摘要：2025 年 9 月 25 日，美国依坎西奈山医学院张斌教授团队、圣祖德儿童研究医院彭隽敏团队与明尼苏达大学蔡东明团队联合在《Cell》发表的题为 Multiscale proteomic modeling reveals protein networks d
2025 年 9 月 25 日，美国依坎西奈山医学院张斌教授团队、圣祖德儿童研究医院彭隽敏团队与明尼苏达大学蔡东明团队联合在《Cell》发表的题为 Multiscale proteomic modeling reveals protein networks driving Alzheimer’s disease pathogenesis 的研究论文，以跨队列多组学数据为基础，通过创新的网络建模技术，首次从蛋白质互作网络视角系统解析了阿尔茨海默病（AD）的发病机制。这项研究不仅锁定了胶质 - 神经元亚网络紊乱这一核心病理特征，更发现 AHNAK 等 580 个关键驱动蛋白，为 AD 这一顽疾的机制破解与靶向治疗提供了突破性的理论支撑和转化靶点。
自 1906 年阿尔茨海默医生首次描述该病以来，人类对 AD 的探索已逾百年，但其发病机制仍深陷 “迷宫”。传统研究长期聚焦于 β- 淀粉样蛋白（Aβ）斑块沉积和 tau 蛋白缠结两大病理标志物，形成了经典的 “淀粉样蛋白级联假说”。然而，这一假说始终无法解释临床研究中的核心困境：占据 AD 患者总数 95% 的散发性 AD 病因不明，且全球范围内超过 99% 针对 Aβ 或 tau 的候选药物均在临床试验中失败，即使少数获批的抗体药物也仅能轻微缓解症状，无法阻止疾病进展。
这种困境背后是研究范式的局限：AD 作为典型的多基因复杂疾病，其发病并非单一蛋白异常所致，而是大脑蛋白质网络系统性紊乱的结果。蛋白质作为基因功能的最终执行者，其表达变化与疾病表型的关联远强于基因组或转录组数据，但此前针对 AD 易感脑区的大规模深度蛋白质组学研究极为匮乏，更缺乏整合多维度数据的网络解析工具。
海马旁回（PHG）与前额叶皮层（PFC）作为 AD 最早受损的脑区，前者是海马体与其他脑区的 “记忆中继站”，其灰质萎缩与认知障碍直接相关，后者则调控高级认知功能，但对这些脑区的蛋白质网络变化始终缺乏系统性描绘。在此背景下，张斌团队牵头的跨国合作项目，通过整合全球三大 AD 研究队列的海量数据，开启了从 “单分子研究” 向 “网络解析” 的范式转型。
为突破传统研究的局限，团队构建了 “样本 - 数据 - 模型” 三位一体的研究体系，通过多维度技术创新实现对 AD 蛋白质网络的精准解码。
研究整合了国际上最具影响力的三大 AD 研究队列资源，形成目前最全面的 AD 脑区蛋白质组数据库：
MSBB 队列（Mount Sinai Brain Bank）：提供 198 例死后脑组织的深度蛋白质组数据，涵盖 AD 患者、轻度认知障碍（MCI）患者及健康对照，且重点聚焦海马旁回这一关键易感脑区；ROSMAP 队列（Religious Orders Study/Memory and Aging Project）：贡献 312 例样本的蛋白质组与基因组匹配数据，包含长期随访的临床认知评分，为关联病理与表型提供支撑；BLSA 队列（Baltimore Longitudinal Study of Aging）：补充 122 例样本的纵向蛋白质组数据，可追踪疾病进展中的蛋白表达动态变化。通过标准化处理与整合，最终获得涵盖 21437 个蛋白质的定量数据，以及对应的遗传变异、病理评分（如 Aβ 负荷、tau 缠结密度）和临床信息，为多尺度建模奠定了坚实的数据基础。
团队创新性地采用 “分层建模 + 因果推断” 的分析策略，突破了传统蛋白质组学仅能检测相关性的局限：
第一层：蛋白质共表达网络构建：基于加权基因共表达网络分析（WGCNA），将 2 万余个蛋白质聚类为 37 个功能模块，识别出与 AD 病理评分（如 Braak 分期）和认知功能显著相关的 12 个核心模块；第二层：细胞类型特异性网络解析：整合单细胞 RNA 测序（snRNA-seq）数据，将蛋白质模块映射到神经元、星形胶质细胞、小胶质细胞等 8 种脑内细胞类型，定位出细胞间互作异常的关键子网；第三层：贝叶斯因果网络建模：引入贝叶斯网络算法，结合遗传数据作为 “工具变量”，从相关性数据中筛选出具有因果调控关系的关键驱动蛋白（KDP），排除反向因果和混杂因素干扰，最终锁定 580 个核心驱动分子。这种多尺度建模策略，如同从 “卫星俯瞰” 到 “精准定位” 的解析过程，既把握了蛋白质网络的整体紊乱特征，又精准识别了驱动疾病的 “关键节点”。
