《MedComm》：Spironolactone and Fibrosis in Heart Failure Risk: Machine Learning Analysis of HOMAGE Trial Plasma Proteomics
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这篇综述研究通过机器学习分析血浆蛋白质组学数据，揭示了抗纤维化药物斯皮隆内酯（Spironolactone）在心力衰竭风险患者中抑制I型胶原肽（PICP）的新机制，即通过调控半乳糖凝集素-9（GAL9）和血小板反应蛋白-2（THBS2）等关键蛋白，作用于炎症、代谢及细胞外基质通路。这项工作为理解盐皮质激素受体拮抗剂（MRA）的抗纤维化效应提供了深入的蛋白质组学见解和潜在的新治疗靶点。
引言
心脏纤维化是心肌重构的关键特征，有助于心力衰竭的发生和进展，并与不良心血管结局相关。肾素-血管紧张素-醛固酮系统（RAAS）是心脏纤维化的重要触发因素。在HOMAGE（衰老中的心脏组学）试验中，斯皮隆内酯降低了有射血分数保留型心力衰竭（HFpEF）风险患者的血清I型前胶原C端前肽（PICP，一种与I型胶原合成相关的肽类）浓度。本研究旨在通过分析斯皮隆内酯治疗与276种血浆蛋白质变化之间的关联，阐明斯皮隆内酯抗纤维化作用的下游通路。
结果
HOMAGE：按PICP变化四分位数分组的基线特征
将患者按治疗1个月（n=481）和9个月（n=488）后血清PICP浓度的变化四分位数进行分组，结果显示在随机分组1个月后，较高的基线PICP、年龄、E:e′比率、女性性别以及斯皮隆内酯治疗与血清PICP的更大程度降低相关。基线时较高的血浆血小板反应蛋白-2（THBS2）水平与1个月和9个月时PICP的更大程度降低相关。
HOMAGE：PICP降低的蛋白质组学和临床预测因子
为了表征与血清PICP变化相关的蛋白质谱，研究者进行了一系列互补分析，包括机器学习算法（MLA）、功能富集、关联和中介分析。分析流程概述见下图。
机器学习用于识别与血清PICP变化最相关的临床和蛋白质组学预测因子。在所有MLA模型中，基线PICP和胶原α-1(I)链（COL1A1）的变化是1个月和9个月时最具影响力的预测因子。为了识别在不同建模策略中与PICP变化一致相关的参数，研究者比较了四种MLA在1个月和9个月时选出的前10%最具影响力的变量。维恩图显示了模型间的重叠，由至少两个模型识别的变量被视为PICP变化的一致预测因子。采用此方法，COL1A1、NT-proBNP、C-C基序趋化因子配体24（CCL24）、Notch样表皮生长因子相关受体（DNER）、脂肪酸结合蛋白4（FABP4）、FMS相关受体酪氨酸激酶3配体（FLT3L）、半乳糖凝集素-9（GAL9）、白细胞介素-6受体亚基α（IL6RA）和THBS2成为解释两个时间点PICP变化的最具一致性影响力的变量。
值得注意的是，在MLA模型包含的临床变量中，只有基线身体质量指数和QRS波群持续时间与PICP降低密切相关。
HOMAGE：MLA所选蛋白质的功能富集分析
为了获得对MLA所选蛋白质的生物学见解，进行了功能富集分析。基因本体（GO）分析揭示了与免疫反应、炎症、生存和细胞外胶原基质相关通路的富集。使用靶向蛋白质列表作为背景的敏感性分析进一步强调了细胞外基质相关通路是最富集的类别之一（富集倍数>5，未校正p值<0.05）。
HOMAGE：斯皮隆内酯效应的中介分析
进行中介分析以评估斯皮隆内酯诱导的PICP降低在多大程度上由与PICP平行变化的蛋白质介导。COL1A1因其与PICP（I型胶原的组成部分）的直接结构关系而被排除在这些分析之外。
一个月中介分析：候选中介物包括CCL24、FABP4、GAL9、IL6RA、THBS2、基质细胞外磷酸糖蛋白（MEPE）等。这些蛋白质在线性模型中组合得到一个评分，显示中介比例为0.70，这表明斯皮隆内酯在1个月时对PICP的总体效应中有70%是由这组蛋白质介导的。为了评估在此多变量框架中每个单独中介物的相对贡献，研究者通过依次从完整模型中移除每个蛋白质并重新计算中介比例，计算了“中介比例损失”。使用此方法，肾素（REN）和NOTCH3成为最具影响力的中介物，其次是THBS2、MEPE和GAL9。
九个月中介分析：候选中介物包括CCL24、FABP4、GAL9、IL6RA、THBS2、骨形态发生蛋白6（BMP6）等。这些蛋白质组合的线性模型评分显示中介比例为0.58，这表明斯皮隆内酯在9个月时对PICP的总体效应中有58%是由这组蛋白质介导的。与1个月分析类似，评估了每个中介物的相对贡献。使用此方法，9个月时最重要的中介物是基质金属肽酶2（MMP2），其次是GAL9、THBS2、IL6-RA、单核细胞趋化蛋白-1（MCP1）、FCGR2B、CCL16和尿激酶型纤溶酶原激活物（PLAU）。
