阿爾茨海默?。ˋD）是最常見的癡呆類型，其病理特征包括β-淀粉樣蛋白沉積、神經纖維纏結和神經炎癥，但其發病分子機制尚不明確，且目前針對AD的治療手段仍十分有限。蛋白質表達變化比遺傳或轉錄組改變更能直接反映病理狀態，因而蛋白質組學技術可為解析AD發病機制提供更新的視角。
2025年9月25日，美國西奈山伊坎醫學院張斌團隊等在Cell期刊上發表了題為：Multiscale Proteomic Modeling Reveals Protein Networks Driving Alzheimer's Disease Pathogenesis的研究論文，該研究通過整合來自AD易感腦區——海馬旁回（PHG）的大規模匹配蛋白質組和遺傳數據，構建了多尺度AD蛋白質組網絡模型。首次系統揭示了AD的蛋白質調控網絡和關鍵驅動蛋白，為開發新一代AD治療策略奠定了重要基礎。
【技術路線】
【研究結論】
一、研究設計與蛋白質組隊列構建
為解析AD易感腦區的蛋白質組變化，對來自西奈山/JJ Peters VA醫療中心腦庫（MSBB）的198例死后AD、MCI及正常對照（NL）腦組織的海馬旁回（PHG， AD易感關鍵區域）進行蛋白質組學分析，經質量控制（QC）后保留185例樣本（76例確診AD、24例可能AD、25例疑似AD、60例NL），共鑒定出12147種獨特蛋白質亞型。
圖1. 本研究計算與實驗工作流程示意圖
二、AD相關差異蛋白的鑒定
基于Braak分期、臨床癡呆評分等AD特征將受試者按疾病嚴重程度分為“正常-中度-重度” 三組，通過差異分析發現：在重度AD與健康對照比較中鑒定出1,000多個差異表達蛋白，其中70%以上在AD組上調；而中度AD與對照間差異很小。功能富集分析顯示，下調DEPs主要富集于神經元與突觸功能相關通路，上調DEPs富集于免疫反應（小膠質細胞、星形膠質細胞激活）相關通路，且這些DEPs均顯著富集已知的AD風險基因與Aβ通路基因。
進一步比較發現，基于認知評估和病理診斷的差異蛋白雖有重疊，但各有獨特部分。此外，APOE基因型（AD主要風險因素）分析顯示，攜帶APOE4的AD患者較對照組人群存在大量差異蛋白且AHNAK等蛋白表達隨疾病進展呈遞增趨勢，提示APOE4可能通過加劇蛋白質組異常促進AD進展。性別分層分析揭示了顯著的性別特異性：雖然男女患者存在共同的差異蛋白，但各有大量特有蛋白，表明AD相關的蛋白質組變化具有明顯的性別差異。
圖2. MSBB隊列中DEP分析結果
三、AD差異蛋白特征在獨立隊列與AD小鼠模型中驗證
為驗證上述發現，分別在2個獨立隊列（ROSMAP、BLSA）及AD小鼠模型中進行驗證。結果顯示：三個隊列的DEP特征存在顯著重疊。另外，在6月齡5xFAD小鼠（記憶功能開始衰退的階段）中，其大腦DEPs與MSBB隊列的DEPs顯著重疊。同時還發現，MSBB海馬旁回的DEPs與對應的差異表達基因（DEGs）高度一致：48.2%的上調DEPs、79.2%的下調DEPs在mRNA水平也呈現一致的變化趨勢，且這些DEP在MSBB和ROSMAP隊列中蛋白水平與mRNA水平顯著相關。這些結果表明，該研究鑒定的AD相關蛋白質組特征具有跨腦區、跨物種的穩定性，且與轉錄組結果的變化高度一致。
圖3. ROSMAP和BLSA隊列驗證MSBB隊列DEP特征
四、蛋白質共表達網絡分析揭示AD相關蛋白模塊
采用多尺度嵌入基因共表達網絡分析（MEGENA），從185例樣本的蛋白質組數據中構建共表達網絡，鑒定出386個共表達蛋蛋白質模塊。且這些模塊具有顯著的細胞類型特異性——下調模塊富集神經元標志物，功能上與突觸信號、認知相關；上調模塊富集星形膠質細胞或小膠質細胞標志物，功能上與免疫反應、代謝過程相關。其中排名最高的M3（上調模塊）模塊捕獲了下調神經元蛋白與激活的星形膠質細胞和小膠質細胞蛋白之間的相互作用網絡；同時，通過單細胞RNA測序（snRNA-seq）數據驗證發現，M3模塊中星形膠質細胞蛋白與小膠質細胞蛋白存在大量顯著相關性，這些結果揭示了通過蛋白質子網絡M3實現的神經元、星形膠質細胞和小膠質細胞之間的復雜相互作用。