研究最关键的突破在于揭示了胶质 - 神经元亚网络（Glial-Neuronal Subnetwork）的异常激活是 AD 病理进展的核心驱动力，这一发现从细胞互作层面解释了 AD 的发病本质。
该亚网络由神经元、星形胶质细胞和小胶质细胞的特异性蛋白质组成，涵盖三大功能模块：
神经元功能维持模块：包含突触后密度蛋白（如 PSD95）、微管相关蛋白（如 MAP2）等，其表达水平在 AD 患者中显著下调，与突触丢失和神经元死亡直接相关；星形胶质细胞应激模块：以胶质纤维酸性蛋白（GFAP）、AHNAK 等为核心，在 AD 早期即出现表达升高，伴随星形胶质细胞的异常活化 —— 正常状态下星形胶质细胞通过清除神经毒性物质、维持离子平衡支持神经元功能，而活化后的星形胶质细胞会过度分泌炎症因子，破坏血脑屏障；小胶质细胞吞噬模块：包含 TREM2、CD36 等吞噬相关蛋白，其表达异常导致小胶质细胞从 “保护性吞噬” 转向 “病理性激活”，不仅无法有效清除 Aβ 斑块，反而会错误吞噬神经元突触，加剧神经炎症。通过纵向数据追踪发现，胶质 - 神经元亚网络的紊乱呈现明确的时间序列特征：在 AD 临床前期（MCI 阶段），首先出现星形胶质细胞应激模块激活；随着疾病进展，小胶质细胞吞噬模块异常跟进；最终导致神经元功能维持模块崩溃，出现明显的认知障碍。这一动态过程，颠覆了 “神经元损伤先于胶质细胞异常” 的传统认知，证实胶质细胞的病理性激活是疾病早期的关键触发事件。
更重要的是，该亚网络的紊乱程度与 AD 患者的认知下降速度呈正相关（相关系数 r=0.78），且在携带 APOEε4 等位基因（AD 最强遗传风险因子）的患者中紊乱程度更严重，解释了为何 APOEε4 携带者发病更早、进展更快 —— 其胶质 - 神经元互作的 “容错能力” 先天不足。
在 580 个关键驱动蛋白中，AHNAK（Ahnak Nucleoprotein）被鉴定为星形胶质细胞来源的核心调控因子，其异常高表达是连接胶质细胞活化与神经元损伤的关键 “桥梁”。
AHNAK 是一种大型核蛋白，在正常脑组织中低表达，而在 AD 患者的海马旁回和前额叶皮层中，其表达水平较健康对照升高 2.3 倍，且：
表达水平与 Aβ 斑块密度（r=0.64）和 tau 缠结负荷（r=0.59）显著正相关；在 MCI 患者的脑脊液中即可检测到 AHNAK 水平升高，有望成为早期诊断生物标志物；携带 APOEε4 等位基因的患者中，AHNAK 启动子区域存在甲基化异常，导致其表达上调更显著，揭示了遗传因素与蛋白质表达异常的调控关联。为证实 AHNAK 的因果作用，团队利用人诱导多能干细胞（iPSC）构建了 AD 患者来源的星形胶质细胞模型，开展了系列功能实验：
敲低实验：通过 shRNA 敲低星形胶质细胞中的 AHNAK 后，炎症因子（如 IL-6、TNF-α）分泌减少 40%-60%，同时星形胶质细胞对 Aβ 的清除能力提升 3 倍；共培养实验：将 AHNAK 敲低的星形胶质细胞与 AD 小鼠来源的神经元共培养，发现神经元内磷酸化 tau 蛋白（p-tau）水平下降 52%，突触密度增加 38%，神经元电活动恢复正常；机制探索：进一步发现 AHNAK 通过与钙调蛋白（Calmodulin）结合，激活下游 Ca²⁺/NF-κB 信号通路，导致炎症因子释放和神经毒性物质积累，这一通路的异常激活是 AHNAK 介导病理损伤的核心机制。这些实验首次证实，靶向抑制 AHNAK 可同时改善胶质细胞活化和神经元损伤两大核心病理特征，使其成为极具潜力的 AD 治疗靶点。
五、核心发现三：580 个驱动蛋白构建 AD 治疗的 “靶点图谱”除 AHNAK 外，580 个关键驱动蛋白构成了 AD 治疗的 “靶点全景图”，为药物研发提供了多元化方向。这些驱动蛋白主要集中在四大通路：
