Nature Communications丨血浆代谢组 + 蛋白质组联合解码创伤后血栓 “糖酵解-ROS” 核心机制

摘要：深静脉血栓（DVT）是创伤后发病和死亡的主要原因之一，可引发多种严重并发症，包括血栓后综合征、复发性 DVT，甚至致命性肺栓塞（PE）。对于创伤患者而言，受损伤类型、术后或伤后制动等因素影响，DVT 发生风险显著升高，创伤后深静脉血栓（pt-DVT）也因此长期

研究背景

深静脉血栓（DVT）是创伤后发病和死亡的主要原因之一，可引发多种严重并发症，包括血栓后综合征、复发性 DVT，甚至致命性肺栓塞（PE）。对于创伤患者而言，受损伤类型、术后或伤后制动等因素影响，DVT 发生风险显著升高，创伤后深静脉血栓（pt-DVT）也因此长期被视为成人创伤人群中最关键的临床问题之一。从公共卫生视角看，在中国 pt-DVT 在创伤性骨折患者中的发生率可高达 40%，使得 pt-DVT 对中国公众健康构成严重威胁，亟需针对性研究以降低其疾病负担。

2024年9月，Nature Communications在线发表了题为“Integrated landscape of plasma metabolism and proteome of patients with post-traumatic deep vein thrombosis”的论文，文章纳入 680 例急性创伤骨折患者，通过血浆非靶向代谢组学分析、血浆蛋白质组学分析，同时采用支持向量机（SVM）构建预测模型等；最终筛选出 28 个 pt-DVT 相关差异代谢物和 14 个差异临床参数，发现 17 个显著失调的代谢通路，鉴定出 214 个差异血浆蛋白，构建并验证了由 9 个代谢物组成的高效能 pt-DVT 预测模型，且通过代谢组与蛋白质组联合分析，提出 “糖酵解 / 糖异生 - TCA 循环上调通过调控红细胞内 ROS 水平促进血栓形成” 的机制，同时发现炎症因子 CRP 与 pt-DVT 相关代谢物及临床参数存在关联。

研究结果

根据严格的纳入/排除标准，共有680名患者被纳入发现队列（N = 580）和验证队列（N = 100）。发现队列选取了252例确诊为pt-DVT的患者作为病例组，以及328例无DVT患者作为对照组。随后，采用相同招募标准分别选取50例pt-DVT患者和50例对照组作为独立验证队列。研究数据显示，pt-DVT组与对照组的基础特征分布基本均衡。

2、全球血浆代谢特征以及pt-DVT中改变的代谢物组

围绕pt-DVT患者与对照组的血浆代谢谱差异展开，通过5个维度（代谢物功能分类、差异代谢物筛选、分组区分效能、关键代谢物贡献度、差异代谢物聚类）进行展示，其中饼图展示326个稳定代谢物的功能分类，其中脂质和氨基酸占比最高；火山图标注了前10个升高和降低的代谢物；OPLS-DA 得分图显示两组代谢谱聚类分离清晰，验证数据区分有效性且无过拟合；VIP 得分图筛选出96 个对分组区分有显著贡献的代谢物，红色点为单变量与多变量分析均显著的代谢物；热图呈现28个最终确认的显著差异代谢物在样本中的丰度变化，可完全区分两组且同类代谢物变化趋势相似，整体从代谢物分类、差异筛选、分组区分、贡献量化到聚类验证，逐步聚焦核心差异代谢物。

3、与pt-DVT相关的多种代谢途径失调

去偏稀疏偏相关（DSPC）网络揭示了部分相关系数显著的代谢关系，网络拓扑结构显示，功能代谢物组间与组内均存在密集的相互作用，其中脂质代谢与氨基酸代谢之间的相互作用最为显著；且未知功能代谢物多靠近这两类代谢物及丙酮酸等，提示其可能参与相关代谢。在通路分析中，共有307种代谢物被映射到52条KEGG通路，17条显著失调的通路涉及氨基酸代谢、碳水化合物代谢和脂质代谢，表明pt-DVT组存在大规模代谢紊乱。17条显著改变通路的差异丰度评分（DA）显示，显示 6 条氨基酸代谢通路、5 条碳水化合物代谢通路（含糖酵解 / 糖异生、TCA 循环）活性升高，3 条脂质代谢通路活性降低，同时发现半胱氨酸 - 蛋氨酸代谢等与 pt-DVT 关联较少的氨基酸代谢通路，整体揭示了 pt-DVT 患者多维度代谢通路失调及代谢物间的网络关系。

4、pt-DVT 相关的临床参数差异及其与代谢物的关联

火山图经单变量分析筛选出 14 个显著差异临床参数（CPs），其中 5 个在 pt-DVT 组升高、9 个降低（如升高的纤维蛋白原 Fbg、血小板计数 PLT，降低的红细胞计数 RBC、血红蛋白 HGB）；皮尔逊相关性矩阵显示这些 CPs 倾向于形成集群，功能相似的指标聚为一类，最终构建出 “升高的 PLT-PCT-Fbg 集群” 和 “降低的 RBC-HCT-HGB 集群”；线性回归模型分别识别出 16 个与 PLT 集群显著关联的代谢物（如丙酰肉碱、L - 肉碱）和 15 个与 RBC 集群显著关联的代谢物（如咪唑乙酸、丙酮酸）；进一步基于代谢物相关通路进行了定量富集分析，揭示了与 PLT 集群相关的 8 条代谢通路（以脂质代谢为主，尤其是脂肪酸氧化）和与 RBC 集群相关的 26 条代谢通路（涵盖氨基酸、碳水化合物、脂质代谢，含 TCA 循环、糖酵解 / 糖异生），并明确了关键关联代谢物，整体构建了 “pt-DVT 临床参数集群”，且揭示了其与代谢物 / 代谢通路的紧密关联。

