人冠状动脉和主动脉粥样硬化的蛋白质组学结构
影响因子：29.
时间：.6.19
杂志：circulation
背景：无法检测早期动脉粥样硬化显著阻碍了个性化治疗的实施，以预防冠心病。全面了解动脉蛋白网络及其在早期动脉粥样硬化中的变化可以识别疾病检测的新生物标志物和改进的治疗靶点。
方法：根据例尸检青年人（例动脉标本）冠状动脉和主动脉标本的质谱分析，我们描述了与早期动脉粥样硬化密切相关的人类动脉蛋白质组和蛋白质组特征。混合物凸分析、差异依赖网络建模和生物信息学分析定义了与早期动脉粥样硬化相关的蛋白质网络的组成、网络重组和可能的调节特征，以及它们在2个解剖分布上的变化。
结果：数据记录了冠状动脉和主动脉样本（冠状动脉主动脉），以及动脉粥样硬化和正常组织（动脉粥样硬化正常）之间线粒体蛋白丰度的显著差异，以及肿瘤坏死因子、胰岛素受体、过氧化物酶体增殖物激活受体-α，和过氧化物酶体增殖物激活的受体-γ蛋白网络，以及在早期疾病中的作用。此外，当在单独的临床队列中的血浆样本中测量时，表明指示早期动脉粥样硬化的组织蛋白生物标记物子集可预测解剖学定义的冠状动脉粥样硬化（曲线下面积=0.92[0.83–0.96]），从而验证了人类组织蛋白质组学在临床应用中发现相关血浆生物标志物的应用。除了此处确定的特定蛋白质和途径外，公开可用的数据资源和使用的分析管道还说明了询问和解释组织蛋白质组结构的策略，该结构可能与以多细胞组织表型为特征的其他慢性病相关。
结论：人类动脉蛋白质组可被视为一个复杂的网络，其结构特征随着解剖位置和动脉粥样硬化的存在或不存在而发生显著变化。这些数据表明，早期动脉粥样硬化中线粒体蛋白丰度显著降低，并且还确定了血浆蛋白的一个子集，这些蛋白对血管造影定义的冠心病具有高度预测性。
在分子水平上，动脉粥样硬化可定义为数百种细胞内和细胞外蛋白质的集合，共同改变细胞过程并产生局部血管环境的特征性重塑。最终，这些蛋白质组学变化产生了导致大多数缺血性心血管事件的病变。不幸的是，目前治疗和预防心血管疾病的方法侧重于这些变化不确定的先兆风险因素，或是在这些蛋白质组学变化发生后很久才在临床上明显的疾病解剖表现。为了改进早期疾病检测，并在临床后果发生之前中断疾病过程，有必要识别构成健康和动脉粥样硬化动脉组织分子特征的动脉蛋白质网络的特定模式和动态特征。
先前的研究已经描述了动脉粥样硬化小鼠和细胞模型中动脉蛋白质组的特征，以及有无动脉粥样硬化的有限数量的人类动脉样本。最常见的人类动脉样本来源是来自患有晚期颈动脉狭窄的老年人的颈动脉内膜切除术外植体。迄今为止，还没有基于大量人类冠状动脉和主动脉样本，利用现代液相色谱-串联质谱技术对人类动脉蛋白质组进行全面调查，并随后对表明存在临床前动脉粥样硬化的蛋白质进行鉴定。因此，我们建立了一个组织采集、质谱分析、统计和生物信息学管道，以表征人类冠状动脉和远端主动脉动脉蛋白质组，并确定与早期动脉粥样硬化病变最密切相关的蛋白质、网络和途径。对检测到的蛋白质的详细分析揭示了健康和疾病中冠状动脉和主动脉蛋白质组的几个关键特征，并确定了在临床环境中也是冠状动脉粥样硬化存在的高信息血浆生物标记物的蛋白质子集。
方法
1.动脉标本采集和病理分级方法
任何种族的男性和女性验尸官病例，年龄在18至50岁（男性）或18至60岁（女性），在死后24小时内尸检未发现任何临床可疑的冠心病，均符合纳入条件。本报告包含了研究中包括的前例尸检数据（年龄范围：15-55岁；75%为男性；67%为白人，26%为黑人，7%为其他）。法医死亡调查人员在尸检前使用经卢西亚那州立大学机构审查委员会批准的方案，获得经签署的家属同意，以取回解剖标本。在尸检过程中，病理学家解剖了主动脉（动脉韧带至主动脉分叉）和左前降支（LAD），并切除了分支动脉和外膜或心外膜脂肪组织（仅在线数据补充中的图I）。病理学家对LAD中部5mm段和远端腹主动脉（AA）10mm段的以下动脉粥样硬化病变的内膜表面受累百分比进行分级：（1）脂肪条纹；（2）纤维斑块（FPs）；（3）复杂病变；（4）钙化病变，随后提交蛋白质组学分析。
