人類蛋白質組的編目顯示，組織會產生組織特異性的蛋白質庫，這些蛋白質庫協調不同器官和器官系統中的組織特異性和基本細胞功能。然而，與組織和細胞不同，血漿中沒有蛋白質合成，其蛋白質組的組成是由周圍細胞和器官的蛋白質流入和流出維持的。根據起源和功能，血漿蛋白質組中的蛋白質可以分為兩個主要類別：一類是由肝臟產生的豐富血漿蛋白，參與血漿的主要功能，如提供膠體滲透壓和維持止血；另一類是組織蛋白，這些蛋白并不貢獻于血漿的主要功能，而是作為正常細胞周轉的一部分從周圍細胞和器官中產生。疾病或損傷可導致細胞或組織受損，從而使組織蛋白滲漏到血漿等體液中，這些蛋白可以用作疾病診斷和預后的生物標志物。
然而，目前對于人類健康和疾病狀態下細胞和組織蛋白在血漿中滲透的特性和動態的系統性研究仍然缺失。為了填補這一空白，本次介紹的2025年發表于Cell《Human proteome distribution atlas for tissue-specific plasma proteome dynamics》創建了一個涵蓋主要人類組織和血細胞的人類蛋白質組分布圖譜，并將其與三個先前發表的蛋白質或RNA人類圖譜合并，生成了一個涵蓋29種不同人類組織和血細胞的蛋白質和轉錄本豐度的綜合基線圖。
研究對象：組織細胞樣本
技術方法：蛋白質組
技術路線：
1.構建以血漿為中心的組織和細胞分布圖譜
研究者收集了18種健康組織和8種細胞類型的樣本，每種樣本均來自三名或更多個體。這些樣本涵蓋了所有主要的血管化器官和血液中最豐富的細胞類型。通過質譜分析，研究者們生成了一個包含10,786種蛋白質的數據庫，并定量了9,827種獨特蛋白質。為了客觀地對蛋白質-組織關聯進行分類，研究者們使用了均勻流形近似和投影（UMAP）以及加權高斯核密度估計（KDE）的方法，將蛋白質分配到相應的組織或細胞。結果顯示，超過90.5%的鑒定蛋白質在細胞和組織蛋白質組之間存在顯著重疊。通過功能富集分析，研究者們驗證了蛋白質標簽分配的準確性，并成功鑒定出多種已知的組織富集蛋白。將綜合DIA-MS組織圖譜與UMAP/KDE分類策略相結合，可以無偏地定義組織-蛋白質關聯，擴大在病理條件下可以監測的蛋白質數量，為理解血漿蛋白質組的動態變化提供了新的工具。
圖1. 人類蛋白質組的全局分布圖譜
2.人類蛋白質組的全局分布圖譜
整合多個RNA和蛋白質圖譜，研究人員構建了一個涵蓋21種組織和8種血細胞的全局蛋白質組分布圖譜，并開發了全局標簽得分（GLS）系統，用于評估蛋白質與特定組織或細胞的關聯置信度。研究發現，約5%的蛋白質在所有圖譜中被一致分配到同一組織，而95%的蛋白質在不同圖譜中分配到不同組織，這凸顯了整合多個圖譜以獲得可靠結果的重要性。進一步分析表明，不同GLS水平的蛋白質在組織中的平均豐度存在差異：低GLS（1–2）的蛋白質主要在其各自組織中產生，而高GLS的蛋白質則更特異性地屬于其對應組織。功能富集分析揭示，即使是低GLS的蛋白質也通常富集于組織特異性功能。此外，研究還發現大腦和肝臟的組織富集蛋白數量最多，而前列腺和膀胱的最少。通過網絡圖可視化組織分配，研究人員證實了多個圖譜的整合可以顯著增強組織-蛋白質分配的置信度，更全面、更穩健地定義組織和細胞之間的分子分布情況。
3.數據驅動定義主要血漿蛋白
