Molecular signatures of normal pressure hydrocephalus: a large-scale proteomic analysis of cerebrospinal fluid.

Aida Kamalian, Siavash Shirzadeh Barough, Sara G. Ho, Marilyn Albert, Mark G. Luciano, Sevil Yasar Abhay Moghekar

Fluids and Barriers of the CNS, August 08, 2024

https://doi.org/10.1186/s12987-024-00561-5 

Abstract(영문)

 Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (iNPH) presents with gait disturbance, dementia, and urinary incontinence, often mimicking Alzheimer’s disease. To identify iNPH-specific biomarkers, we conducted a large-scale proteomic analysis of cerebrospinal fluid from 28 shunt-responsive iNPH patients, 38 MCI due to AD, and 49 healthy controls using the Olink Explore 3072 panel. iNPH patients showed significant downregulation of synaptic and adhesion proteins, and upregulation of vimentin and inflammatory chemokines. Proteins linked to congenital hydrocephalus (e.g., L1CAM, PCDH9) were also decreased. A 13-protein panel was identified as a potential diagnostic biomarker set distinguishing iNPH from AD and controls.

한글 초록 요약

특발성 정상압 수두증(iNPH)은 치료 가능한 치매의 원인 중 하나이지만, 알츠하이머병나 파킨슨 증후군으로 오진되기 쉬움. 본 연구에서는 뇌실 복강 단락 수술에 반응한 iNPH 환자 28명, 알츠하이머로 인한 경도 인지장애 환자 38명, 건강한 대조군 49명의 뇌척수액을 대상으로 Olink Explore 3072 패널을 이용한 대규모 단백질체 분석을 수행함. 분석 결과, iNPH 환자에서는 시냅스 기능 관련 단백질, 세포 간 접착 단백질, 선천성 수두증 관련 단백질이 현저히 감소하였으며, vimentin과 chemokine 등 염증 관련 마커는 증함을 통해 뇌실막 손상 및 림프계의 기능 저하를 확인함. 또한, OPLS-DA를 통해 iNPH를 진단할 수 있는 13개의 핵심 단백질이 도출되었으며, 이들은 향후 진단 바이오마커로 활용될 가능성을 보임. 따라서 본 연구는 iNPH의 분자 병태생리를 규명하고, 알츠하이머와의 감별 진단을 위한 새로운 가능성을 제시함.

한글 논문 요약

(Introduction, Methods, Result)

Introduction : 특발성 정상압 수두증(iNPH)은 보행 장애, 인지 기능 저하, 요실금의 3대 증상으로 특징지어지며, 고령 인구에서 비교적 높은 유병률을 보임. iNPH는 뇌실 확장과 뇌척수액의 비정상적인 순환에도 불구하고 뇌압은 정상으로 유지되며, 조기에 진단하여 뇌실 복강 단락 수술을 시행하면 증상의 역전이 가능한 몇 안 되는 치매 원인임. 그러나 알츠하이머나 파킨슨병과 임상 증상이 유사해 진단이 어렵고, 여전히 명확한 생물학적 진단 기준이 부족함. 기존 연구에서는 알츠하이머 관련 뇌척수액 바이오마커 (Aβ1–42, p-tau181 등)의 측정을 통해 감별 진단을 시도했지만, 한계가 있었음. 하여, 본 연구는 Olink Explore 3072 패널을 사용하여 약 3,000개의 단백질을 고정밀로 측정하고, iNPH, 알츠하이머로 인한 경도 인지장애, 건강 대조군 간의 뇌척수액 단백질체 프로파일을 비교함으로써 iNPH에 반복적으로 보이는 단백질 변화를 확인하였음.

Methods : 본 연구는 존스 홉킨스 대학에서 수행된 연구로, iNPH로 진단받고 뇌실 복강 단락 수술에 반응한 28명의 환자, 알츠하이머 바이오마커 양성을 보이는 경도 인지 장애 환자 38명, 건강 대조군 49명을 포함함. iNPH 환자는 증상(보행 장애, 인지 저하 등)과 증상 개선 및 진단 기준을 만족함. Olink Explore 3072 패널을 사용해 3,072개의 단백질을 proximity extension assay(PEA) 기반으로 분석함. 통계분석은 R과 SIMCA 소프트웨어를 사용하였으며, Welch t-test, ANOVA, Kruskal-Wallis test 및 OPLS-DA를 통해 단백질 발현 차이를 평가함. 또한, WebGestalt와 GSEA 소프트웨어를 통해 생물학적 경로 분석을 병행하여 단백질 발현 변화의 기능적 의미를 해석함.

Results : 본 연구는 iNPH 환자 28명, 알츠하이머병 관련 경도 인지장애 환자 38명, 건강한 대조군 49명의 뇌척수액을 분석하여 iNPH에 특이적인 단백질 변화 양상을 규명함. Olink Explore 3072 패널을 사용한 단백질체 분석 결과, iNPH 환자에서는 시냅스 기능 및 세포 간 접착에 관여하는 단백질들이 현저히 감소하였으며, vimentin과 다양한 염증성 chemokine은 증가함. 또한 선천성 수두증과 관련된 단백질들 (L1CAM, PCDH9 등)도 일관되게 감소하여 두 질환 간의 공통 병리 기전을 확인함. 또한, OPLS-DA 분석을 통해 도출된 13개 단백질은 iNPH 환자와 건강 대조군을 효과적으로 구별하였으며, 기존 알츠하이머병 바이오마커보다 더 높은 진단 정확도를 보임. 이러한 결과를 통해 iNPH의 병태생리를 분자 수준에서 이해하는 데 기여하고, 향후 조기 진단에 유용한 바이오마커 후보들을 제시함.

대표 Figure

Orthogonal partial least squares regressions discriminant analysis (OPLS-DA) model performance. (a) Score plot of the orthogonal partial least squares regressions discriminant analysis (OPLS-DA) model delineating the separation of normal pressure hydrocephalus (iNPH), mild cognitive impairment (MCI), and healthy control (HC) groups based on protein expressions (NPX) in cerebrospinal fluid (CSF), (b) visualization of 13 proteins with highest distinctive power selected based on OPLS-DA model that significantly differentiate iNPH from HC and MCI with their variable influence in the projection (VIPpred) and loadings scaled as correlation coefficient (p(corr) [1]). (c) Receiver operating characteristic (ROC) curve of an OPLS-DA model that uses cerebrospinal fluid (CSF) levels of Aβ₁₋₄₂/ Aβ₁₋₄₀, p-tau181, and neurofilament light (NfL) to discriminate between iNPH, MCI, and HC. (d) ROC curve of an OPLS-DA model that uses CSF levels of the 13 most distinctive proteins identified in previous OPLS-DA analysis to discriminate between three conditions, (e) ROC curve of an OPLS-DA model that uses CSF levels of the 13 most distinctive proteins and biomarkers detailed in Fig. 2(c) to discriminate between iNPH, MCI, and HC, and (f) Forest plot depicting variable influence in the projection (VIPpred) of the OPLS-DA model developed with the 13 most discriminative proteins differentiating between iNPH, MCI, and HC