2.蛋白质提取、质谱分析和蛋白质鉴定
动脉样品在液氮中粉碎，均质，并用胰蛋白酶（1:20）消化。总共有2个。在反相液相色谱串联质谱仪上，使用与EasynLC0系统（ThermoScientific）耦合的OrbitrapElite质谱仪（ThermoScientific）在线分析每个样品0μg肽。在Orbitrap分析仪中以数据相关采集模式进行分析，然后是线性离子阱中20个最丰富峰的串联质谱。一个LAD和一个AA样本（来自不同受试者）因蛋白质产量低而被排除在外，每个区域的n=99个样本用于分析。
截至年7月24日，对串联靶/decoy人类Uniprot数据库进行串联质谱数据搜索，仅使用经审查的标准序列。然后使用ProteinProphet推断蛋白质鉴定。使用加权光谱计数进行每个蛋白质的无标记定量和随后的中位数标准化。
3.统计分析
3.1后处理质量控制和数据插补
在99个LAD样本中，共检测到个明确蛋白。在这些蛋白质中，个蛋白质丢失率≤50%，个蛋白质在所有99个样本中没有丢失(图II，仅在线数据补充)。个丢失率≤50%的蛋白质的缺失值用非线性迭代偏最小二乘主成分分析导出的低秩近似值进行估算(图二，在线数据补充)。同样，AA样本显示了个明确的蛋白质，其中个蛋白质的误差≤50%。
3.2加权共表达网络建模
R中的WGCNA包用于在分析的种蛋白质中识别不同的蛋白质模块。功率参数的选择使得整个网络的拓扑重叠连接(k)近似于无标度拓扑。为了评估模块分配的稳定性，创建了50个自举数据样本，每个样本都使用相同的WCGNA参数进行询问。
3.3与动脉粥样硬化程度或解剖部位相关的分析
3.3.1回归模型
使用多变量方差分析和广义线性模型（调整年龄、性别和种族）对显示FP、脂肪条纹和正常（NL）内膜的内膜表面百分比的分布进行建模，作为每个蛋白质的函数。以类似的方式，顺序回归用于检查单个蛋白质与作为三级顺序变量处理的%FP之间的关联（FP:0%，1%–59%，≥60%)。
当使用DIA-SWATH（所有理论质谱的顺序窗口获取）对识别的蛋白质与疾病或位置之间的关联进行建模时，我们还对几种看家蛋白质进行了调整（蛋白酶体亚单位β2型、小核核糖核蛋白SmD3、受体表达增强蛋白5、Ras相关蛋白Rab-7a）和肌球蛋白-11（血管平滑肌细胞标记蛋白），以解释组织样本量、细胞组成或蛋白质产量的可能差异。
3.3.2复杂组织分析中混合物的凸分析和蛋白质表达差异
组织异质性，即每个样本中多种组织类型的混合程度不同，在寻求识别组织特异性疾病标记物时，代表了一个主要的混杂因素。因此，我们使用混合物的凸分析来执行完全无监督的数据反褶积，以定义异质样本中存在的最佳数据衍生组织类型，并描述其表达在每个经验定义的组织中最大富集的分子标记。
3.3.3GO术语和路径富集分析
使用GOTermFinder和IPA(ingeniouspathwayAnalysis,ingeniousSystems)工具对从动脉样本中获得的可评价的蛋白质进行特征分析。对于选择的正常和动脉粥样硬化丰富的样本，采用IPA分析
倍变化
≥1.7和错误发现率校正P值0.05的显著差异表达蛋白的通路、上游调控因子、相关疾病和生物学功能。选取≥1.7的变折点，得到≈个蛋白进行进一步分析。敏感性分析也使用纯基于q值≤0.01的FP和NL蛋白进行。
