Нажмите "Enter", чтобы перейти к контенту

Белки в индуцированной мокроте у курильщиков и пациентов с ХОБЛ

Protein networks in induced sputum from smokers and COPD patients
Источник: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4576903/

Маурицио Луисетти скончался 20 октября 2014 года

Подтипы заражения сигаретным дымом влияют на различные структуры легких и могут иметь различные патофизиологические механизмы.

Чтобы определить, может ли протеомная классификация клеточного и сосудистого происхождения мокроты протекать, можно охарактеризовать эти механизмы и фенотипы.

Индивидуальные образцы мокроты от пожилых некурящих (n = 7) и курильщиков с нормальной функцией легких (n = 13), слизистая гиперсекреция с нормальной функцией легких (n = 11), препятствующий воздушный поток без эмфиземы (n = 15) и обструкция плюс эмфизема ( n = 10) оценивали с помощью масс-спектрометрии. Выполнены редукция данных, логарифмическая трансформация спектральных счетчиков и анализ сетевого взаимодействия Cytoscape. Исходные 203 белки были сведены к наиболее информативным 50. Источниками были секреторный димерный IgA, серозные и слизистые клетки подслизистой железы, бокалы и другие эпителиальные клетки и проницаемость сосудов.

Эпителиальные белки различают некурящие от курильщиков. Муцин 5AC был повышен у здоровых курильщиков и хронического бронхита, что свидетельствует о континууме с серьезностью гиперсекреции, определяемой механизмами гиперплазии бокаловидных клеток. Поврежденный воздушный поток коррелировал с железистыми белками и более низкими уровнями цепи присоединения Ig по сравнению с другими группами. Мозга субъекта эмфиземы была уникальной, с высокими белками плазмы и компонентами внеклеточных ловушек нейтрофилов, такими как гистоны и дефенсины. Напротив, дефенсины коррелировали с эпителиальными белками во всех других группах. Белки-сетевые взаимодействия были уникальными для каждой группы.

Протеомы интерпретировались как сложные «биосигналы», которые предполагают различные патофизиологические механизмы гиперсекреции муцина 5AC, обструкции воздушного потока и фенотипов воспалительной эмфиземы. Протеомическое фенотипирование может улучшить исследования генотипирования путем выбора более однородных исследовательских групп. Для каждого фенотипа могут потребоваться собственные диагностические, диагностические, лекарственные и другие методы лечения, основанные на механизме.

Курение сигарет приводит к нескольким клиническим фенотипам, включая ХОБЛ. Примерно у половины курильщиков развивается хронический бронхит с гиперсекрецией слизи, 1 в то время как приблизительно 15% развивают препятствие к воздушному потоку, определяемому объемом принудительного выдоха за 1 секунду (FEV1) <80% от прогнозируемого и отношением FEV1 к принудительной жизненной емкости <0,70,2 Часть предметов ХОБЛ развивает альвеолярное разрушение эмфиземы, очевидное при сканировании компьютерной томографии (КТ). Эти критерии определяют фенотипическую структуру: 1) некурящих (Non), 2) здоровых курильщиков без обструкции воздушного потока (ГС), 3) хронических бронхит с гиперсекрецией слизи, но нормальный воздушный поток (КБ), 4) субъекты ХОБЛ с обструкцией воздушного потока (ХОБЛ) и 5) эмфиземами с обструкцией воздушного потока (E & C). Патофизиологические механизмы, ответственные за каждый клинически значимый фенотип, плохо определены.

Белки и другие медиаторы в индуцированной мокроте4 могут прогнозировать фенотип болезни и тяжесть заболевания. Например, такие результаты, как FEV1 / принудительная жизненная емкость, эозинофилия мокроты и металлопротеаза 9, более сильно изменяются в подмножестве курильщиков E & C, чем у пациентов с CB или HS.5,6 Специфические фенотипические протеомические структуры могут быть результатом дискретных комбинаций секреторной, экссудативной и воспалительной дисфункции дыхательных путей7. Иммуногистологические и функциональные данные свидетельствуют о том, что дискретные модели дисфункции могут включать: 1) производство секреторного IgA (sIgA), 2) экзоцитоза серозных клеток подслизистой железы, примером которого является BPIFB1,8 3) эпителиальный клеточная секреция, 4) высвобождение MUC5AC кубковой клетки в небольших дыхательных путях и после гиперплазии бокаловидных клеток, 9 5) экзоцитоз железистых и протоковых слизистых продуктов (например, MUC5B) в больших бронхах; 6) экстравазация белков плазмы, которые происходят из отдаленных B лимфоциты (например, IGHG1) и печень (например, ALB, TF и ​​HP), 7) инфильтрация нейтрофилов фагоцитозом или образование внеклеточных сетей нейтрофилов (NETs), 10-12 8) синтез рекламы длинные тяжелые, легкие и вариабельные цепи Ig и 9) слюна.

sIgA является примером функциональной когерентности в группе белков. В-клетки слизистой оболочки продуцируют IGHA1 со соотношением 3: 1 до 4: 1 по сравнению с IGHA2. Тяжелые цепи IgA связаны соединением цепей (IGJ) с образованием димеров IgA (IgA12-IgJ или IgA22-IgJ). Легкие цепи каппа перегруппированы перед цепями лямбда, и поэтому больше цепей каппа включается в антитела. Димеры связываются с PIGR, расположенными на междоузельной поверхности серозных клеток подслизистой железы.13 PIGR связывает эти димеры ковалентно. Пиноцитозный комплекс пастует через серозные клетки для экзоцитоза с другими секретируемыми белками. Это контрастирует с мономерным IgA, который не обладает IGJ, и антителами IgG-подкласса, которые продуцируются удаленными плазматическими клетками. Они поступают в дыхательные пути преимущественно посредством экссудации плазмы вместе с печеночными белками.

Признание этих общих гландулярных, сосудистых и эпителиальных источников белка, механизмов секреции и потенциально взаимных регуляторных контролей позволяет использовать системно-биологический подход для идентификации отдельных биомаркеров и наборов белков («биосигналов»), которые могут быть предсказаны при курении сигарет и ХОБЛ phenotypes.14

Этот документ представляет собой дальнейшую разработку ранее опубликованных данных 7, где описаны детали методологических проблем. Основные аспекты приведены для ясности.

Этические утверждения были получены в Институциональных обзорных советах Университета Павии и Джорджтаунского университета. Было получено информированное согласие на оценку индуцированной мокроты, 5,7 истории курения и легочной функции, 15 и КТ-сканирование3 классифицированных субъектов в фенотипы: пожизненные никогда не курящие (Non; n = 7), здоровые курильщики (HS, n = 13) , хронические бронхиты (CB, n = 11), пациенты с ХОБЛ без значимой эмфиземы (ХОБЛ, n = 15) и пациенты со значительной эмфиземой и обструкцией дыхательного пути ХОБЛ (E & C; n = 10). Были описаны демографические данные, клинические данные и биохимические мокроты5 и протеомические 7. Группы HS и CB были моложе ХОБЛ и E & C. Это указывало на то, что для лиц, перенесших ХОБ, требуется больше времени и облучения для перехода к обструкции воздушного потока и альвеолярного воспаления. В качестве последующих исследований требуются исследования, связанные с возрастом.