通過分析全局分布圖譜中的RNA和蛋白質豐度數據，研究者們篩選出在肝臟中主要轉錄但肝臟蛋白質組中豐度不高的蛋白質。進一步分析發現，這些主要血漿蛋白在RNA圖譜中的肝臟豐度比蛋白質圖譜中高5至10,000倍，且其中126種蛋白質、至少2種肽段在健康個體的血漿中被定量。這些蛋白包括凝血因子、補體蛋白、白蛋白等，它們參與血漿的主要功能，如補體和凝血級聯反應、急性期反應以及胰島素生長因子運輸的調節。通過對志愿者血漿樣本的分析發現，主要血漿蛋白受到比組織富集蛋白更嚴格的穩態控制，其在血漿中的水平變異相對較小，而組織富集蛋白的個體間變異則更大。這一發現提供了更有效地檢測血漿種的組織來源蛋白的方法。
圖2.基于肝臟中RNA和蛋白質水平的豐度，數據驅動定義主要血漿蛋白的策略
4.血漿中組織特異性蛋白標志物的病理變化
分析三個不同病理條件（胰腺炎、心肌梗死和病原體感染）下的血漿蛋白質組，探討了組織富集蛋白標志物的病理變化。研究發現，胰腺炎患者的血漿中，包括α淀粉酶2A、胰脂肪酶和羧肽酶B1在內的11種胰腺富集蛋白顯著升高。在心肌梗死患者中，肌紅蛋白、心肌脂肪酸結合蛋白和三部分基序含蛋白54等五種心肌富集蛋白顯著升高。
此外，通過對比細菌感染患者和病毒感染患者血漿中的蛋白質，發現抵抗素（RETN）、組織蛋白酶G（CTSG）和脂質運載蛋白2（LCN2）等中性粒細胞來源蛋白和近20種巨噬細胞來源的蛋白在細菌感染樣本中的豐度較病毒感染樣本顯著更高，而血小板基本蛋白（PPBP）、血小板因子4（PF4）和血小板糖蛋白IX（GP9）等血小板來源的蛋白在細菌感染樣本中豐度則較病毒感染樣本低。
通過對比三個患者隊列中組織和細胞富集蛋白的變異情況，發現在所有疾病狀態下樣本中，急性期蛋白都較各自對照組更豐富。
圖3.血漿中組織或細胞蛋白標志物的病理變化
5.在大規模人群血漿隊列中監測組織特異性蛋白標志物
研究者們通過分析來自UK Biobank和一項大規模敗血癥研究的兩個大規模血漿隊列，進一步量化了不同器官和細胞對健康和疾病條件下血漿蛋白質組的影響。結果顯示，所有29個被分析的器官和細胞都對血漿蛋白質組有貢獻，但每個器官的貢獻水平差異顯著。例如，大腦、脾臟、肝臟、肌肉和胰腺等大型血管化器官對血漿蛋白質組的貢獻更為顯著，而膀胱、甲狀腺和前列腺等器官的貢獻則相對較小。此外，研究還發現，與肝臟損傷和胃炎相關的組織富集蛋白在血漿中的豐度變化關聯強度顯著高于其他器官損傷。
通過對比組織富集蛋白和高GLS蛋白，研究者發現并非所有高GLS的蛋白都能在血漿中被檢測到，這表明可能還有其他因素影響哪些蛋白能在血漿中被識別。針對這一現象，研究者以血漿中檢測到的肝臟和胃蛋白為例，發現血漿中檢測到的組織富集蛋白在其各自器官中通常含量較高，因此可能在血漿中產生更豐富的印記。
總體而言，所有分析的組織都對血漿蛋白質組有貢獻，形成了可以用來探測器官功能障礙的組織富集蛋白面板。疾病周圍的組織和細胞會改變血漿蛋白質組的組成，可用來定義基于血液的、疾病特異性的蛋白質模式，為未來評估器官功能障礙的生物標志物研究提供資源。
圖4. 血漿中組織富集蛋白的全景圖
本文構建了一個蛋白質組分布圖譜，以推斷血漿中蛋白質的來源，旨在發現組織或細胞特異性蛋白質標志物。研究者們開發了UMAP/KDE分類策略，通過整合多個圖譜來減少變異，并構建了一個更深入的全局分布圖譜。盡管樣本量小、缺乏標準化程序、未考慮性別、種族和年齡等因素，以及組織和細胞圖譜的比較存在困難，但該圖譜仍為研究血漿蛋白質組與周圍組織的關系以及疾病期間組織特異性蛋白面板的變化提供了一個有價值的資源。
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排版：野凌
審核：三黍生物企宣部