3.3.4微分相关网络分析
生物网络的重大重组为生物系统中可能发生的表型转换提供了独特的视角。我们使用知识融合的差异依赖网络系统地描述了正常和FP样本之间动脉蛋白质组中重要的网络重组。然后，我们使用基于置换的显著性检验来估计检测到的微分相关边的P值。
3.3.5MRM分析设计
通过数据相关采集质谱分析确定的38个与FPs高度相关的蛋白质被选为候选循环生物标记蛋白。来自每种蛋白质的前3至4个执行肽包括在下游MRM方法构建中。由于参考血浆样品中没有任何可检测的肽，因此在该步骤中排除了五种蛋白质（DRB1、LCP1、RNASE1、MTHFD1和CALU）。针对其余33种推测的FP标记蛋白的86个肽中的个片段开发了非计划MRM方法。使用阳性模式下的MRM扫描，在SCIEXQTRAP上获取病例和对照冠心病验证队列血浆样本的MRM数据（马萨诸塞州弗雷明翰）。由于低或不可检测的信噪比（CATB、TSP1、NNMT、SA9、ITIH2、POSTN、CORO1A和HTRA），手动过滤从进一步分析中消除了另外8种蛋白质。最后25个候选蛋白质经过处理，从内源性肽生成蛋白质水平丰度数据。
3.3.6从候选血浆FP生物标志物预测冠心病
采用一种自适应弹性网络模型（α=0.9），通过漏选验证进行优化，从25个候选生物标志物中选择用于预测病例状态的生物标志物。基于自举样本曲线下的中位数（95%置信区间）面积，使用双自举抽样（n=00）评估优化模型的整体性能。
结果
冠状动脉和腹主动脉蛋白质组的全球分析确定了新的动脉蛋白质和无标度网络拓扑
基于严格的质量控制和检出标准，在超过1个LAD冠状动脉或远端AA样本中共鉴定出个明确的蛋白质组（以下简称蛋白质），其中个蛋白质存在于超过50%的LAD或AA样本中（仅在线数据补充中的表I）。种蛋白质代表了广泛的生物过程、分子功能、细胞成分和经典途径43（仅在线数据补充中的图III至V和仅在线数据补充中的表II至IX）。在种蛋白质中，有43种蛋白质之前没有在13项直接分析人类动脉组织蛋白质含量的先前研究中描述过（表I在仅在线数据补充中）。尽管如此，除了8种蛋白质之外，所有这些蛋白质都是基于来自GTEX联盟的人类冠状动脉或主动脉样本的RNASeq分析进行预测的。
LAD特有的种蛋白质表现出scalefree网络拓扑结构，通常见于多种活组织的分子或细胞成分的复杂适应网络（图1）。此外，这些蛋白质包括几个不同且可重复的共表达模块，这些模块与特定的细胞功能和位置大致相关，例如与细胞呼吸有关的线粒体蛋白质（红色模块），与染色质组装和组织有关的核蛋白质（绿松石模块），和细胞外基质蛋白（棕色模块）。类似的scalefree拓扑结构和功能模块结构在AA的蛋白质数据中也很明显（仅在线数据补充中的图六）。无标度拓扑结构表明，动脉蛋白质组可能起源于具有自组织临界性、涌现性和弹性等特性的复杂适应系统。复杂自适应系统特别适合使用图论和网络或非线性动态建模进行描述，以揭示功能洞察，这些洞察可能在更传统的线性概念模型和方法中不太明显（见下文）。检测到的蛋白质的数量和多样性，以及它们呈现无标度拓扑的事实，使我们的蛋白质提取和测量方法具有内在有效性，并表明在翻译和蛋白质分解代谢后，基因转录数据中明显的复杂适应系统的特征仍然存在。
正常冠状动脉和主动脉蛋白质组的比较显示线粒体蛋白质质量存在显著差异
在LAD中检测到数百种蛋白质，但在AA样品中未检测到（仅在线数据补充中的图VII）。当将分析限制为完全正常的样本（每个区域n=30）或将蛋白质限制为存在于≥50%的LAD和AA样本中时，会观察到这种模式。仅在LAD中检测到的蛋白质的GO术语分析表明线粒体蛋白质显着富集（P值范围，1.7×10-6至1.8×10-28）。