Лиофилизированную мокроту восстанавливали, переваривали трипсином и пептиды, разделенные капиллярной жидкостной хроматографией — квадрупольной-времяпролетной масс-спектрометрии (Waters Corporation, Milford, MA, USA). Программное обеспечение Mascot (Matrix Science, London, UK) и Информационный база данных Национального центра биотехнологии сопоставляли пептиды с белками (таблица 1) .7 Непревзойденные пептидные последовательности с ионными оценками> 20 оценивали с использованием функции «пептидного соответствия» ресурса белка , 17 Идентификаторов белка RefSeq (Reference Sequence) были преобразованы в уникальные аббревиатуры генного символа National Center for Biotechnology Information. Это позволило избежать путаницы из избыточных кодирующих чисел (альбумин), альтернативных имен (BPIFB1 = C20orf114 = LPLUNC1), 9 и пептидных последовательностей, разделенных различными изотипами Ig, 18 DEFA1 и 3, ORM1 & 2 и между другими белками. Белки, обнаруженные менее чем у трех испытуемых (например, S100A9), были исключены для уменьшения сложности данных в этом пилотном исследовании. Частоты определения белка были рассчитаны для каждого клинического фенотипа. Сочетание белков по клеточным источникам значительно затрудняет сложность данных (см. Введение). Результаты Ig-цепочки Ig исключались из-за гипервариабельности идиотипа и соматической мутации, которая генерировала много уникальных пептидных последовательностей. Субъекты с менее чем пятью оставшимися белками были удалены из анализа. Анализ факторов и многологичных регрессий был отрицательным из-за этой стратифицированной аналитической стратегии.

Масс-спектрометрические данные повторно анализировали для определения количества отдельных триптических пептидов в каждом образце. Количество пептидов на белок является спектральным числом и обеспечивает средство для количественного определения относительных количеств белка.19 Спектральные подсчеты были нормализованы путем деления числа триптических пептидов на белок 20-22 на общее количество пептидов на образец, затем умножение на белок концентрации для корректировки для разных количеств исходных материалов. Трансформация Log10 была эффективной для уменьшения воздействия исключительно высоких или отсутствующих выбросов. Средние трансформированные спектральные подсчеты и 95% доверительные интервалы для каждого белка и фенотипа сравнивались между группами путем анализа дисперсии (ANOVA) со значимостью при P≤0,05 с последующими двухсторонними непаренными t-критериями Стьюдента.23-25 ​​Эти данные пилота были не исправлены для нескольких сравнений. Наша цель состояла в том, чтобы оценить сокращение данных, провести параллельный анализ и получить предварительные тенденции и различия для будущих расчетов энергетического анализа.

Спектральные подсчеты для каждого идентифицированного белка из всех образцов мокроты оценивались путем преобразования в процентили. Проценты для каждого белка обеспечивали относительные уровни для сравнения внутри фенотипов, по всем субъектам и между пятью фенотипами. Нормализованные процентили протеина облегчали сравнение белков с очень высоким и очень низким содержанием.

Корреляция нормализованных спектральных показателей для всех пар белков, обнаруженных в каждом фенотипе. Значительные отношения (корреляции Пирсона с P≤0,05) были обнаружены для экзоцитоза из селезеночных и слизистых клеток подслизистой железы, бокалов и других эпителиальных клеток, сосудистой проницаемости и нейтрофильного воспаления.

Для каждого белка количество субъектов, у которых был обнаруживаемый белок, делили на количество субъектов в этой фенотипической группе. Это обеспечило меру присутствия этого белка в мокроте, которая не зависела от спектральных показателей. Относительное присутствие или отсутствие белка в фенотипической группе позволило сделать вывод о различиях между группами, шаблонах изменения белков мокроты в фенотипах Non и курильщика и гомеостатических и патофизиологических механизмах с участием каждого белка.

Скаттерграммы использовались для расчета присутствия каждого белка (частоты обнаружения) по сравнению с количеством белка (нормализованные спектральные числа, пересчитанные на процентили). Это позволило визуализировать значительные положительные и отрицательные корреляции Пирсона (P≤0,05) между белками с высоким и низким содержанием. В общем, коррелированные множества соответствовали предсказанным клеточным происхождению, описанным во введении. Изменения в источниках протеинов мокроты были прослежены с прогрессированием заболевания от HS до E & C. Эти результаты предполагали независимые модульные ответы экзоцитоза из бронхиальных желез, эпителиальной секреции, сосудистой проницаемости и нейтрофильного воспаления у разных групп курильщиков. Определены неожиданные значительные отклонения, такие как DEFA1 & 3 в E & C.

Проанализированы достоверно коррелированные множества белков в одиночных фенотипах. Были созданы функциональные и регуляторные сети для наборов эпителиальных, железистых, воспалительных и других клеточных продуктов. Инструменты и ресурсы включали Cytoscape 2.8,26,27 подключаемый модуль ReactomeFI28-30 с базой данных 2012 года, дополненной взаимодействием базы данных STRING (поисковый инструмент для извлечения взаимодействующих генов / белков), 31,32 и баз данных путей от KEGG релиз 64.0 (1 октября 2012 г.), 33 BioCarta, 34 База данных взаимодействия с путями (PID), 35 и Reactome.36 Значительные взаимодействия были определены с помощью P≤0,05 и скоростью ложного обнаружения ≤0.01. Генетические сети были построены с использованием алгоритма кластеризации сети на основе спектрального разбиения в подключаемом модуле ReactomeFI.30

Субъекты были преимущественно мужскими (табл. 1) .5 Группы HS и CB были моложе других. По определению, легкая функция была значительно хуже для ХОБЛ и ЭО, чем у других курильщиков (Р = 0,0002 с помощью двухстороннего, непарного t-теста Стьюдента после значительного ANOVA). Это отражало различия в возрасте, пак-годах и тяжести заболевания легких.

Исходный набор из 203 белков RefSeq7 был уменьшен до 114 генных продуктов с использованием базы данных Национального центра биотехнологической информации и улучшенной аннотации последовательностей Ig.18 Были проанализированы 50 белков, обнаруженных по меньшей мере в трех образцах. 16 с наивысшим преобразованным спектральным числом были обнаружены у 64% -100% образцов (табл. 2). Белки мокроты были организованы тканями происхождения. Процентные спектральные подсчеты и частоты обнаружения оценивали относительные тенденции экспрессии белка между группами (рис. 1).

