုစီမှ 125 μl ကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ ထပ်တူခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတစ်ခုစီအတွက် "အဆင့်မြှင့်ထားသော" နမူနာတစ်ခုကို ပြင်ဆင်ခဲ့သည် [ဆိုလိုသည်မှာ သုတေသနနမူနာကို အတုယူသည့် ဇီဝနမူနာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ရရှိနိုင်သောပမာဏမှာ၊ ပိုကြီးသည် (37, 69)] ရောနှောထားသော CSF နမူနာ (17) သို့ ပေါင်းထည့်ခဲ့သည်။ ထို့နောက် ရောစပ်ထားသောနမူနာကို High Select Top14 ပေါများသောပရိုတိန်းဖယ်ရှားရေးအစေး (Thermo Fisher Scientific, A36372) ၏ 12 ml ကို အသုံးပြု၍ ခုခံအားကို ဖယ်ရှားလိုက်ပြီး အထက်တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း ကြေညက်သွားကာ နောက်ဆက်တွဲ TMT တံဆိပ်ကပ်ခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။