近期来自法国尼斯大学的Suissa等对血栓物质进行蛋白质组学和代谢组学分析，建立生物标志物或标签，可提高卒中的病因学诊断，该研究发表于近期的《Stroke》杂志上。
——摘自文章章节
【REF: Suissa L, et al. Stroke. 2021; doi:10.1161/STROKEAHA.120.032129】
在卒中患者的病因分析中，心源性卒中的确定是具有难度的，尤其是在隐匿性阵发性房颤的情况下。由于脑血栓的分子组成与其来源有关，近期来自法国尼斯大学的Suissa等对血栓物质进行蛋白质组学和代谢组学分析，建立生物标志物或标签，可提高卒中的病因学诊断，该研究发表于近期的《Stroke》杂志上。
研究方法
研究者通过Thrombi OMIC数据库筛选纳入患者，根据ASCOD表型（A：动脉粥样硬化；S：小血管病；C：心脏病理；O：其他原因；D：夹层）对动脉粥样硬化性和心源性卒中患者脑血栓的蛋白质组和代谢组进行关联性研究（表1-2），分别或联合使用蛋白质组学和代谢组学结果，对受试者工作特征曲线下面积（AUC）进行两两比较，同时对获得的蛋白质和代谢组学标签与典型的心源性卒中预测因子进行比较。
表1. 研究人群的基线特征
表2. 根据动脉粥样硬化性卒中或心源性卒中的血栓成分的蛋白标志物分布
表3. 心源性卒中各预测模型AUROC的成对比较
研究结果
在ThrombiOMIC数据库筛选的59例患者中，34例卒中患者表现出心源性栓塞表型，7例具有动脉粥样硬化性血栓形成表型。使用非靶向蛋白质组学和代谢组学方法分别鉴定了2456个蛋白质和5019个脑血栓的分子特征。使用蛋白质组学、代谢组学和联合标记结果计算预测卒中心源性栓塞的AUC，分别为0.945、0.836和0.996。联合标记的诊断性能显著高于经典预测因子，如血浆BNP（B型利钠肽）水平AUC为0.803。（图1-3）
图1. 脑血栓靶向蛋白质组分析预测心源性卒中的受试者工作特征曲线（ROC）
图2. 用于预测心源性卒中的脑血栓组学特征的评分图和受试者工作特征曲线。脑血栓的非靶向蛋白质组学分析：(A)非靶向代谢组学分析；(B)和联合组学分析；(C)用于预测心源性卒中。ATH表示动脉粥样硬化血栓性卒中；AUC，受试者工作特征下面积；CE，心源性卒中
图3. 用于预测心源性卒中的脑血栓的组合组学分析：40个主要特征。代谢组学特征以其光谱特征表示：m/z、保留时间(RT)和电喷雾电离(ESI)极性(±)。ATH表示动脉粥样硬化血栓性卒中；CE表示心源性卒中。
研究结论
脑血栓的蛋白质组学和代谢组学联合分析是预测心源性卒中和改善卒中二级预防策略的一种非常有前景的分子学方法。