此外，模塊保守性分析顯示，分別有38.3%、12.2%和10.4%的模塊在ROSMAP前額葉蛋白質網絡、MSBB海馬旁回基因網絡和ROSMAP前額葉基因網絡中保守。同時，還鑒定了10個海馬旁回特異性蛋白質模塊，這些模塊在其他三個網絡中均不保守。
圖4. MSBB隊列PHG蛋白質組共表達網絡分析
五、因果網絡分析鑒定AD關鍵驅動蛋白
利用海馬旁回蛋白質組數據與匹配的遺傳數據（SNP），構建全局貝葉斯因果網絡分析，通過關鍵驅動分析（KDA）鑒定出580個關鍵驅動蛋白（KDPs），對應471個基因。這些KDPs中，既有已知AD相關蛋白（如MSN、PRDX6，MSN為ERM復合物成分，參與膠質細胞代謝；PRDX6可抑制神經發生、減輕氧化損傷），也有高達72%的KDP在AD研究中極少被關注，其中AHNAK、RPH3A等11個KDPs位列前30名，且105個KDPs此前未在AD中研究；這表明預測結果不僅包含了已知AD相關靶點，更揭示了大量潛在的新靶點。
為驗證KDPs的表達模式，通過定量毛細管Western或ELISA在相同樣本的海馬旁回中驗證了7個top KDPs（MSN、PRDX6、VIM、AHNAK、RPH3A、OLFM3、NRN1），結果顯示：除NRN1下調未達統計學顯著性外，其余6個KDPs的表達變化均與蛋白質組分析結果一致。
圖5. 貝葉斯因果網絡分析預測AD關鍵驅動蛋白
六、下調AHNAK可改善神經元活性
由于AHNAK是top5 KDPs中研究最少的蛋白，且在AD中顯著上調、是星形膠質細胞模塊的核心基因，進而選擇AHNAK進行功能驗證。通過snRNA-seq確認AHNAK主要在星形膠質細胞中表達，隨后在APOE4純合子（APOE44）AD 患者來源的人類誘導多能干細胞（iPSC）系中，通過shRNA下調AHNAK表達。功能實驗結果顯示：AHNAK下調可顯著降低星形膠質細胞中pTau水平，并降低Aβ42、Aβ40及APOE水平。且與AHNAK敲低的星形膠質細胞共培養時，神經元的電活動（尖峰放電、爆發活動）顯著改善，同時共培養系統中的pTau水平也一致降低。這表明，AHNAK的下調通過降低pTau水平等機制，對神經元活動和功能維持產生保護作用。
進一步的GSEA分析發現，AHNAK下調誘導的蛋白變化（涉及代謝、MAPK信號、炎癥反應和脂質代謝等與AD相關的通路）顯著富集于AHNAK中心的蛋白質網絡鄰域，證實AHNAK通過調控特定蛋白網絡影響AD病理進程。
圖6. AHNAK蛋白功能驗證
【研究小結】
本研究聚焦于MSBB和ROSMAP兩大AD隊列，針對AD易感腦區：海馬旁回（PHG）展開蛋白質組分析并進行多尺度蛋白質組網絡建模。通過整合蛋白質共表達網絡與貝葉斯因果網絡分析方法，成功捕捉到神經元-小膠質細胞-星形膠質細胞相互作用的AD相關子網絡。同時，鑒定出關鍵驅動蛋白AHNAK，AHNAK的下調降低pTau水平，并顯著改善神經元活動。本研究為AD分子機制解析和新一代AD治療策略開發提供了重要基礎。
【參考文獻】
Multiscale Proteomic Modeling Reveals Protein Networks Driving Alzheimer's Disease Pathogenesis. Cell. 2025
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