Равномерно высокие спектральные числа и частоты обнаружения тяжелых цепей IGHA1 и IGHA2 создали «потолочный» эффект в пяти группах (рис. 2). IGJ был ниже в ХОБЛ, чем другие группы (P = 0,044 по t-тесту после значительного ANOVA) (рисунок 1D). Это может указывать на повреждение или дисфункцию в слизистой оболочке бронхов, снижение продуцирования плазматических клеток димерами IgA, снижение экспрессии PIGR или пиноцитоза с помощью серозных клеток подслизистой железы или уменьшение количества серозных клеток IgA, переносимых в железах в Группа ХОБЛ.37

LYZ, LTF, SLPI и BPIFB1 были преобладающими продуктами серозной клетки (рисунок 3). BPIFB1 был обнаружен у 80% или более всех образцов на группу. Тем не менее, показатели были самыми низкими в Non и HS (P = 0,014), что свидетельствует о том, что BPIFB1 является общим белком, секреция которого увеличивается по мере ухудшения функции легких. Белок BPIFA1 (PLUNC) был обнаружен только в группе ХОБЛ (незначительный). Напротив, BPIFB2 по существу присутствовал только в группе Non (P = 0,000003). Эти данные согласуются с предыдущими исследованиями, свидетельствующими о значительном увеличении уровней мРНК-мессенджеров для BPIFB1 и BPIFA1 в клетках дыхательных путей курильщиков, 38 и BPIFA1 из бронхиальных эпителиальных скрестов.39 LCN1, тезка для этого белкового белка BSL-белка семейства, было обнаружено в группе HS (P = 0,027).

Подсчеты для SCGB1A1 (uteroglobin, Clara cell-specific 10 kD protein), PRR4 и AZGP1 были значительно выше, чем у групп курильщиков. AZGP1 показал наибольшее падение величины от Non до HS всех белков (P = 0,009), что указывает на то, что он может быть маркером статуса некурящего (рис. 4). Однако это открытие противоречило Vanni et al, который обнаружил экспрессию белка AZGP1 с помощью Вестерн-блоттинга и иммуногистохимии и уровни мРНК в большом эпителии дыхательных путей здоровых курильщиков по сравнению с здоровыми некурящими.40 Одним из возможных объяснений может быть увеличение гликозилирования у курильщиков, что может позволяют выявлять более высокие концентрации эпитопов AZGP1 иммунными методами, но снижают эффективность расщепления трипсином и образования триптического пептида до масс-спектрометрии.

SCGB1A1, наиболее выраженный ген в клетках Clara (клубных клетках), имел наивысшие протеомные уровни в Non, с промежуточными уровнями в HS (P = 0,064) и низкими уровнями в CB, COPD и E & C. Курение вызывало значительное снижение мРНК SCGB1A1 у бронхов41 и слизистой оболочки носа42 и небольших эпителиальных клеток дыхательных путей 38, что соответствовало нашей протеомической тенденции. Уровни DEFA1 и 3 были самыми низкими в Non, а затем постепенно увеличивались до максимальных значений в E & C. DEFA1 & 3, вероятно, происходил из эпителиальных клеток во всех группах, кроме E & C, где DEFA1 и 3 коррелировали с белками нейтрофилов. Будущие исследования экспрессии дефенсина в паренхиме мокроты и легких гарантированы для подтверждения и расширения этого открытия.

MUC5AC был значительно выше в CB и HS, чем Non, COPD и E & C (P = 0,004), (рис. 1A, B и рисунок 4). Это было согласуется с гиперсекрецией слизистых клеток слизистой оболочки кубической клетки, а не с подреберной железой в CB.9,43

MUC5B и DMBT1 были высоко выражены во всех группах. MSMB и PIP были обнаружены у меньшего количества образцов (рис. 5). Эти изменения согласуются с данными из небольших секреторных клеток дыхательных путей, полученных от нынешних курильщиков, по сравнению с некурящими38 и после прекращения курения.44

Было найдено два шаблона (рисунок 6). CB имел частые CST1 и 4 (последовательности, разделяемые с помощью цистатина SN и цистатина S), GAPDH и GSN. Напротив, E & C имел значительно более высокие значения HIST2H2BE (P = 0,035) и MPO (P = 0,030), чем другие группы (рис. 1C). DEF1 и 3, LCN2, ACTG1 и CTSG также были более частыми в E & C. Были показаны корреляции между гистонами, белками гранул нейтрофилов и ACTB. Эти белки были характерны для гибели нейтрофильных клеток с экструзией NETs в E & C.10-12. Актины и гистоны ранее были обнаружены протеомическими средствами без экспрессии мРНК.

ALB (P = 0,0013) и IGHG1 (P <10-6) были значительно ниже в HS и CB по сравнению с группами Non, COPD и E & C (рисунок 7). Это может указывать на относительно низкую плазменную экстравазацию в HS и CB. Параллельные тенденции для IGHG1, ALB и HP в мокроте предполагали, что основная масса IgG была синтезирована вдали от легких, а затем доставлена ​​путем экстравазации плазмы вместе с печеночными белками. Напротив, TF чаще всего обнаруживался в HS и CB. Это может отражать потребность в антимикробной, железо-секвестрирующей функции TF.45

Точные плазменные и слизистые Ig-происхождение IGGG2, IGHG3, IGHG4, IGHM, κ (IGK) и λ (IGL) легких цепей и вариабельные области тяжелых (IGH @) и светлых (IGK @, IGL @) цепей не могли быть идентифицированных18. Поскольку κ-легкие цепи транслируются до λ-цепей, значительная высота IGL @ в HS и CB предполагала обширную дифференцировку B-лимфоцитов в ответ на хроническую микробную инфекцию.

AMY1A присутствовал с низкими показателями в 30% -57% образцов. Не было различий между группами, указывающими эквивалентную выборку и обработку индуцированной мокроты и нормализацию содержания пептидов и белков. AMY1A мРНК может быть выражена в небольших эпителиях дыхательных путей38.

Non-группа имела высокую корреляцию серозных (BPIFB1, LYZ, LTF, SLPI, PIGR) и эпителиальных (SCGB1A1) белков (рис. 8), что указывало на аналогичную регуляцию секреции в здоровых дыхательных путях. Их частота обнаружения составляла 0,86. Были обнаружены отдельные положительные корреляции для высокоплотных плазменных клеток IGJ и IGHA2 и эпителиальных AZGP1 и PRR4 с более низким уровнем обилия. IGJ отрицательно коррелировал с IGHG1. Это соответствовало их отчетливому происхождению от плазменных клеток дыхательных путей, в отличие от проницаемости сосудов, соответственно.

Сканер HS показал более низкие процентили для sIgA и серозных белков (рис. 9) по сравнению с Non. Белки sIgA IGHA1, IGHA2 и PIGR коррелировали с серозными клетками LTF, LYZ и BPIFB1, MUC5AC кубической клетки и плазменным ALB. BPIFB1 был увеличен путем курения38. Продукты слизистой оболочки MUC5B и DMBT1 были положительно коррелированы с эпителиальным DEFA1 & 3, но отрицательно коррелировали с SCGB1A1. Обратная связь MUC5B и SCGB1A1 с курением соответствовала предыдущим данным мРНК.38 AZP1 и PRR4 отсутствовали, что указывает на существенное изменение в производстве эпителиальных белков по сравнению с Non. Слизистые продукты были относительно увеличены, а плазменные ALB и IGHG1 были уменьшены по сравнению с Non у этих курильщиков сигарет.