总体而言，中介分析表明，GAL9和THBS2可能是斯皮隆内酯诱导的PICP在1个月和9个月时均一致的介导因子，且独立于血流动力学、电解质和肾脏效应。GO富集分析证实了它们参与含胶原的细胞外基质机制。
HOMAGE：THBS2和GAL9联合与PICP及心脏轨迹的关联
考虑到它们一致的中介作用，研究者进一步探讨了THBS2和GAL9与PICP的联合关联。三维（3D）回归模型显示，THBS2的减少与GAL9的增加共同与1个月和9个月时PICP的降低相关。所有时间点的纵向轨迹分析进一步表明，这种GAL9–THBS2联合模式也与左心房容积指数（LAVI）和E:A比率的更大幅度降低相关。
Aldo-DHF：12个月时THBS2和GAL9的关联及中介作用
研究者在HFpEF患者（Aldo-DHF试验）中进一步检验了GAL9和THBS2与血清PICP变化的关联及其在斯皮隆内酯效应中的潜在中介作用。在368名HFpEF患者中获得了蛋白质组学测量数据，其中190名（51.6%）接受了为期12个月的斯皮隆内酯治疗。血清PICP的更大程度降低与斯皮隆内酯治疗、较高的基线血清钠和PICP水平以及较高的基线血浆THBS2相关。
与HOMAGE的研究结果一致，在12个月内，血清PICP的下降与GAL9的增加和THBS2的减少相关。中介分析表明，这两种蛋白质大约占Aldo-DHF试验中斯皮隆内酯诱导的PICP降低的12%。虽然基线GAL9与PICP变化无关，但在两项研究中，较高的基线THBS2始终与更大的PICP降低相关。交互作用分析显示，较高的基线THBS2仅与接受斯皮隆内酯治疗患者的PICP降低相关。按THBS2中位数分层显示，斯皮隆内酮仅在高基线THBS2患者中降低了PICP，在HOMAGE中也观察到相似趋势。
讨论
据我们所知，这是第一项在HFpEF或HFpEF风险患者中，研究斯皮隆内酯治疗期间血浆蛋白质组学变化与血清PICP（胶原代谢和纤维化的标志物）变化之间相互作用的研究。本研究显示，PICP的降低与许多心血管和炎症相关蛋白质的变化有关。其中，斯皮隆内酯对PICP的效应与随访期间THBS2的更大程度降低和GAL9的增加相关。
MLA分析中发现的与PICP变化的蛋白质组学关联应被视为一个相互关联的网络，而非孤立的关联。PICP与COL1A1之间的强关联强化了PICP作为I型胶原代谢生物标志物的价值。斯皮隆内酯对基线PICP较高患者诱导的PICP降低更强。在HOMAGE中，PICP的变化与治疗1个月和9个月时NT-proBNP的变化一致相关，这强化了减少胶原合成和纤维化可能有助于改善心肌重构和降低心脏负荷的观点。另一方面，PICP与高敏肌钙蛋白T（hs-TnT）之间未观察到一致关联。
总体而言，MLA分析中发现的大多数与PICP相关的分子被归类为炎症和纤维化相关蛋白。斯皮隆内酮可能驱动了一些观察到的关联，这些关联即使微弱，在多维背景下也可能是相关的，因为多个蛋白质同时发生微小变化可能具有协同效应。中介分析表明，斯皮隆内酯对PICP效应的约60-70%可能由MLA选择的蛋白质组合介导，尽管只有THBS2和GAL9在1个月和9个月时均作为潜在的中介物出现。其他在9个月时介导斯皮隆内酯诱导PICP降低的重要介质包括MMP2和MCP1。然而，中介分析的结果应被视为假设生成，无法从中推断因果关系。
半乳糖凝集素对心血管疾病的贡献已得到充分证实，但关于GAL9在心力衰竭中的具体作用知之甚少。该蛋白主要在肺部疾病中被描述为抗炎和抗纤维化因子，其作用机制涉及转化生长因子-β（TGF-β）信号通路。与GAL9的抗纤维化潜力一致，本研究发现GAL9的增加与斯皮隆内酮治疗患者PICP的降低相关。有趣的是，GAL9可能诱导心脏肌成纤维细胞凋亡，并在实验性心脏压力超负荷模型中改善心肌纤维化。THBS2是细胞外基质蛋白血小板反应蛋白家族的成员，在调节细胞-基质相互作用和组织纤维化中具有公认的作用。THBS2在心脏和肾脏纤维化中上调，并与不良结果相关。本研究的新发现是，较高的基线THBS2水平与斯皮隆内酯治疗后PICP的更大程度降低相关，并且这种关联似乎是治疗特异性的。这表明THBS2可能作为一种生物标志物，用于识别那些更可能从斯皮隆内酯抗纤维化治疗中受益的患者。
总之，这项研究使用机器学习方法对来自两个临床试验的血浆蛋白质组学数据进行分析，确定了斯皮隆内酯治疗后PICP（纤维化标志物）变化相关的蛋白质网络。研究发现，斯皮隆内酯的抗纤维化作用与THBS2的减少和GAL9的增加相关，这两种蛋白质可能部分介导了药物效应。这些发现揭示了斯皮隆内酯抗纤维化作用的潜在新机制，并提示THBS2和GAL9可能作为预测治疗反应或成为未来治疗靶点的生物标志物。
