“眼睛的神奇之处在于，我们可以看到眼睛内部实时发生的疾病。我们的主要重点是将这些解剖变化与患者眼睛内分子水平上发生的变化联系起来。”
斯坦福大学医学院的研究人员和他们的合作者利用他们开发的一种研究眼液的技术，找到了一种测量眼部衰老的方法，为治疗多种眼病开辟了道路。
科学家们通过分析手术中常规移除的眼液，研究了其中的近6000种蛋白质，绘制了近6000种不同细胞类型的蛋白质图谱。他们使用人工智能模型根据这些数据创建了一个“蛋白质组时钟”，可以根据一个健康人的蛋白质谱预测他们的年龄。时钟显示，糖尿病视网膜病变和葡萄膜炎等疾病会导致特定细胞类型加速衰老。
研究人员发现他们可以用其中的26种来预测衰老。而且令人惊讶的是，他们还在眼液中检测到与帕金森病相关的蛋白质，他们说这可能为早期帕金森病的诊断提供一条途径。
相关成果公布在10月19日的《细胞》杂志上。
斯坦福大学外科医生、眼科学教授、资深作者Vinit Mahajan说:“眼睛的神奇之处在于，我们可以看到眼睛内部实时发生的疾病。我们的主要重点是将这些解剖变化与患者眼睛内分子水平上发生的变化联系起来。”
Mahajan和他的同事们打算将时钟方法应用于其他体液，开发更有效的药物来治疗各种疾病。
他说:“这是迄今为止证明疾病会加速衰老的最佳联系之一。”
眼部取样
活体患者的眼睛是一个很难取样的器官，因为它和大脑一样，是不可再生的，进行组织活检会造成无法修复的损伤。另一种方法是使用液体活检，即从感兴趣的细胞或组织附近提取液体样本。尽管液体活组织检查可以提供感兴趣区域中存在哪些蛋白质的快照，但迄今为止，它们在测量小体积液体中大量蛋白质的能力有限，而且它们也无法提供哪些细胞产生哪些蛋白质的信息，这对诊断和治疗疾病很重要。
为了绘制眼睛内不同类型细胞的蛋白质生成图，Mahajan的团队使用了一种高分辨率的方法来表征120个液体活检中的蛋白质，这些液体活检取自接受眼科手术的患者的水状或玻璃体。他们总共鉴定了5953种蛋白质，是之前类似研究中鉴定的蛋白质数量的10倍。
同时为了用小的、可再生的样本收集尽可能多的信息，Mahajan和他的团队开发了一种技术——TEMPO，即追踪多种蛋白质起源的表达。通过将蛋白质追踪到产生蛋白质的RNA所在的细胞类型，TEMPO使科学家能够了解致病蛋白质的细胞起源，并希望最终他们能够针对这些细胞进行个性化的医疗治疗。
“开发任何一种成功疗法的第一步是了解分子，”Mahajan说。“在分子水平上，即使患有同一种疾病，患者也会出现不同的表现。有了我们开发的分子指纹，我们就可以为每个病人挑选有效的药物。”
眼睛老化背后的罪魁祸首
为了更好地了解是哪些细胞过程导致了各种眼病，研究小组分析了手术过程中患者局部麻醉时从房水(晶状体和角膜之间的液体)中提取的液体活检。这些液体是在患有三种眼病的患者中收集的：糖尿病视网膜病变，这种疾病会导致眼睛血管渗漏，导致视力丧失;色素性视网膜炎，导致眼睛后部的感光细胞受损;还有葡萄膜炎，即眼睛内部的炎症。
Mahajan和他的团队利用46名健康患者的眼液，训练了一种人工智能算法来预测患者的年龄。然后，他们将液体中存在的近6000种蛋白质输入算法，看看这些蛋白质的一个子集是否可以预测患者的年龄。他们发现有26种可以作为一个群体使用。
将患病的眼液与健康的眼液进行比较，他们发现患病眼睛的蛋白质显示出更高的年龄：早期糖尿病视网膜病变患者的年龄为12岁，晚期糖尿病视网膜病变患者的年龄为31岁，视网膜色素变性患者的年龄为16岁，葡萄膜炎患者的年龄为29岁。
该模型还发现，负责指示年龄增长的细胞因每种疾病而异：晚期糖尿病视网膜病变的血管细胞、色素性视网膜炎的视网膜细胞和葡萄膜炎的免疫细胞。
他们还发现，一些通常作为治疗目标的细胞并不是与疾病最相关的细胞，这鼓励了对治疗方法的重新评估。例如，糖尿病药物通常针对血管细胞，因为它们会随着疾病而渗漏，但他们发现，从健康到晚期糖尿病视网膜病变，巨噬细胞(一种清除死细胞的免疫细胞)中的蛋白质大量增加。
研究人员发现，在症状出现之前，一些细胞已经显示出加速老化。Mahajan说，尽早治疗分子途径可以在疾病变得不可修复之前预防疾病损害。
研究人员还发现了几种与帕金森病有关的蛋白质。这些蛋白质通常是在死后被识别出来的，目前的诊断方法无法检测到它们，这也是帕金森病诊断如此困难的原因之一。在眼液中筛选这些标记物可以使帕金森病的早期诊断和后期治疗监测成为可能。
作者说，这些结果表明，衰老可能是器官甚至细胞特异性的，这可能会在精准医学和临床试验设计方面取得进展。“这些发现表明，我们的器官正在以不同的速度衰老，使用靶向抗衰老药物可能是预防性精准医学的下一步。”第一作者、斯坦福大学眼科医生Julian Wolf说。
临床试验
Mahajan说，同时针对衰老细胞和疾病细胞可以使治疗更有效，因为这两者似乎是分开作用的，但同时会损害眼睛。
Mahajan预计，研究人员将把TEMPO技术和衰老时钟应用于其他器官的液体，如肝脏、胆汁和关节液。
Mahajan希望通过了解这些生物标志物，研究人员将进行更成功的临床试验，因为他们将对驱动疾病的细胞过程有更细致的了解。目前，90%在小鼠模型或人体细胞中测试的候选药物在临床试验中失败。了解导致疾病和衰老的细胞可能会增加成功的机会。
“这就好像我们把这些活细胞拿在手里，用放大镜检查它们。我们正在分子水平上密切了解我们的患者，这将实现精准健康和更明智的临床试验。”
接下来，研究人员计划从更多的患者和更广泛的眼病中提取样本。他们还说，他们的方法可以用来表征其他难以取样的组织。例如，脑脊液的液体活检可用于研究或诊断大脑，滑液可用于研究关节，尿液可用于研究肾脏。
参考文献
Liquid-biopsy proteomics combined with AI identifies cellular drivers of eye aging and disease in vivo