У CB был самый высокий уровень MUC5AC всех групп. Это соответствовало гиперплазии бокаловидных клеток и гиперсекреции слизи. MUC5AC отрицательно коррелировал с LYZ и LTF, предлагая обратное действие на серозные клетки бокалов и подслизистых желез (рис. 10). MUC5AC не имел положительных корреляций, усиливая свое независимое регулирование. BPIFB1 был обнаружен у всех испытуемых, но не коррелировал с каким-либо другим основным белком. Это может указывать на то, что BPIFB1 также имеет независимое выражение в CB. LTF и LYZ были положительно коррелированы с сетью sIgA, SLPI, слизистой (MUC5B, DMBT1) и белков ALB. Напротив, LTF и LYZ были отрицательно коррелированы с набором относительно низких, но сильно интеркоррированных клеточных белков: GAPDH, GSN, HIST2H2BE, LCN2 и S100A8. Предположительно, белки с низким уровнем обилия не были получены из серозных клеток. Белки плазмы ALB, TF и ​​IGHG1 были скоррелированы как отдельная группа, что предполагает общую сосудистую экстравазацию.

Белки ХОБЛ были сгруппированы в виде белков с высоким и низким содержанием, расположенных вдоль одной узкой оси экспрессии без выбросов (рис. 11). Интеркоррированный набор с высоким уровнем обилия состоял из серозных клеток LYZ, LTF и BPIFB1 и слизистой MUC5B и DMBT1. Они коррелируют с PIGR с низким уровнем обилия, ACTB и MUC5AC. LYZ и LTF были отрицательно коррелированы с белками плазмы ALB и IGHG4, предполагая, что секреция железы была относительно более важной, чем проницаемость сосудов, в качестве источника протеинов мокроты во время начала и прогрессирования обструкции дыхательных путей и ХОБЛ. Корреляции для секреторных белков более низкого содержания включали LCN2 с PRR4 и BPIFA1 с MSMB и MUC5AC. мРНК для BPIFA1 и MSMB были значительно увеличены в бронхиальных щетках у курильщиков по сравнению с некурящими38. Эти отношения предполагали, что железистый экзоцитоз преобладал в группе ХОБЛ и по-разному регулировался от сосудистой экссудации и эпителиального экзоцитоза.

Группа E & C имела уникальный набор коррелированных белков, которые отличались от группы COPD (рисунок 12). IGHA1, PIGR, LTF и MUC5B были отрицательно коррелированы с ALB. IGJ отрицательно коррелировал с IGHG4. Это показало, что sIgA образование и подслизистая железа серозная и слизистая секреция клеток были обратно связаны с сосудистой проницаемостью в эмфиземе. Процентное число АЛБ и частота обнаружения были выше, чем трахеобронхиальные железистые белки в E & C. Обратная корреляция может указывать на обратную зависимость между бронхоальвеолярной сосудистой проницаемостью и трахеобронхиальной железистой секрецией. Клеточные белки были высоко коррелированы друг с другом. В отличие от других четырех фенотипических групп DEFA1 и 3 коррелировали с клеточными MPO, CTSG, ACTG1, HIST2H2BE и HIST1H4H, но не эпителиальными белками, такими как SCGB1A1. Это выдвинуло гипотезу о том, что DEFA1 & 3 были преимущественно продуктами нейтрофилов в E & C. Хотя нейтрофилы были эквивалентны для E & C (21,2 × 103 клеток / мг, 13,2 и 23,8) и ХОБЛ (13,3 × 103 клеток / мг, 9,0 и 21,1, медиана [интерквартильный диапазон], U-тест Манна-Уитни) 5, их механизмы активации могут быть отличными, с жизнеспособными нейтрофилами при ХОБЛ, но образование NET и распад нейтрофилов в E & C.10-12

У не было трех отдельных белковых сетей. Сначала была расширенная группировка серозных клеток LYZ, LTF, PIGR и SLPI с эпителиальным SCGB1A1 (рисунок 13). Гены-компоновщики ETS1 и NFKB1 были введены Cytoscape и STRING на основе данных, полученных из текста. ETSB1 взаимодействовал с LYZ и LTF. NKFB1 имеет гомеостатические функции для экспрессии PIGR и синтеза антител B-лимфоцитов. LTF был подключен к сети LRP1, затем к LRP2 и SCGB1A1, или через ELANE (ELA2) в SLPI. SLPI был вставлен в виде линкерного белка, поскольку он является ингибитором ELANE. Поскольку ELANE не была обнаружена достоверно в Non sputum, эта часть сети может не иметь отношения к воздушным трассам Non-субъектов. Во второй сети AZGP1 был центральным узлом, связанным с USP53, PIP, ITGAV и B2M. Третья независимая сеть состояла из секретируемых антимикробных белков PRR4 и MUC7. Эти карты вызывают центральную роль ETS1 в сохранении железистой серозной и эпителиальной секреции Клара-клеток как преобладающих путей врожденной иммунной защиты в дыхательных путях.

HS продемонстрировал влияние курения сигарет. Экзоцитированный белок-куб-клетка MUC5AC и серозные клетки LTF, LYZ, SPLI и PIGR были связаны с факторами транскрипции SP1, SP3 и USF2 (рисунок 14). Они не были среди 30 наиболее влияющих факторов транскрипции, которые были обнаружены с использованием небольших кисточек для дыхательных путей, и предположили, что они были экспрессированы эпителиальными клетками в бронхах большого диаметра и селезенке селезенки селезенки, но не в бронхиальных клетках Clara меньшего диаметра. USF2 регулирует экспрессию белка эпителиальных и железистых клеток и может быть ранним маркером бронхиальной дисплазии.46

CB генерировал две сложные белковые сети (рис. 15). Первая была сосредоточена на концентраторах GAPDH, GSN и S100A8. GAPDH был сгруппирован с другими гликолизными белками и MYC. GAPDH был связан с GSN через APP. GSN ассоциировался с метаболизмом CASP3 и фосфатидилинозитолом. Эти взаимодействия, возможно, были связаны с ролью GSN в активации актина с ACTB. ACTB также был связан с GAPDH, а через MMP9 — с LCN2. Дистальный хвост этой карты имел незначительные связи через BAX и TP53 до S100A8 и гистоны. MYC, TP53 и GSN обеспечивали логическую связь между курением, гиперсекрецией железистой оболочки, опосредованным хроническим повреждением, вызванным химическим воздействием окислителя, дефектным восстановлением ДНК и канцерогенезом.

CEBPA является неотъемлемой частью регуляции клеточного цикла, 47,48 и связана с двумя наборами белков. CEBPA был связан через LTF с LYZ и SLPI, который первоначально предлагал модуляцию клеток в сыворотке. Однако в межсоединениях были включены LTF, ELANE, SLPI и LRP1, которые могут быть продуктами нейтрофилов в CB. В противоположном направлении CEBPA была связана через хвост с DMBT1. CEPBA мРНК была высоко выражена в небольших эпителиальных щетках для дыхательных путей, 38 клетках Клары, альвеолярных клетках II типа и альвеолярных макрофагах. CEPBA требуется для ремонта и ремоделирования внеклеточной матрицы дыхательных путей. Одним из результатов этого анализа взаимодействия с сетью является гипотеза о том, что модуляторы с низкой молекулярной массой CEBPA могут быть полезны для лечения CB. Однако это потребует дальнейшего тестирования, поскольку CEBPA может действовать как супрессор опухоли легких.

