蛋白质组学与代谢组学在肥胖及代谢综合征能量代谢调控中的交互作用研究

　　本综述通过整合蛋白质组学与代谢组学分析，系统揭示了肥胖及代谢综合征（MetS）患者血浆中231种蛋白质和77种代谢物的动态变化。研究发现DMBT1、Vanin-1、PTPRJ等关键蛋白与β-羟基丁酸、α-生育酚、5-氧脯氨酸等代谢物通过抗炎与促炎通路交互作用，构建了与BMI、HOMA-IR、HOMA-β等临床参数显著相关的分子网络，为多组学联合解析代谢性疾病机制提供了新视角。

　　

ABSTRACT

Aim

通过整合组学分析方法探讨肥胖与代谢综合征（MetS）对血浆蛋白质组和代谢组的调控影响。

Materials and Methods

研究采用质谱技术分析49名按BMI和MetS分组的志愿者血浆样本，涵盖正常体重（NW）、超重（OW）、肥胖（OB）及MetS人群。

Results

共鉴定231种蛋白质和77种代谢物。其中DMBT1、Vanin-1、PTPRJ、β-羟基丁酸、α-生育酚和5-氧脯氨酸等分子被确定为肥胖与MetS关联的核心调控因子。通过整合多组学数据构建的互作网络揭示了这些分子与BMI、HOMA-IR和HOMA-β等临床参数间的显著关联。

Conclusions

研究发现抗炎通路（DMBT1、3-羟基丁酸、5-氧脯氨酸）与促炎通路（Vanin-1、α-生育酚、PTPRJ）在肥胖与MetS中存在动态平衡关系，证实多组学整合策略对解析肥胖相关代谢疾病的机制具有重要价值。

1 Introduction

肥胖是以脂肪组织过度堆积为特征的病理状态，可引发系列代谢紊乱并导致慢性疾病发生。其通过促进炎症蛋白表达诱发系统性炎症，显著增加代谢综合征（MetS）等并发症风险。全球肥胖负担持续加重，2022年超重成人达25亿，其中8.9亿为肥胖患者。巴西2023年数据显示61.4%成人超重，24.3%达肥胖标准。

MetS包含高甘油三酯血症、低HDL胆固醇、腹型肥胖、高血压和高血糖五项诊断标准，显著增加心血管疾病和2型糖尿病（T2DM）风险。采用NCEP ATP III标准评估的全球MetS患病率达12.5%，巴西过去十年患病率高达31%。

研究表明肥胖与MetS伴随代谢组和蛋白质组的显著改变，包括支链氨基酸（BCAAs）、丙酰肉碱、苯丙氨酸等代谢物变化，以及ABCD4、玻连蛋白、profilin-1等蛋白质失调。通过整合多组学数据可深入解析临床反应机制，为早期诊断和个性化治疗提供新策略。

本研究通过分析49名巴西里约热内卢志愿者的血浆样本，整合代谢组学、蛋白质组学与临床参数，揭示肥胖与MetS人群在氨基酸代谢、葡萄糖稳态、脂肪酸转运和炎症标志物等方面的特异性改变。

2 Materials and Methods

2.1 Experimental Design

研究纳入49名巴西成人志愿者，经Unigranrio伦理委员会批准（批准号3,402,791）。按BMI分为正常体重（NW：18.5–24.9 kg/m²）、超重（OW：25–29.9 kg/m²）、肥胖（OB≥30 kg/m²）组，MetS诊断采用NCEP/ATPIII标准（满足3项标准）。通过HOMA-IR和HOMA-β评估确定12名MetS患者（9名OB，3名OW）。

2.2 Clinical Evaluation

临床检测包括BMI、身高、体重、腰臀比、血压（OMRON 7320振荡法）和生化指标分析，差异超过10 mmHg（收缩压）或5 mmHg（舒张压）的测量值予以排除。HOMA-IR和HOMA-β采用标准公式计算。

2.3 Sample Processing

EDTA抗凝管采集空腹血浆，-80°C保存。采用ProteoPrep Blue柱去除白蛋白和免疫球蛋白，Amicon Ultra-0.5 mL 3KD滤器浓缩蛋白，Bradford法测定浓度。

