Alzheimer hastalığında serum proteomik analizleri ile yeni biyobelirteçlerin araştırılması
Discovery of new biomarkers through serum proteomics in alzheimers disease
Yazar: YAVUZ AYHAN
Danışman: PROF. DR. AYGÜN ERTUĞRUL
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Nörolojik ve Psikiyatrik Temel Bilimler Ana Bilim Dalı / Temel Nörolojik Bilimler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Nöroloji = Neurology ; Psikiyatri = Psychiatry
Dizin: Alzheimer hastalığı = Alzheimer disease ; Demans = Dementia

Özet:
Alzheimer Hastalığında (AH) halihazırda kullanılan klinik ölçütler hastalık tanısını doğru koymak
için yeterli değildir. Patolojik tanıyı yordayan BOS ya da PET biyobelirteçleri invaziv
nitelikte ya da pahalı ve ulaşımı zor olduğu için yaygınlaşma potansiyeli kısıtlı
tetkiklerdir. Periferik kanda hastalık ile ilgili değişikliklerinin tespiti doğru tanı ve
patofizyolojinin anlaşılması açısından yardımcı olabilir. Bu projenin amacı, Alzheimer
Hastalığında periferik kandaki protein değişikliklerinin tespiti ve potansiyel biyobelirteç
adaylarının belirlenmesidir. Klinik olarak AH tanısı konulmuş ve sağlıklı kontroller
çalışmaya dahil edilmiştir. Katılımcıların detaylı demografik ve klinik bilgileri alınmıştır.
Düşük konsantrasyondaki proteinleri tanımlayabilmek için katılımcı serumlarından 14
abundan protein ayrıştırılarak LC-MS/MS analizi uygulanmıştır. Protein tanımlaması ve
konsantrasyon tayini Progenesis QIP ile yapılmıştır. Katılımcıların proteomik verileri
temel bileşen analizi (Principal Component Analysis - PCA) ile indirgenmiş, varyansı
%95 açıklayacak bileşen sayısı geçerli kabul edilmiştir. Daha sonra bileşenler ile klinik
veri bir araya getirilerek Rasgele Orman (Random Forest - RF) yöntemiyle AH ve
Kontrol gruplarını en yüksek doğrulukta ayırt eden değişkenler tespit edilmiştir. Çoklu
iterasyonlar (ardışıl işlem) sonrasında ayırt edici özelliği en yüksek olduğu düşünülen
proteinler biyoinformatik analiz ile karakterize edilmiştir. Çalışmaya 194 katılımcı dahil
edilmiştir (87 AH, 107 Kontrol). Proteomik analizler neticesinde 590 tanımlı proteine
ulaşılmış ve nihai veri 55 klinik değişken ve bu protein listesi olarak belirlenmiştir. PCA
neticesinde 8 bileşenin ideal olduğu görülmüştür. Bu 8 bileşen ve klinik veriler kombine
edilerek yapılan RF'lerde kognitif skor verisinin varyans üzerindeki belirgin etkisi
nedeniyle kognitif skor dışarıda bırakılarak da bir model oluşturulmuştur. Her iki koşul
için farklı seedler ile 1000'er iterasyon yapılmış ve iterasyonlarda etki açısından ilk 10'a
giren proteinler belirlenmiştir. Her iki koşul için protein listeleri çıkarılmış ve listelerin
grup halinde temel biyoinformatik analizleri uygulanmıştır. Proteinlerin immün sistem,
metabolik yolaklar, hücresel strese yanıt gibi farklı işlevlerde zenginleştikleri
görülmüştür. Ayrıca her iki koşulda iterasyon listesine giren 12 protein belirlenmiştir
(ITIH3, IGFBP2, LRG1, ADIPOQ, POTEC, ZNF2, RNASE1, HSP90B2P, ABCA12, SHBG, LPA, B2M). Bu proteinler karakterize edilmiş ve protein konsantrasyonlarının demografik ve klinik özelliklerle ilişkisi araştırılmıştır. Çalışma sonucunda AH patofizyolojisi için önemli olabilecek aday proteinler tespit edilmiştir. Proteinlerin tanısal performanslarının biyobelirteç ile karakterize edilmiş kohortlarda test edilmesi gerekmektedir.

Abstract:
Current diagnostic criteria set for Alzheimer's Disease (AD) is not sufficient for accurate prediction of the pathology. The use of CSF and PET biomarkers increase the accuracy of diagnoses but they are limited for widespread use due to their invasive nature or their lack of availability. Detection of disease associated changes in peripheral blood may help to improve the diagnosis and
better understand the pathophysiology of AD. The aim of this project is to identify serum
proteomic profile in Alzheimer's Disease patients and to identify key proteins with a
biomarker potential. Participants diagnosed with AD and healthy controls were included
in the study. Detailed demographic and clinical information of the participants was
collected. To detect small changes in protein concentrations, 14 most abundant proteins
from sera were separated and discarded, and LC-MS/MS analysis was applied to the
remaining sera. Protein identification and concentrations were determined using
Progenesis QIP. PCA was applied to reach out the number of components explaining 95%
variability. Subsequently, random forest analysis was used to elucidate the variables
distinguishing AD and Control. Proteins having the highest discriminatory value after
multiple iterations were selected and characterized through bioinformatic analysis. A
total of 194 participants were included in the study (87 AD, 107 Control). Through
proteomic analyses, 590 proteins were identified. The ideal number of components in
PCA analysis was found to be 8. Due to the significant discriminatory effect of cognitive
score in RF, two models one with the cognitive scores and the other without, was created.
1000 iterations were performed for each condition with different seeds, and the top 10
proteins for each iteration were determined. Protein lists were extracted for both
conditions, and bioinformatic analyses of the lists were performed. Proteins were
enriched in various functions such as the immune system, metabolic pathways, and
cellular stress response. 12 proteins entered the iteration lists for both conditions (ITIH3,
IGFBP2, LRG1, ADIPOQ, POTEC, ZNF2, RNASE1, HSP90B2P, ABCA12, SHBG, LPA, B2M). These proteins were further characterized and their relationship with demographic and clinical characteristics was evaluated. As a result of the study, proteins that may be important for the pathophysiology of AD were identified. The diagnostic performance of these proteins needs to be tested in cohorts characterized with biomarkers.