MYB регулирует ферменты аэробного гликолиза, экспрессию шаперона в развернутых белковых ответах, а также сывороточные и нейтрофильные гранулы врожденных иммунных белков.49 Аэробный гликолиз имеет отношение к фагоцитозу и реактивному продуцированию окислителя жизнеспособными нейтрофилами в CB.

Протеом ХОБЛ образовал высокосвязанную белковую сеть (рис. 16). Факторы транскрипции ETS1, CEBPA, SP1 и NFKB1 образовали центральное интерактивное ядро. CEBPA снова была связана с слизистой оболочкой DMBT1 и MSMB. SP1 был связан с MUC5AC кубической ячейки. SP1, CEBPA и ETS1 были соединены с серозными клетками LTF и LYZ и играли роль в модуляции компонентов внеклеточного матрикса для восстановления бронхов и метастазов50. Как было предложено по его происхождению как фактор транскрипции B-лимфоцитов, NFKB1 регулировал серозные клетки PIGR и IGHA1 и IGHA2.

У E & C было четыре связанных функции (рисунок 17). ITGAM и MMP2 были центральными звеньями. ITGAM является компонентом рецептора MAC-1 / CR3 макрофага. ITGAM был связан через PRTN3 с CTSG. CTSG был тесно связан с F2R, IGFBP3, другими коагуляционными белками и их ингибитором протеазы SERPINB13. ITGAM также был напрямую связан с MPO. ITGAM и MMP2 совместно связываются с ACTG и его кластером актин-секвестрирующих белков. Противоположная конечность от ITGAM проецируется через MMP2 в CEBPA, которая была связана отдельно с DEF1 и 3 и гистонами. Эти взаимодействия включали CEBPA, цитокинез нейтрофилов, активацию протеазы и врожденные иммунные аспекты комплемента, коагуляции и NET-пути в эмфиземе.

У каждого из курительных и здоровых предметных фенотипов были уникальные образцы белков в их индуцированных образцах мокроты. Это говорит о том, что различные патофизиологические процессы были связаны с курением, гиперсекрецией слизи, обструкцией воздушного потока и эмфиземой (рис. 18). Например, AZGP1 может быть маркером для здорового эпителия некурящих, который ингибируется компонентами сигаретного дыма. У Serous cell BPIFB1 были сопоставимые частоты обнаружения в каждой группе, но у Non были самые низкие спектральные числа. Более высокие уровни этого железистого белка в мокроте у курильщиков предполагают, что BPIFB1 может быть маркером курения сигарет и прогрессирующим небольшим повреждением дыхательных путей, что приводит к повреждению нижнего трахеобронхиального дерева и альвеол. Обнаружение SCGB1A4 в Non и увеличенных уровнях BPIFB1, BPIFA1, MUC5B, MSMB и GSN соответствовало высокопроизводительному РНК-секвенированию, полученному от бронхиальных чисток курильщиков по сравнению с некурящими.38

Гиперсекреция MUC5AC Goblet-cell была преобладающим источником муцинов в CB. 9,43 Половина курильщиков может разработать ЦБ. 1,2. Генетический анализ факторов риска для ЦБ может быть полезен, выбирая фенотипы курильщиков с гиперсекрецией MUC5AC и без мокроты. Гиперсекреция кубических клеток может представлять собой отдельный патофизиологический путь, который не связан с разрушением небольших дыхательных путей, повышенной проницаемостью сосудов и уменьшенным воздушным потоком (FEV1), обнаруженным при ХОБЛ и ЭО. Разделение эмфиземы у других субъектов ХОБЛ также может помочь сфокусировать генотипический анализ этих фенотипов.51 Различия между Non и CB настоятельно указывают на то, что курильщики без обструкции воздушного потока (HS, CB) должны быть признаны международными форумами, чтобы диагностические и лечебные алгоритмы могут быть разработаны для снижения курения и механизмов гиперсекреции слизи.15 Вовлечение MYC может дать представление о происхождении рака легкого в ЦБ без ограничения воздушного потока, необходимого для классификации как ХОБЛ. Кроме того, необходимы более целенаправленные оценки патофизиологически различной группы E & C.

Фенотипические изменения проницаемости сосудов были выведены из результатов IGHG1 и других белков плазмы. IGHG1 был обнаружен у 85% Non, но только приблизительно у половины пациентов с HS и CB. Это предполагает снижение проницаемости сосудов в HS и CB. Одним из следствий может быть относительное отсутствие воды в цепкой мокроте ЦБ. Напротив, IGHG1 был обнаружен во всех предметах E & C, предполагая увеличение потока плазмы через поврежденные капиллярно-альвеолярные стенки при эмфиземе.

Только половина ХОБЛ выражала IGJ по сравнению со всеми безрецидивами. Это предполагало значительное снижение эндогенного синтеза димерных IgA плазменных клеток в качестве части повреждения бронхиальной слизистой оболочки при ХОБЛ. IGJ был более распространен, когда присутствовала эмфизема (E & C).

COPD была единственной группой, которая выразила BPIFA1. Этот белок может действовать как ингибитор протеазы и регулировать объем жидкости для эпителиальной футеровки.52 BPIFA1 может быть секретирован из гранул нейтрофилов 53, но не коррелирован с другими нейтрофильными белками при ХОБЛ.

E & C продемонстрировал нейтрофильное воспаление с помощью NETS, содержащего хроматин, HIST2H2BE, протеазы и другие клеточные компоненты.10-12 DEFA1 и 3 были сильно коррелированы с этими нейтрофильными белками. Это было в отличие от преимущественно эпителиальных коррелятов для дефенсинов в других фенотипах. Повышенные значения BPIFB1, DEFA1 & 3 и IGHG1 отличают E & C от Non, HS и CB. Этот отличный механизм утверждает, что для широкомасштабного скрининга для определения эмфиземы необходимы новые, недорогие, надежные инструменты и стимулировать исследования дифференцированного лечения группы E & C.

Протеомические исследования болезней мокроты и легких были ограничены несколькими факторами. Сравнение с другими протеомическими исследованиями осложняется заметными различиями в размерах выборки, фенотипических определениях, 53 группах сравнения, 39 слизисто-гнойных и нормальных мокроты, 5,39,54,55 бронхоальвеолярной лаважной жидкости, 56,57 щетках, 38 лазерных вскрытиях тканей, 40 и легочной тканью.58,59 Исследования, основанные на объединении образцов от пациентов с ХОБЛ, не будут демонстрировать более тонкие различия, связанные с фенотипом, наблюдаемые при исследовании каждого образца независимо. Объединение не позволяет проводить сравнения на основе различий между людьми в двух группах. Правильное сопоставление пептидов с белками страдает от избыточных записей одних и тех же аминокислотных последовательностей в базы данных эталонных белков. Улучшенная аннотация белка на основе геномных последовательностей уменьшила количество Ig-белков, которые в противном случае могут быть обозначены как гипотетические или неизвестные белки. Хотя специфические белковые изоформы часто выбирались в процессе согласования пептид-белок Mascot, было невозможно подтвердить наличие альтернативных сплайсированных или отдельных аминокислотных замен из этого набора данных. 60 Будущий анализ посттрансляционных модификаций предоставит информацию об ацетилировании, гликозилировании , и другие регуляторные изменения, которые могут влиять на функцию белка. Гликозилирование и другие посттрансляционные модификации могут маскировать (или обнажать) трипсин-расщепленные мотивы и приводить к различным образцам триптических пептидов, обнаруженных с помощью масс-спектрометрии. Другие пищеварительные ферменты, вероятно, будут обеспечивать комплементарные пептиды и могут идентифицировать дополнительные соответствующие белки мокроты.