为了证实LAD和AA样本之间线粒体蛋白质的明显差异丰度，我们对完全正常样本（每个解剖位置n=30）进行了更为敏感的DIA-MS（也称为SWATH）分析，重点分析了个与脂肪酸代谢、氧化磷酸化、，三羧酸循环和线粒体生物发生。为了解释细胞材料或蛋白质提取率中可能存在的部位和样本差异，对一些平滑肌细胞特异性管家蛋白以及尸检病例的年龄和性别进行了定量结果调整。总的来说，LAD中线粒体蛋白的含量是AA的1.98倍（P0.），包括氧化磷酸化蛋白的含量增加了2.25倍（P0.）和无机焦磷酸酶的含量超过10倍（P0.；图2）。可溶性细胞外基质（ECM）蛋白的类似比较相似，与LAD相比，AA样品中可溶性ECM蛋白仅少量过量，尽管在统计上显著（P=0.01）（仅在线数据补充中的图VIII）。一个显著的例外是tenascin，与LAD相比，AA样品中的tenascin含量超过10倍（P0.0）。
这些数据表明LAD和AA组织的线粒体质量和潜在有氧能力存在根本性差异，可能反映了这两种动脉组织类型的不同能量需求。
在描述动脉组织的蛋白质组学和功能生物学特征时，特别是考虑到涉及代谢途径的机制或干预时，2个动脉组织蛋白质组学的异质性强调了动脉解剖特异性的必要性(见下文)。
LAD和AA中的动脉粥样硬化组织呈现与TNF-α激活一致的蛋白质组学特征；然而，LAD也提供了抑制PPAR-α、PPAR-γ和胰岛素受体调节蛋白的证据，这种模式在AA中并不明显
为了确定早期动脉粥样硬化的蛋白质组学特征，使用了两种互补的表型分析策略。首先，每个样本由血管组织病理学家根据NL、脂肪条纹或FP的表面积参与百分比进行分级。广泛的回归分析（多变量方差分析，广义线性模型，有序回归，弹性网）进行识别单独或联合与LAP和AA样品中的%FP相关的蛋白质（在线数据补充席中的T值X和XI，在线仅数据补充图IX）。这些数据的内部有效性得到了来自最热门的模型系统的几种已知动脉粥样硬化蛋白标记物（例如，载脂蛋白B-、Ig-mu链C、CD5抗原样、质体蛋白-2、tenascin、血栓反应蛋白-1、组织蛋白酶B和维管连蛋白）在解剖位置的存在和一致性的支持。
其次，使用混合物的凸分析将单个样本的整体蛋白谱解卷积到无监督数据来源的组织表型，并识别与每个表型相关的标记蛋白(LAD，图3;AA，《在线数据补充》图X、图XI)。这种方法的优势在于，可以独立于病理学家对动脉样本的目视检查，从整体蛋白谱生成组织表型信息。为了充分利用这两种表型分析策略，我们使用了病理学家的主成分分析和层次聚类——以及混合物的凸分析——衍生表型数据，为每个LAD样本生成病理蛋白质组分类（图4）。第一个主成分极端的聚类确定了富含FP或NL组织（FP:n=15；NL:n=30）的样本，从大体病理学或整体蛋白质组学角度来看，脂肪条纹几乎没有或几乎没有混淆。
比较这些富含FP和NL的LAD样本，鉴定了89种蛋白质，它们的差异≥(+/–)1.7倍，并且在测试中，FP与NL的q值≤0.05（仅在线数据中的表格XII和XIII补充）。这些动脉粥样硬化相关蛋白的生物信息学功能分析揭示了一种与肿瘤坏死因子-α(TNF-α)通路激活一致的模式(P=2.64E-07)，但也抑制了胰岛素受体、过氧化物酶体增殖物激活受体-α(PPAR-α)和过氧化物酶体增殖物激活受体-γ(PPAR-γ)通路（分别为P=4.22E-10、2.42E-13、8.56E-16）（图4，表XIV和XV在仅限在线的数据补充中）。