5、机器学习识别血红素代谢阻滞以鉴别pt-DVT

为验证预测模型的泛化能力，对独立验证队列中的100名参与者进行了代谢组学分析。结果显示3个预测模型（仅临床参数 CPs 的 Model 1、仅代谢物的 Model 2、CPs + 代谢物的 Model 3）在发现队列和验证队列的 ROC 曲线及 AUC 值，结果显示 Model 1 效能最差（发现队列 AUC=0.873，验证队列 AUC=0.857），Model 2 效能最优（发现队列 AUC=0.956，验证队列 AUC=0.935），Model 3 效能介于两者之间（发现队列 AUC=0.935，验证队列 AUC=0.910）；箱线图与小提琴图展示了 Model 2 中 9 个关键代谢物（十六烷二酸、丙酮酸、L - 肉碱、血清素、PE (P18:1 (11Z)/18:2 (9Z,12Z))、3 - 羟基癸酸、5,6-DHET、3 - 甲氧基苯丙酸、戊腈）在 pt-DVT 组与对照组的相对丰度差异，进一步验证了这些代谢物对 pt-DVT 的区分能力，整体表明 “仅用 9 个代谢物构建的 Model 2” 在 pt-DVT 预测中具有最优的效能和泛化能力。

6、代谢组学和蛋白质组学分析揭示了pt-DVT的潜在治疗策略

鉴于蛋白质组学通过分析代谢相关蛋白能提供深刻的代谢视角，并有助于理解pt-DVT的代谢机制，对队列研究中的96名患者和87名对照组成员进行了全面蛋白质组学分析。火山图经分析筛选出214个显著差异血浆蛋白，其中153个在 pt-DVT组上调、61个下调，并标注了前40个变化最显著的蛋白；KEGG 通路富集分析结果显示，差异蛋白显著富集于15条通路，其中补体与凝血级联通路是最显著失调的通路，同时糖酵解 / 糖异生通路也被显著富集；结合代谢组学与蛋白质组学研究结果，发现糖酵解/糖异生通路在代谢物和蛋白质水平均发生改变，该通路通过丙酮酸参与三羧酸循环；此外，还发现pt-DVT患者体内丙酮酸、柠檬酸及糖酵解/糖异生通路中的多个蛋白质水平显著升高。这一发现促使研究通过整合代谢组学与蛋白质组学数据，进一步探究该通路的作用。

聚焦糖酵解 / 糖异生通路与三羧酸循环这两条核心代谢通路，通过可视化呈现通路中关键代谢物与蛋白质的表达变化，展示了糖酵解/糖异生通路从“葡萄糖 - 6 - 磷酸”到 “丙酮酸” 的关键步骤，以及三羧酸循环中 “丙酮酸→柠檬酸” 的起始环节，同时标注了通路中的核心代谢物（如甘油醛 - 3 - 磷酸、磷酸烯醇式丙酮酸）和蛋白质（如葡萄糖磷酸异构酶、甘油醛 - 3 - 磷酸脱氢酶、乳酸脱氢酶、丙酮酸激酶等）；通过颜色明确区分pt-DVT组相对于对照组的 “上调”（红色）、“下调”（蓝色）和 “无变化”（黑色）代谢物，显示丙酮酸、柠檬酸显著上调；蛋白质层面，糖酵解/糖异生通路中的8个核心酶（LDHA、LDHB、GAPDH、GPI、PKM、MINPP1、ENO1、TPI1）均显著上调，且灰色节点标注了未检测到的蛋白质，确保了结果的透明性。结合“糖酵解 / 糖异生 - TCA 循环→NADH→活性氧 ROS”的逻辑链，以及该通路差异蛋白（如 LDHA/LDHB）与 ROS 相关蛋白 PRDX5 的显著关联，提示“糖酵解/糖异生- TCA循环上调”可能通过促进 NADH 生成、引发红细胞内 ROS 蓄积，进而增强血栓形成。

结论

研究采用 “发现 - 验证” 双队列设计（共纳入 680 例急性创伤骨折患者，发现队列 580 例、验证队列 100 例），通过血浆非靶向代谢组学分析、蛋白质组学分析，结合全自动凝血分析仪与血液分析仪检测临床参数，运用主成分分析、正交偏最小二乘判别分析、去偏稀疏偏相关（DSPC）网络等方法，最终鉴定出 28 个 pt-DVT 相关差异代谢物和 14 个差异临床参数（划分出升高的 PLT-PCT-Fbg 集群与降低的 RBC-HCT-HGB 集群），发现 17 条显著失调的代谢通路（核心为糖酵解 / 糖异生 - TCA 循环上调、脂质代谢下调），构建并验证了由 9 个代谢物组成的高效 pt-DVT 预测模型，还通过代谢组与蛋白质组联合分析揭示 “糖酵解 / 糖异生 - TCA 循环上调通过调控红细胞内 ROS 水平促进血栓形成” 的机制。