Анализ данных облегчался несколькими методологическими приспособлениями. Аббревиатуры с символом-символом идентифицировали отдельные белки и устраняли избыточность имен, аннотаций и множественных идентификационных чисел, найденных в белковых базах данных. Спектральный подсчет использовался для неизотопной оценки относительного пептида и сопоставимого количества белка.20-22 Для этих восстановленных, лиофилизированных образцов мокроты потребовалась коррекция широкого диапазона исходных концентраций общего белка. Логарифмическое преобразование уменьшало влияние выбросов с очень высокими значениями и образцами с отсутствующими счетами. Преобразование преобразованных счетчиков в процентили позволило сопоставить тенденции относительных выходов белков с высоким и низким содержанием для всех субъектов и между пятью фенотипическими группами. Корреляционный анализ подтвердил функциональные и механистические связи между наборами белков, секретируемых из разных типов клеток или полученных из плазмы. Наложение этих множественных ограничений уменьшало размерность данных и улучшало уверенность в результатах, прогнозируемых для фенотипов болезни некурящего, курильщика и хронических деструктивных дыхательных путей.

Для анализа сети с помощью такого программного обеспечения, как Cytoscape, требуется несколько предостережений. Мы не расширили наш сетевой анализ за пределы одного компоновщика. В результате были исключены более слабые белок-белковые и ген-генные взаимодействия и ассоциации. Однако некоторые из них могут иметь прямое отношение к заболеваниям, связанным с курением сигарет. Программы обновляются через регулярные промежутки времени, но могут отставать от дат публикации на несколько месяцев. Несмотря на отставание, мы обнаружили, что их линкеры были в целом надежными. В отдельных исследованиях Cytoscape идентифицировал ссылки, которые не были обнаружены путем интеллектуального анализа базы данных PubMed. Селективная ручная аннотация важна, поскольку некоторые ассоциации могут не иметь отношения к биологии легких. Эти два подхода дополняют друг друга для определения наиболее надежных и современных моделей взаимодействия с сетью.

Текущие критерии и клиническая практика сосредоточены на курильщиках с уменьшенным ОФВ1 и сокращениях, которые могут возникать после обострений заболевания легких.15 Повышенная секреция серозной клетки BPIFB1 и сосудистая проницаемость (ALB, IGHG1) отделили нашу группу COPD от Non и HS от групп CB, соответственно , Проверка этих потенциальных биомаркеров путем измерения концентраций и экспрессии мРНК в мокроте, бронхоальвеолярной лаважной жидкости и биопсии эпителия может лучше определить подгруппу ХОБЛ пациентов с заболеваниями легких. Мы прогнозируем, что в обострениях будет обнаружен другой набор индуцированных белков мокроты-биомаркера, включая белки бронхиальных микробиомов и микроРНК. Хронология и масштабы этих протеомных тенденций могут дать представление о патофизиологии этих острых событий и последующем хроническом снижении легочного статуса.

Результаты фенотипа E & C настоятельно указывают на нейтрофильный протеом и воспалительный каскад в эмфиземе, подтвержденной КТ. Группы с курильщиками, препятствующими воздушному потоку, были подвергнуты более высокому PRR4 при ХОБЛ по сравнению с более высокими IGJ и IGHG1 в E & C. Доказательства более сильного воспаления в E & C5 должны побуждать разработку неинвазивных методов идентифицировать и более агрессивно относиться к субъектам со значительной эмфиземой (E & C), а не сосредотачиваться только на обструкции воздушного потока (COPD).

Этот протеомный и сетевой анализ предлагает основу для изменения, вызванного сигаретным дымом, в легких, факторах транскрипции и воспалительных механизмах. HS показал повышенную экспрессию MUC5AC кубок-клетки, которая включала USF2, SP1 и SP3, и относительное снижение экстравазации белков плазмы. Примерно половина прогресса ГС до ЦБ. У CB была гиперсекреция MUC5AC и подслизистой железы MUC5B с уменьшением Clara-cell SCGB1A1. Сетевой анализ связан с MYC, MYB и CEBPA. Исследование патогенных механизмов у большинства курильщиков требует большего внимания. Напротив, патология зависимых от возраста 5% -15% курильщиков61, которые развивают повторяющиеся тяжелые обострения и прогрессирующую обструкцию воздушного потока (ХОБЛ), была в центре внимания пристального внимания и рекомендаций.62

Протеома мокроты ХОБЛ включала гиперсекрецию подслизистой железы с участием CEBPA, SP1, ETS1, MYB и NFKB. Акцент на ХОБЛ может быть связан с широким использованием спирометрии для классификации заболеваний, в то время как количественная оценка гиперсекреции слизи в СВ и альвеолярного повреждения E & C по-прежнему ограничена по охвату и полезности. Протеом E & C отличался повышенной экстравазацией плазмы и белками, связанными с образованием NET.10-12. Эта форма смерти и токсичности нейтрофилов отличалась от CB и COPD на основе их протеомных профилей мокроты. Понимание динамического прогрессирования этих патологических механизмов может привести к значительному улучшению диагностических инструментов и лечения эпителиальных, железистых, дыхательных путей и альвеолярного воспаления.

Это исследование было поддержано премией США в области общественного здравоохранения RO1 ES015382 от Национального института наук об окружающей среде и здоровья (NIEHS) (JNB, BC, LP), Министерства обороны (DoD), проводимой конгрессом по медицинским исследованиям W81XWH-07-1-0618 (JNB) и Стратегическая программа 2006 года, Министерство здравоохранения Италии — BPCO (ML, PI). Проект также был поддержан грантом M01RR-023942-01 от Национального центра исследовательских ресурсов (NCRR), входящего в состав Национального института здоровья (NIH). Содержание полностью зависит от авторов и не обязательно отражает официальные взгляды NCRR, NIH или DoD.

Вклад автора

Все авторы внесли свой вклад в анализ данных, разработку и пересмотр документа и согласились нести ответственность за все аспекты работы.

раскрытие

Авторы не сообщают о конфликте интересов в этой работе.

Шаблоны для взаимоотношений между процентилями процентного спектра белка и частотами обнаружения для каждого фенотипа.