对AA样本中动脉粥样硬化蛋白的类似分析（FP:n=9，NL:n=18）也产生了与肿瘤坏死因子活化一致的模式（P=1.92E-05），类似于LAD（仅在线数据补充中的表XVI和表XVII）并强调了两个解剖区域共有19个早期动脉粥样硬化相关蛋白的核心组（仅在线数据补充中的表XVIII）。然而，在AA样品蛋白质组中，没有令人信服的证据表明胰岛素受体、PPAR-α或PPAR-γ通路受到抑制（仅在线数据补充表中的表XIV）。在敏感性分析中，仅对FP和NL样本使用t检验q值≤0.01，观察到上游调控因子和调控途径的定性相似结果(tableXIX在在线数据补充中)。来自LAD和AA的动脉粥样硬化样本中胰岛素受体、PPAR-α或PPAR-γ通路的明显抑制表明，在早期动脉粥样硬化中已经存在基本的代谢紊乱。
冠状动脉和主动脉蛋白质组的差异网络分析表明，动脉粥样硬化背景下线粒体动力学存在差异，其特征是LAD中线粒体质量减少，而在远端腹主动脉中不明显
复杂自适应系统的一个重要特征是网络拓扑在不同条件下可能发生变化。因此，我们使用上述FP相关蛋白的差异依赖网络分析来选择在LAD样本中NL和FP之间网络结构重新布线中起关键作用的蛋白质（图5）。对n=26个重连枢纽蛋白的分析显示三羧酸蛋白显著富集（P=4.8×10-6）。随后对单个三羧酸蛋白质的分析表明，与NL相比，FP富集样品中的三羧酸蛋白质平均减少60%。
对先前使用的n=个线粒体蛋白的同一广泛组进行DIA-MS分析，比较来自LAD的FP和NL样本（图6）。结果表明，在调整血管平滑肌特异性管家蛋白、年龄和性别后，与NL样本相比，FP样本中广泛范围的线粒体蛋白持续下降。相反，对AA样本中相同蛋白质的类似分析显示，线粒体蛋白质抑制模式的一致性和非统计显著性要低得多。为了确定这是否是线粒体特异性现象，我们还对一组靶向可溶性ECM蛋白（n=77）进行了靶向DIA-MS分析，发现两个区域中可溶性ECM蛋白均出现适度的动脉粥样硬化相关增加（LAD平均值倍数增加=1.25，多变量方差分析P值=0.02；AA平均倍数增加=1.78倍，P值=0.），尽管有解剖学不一致的具体例子值得进一步研究（例如，层粘连蛋白和nidogens）（仅在线数据补充中的图XII）。总的来说，这些数据证明了网络重新布线的概念如何产生生物学上一致的见解，而这些见解可能在传统的统计或路径丰富分析策略中并不明显。
血浆复合动脉粥样硬化生物标志物面板的临床验证
为了确定通过使用人类动脉样本发现的FP蛋白可以作为冠状动脉粥样硬化的信息性血浆生物标记物，我们开发了一种高重复性的MRM分析方法，用于在血浆中可测量的25种蛋白质的子集（仅在线数据补充中的图XIII）。随后，我们比较了45名经血管造影证实患有冠状动脉粥样硬化的女性（病例）和41名没有冠心病体征、症状或危险因素的相似年龄女性（对照组）的空腹蛋白质水平（见方法）。弹性网络模型确定了13种蛋白质，它们共同有助于预测病例状态，同时也避免了过度拟合（图7A和7B）。基于00个自举样本，该模型曲线下的偏差校正中值（95%置信区间）面积为0.92（0.83–0.96），中位错误分类率为0.13，在具有最大效应大小的单个蛋白质中，卵*连蛋白、转化生长因子-β诱导蛋白、补体因子7和载脂蛋白B与冠状动脉粥样硬化的存在呈正相关，而三肽基肽酶1、ITI重链H1和白三烯A-4水解酶呈负相关。
讨论