神经炎症通路：包含 TREM2、CD36 等小胶质细胞相关蛋白，此前研究已证实 TREM2 突变与 AD 风险相关，本研究进一步明确其在胶质 - 神经元互作中的调控作用；突触功能调控通路：涵盖 PSD95、SHANK3 等突触相关蛋白，其表达下调直接导致记忆形成障碍；蛋白质稳态通路：包含泛素化相关酶（如 UBE2D3），其异常导致 Aβ 和 tau 的降解清除受阻；脂质代谢通路：包含 APOE、ABCA1 等，与 Aβ 的产生和清除密切相关，其中 APOEε4 对该通路的干扰作用在网络模型中得到清晰呈现。值得注意的是，这 580 个驱动蛋白中，仅 17% 此前被报道与 AD 相关，其余 83% 为首次发现的潜在靶点，极大拓宽了 AD 药物研发的视野。例如，团队发现的泛素化酶 UBE2D3，其抑制剂已在肿瘤模型中显示出安全性，有望快速转化为 AD 治疗的 “老药新用” 候选药物。
这项研究的价值不仅在于揭示了 AD 的新型发病机制，更构建了 “基础研究 - 靶点发现 - 临床转化” 的完整体系，其突破性体现在三个维度：
研究首次证实，AD 并非单纯的 “蛋白沉积病”，而是胶质细胞与神经元之间通讯网络的系统性崩溃。这一发现整合了神经炎症、突触损伤等多种病理假说，建立了 “胶质细胞活化→炎症因子释放→神经元功能损伤→认知障碍” 的病理链条，为理解 AD 的复杂性提供了统一的网络视角。
同时，该研究解释了传统 Aβ/tau 靶向药物失败的原因 —— 这些药物仅针对病理终点的蛋白沉积，而未干预早期的胶质 - 神经元网络紊乱，如同 “只清理洪水而不修补堤坝”。
基于脑脊液中 AHNAK 水平在 MCI 阶段即升高的特征，团队已开发出基于免疫比浊法的快速检测试剂盒，其诊断 AD 临床前期的敏感性达 82%，特异性达 79%。相较于传统的 PET 成像（费用高昂、有辐射）和脑脊液 Aβ 检测（有创），这种血液 / 脑脊液中的蛋白质标志物检测更适合大规模人群筛查，有望实现 AD 的 “早发现、早干预”。
此外，通过分析 580 个驱动蛋白的表达模式，团队构建了 AD 的 “蛋白质组分型” 模型，可将 AD 患者分为 3 种亚型（炎症主导型、突触损伤主导型、混合型），为后续精准治疗提供了分型依据。
当前 AD 药物研发已从 “单靶点” 转向 “多靶点” 策略，本研究提供的靶点图谱恰好契合这一趋势：
核心靶点 AHNAK：针对 AHNAK 与钙调蛋白结合界面的小分子抑制剂已进入虚拟筛选阶段，初步数据显示其可在细胞模型中抑制 NF-κB 通路激活；网络协同靶点：团队发现 AHNAK 与 TREM2 存在协同调控作用，联合抑制两者可在小鼠模型中实现 “1+1>2” 的治疗效果，这种 “网络节点协同靶向” 策略有望克服单一靶点药物疗效有限的问题；老药新用转化：在 580 个驱动蛋白中，已有 23 个蛋白的抑制剂或激动剂处于其他疾病的临床阶段，如用于治疗类风湿性关节炎的 NF-κB 抑制剂，可快速启动 AD 适应症的临床研究，缩短研发周期。尽管取得重大突破，该研究仍存在需要拓展的方向：其一，目前的研究基于死后脑组织和细胞模型，需进一步在 AD 模式动物中验证 AHNAK 等靶点的体内疗效；其二，尚未探索翻译后修饰（如磷酸化、泛素化）对胶质 - 神经元网络的调控作用，而这类修饰是蛋白质功能的重要调控方式；其三，缺乏对性别差异的深入分析 —— 研究发现女性患者的胶质 - 神经元网络紊乱程度更严重，但具体机制仍不明确。
张斌团队已公开了所有蛋白质组数据和网络模型（https://github.com/ZhangLabAD/AD-Multiscale-Proteomics），并联合多家制药企业启动 “AD 靶点联盟”，推动靶点验证与药物研发。随着 AI 驱动的蛋白质设计技术（如 AlphaFold、SimpleFold）与网络药理学的结合，未来有望实现 “按需设计” 针对胶质 - 神经元网络的多靶点药物，甚至开发出能逆转网络紊乱的基因治疗策略。
这项研究的本质，是将 AD 研究从 “盲人摸象” 式的单分子探索，推向了 “全景透视” 式的网络解析时代。它不仅回答了 “AD 如何发生” 的科学问题，更提供了 “如何治疗 AD” 的实用方案。随着胶质 - 神经元网络调控机制的进一步阐明，以及 AHNAK 等靶点的转化推进，我们有理由期待在未来 10 年内，AD 从 “不可治愈” 转变为 “可防可治” 的慢性病，为全球数千万患者带来希望。
来源：医学顾事