药物性肝损伤（DILI）的早期检测和诊断是一项重大挑战，目前的生物标志物无法将DILI与其他病因引起的急性肝损伤区分开来。在临床实践中，丙氨酸氨基转移酶（ALT）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）和碱性磷酸酶（ALP）等生物标志物的升高与反映肝功能障碍的总胆红素（TBL）浓度一起被用作肝细胞或胆道细胞损伤的指标，但其特异性有待提高，且在DILI诊断方面受到限制。
2023年3月，Nat Commun（IF=17.694）上发表题为“Tandem mass tag-based quantitative proteomic profiling identifies candidate serum biomarkers of drug-induced liver injury in humans”的文章，该欧洲多中心病例对照研究基于血清蛋白质组学技术揭示由3种蛋白组成的Panel（FBP1、GSTA1、LECT2）可用于识别药物性肝损伤的生物标志物。
研究设计
发现队列（Discovery cohort）：纳入药物性肝损伤患者DILI发病阶段（n=10，DO）和随访阶段（n=10，DF）、其他急性肝损伤（non-DILI）发病阶段（n=5，NDO）和随访阶段（n=5，NDF），慢性非酒精性脂肪肝（NAFLD，n=10）、健康志愿者（HV，n=10），开展TMT蛋白质组学筛选；
验证队列（Confirmatory cohort）：纳入药物性肝损伤患者DILI发病阶段（n=82，DO）和随访阶段（n=77，DF）、其他急性肝损伤（non-DILI）发病阶段（n=34，NDO）和随访阶段（n=22，NDF）、健康志愿者（HV，n=60），开展靶向蛋白质组学（PRM）和ELISA验证；
复制队列（Replication cohort）：纳入药物性肝损伤患者DILI发病阶段（n=41，DO）和随访阶段（n=33，DF）、其他急性肝损伤（non-DILI）发病阶段（n=24，NDO）和随访阶段（n=15，NDF）、健康志愿者（HV，n=34），开展靶向蛋白质组学（PRM）验证；
研究流程图如下：
研究结果
1、定量蛋白质组学筛选识别DILI的候选生物标志物
在发现队列鉴定了2323种蛋白质，过滤差异表达的蛋白质并鉴定具有肝脏特异性表达的候选者，发现DO和HV之间的48种蛋白，DO和DF之间的42种蛋白，NDO和DO之间的42种蛋白，以及NDO和HV之间的73种蛋白（图1A）。将至少两次比较中均存在的51种蛋白质（图1B），即图1A中黑色加粗的蛋白，根据如下条件进行排序：1）差异表达；2）肝脏特异性；3）与肝脏生物学的机制相关性。排名靠前的候选蛋白包括：ACO1、ASS1、FAH、CPS1、ALDOB、HPD、OTC、DMGDH、GSTA1、FBP1、PCK2、CES1，这些候选蛋白被用于定量评估它们作为DILI潜在生物标志物的性能（图1C）。此外，研究额外纳入了LECT2蛋白，一种在肝脏中高度表达的肝素，参与肝损伤和肝再生。尽管LECT2在发现队列中没有达到显著性阈值，但与NDO相比，它在DO中有所升高。
图1 定量蛋白质组学筛选识别DILI的候选生物标志物
2、区分DILI患者与非DILI急性肝损伤患者的生物标志物的性能
在验证队列中测试所有候选蛋白质生物标志物区分DILI与急性非药物相关肝损伤的性能。与传统生物标志物相比，ALT、AST、ALP、TBL的AUC为 0.53–0.65，而FBP1的AUC最高（0.75），其次是PCK2、LECT2、CPS1、OTC和ALDOB（0.60）。使用logistic回归分析和随机森林（RF）方法建立由2-3个生物标志物构成的用于区分DILI与非DILI肝病。通过logistic回归方法使用FBP1、GSTA1、LECT2和CES1（重要性得分：分别为95、58、51和48）构建模型，通过RF方法使用FBP1、LECT2 和CPS1（重要性分数：分别为100、42和12）构建模型（图2A）。结果显示，基于logistic回归分析建立的FBP1+GSTA1+LECT2模型表现出最优性能，在验证队列和复制队列的AUC分别为0.78和0.68（图2B、C）。
图2 区分DILI患者与非DILI急性肝损伤患者的生物标志物的性能
总结与讨论
开发出用于诊断和预后的特异性、敏感性和非侵入性生物标志物有利于患者的临床管理。该研究先通过血清蛋白质组学手段，找到了差异表达的蛋白，随后纳入独立样本分别开展靶向蛋白质组学和ELISA验证蛋白差异。进一步基于差异蛋白构建的Panel，发现具备较高的诊断效能，对我们开展其他疾病的血清蛋白标志物提供了很好地研究范本。
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相关文献
Ravindra KC, Vaidya VS, Wang Z, et al. Tandem mass tag-based quantitative proteomic profiling identifies candidate serum biomarkers of drug-induced liver injury in humans. Nat Commun. 2023 Mar 3;14(1):1215.
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