这里的结果提供了对人类冠状动脉和主动脉蛋白质的全面调查，并确定了不同动脉床或指示早期动脉粥样硬化的个体蛋白质、蛋白质网络和调节途径。这些数据可以与以前的工作区分开来，因为包括了导致大多数急性缺血性血管疾病发病率和死亡率的人类冠状动脉，以及确定的蛋白质数量和多样性，事实上，这些蛋白质是从大量样本中获得的，在这些样本中，局部组织环境和自然生物变异的影响是显而易见的。一些分析方法被用来阐明涉及许多蛋白质的复杂网络，这些蛋白质共同表示动脉健康和疾病。值得注意的是，这些数据还表明，使用综合组织蛋白质组学发现的蛋白质可用于开发具有直接临床实用性的高信息量多重血浆生物标记物分析。这项工作产生的可公开获取的数据，以及这里描述的分析方法，代表了额外的资源，可能会导致关于人类动脉蛋白质生物学的广泛的未来翻译研究。
在这里报告的众多结果中，有几个值得注意的发现。首先，人类动脉蛋白质组显示出与复杂适应网络一致的特征，重申了复杂适应网络是许多生物系统共同的首要组织特征的概念。众所周知，转录谱具有复杂适应系统的特征。据我们所知，在如此大量的样本中，人类动脉组织的蛋白质水平尚未证明这一点，尽管其他人已经描述了人类卵巢肿瘤蛋白质组学分析中复杂适应系统的特征。我们的数据确实类似于一个复杂的自适应网络，这一事实为我们绘制动脉蛋白质组提供了内在的有效性。通过复杂性理论的视角观察动脉蛋白质组，包括尺度不变性（如本文所述）、自组织临界性、涌现、弹性可能产生一些见解，这些见解避开了对少量蛋白质或更线性和确定性框架的更狭隘的研究。这里介绍的差异依赖网络强调了这一点，它定义了表示正常动脉和动脉粥样硬化动脉的复杂蛋白质网络的动态特征，并使用这些动态网络的关键元素来发现动脉粥样硬化中蛋白质组的重要方面，这些方面不容易通过其他方式表现出来。
其次，数据显示正常动脉样本中线粒体蛋白丰度存在显著的解剖学差异，这表明冠状动脉可能比远端主动脉具有更大的有氧能力。这符合我们对不同胚胎学28和动脉系统这些不同区域的正常生理作用的理解，与主要用作心脏被动导管的远端主动脉相比，冠状动脉具有更大的能量需求，与冠状动脉血流的调节有关血液输送到下肢。据我们所知，人类冠状动脉和主动脉组织之间线粒体蛋白质质量的这种实质性变化以前没有记录。
第三，这些数据表明动脉粥样硬化形成过程中关键代谢调节途径和线粒体动力学存在深刻的解剖差异。具体来说，这些数据显示，在动脉粥样硬化的冠状动脉中，线粒体蛋白质量广泛降低，蛋白质组学模式与PPAR-α、PPAR-γ和胰岛素受体调节通路的抑制一致，但在类似病变的远端腹主动脉样本中没有。这些数据为越来越多的证据提供了关键的解剖学特异性，证明线粒体功能障碍和线粒体动力学改变也是动脉粥样硬化的中心特征，和可能提供了一个机制框架来解释冠状动脉和外周动脉疾病之间在动脉粥样硬化的传统和遗传危险因素方面的解剖二型性。冠状动脉粥样硬化中线粒体蛋白质量的减少是否是氧化或Ca2介导的线粒体损伤和有丝分裂吞噬、线粒体生物发生受损或两者兼而有之的结果尚待确定。有趣的是，在动脉粥样硬化样本中同时增加的溶酶体组织蛋白酶可能表明增强的溶酶体生物发生有助于受损线粒体的靶向降解。
这些数据还令人放心地强调了FP样本中大量单个蛋白质和TNFα激活的整体蛋白质组学模式，这与几十年来记录炎症在动脉粥样硬化发病机制中的作用的研究一致。60然而，在我们的数据中，即使是更熟悉的TNF-α激活和炎症指标也显示了从LAD到远端主动脉的实质性解剖变异。
认识到线粒体和代谢酶谱的解剖异质性对动脉健康和疾病的研究具有重要意义。动脉粥样硬化的许多致病机制和靶向治疗与脂肪酸代谢或有氧能量生物合成和氧化还原稳态直接相关。不幸的是，我们对动脉生物学的大量理解是在不考虑解剖分布的情况下产生的。例如，许多动脉粥样硬化的动物模型依赖于疾病的主动脉、股骨或颈动脉表现，并假设这些发现可推广到人类冠状动脉。同样，绝大多数人类动脉蛋白质组学数据来自颈动脉，通常是严重病变的动脉内膜切除标本。目前的数据表明，全面了解人类动脉动脉粥样硬化的发病机制和预防可能需要更具解剖学特征的询问方法。