2.4 Protein Processing for Mass Spectrometry

10 μg蛋白经0.2% RapiGest 80°C变性15分钟，100 mM DTT 60°C还原30分钟，300 mM碘乙酰胺室温烷基化30分钟。胰蛋白酶（1:100 w/w）37°C酶解过夜，5% TFA终止反应。ZipTip C18柱脱盐后冻干保存。

2.5 Analysis of Plasma Proteins by Mass Spectrometry

采用nanoElute系统联用timsTOF Pro质谱仪，Aurora 2 C18柱分离，120分钟梯度洗脱。离子源温度180°C，m/z范围100–1700。MaxQuant 2.4.0处理数据，Andromeda搜索引擎匹配UniProt人类数据库（2023年9月11日版，20,436条蛋白）。假阳性率（FDR）设为1%，要求至少1条独特肽段。Perseus 2.0.9.0过滤数据，R语言脚本按组别存在率和总离子流（TIC）标准化。

2.6 Extraction of Plasma Metabolites

400 μL冰乙腈:甲醇（1:1）提取200 μL血浆，涡旋5分钟后15,000×g 4°C离心10分钟取上清，真空浓缩干燥后甲醇:水（4:1）复溶。

2.7 Mass Spectrometry Analysis of Plasma Metabolites

GC-MS分析采用甲氧胺/吡啶衍生化16小时，MSTFA（含1% TMCS）硅烷化1小时。Agilent 8890 GC配Leco Pegasus BT质谱，DB-5MS柱（20 m×0.18 mm×0.18 μm），程序升温80°C（保持2分钟）至305°C（15°C/分钟），离子源温度250°C，电子轰击能量70 eV。ChromaTOF软件处理数据，NIST 2.4库鉴定代谢物（得分≥800且特征离子≥3个）。

2.8 Statistical Analysis

Kolmogorov-Smirnov检验正态分布，MetaboAnalyst 6.0进行单因素ANOVA（p<0.05）、PLS-DA和Pattern Hunter分析。Pearson相关性分析：0.5–0.7中等相关，0.7–0.9高度相关，0.9–1.0极高度相关。corrplot包分析蛋白与临床数据相关性。ShinyGo 0.81进行蛋白富集分析，MetaboAnalyst 6.0进行代谢物富集分析。采用PLS-DA的VIP评分（≥1为重要变量）和随机森林算法筛选特征分子，mixOmics包生成ROC曲线和混淆矩阵，10折交叉验证评估模型性能。

3 Results

3.1 Demographic and Clinical Evaluation

人口统计学和临床数据显示各组在性别、年龄、身高、收缩压、血糖、肌酐、尿素、总胆固醇、LDL等方面无显著差异，但MetS相关参数（腰臀围、HOMA-IR、HDL、甘油三酯、舒张压）呈现一致性改变。

3.2 Plasma Proteomic and Metabolomic Profiles

非靶向质谱鉴定231种血浆多肽（53种显著差异），77种代谢物（39种差异表达）。随机森林分析确定15种关键 discriminatory 蛋白和代谢物。蛋白前五位：补体C8α链、DMBT1、Cystatin-S、血小板糖蛋白Ibα链、PTPRJ；代谢物前五位：富马酸、尿素、3-羟基丁酸、D,L-O-酪氨酸、1-甲基-4-(2-三甲基硅氧乙基)哌嗪。DMBT1、Vanin-1和PTPRJ分别通过3、7和5条独特肽段可靠鉴定。

SAM分析显示差异表达分子具有高统计置信度（d值显著，FDR调整p值低）。交叉验证表明模型具良好泛化能力（代谢物Q²=0.77，蛋白Q²=0.81）。PERMANOVA分析证实组间显著分离（蛋白F=58.548，R²=0.796；代谢物F=21.787，R²=0.592）。

PLS-DA和热图显示NW与OW组聚类接近，OB与MetS组高度重叠。相关性分析显示腰围与PTPRJ、Pantetheinase强正相关，与DMBT1、Cystatin-S强负相关；甘油三酯与补体C4-B、C5、磷脂转移蛋白等呈负相关。Pattern Hunter分析揭示DMBT1、Cystatin-S与BMI/MetS强负相关，3-羟基丁酸、DL- pyroglutamic acid呈中度负相关。