Примечания. Тенденции в процентах процентильных счетчиков (вероятности A, C, ANOVA) и частоты обнаружения (B, D) показаны для белков с наибольшими диапазонами экспрессии и различий между фенотипическими группами. AZGP1 (открытые треугольники) и SCGB1A1 (открытые круги) были самыми высокими в Non и отклонялись вниз у курильщиков (A, B). MUC5AC (серые квадраты) был максимальным в CB. DEFA1 & 3 (черные бриллианты) увеличились с серьезностью заболевания от Non до E & C. Показатели процента спектра (C) и частоты обнаружения (D) показаны для BPIFB1 (C20orf114, открытые треугольники), IGHG1 (открытые круги), IGJ (серые квадраты) и HIST2H2BE (черные алмазы).

Сокращения: Non, некурящие; HS, здоровые курильщики; CB, хронические бронхиты; E & C, пациенты со значительной эмфиземой и обструкцией воздушного потока; ANOVA, анализ дисперсии.

Секреторные IgA-связанные белки.

Примечания: IGHA1 (красные круги, прототип sIgA-белка), IGHA2 (желтые алмазы) и IGJ (желтые треугольники) были высоко выражены, хотя IGJ был обнаружен реже у мокроты у пациентов с ХОБЛ. PIGR, серозный клеточный связывающий белок для димерного IgA, имел сравнимое выражение (синий).

Сокращения: Non, некурящие; HS, здоровые курильщики; CB, хронические бронхиты; E & C, пациенты со значительной эмфиземой и обструкцией воздушного потока.

Субмукозальные железы серозных клеточных белков.

Примечания: LYZ (красные круги, прототипический железистый белок серозной клетки), BPIFB1 (желтые алмазы), LTF (желтые треугольники), PIGR (синий) и SLPI (желтые квадраты) имели сопоставимые высокие уровни экспрессии в каждом фенотипе. PIGR показан синим цветом для сравнения с sIgA-родственными белками. BPIFB2 (желтые круги) по существу секретировался только в Non и отсутствовал у курильщиков.

Сокращения: Non, некурящие; HS, здоровые курильщики; CB, хронические бронхиты; E & C, пациенты со значительной эмфиземой и обструкцией воздушного потока.

Эпителиальные белки.

Примечания: Были обнаружены три общие закономерности: 1) кубковая ячейка MUC5AC (красные круги и линия) была увеличена в HS и CB; 2) SCGB1A1 (желтые алмазы), PRR4 (желтые треугольники) и AZGP1 (желтые квадраты) были самыми высокими в Non и имели тенденцию к уменьшению между HS и E & C (черные линии); и 3), напротив, DEFA1 & 3 (желтые квадраты, синяя линия) и S100A8 (желтые бриллианты, синяя линия) имели тенденцию к увеличению от Non до E & C.

Сокращения: Non, некурящие; HS, здоровые курильщики; CB, хронические бронхиты; E & C, пациенты со значительной эмфиземой и обструкцией воздушного потока.

Слизистые слизистые клетки слизистой оболочки.

Примечания: DMBT1 (оранжевые круги), MUC5B (желтые алмазы) и MSMB (желтые треугольники) были обнаружены в одинаковых процентах каждой фенотипической группы.

Сокращения: Non, некурящие; HS, здоровые курильщики; CB, хронические бронхиты; E & C, пациенты со значительной эмфиземой и обструкцией воздушного потока.

Сотовые белки.

Примечания. Было найдено три шаблона: 1) ACTB (красные круги) имели сопоставимые частоты обнаружения во всех фенотипах; 2) CST1 & 4 (синие бриллианты и линия), GAPDH (синие треугольники и линия) и GSN (синие квадраты и линия) чаще всего обнаруживались в CB; и 3) белки, которые были направлены вверх и были самыми высокими в E & C, включали DEFA1 и 3 (желтые квадраты), гистоны (желтые треугольники и оранжевые алмазы), LCN2 (желтые круги), MPO (желтые алмазы), ACTG1 (оранжевые круги) и CTSG (оранжевый треугольники).

Сокращения: Non, некурящие; HS, здоровые курильщики; CB, хронические бронхиты; E & C, пациенты со значительной эмфиземой и обструкцией воздушного потока.

Плазменные белки.

Примечания: Найдено три шаблона: 1) альбумин был обнаружен во всех фенотипах (оранжевые круги); 2) Ig тяжелые цепи IGHG1 (желтые треугольники) и IGHG4 (желтые алмазы) были обнаружены в Non и уменьшены в HS и CB, но увеличены до более высоких скоростей обнаружения при COPD и E & C; и 3) показана противоположная картина для TF (голубые алмазы и линия) и вариабельные области легкой цепи Igλ (IGL @, синие треугольники и линия) с самыми высокими уровнями в HS и CB.

Сокращения: Non, некурящие; HS, здоровые курильщики; CB, хронические бронхиты; E & C, пациенты со значительной эмфиземой и обструкцией воздушного потока.

Корреляционный анализ для негрупповых белков.

Примечания. Частота обнаружения диаграммы рассеяния по сравнению с процентилями спектральных отсчетов для каждого сильно коррелированного белка (P≤0,05). Белки были пронумерованы и окрашены по происхождению в секреторный IgA (1, черный), серозные клетки подслизистых желез (2, зеленые), эпителиальные клетки (3, желтые), слизистые клетки подслизистых желез (5, красные), клеточная цитоплазма ( 6, синий) и плазмы (7, пурпурный). Эллипсы включают группы белков, которые были достоверно коррелированы с каждым из них. Сплошные линии соединяют меньшие множества сильно коррелированных белков, таких как ACTB, IGHG1 и IGHG4. Пунктирные линии указывают отрицательные корреляции для IGJ с IGHG1 и C20orf114 (BPIFB1). Положительно коррелированные белки предполагали сходное клеточное происхождение и механизмы высвобождения в мокроту.

Аббревиатура: Non, некурящие.

Корреляционный анализ белков HS-группы.

Примечания: секреторный IgA (1, черный), серозный (2, зеленый), эпителиальный (3, желтый) бокал (4, красный), слизистый (5, золото) и плазменный (7, пурпурный) белки были положительно коррелированы линии). Продукты слизистой оболочки подмышечной железы и эпителиальные белки имели разные тенденции. MUC5B и DMBT1 были положительно коррелированы с DEFA1 & 3, но отрицательно коррелировали с SCGB1A1 (пунктирные линии). ALB и IGHG1 имели неожиданно низкое выражение в HS.

Аббревиатура: HS, здоровые курильщики.

Корреляционный анализ белков CB-группы.

Примечания: белки CB были разделены на высокие (верхняя половина рисунка) — и низкие (нижний левый угол) — подмножества. MUC5AC и C20orf114 (BPIFB1) имели наивысшее выражение, но мало корреляций. Секреторный IgA (1, черный), серозные клетки LYZ и LTF (2, зеленый) и продукты слизистой оболочки MUC5B и DMBT1 (5, желтый) коррелировали. Белки с низким содержанием изотопов (6, синий) были сильно сгруппированы и коррелированы друг с другом (синий эллипс). MSMB (5, оранжевый) находится в эллипсе, но не коррелирует с этими клеточными белками. LYS и LTF отрицательно коррелировали с MSMB и MUC5AC (пунктирные зеленые линии). Плазменные АЛБ, IGHG1 и TF коррелировали друг с другом, что соответствовало их проникновению в мокроту через плазменную экстравазацию.