最后，数据证明了复杂人体组织的蛋白质组学在识别临床信息血浆生物标记物方面的翻译潜力。尽管动脉蛋白质组的重要部分存在于血浆-血池无法进入的隔间中，但还有许多其他蛋白质组被分泌或释放到循环中，其中一些蛋白质组的血浆浓度，如维生素连接蛋白，对早期动脉粥样硬化的存在具有独特的信息。越来越多的证据表明，这种多功能基质细胞蛋白在组织对组织损伤的最早反应中起着关键作用，因此，卵*连蛋白作为动脉粥样硬化生物标记物的突出贡献似乎是合理的。同样令人信服的论点也支持许多其他动脉粥样硬化相关蛋白（如CD5抗原样蛋白、补体因子I和补体成分C7）。然而，根据本文提供的数据，早期动脉粥样硬化可能最好通过多种蛋白质的复杂阵列而不是任何单一前哨蛋白的变化来揭示。幸运的是，质谱技术的最新进展现在允许复杂的多重分析以非常小的血浆体积测量更多的蛋白质，使得多维蛋白质组学分析（如本文所述）在不久的将来成为临床可能。
应考虑当前工作中的几个限制。首先，尽管对份人体动脉标本进行综合分析是一项相当大的技术成就，尽管我们使用了严格的统计方法和其他信息理论考虑，以尽量减少误报（通常为≤5%），仍有可能存在剩余的混淆或有限的统计能力，这可能掩盖积极和消极的关联。事实上，最初依赖数据的MS方法产生的许多前哨研究结果随后通过单独的数据独立采集MS方法（使用不同的肽进行蛋白质鉴定）得到确认和加强，这进一步支持了研究结果的有效性。其次，如果没有专门的增溶策略，高度交联的ECM蛋白质相对难以提取。63因此，根据解剖位置或疾病状态，组织ECM成分可能存在差异，根据此处检查的可溶性部分，这些差异不明显。尽管存在这一限制，我们还是能够实现出色的ECM覆盖率，包括胶原蛋白、纤维连接蛋白、弹性蛋白、层粘连蛋白，包括硫酸肝素和硫酸软骨素蛋白多糖（见仅在线数据补充中的表I）。我们将这归因于这样一个事实，即我们使用数据相关采集和DIA采集来最大化肽检测和蛋白质识别。第三，这些样本都是在死后采集的，这一事实引发了关于死亡可能对单个蛋白质或特定细胞功能过程的稳定性产生影响的问题。如果这种效应在正常组织和动脉粥样硬化组织中表现不同，这可能会导致生命中不存在的疾病状态的差异。令人欣慰的是，这里鉴定的许多单个蛋白质与动脉粥样硬化动物模型和体外研究的结果重叠，在这些研究中，死后缺氧和细胞代谢活动停止的影响更容易最小化。第四，观察到的正常和疾病样本之间蛋白质组的差异代表了人类冠状动脉和远端主动脉粥样硬化蛋白质组结构的独特宏观观点。需要更多的工作来阐明这里确定的特定蛋白质、蛋白质网络和途径的功能作用，并确定操纵它们是否有治疗价值。尽管如此，这些数据已经揭示了多种血浆蛋白作为动脉粥样硬化生物标志物的潜在临床效用，尽管其机制基础仍在继续探索。
总之，这些数据代表了迄今为止对人类冠状动脉和主动脉蛋白质组最全面的描述，揭示了许多强烈指示早期动脉粥样硬化的蛋白质、网络和途径。它们也表明在正常和动脉粥样硬化条件下冠状动脉和远端主动脉之间的线粒体动力学的基本差异。这些数据强调了从异质组织样本中提取组织表型的新方法的价值，并描述了随着疾病状态和解剖位置的变化而变化的蛋白质网络的动态特征。研究结果表明，利用组织蛋白质组学鉴定血浆生物标志物具有潜在的实用性，并为临床应用或多重生物标志物组合指示冠状动脉粥样硬化的存在提供了证据。总之，这些数据和方法建立了一个新的研究基础，以更好地了解人类动脉蛋白质组学结构在健康和疾病。
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