富集分析显示代谢物与SLC转运、氨基酸代谢、葡萄糖稳态和脂肪酸转运相关；蛋白富集于免疫球蛋白应答、补体激活、B细胞免疫和炎症反应等通路。

3.3 Segmentation Strategies for Multivariate Analysis

三种PLS-DA模型比较表明：Case×Control模型（MetS vs. 非MetS）中Component 1解释15.1%方差，清晰分离MetS个体；BMI-Only模型（NW vs. OW vs. OB）显示渐进式聚类；四组联合分析中Component 1解释45.5%方差，捕获NW→OW→OB连续变化及MetS的跳跃式偏移。代谢组模型同样显示MetS的显著分离（Component 1解释38.2%方差）和BMI梯度的有序聚类（Component 1解释52.6%方差）。

3.4 Plasma Interactome

mixOmics整合分析显示代谢组与蛋白质组首组分强相关。Circos图揭示富马酸与Cystatin S、组蛋白H2B强正相关，补体C4-B与D,L-O-酪氨酸强相关。ROC曲线显示蛋白和代谢物模型AUC均>0.9。互作网络表明IL-1受体辅助蛋白（Q9NPH3）和DMBT1（Q9UGM3）与6种代谢物关联，α-生育酚和富马酸分别与8种和6种蛋白相关。

4 Discussion

研究发现DMBT1表达与BMI呈负相关，OW组已显著降低，OB/MetS组未检出，其与胰岛素抵抗和 anthropometric 参数负相关，与富马酸、5-氧脯氨酸、3-羟基丁酸正相关，提示其通过抗炎作用对肥胖/MetS发挥保护作用。

Vanin-1（ pantetheinase ）表达与BMI/MetS正相关，NW组未检出，与体重、腰臀围、胰岛素、HOMA-β、HOMA-IR正相关，与HDL-C负相关，证实其通过拮抗PPAR-γ促进炎症和氧化应激。

PTPRJ在OW/OB/MetS中显著上调，与胰岛素抵抗参数正相关，与DL- pyroglutamic acid、富马酸负相关，支持其作为胰岛素和瘦素信号负调控因子的作用。

3-羟基丁酸仅见于NW/OW组，与肥胖参数、Vanin-1、PTPRJ负相关，与DMBT1正相关，表明其作为健康代谢状态的标志物。

α-生育酚仅在OB/MetS组检出，与胰岛素抵抗正相关，提示其参与代谢紊乱的氧化应激过程。

5-氧脯氨酸仅存在于NW组，与BMI、腰围、HOMA-IR、胰岛素负相关，与Vanin-1、PTPRJ负相关，与DMBT1正相关，表明其在维持代谢稳态中的作用。

这些分子通过抗炎通路（DMBT1、3-羟基丁酸、5-氧脯氨酸）与促炎通路（Vanin-1、α-生育酚、PTPRJ）的动态平衡，共同调控肥胖与MetS的能量代谢和炎症过程。多组学整合策略为解析代谢疾病机制提供了深入洞察。

Author Contributions

Carlos Vinicius F. da Silva：统计分析、数据解读、初稿撰写、可视化与数据获取；Carlos José F. da Silva：统计分析、数据解读；Thaís R. Cataldi：可视化与数据获取、数据解读；Carlos A. Labate：可视化与数据获取、数据解读；Yousse B. Sade：数据解读；Sandra Mara N. Scapin：数据解读；Fabiano L. Thompson：重要 intellectual content 的批判性修订；Cristiane Thompson：重要 intellectual content 的批判性修订；Carina Maciel da Silva-Boghossian：重要 intellectual content 的批判性修订；Eidy de Oliveira Santos：重要 intellectual content 的批判性修订。

Acknowledgements

感谢所有志愿者参与，感谢巴西国家计量质量技术研究院（Inmetro）的样本制备支持，以及USP ESALQ大学植物功能遗传学实验室的质谱分析支持。本研究由FAPERJ资助机构提供资金支持。

Conflicts of Interest

作者声明无利益冲突。