Сокращение: CB, хронические бронхиты.

Корреляционный анализ белков COPD-группы.

Примечания: Белки Serous (LYZ, LTF, BPIFB1; 2, green) и слизистой (MUC5B, DMBT1; 5, оранжевые) имели высокое содержание и были очень взаимосвязаны (зеленый эллипс). Эти белки также коррелировали (сплошные зеленые линии) с PIGR (1, черный), DEFA1 и 3 (3, желтый квадрат), MUC5AC (4, красный квадрат) и ACTB (6, синий квадрат). Серозная клетка LTF и LYZ были отрицательно коррелированы (пунктирные зеленые линии) с обильным ALB (7, пурпурный эллипс) и IGHG4 с низким содержанием изотопов (7, пурпурный). Белки с низким уровнем обилия были сведены в нижний левый угол. IGHG3 и IGHG4 коррелировали друг с другом, но не с соседними LCN2 (6, синий) или PLUNC (BPIFA1; 3, желтый). LCN2 коррелировали с PRR4 (3, желтый), а PLUNC (BPIFA1) коррелировали с MSMB (5, оранжевый) и MUC5AC (4, красный).

Корреляционный анализ белков E & C-группы.

Примечания: Черный эллипс охватывает белки из секреторных IgA (1), серозных (2) и слизистых (5) групп, которые были высококорровированными. IGHA1, PIGR, LTF и MUC5B отрицательно коррелировали с ALB (7, источником плазмы, штриховыми пурпурными линиями). IGJ также отрицательно коррелировал с IGHG4. Сотовые белки (6, синие символы, линии и эллипсы) были значительно коррелированы друг с другом и отрицательно коррелировали с IGHA2 и MUC5B. Низкочастотные клеточные белки в нижней части кадра были отрицательно коррелированы (синяя пунктирная линия) с эпителиальным SCGB1A1 (3, желтый квадрат).

Сокращение: E & C, пациенты со значительной эмфиземой и обструкцией воздушного потока.

Анализ сети Cytoscape для некурящих.

Примечания. Были идентифицированы три отдельные сети между протеомически идентифицированными белками (зеленые круги, символы генов). Выведенные линкерные белки (алмазы) были введены Cytoscape на основе интеллектуального анализа текста. Ранее сообщаемые взаимодействия показаны сплошными синими линиями и предполагаемыми соотношениями для этих белков пунктирными линиями.

MUC5AC и железистые белки серозной клетки LYZ, LTF, SLPI и PIGR у здоровых курильщиков (HS).

Примечания. Факторы транскрипции SP1, SP3 и USF2 были связаны с бокаловидными клетками MUC5AC и железистыми белками серозных клеток в мокроте у субъектов HS.

Хронический бронхит: две сети взаимодействия белка предполагают, что различные патологические механизмы способствуют развитию бронхиальной патологии.

Примечания. На карте слева доминируют соединения GAPDH, ACTB и GSN. GAPDH связан с белками гликолиза. GSN связывает фосфоинозитиды с механизмами регуляции актина. через длинный хвост к гистонам относятся S100A8 и S100A9. Справа CEBPA связана с DMBT1 в хвосте, а также LTF и потенциальными нейтрофилами или продуктами серозных клеток в соединенной головке.

ХОБЛ: сети взаимодействия белка предлагают центральную роль факторов транскрипции в патологии бронхиола.

Примечания: центральное ядро ​​транскрипционных факторов ETS1, CEBPA, SP1 и NFKB1 взаимодействовало с белками из серозных (LTF, LYZ, PIGR), слизистых (DMBT1, MSMB) и экзокринных клеток кубка (MUC5AC) и IgA-продуцирующих В-лимфоцитов , Эта схема взаимодействий предполагает гиперсекрецию из кластера подслизистой железы серозных и слизистых клеток и их соседних IgA В-клеток как потенциальную патологию, связывание хронического бронхита и ХОБЛ. Связь SP1 с MUC5AC может указывать на продолжающуюся гиперплазию клеток кубиков, наблюдаемую у здоровых курильщиков с ХОБЛ. Они поддерживают два пути перехода от здоровых курильщиков к ограничению воздушного потока, которое определяет ХОБЛ. Можно было бы задействовать механизмы ограничения воздушного потока своими корнями у здоровых курильщиков, а с другой — прогрессирование патологий слизистой оболочки слизистой оболочки бронхиальной стенки через хронический бронхит до ограничения воздушного потока и ХОБЛ.

Эмфизема: воспалительные каскады белка нейтрофилов и плазмы были выведены из сетей взаимодействия белка.

Примечания: ITGAM занимала центральное место. Он был связан с MPO, а через PRTN3 — CTSG, коагуляционными каскадными ферментами и их потенциальным ингибитором SERPINB13. ITGAM и MMP2 были связаны с ACTG и актин-секвестрирующими белками. MMP2 был связан через CEBPA с дефенсинами и гистонами. Эти взаимодействия предполагают воспалительные каскады нейтрофилов и плазматической протеазы, такие как коагуляция при патологии эмфиземы. Другие каскады, такие как дополнение, также могут быть задействованы, но не были обнаружены здесь. Гистоны, дефенсины, MPO, ACTG и множественные протеазы поддерживают внеклеточные сети нейтрофилов и протеолиз.

Подход, основанный на протеомете мокроты, к заболеваниям легких, вызванным сигаретным дымом.

Примечания: Все курильщики подвергались риску рака легких. Приблизительно половина HS прогрессировала до слизистой гиперсекреции без обструкции воздушного потока (CB). У курильщиков в возрасте от 5% до 15% развилась ускоренная обструкция (ХОБЛ). Меньшая доля развития альвеолярного разрушения (E & C). Диагностика и лечение могут быть значительно улучшены путем направления их на динамические изменения патогенных механизмов.

Сокращения: Non, некурящие; HS, здоровые курильщики; CB, хронические бронхиты; E & C, пациенты со значительной эмфиземой и обструкцией воздушного потока; sIgA, секреторный IgA; GOLD, Глобальная инициатива по хронической обструктивной болезни легких.

Демография

Заметки:

P = 0,0002 с помощью двухстороннего непарного t-теста Стьюдента после значительного анализа результатов дисперсии между фенотипами. Данные выражены в процентах или средних значениях ± стандартное отклонение. Субъекты HS и CB были самыми молодыми в этой группе с преобладанием мужчин. COPD и E & C имели значительно худшую функцию легких.

Сокращения: Non, некурящие; HS, здоровые курильщики; CB, хронические бронхиты; E & C, пациенты со значительной эмфиземой и обструкцией воздушного потока; FEV1, объем принудительного выдоха за 1 сек; FVC, принудительная жизненная емкость.

Белки с наивысшим спектральным числом в 56 индуцированных образцах мокроты (в среднем [доверительный интервал 95%])

Комментариев нет.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *