Proteomické mapování krajiny Behçetovy choroby s použitím hloubkové plazmové proteomiky pro identifikaci exprese hyaluronového vazebného proteinu 2 spojeného s vaskulárním zapojením

Objektivní.

Tato studie byla provedena s cílem objasnit patogenezi a heterogenitu Behçetovy choroby (BD) zahrnující různé orgány pomocí hloubkové proteomiky k identifikaci biomarkerů pro klinické hodnocení a léčbu pacientů s BD.

Metody.

Měřili jsme hladiny exprese proteinů ve vzorcích plazmy od 98 pacientů s BD a 31 zdravých kontrol pomocí naší hloubkové proteomické platformy s hmotnostním spektrometrem nezávislým na datech a mikročipem protilátek. Provedli jsme bioinformatické analýzy biologických procesů a signálních drah, které byly změněny ve skupině BD, a vytvořili jsme proteomickou krajinu orgánově vyřešené patogeneze BD. Poté jsme validovali biomarkery závažnosti onemocnění a vaskulární podskupinu v nezávislé kohortě 108 pacientů s BD a 29 zdravých kontrol pomocí enzymatického imunosorbentního testu.

cistanche tubulosa-zlepšuje imunitní systém

Výsledek.

Skupina BD měla 220 odlišně exprimovaných proteinů, což rozlišovalo mezi pacienty s BD (88,6 %) a zdravými kontrolami (95,5 %). Bioinformatické analýzy odhalily různé biologické procesy spojené s patogenezemi BD, včetně aktivace komplementu, hojení ran, angiogeneze a imunity zprostředkované leukocyty. Kromě toho konstruovaná proteomická krajina orgánově vyřešených BD identifikovala proteomické rysy BD spojené s různými orgány a proteinovými cíli, které by mohly být použity pro vývoj léčby. Hyaluronový vazebný protein 2, tenascin a serpin A3 byly validovány jako potenciální biomarkery pro klinické hodnocení vaskulární BD a léčebných cílů.

Závěr.

Naše výsledky poskytují cenný pohled na patogenezi orgánově vyřešené BD z hlediska proteomických charakteristik a potenciálních biomarkerů pro klinické hodnocení a potenciální terapie vaskulární BD.

ÚVOD

Behçetova choroba (BD) je multisystémová chronická vaskulitida, která je vysoce rozšířená v populaci podél staré obchodní cesty známé jako Hedvábná stezka. Studie z roku 2016 zjistila, že prevalence BD v Turecku byla 602 na 100,000 u dospívající/dospělé populace (1). BD je vysoce heterogenní a pacienti mají multiorgánové postižení, včetně vředů v ústech, genitálních vředů, uveitidy a kožních lézí; BD může být fatální v důsledku prasklých cévních aneuryzmat nebo závažných neurologických komplikací. Molekulární charakteristiky BD spojené s různými orgány nejsou známy. Klinické diagnostické metody a následné možnosti léčby jsou závislé především na klinických příznacích. Nejsou však dostupné žádné biomarkery, které by umožnily diferenciaci BD na základě postižení různých orgánů. Ve srovnání s genomikou nabízí proteomika alternativní přístup k získávání bohatých informací o patogenezi BD a hledání biomarkerů pro diagnostiku a terapii BD. Lee et al objevili 22 odlišně exprimovaných proteinů pomocí 2-rozměrné elektroforézy kombinované s matricí asistovanou laserovou desorpcí/ionizací tandemovou hmotnostní spektrometrií s časem letu (2). Tři unikátní proteiny ve střevní BD (fibrin, apolipoprotein A-IV a sérový amyloid A) byly dále validovány v nezávislé kohortě pomocí enzymatické imunoanalýzy (ELISA). Lopalco et al pomocí čipů cytokinových perliček Bio-Rad obsahujících 25 zánětlivých cytokinů zjistili, že gp130/sekretovaný interleukin-6 (IL-6) receptor , secernovaný IL-6 receptor, IL{{19} } a sérové ​​hladiny thymického stromálního lymfopoetinu byly významně zvýšeny v podskupině BD s mukokutánními projevy a očním postižením ve srovnání s podskupinou s pouze mukokutánním postižením (3). Informace získané v těchto studiích však byly omezené, protože skupiny proteinů a pacientů byly malé a identifikované biomarkery nebyly dobře validovány. Pro tuto studii jsme podle našich znalostí provedli první komplexní profilování BD proteomu v plazmě pomocí naší hloubkové proteomické platformy integrované s hmotnostním spektrometrem nezávislým na datech (DIA-MS) s přizpůsobitelnými mikročipy protilátek (4). Pomocí proteomických dat jsme analyzovali proteiny, které byly rozdílně exprimovány mezi pacienty s BD a zdravou kontrolní skupinou, a biologické procesy a cesty těchto proteinů o patogenezi BD. Dále jsme vytvořili orgánově rozlišenou BD krajinu a identifikovali proteomické charakteristiky každého orgánu. Biomarkery vaskulární BD a závažnosti onemocnění byly validovány v nezávislé kohortě.

PACIENTI A METODY

Tato studie byla schválena lékařskou etickou komisí nemocnice Peking Union Medical College Hospital (JS-2049). Tento článek neobsahuje identifikovatelné údaje pro žádného pacienta s BD nebo zdravého kontrolního účastníka. Skupina objevů zahrnovala 98 pacientů s BD a 31 zdravých kontrol. Plazmatický proteom byl měřen do hloubky pomocí DIA-MS a protilátkového mikročipu. Bioinformatické analýzy byly použity k identifikaci změněných biologických mechanismů ve skupině BD a ke konstrukci proteomické krajiny orgánově rozlišené BD. Kandidátské plazmatické biomarkery byly validovány pomocí ELISA v nezávislých kohortách zahrnujících zdravé kontroly a pacienty s BD a Takayasuovou arteritidou. Klinické charakteristiky a informace o léčbě kohort pro objev a validaci jsou uvedeny v doplňkových tabulkách 1-6 a podrobné experimentální postupy jsou popsány v doplňkových materiálech, které jsou k dispozici na webu Arthritis & Rheumatology na adrese https://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348.

VÝSLEDEK

Charakteristika pacienta. Klinické charakteristiky pacientů s BD a jejich užívání glukokortikoidů (GC) a imunosupresiv v době odběru krve jsou uvedeny v doplňkové tabulce 1, dostupné na webu Arthritis & Rheumatology na https://onlinelibrary.wiley.com/doi / 10.1002/art.42348. V naší proteomické analýze nebyly pozorovány žádné významné rozdíly v pohlaví a věku mezi 98 pacienty s BD a 31 zdravými kontrolami (objevná kohorta) (doplňková tabulka 1). Ve skupině s BD mělo 45, 38 a 15 pacientů mírnou, středně těžkou a těžkou BD. Všichni pacienti s BD měli vředy v ústech a > 20 % mělo vředy na genitáliích (80,6 %), kožní léze (65,3 %), oční léze (23,5 %) a cévní postižení (22,4 %). Cévní postižení pacientů s BD v kohortě objevu je uvedeno v doplňkové tabulce 2 a charakteristiky validačních kohort, které byly použity k ověření exprese kandidátních biomarkerů, jsou uvedeny v doplňkových tabulkách 3–5 (dostupné na webu Arthritis & Rheumatology nahttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348).

cistanche tubulosa-zlepšuje imunitní systém

Kliknutím sem zobrazíte produkty Cistanche Enhance Immunity

【Požádejte o více】 E-mail:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

Hloubkové profilování plazmatického proteomu u pacientů s BD pomocí DIA-MS a mikročipu protilátek. Schematické znázornění studie profilování proteinů je znázorněno na obrázku 1A a doplňkovém obrázku 1, které jsou k dispozici na webu Arthritis & Rheumatology na adrese https://onlinelibrary.wiley.com/doi/ 10.1{{11} }02/čl.42348. Všechny vzorky plazmy od pacientů s BD a zdravých kontrol byly měřeny pomocí naší hloubkové proteomické platformy skládající se z DIA-MS a mikročipu protilátek s vysokou reprodukovatelností. Spearmanovy korelační koeficienty detekce plazmatických proteinů pomocí mikročipu protilátek byly 0,98 a 0,93 v rámci různých polí a mezi nimi (doplňkové obrázky 2A a 2B, dostupné na webu Arthritis & Rheumatology na https ://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348). Spearmanův korelační koeficient detekce plazmatického proteinu pomocí DIA-MS byl 0,92 (rozsah 0,87–0,96; doplňkový obrázek 2C). Reprezentativní naskenované obrazy pomocí mikročipu protilátek pro pacienty s BD a zdravé kontroly jsou uvedeny na doplňkovém obrázku 3, který je k dispozici na https:// onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348. Výsledky ukázaly, že celkově byly plazmatické proteiny pacientů s BD up-regulovány ve srovnání s plazmatickými proteiny zdravých kontrol. S naší hloubkovou plazmatickou proteomickou platformou jsme identifikovali 759 proteinů (doplňkové obrázky 1, 4 a 5, dostupné na webu Arthritis & Rheumatology na https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348), které byly v plazmě distribuovány v přibližně 10 řádech (obrázek 1B). Tyto proteiny zahrnovaly 410 proteinových biomarkerů (Human Disease Plasma Protein Biomarker Database, online na http://biokb.ncpsb. org. cn/hdpp/#/) a 388 terapeutických cílů, které jsou v současnosti schváleny nebo procházejí výzkumem v probíhajících klinických studiích (Therapeutic Cílová databáze, online na http://db.idrblab.net/ttd/) (obrázek 1B). Funkční anotace těchto biomarkerů a terapeutických cílů naznačují, že tyto proteiny patří k různým autoimunitním a autozánětlivým onemocněním, včetně BD, lupusové nefritidy, ankylozující spondylitidy a vaskulitidy (obrázky 1C a 1D a doplňkové tabulky 7 a 8, dostupné na webu Arthritis & Rheumatology webové stránky na adrese https://onlinelibrary.wiley.com/doi/ 10.1002/art.42348). Tyto výsledky naznačují, že plazmatické proteiny detekované naší platformou jsou úzce spojeny s výskytem a rozvojem BD.

Obrázek 1. Profilování proteomu vzorků plazmy od pacientů s Behçetovou chorobou (BD) pomocí hloubkové proteomické platformy s hmotnostní spektrometrií nezávislou na datech (DIA-MS) a analýzou mikročipů protilátek. Pracovní postup naší proteomické studie BD. B, Distribuce koncentrací plazmatických proteinů detekovaných pomocí DIA-MS a mikročipu protilátek podle referenčních koncentrací v databázi proteomů lidské plazmy (http://www.plasmaproteomedatabase.org/). C, Onemocnění spojená s detekovanými proteinovými biomarkery, které byly identifikovány pomocí databáze biomarkerů lidských nemocí plazmatického proteinu (HDPP) (http://biokb.ncpsb.org.cn/hdpp/#/). D, Nemoci spojené s detekovanými terapeutickými cílovými proteiny, které byly identifikovány pomocí terapeutické cílové databáze (TTD) (http://db.idrblab.net/ttd/). Velikosti kruhů v C a D odpovídají počtu proteinů obohacených u každého onemocnění. HC=zdravá kontrola; FASP=příprava vzorků za pomoci filtru; QE-HF=hmotnostní spektrometr Exactive HF Hybrid Quadrupole Orbitrap (ThermoFisher); Strep-PE=streptavidin-fykoerythrin; ELISA=enzyme-linked immunosorbent assay; IgA=imunoglobulin A.

Analýza proteomových rozdílně exprimovaných plazmatických proteinů spojených s BD. Doplňkový obrázek 1, dostupný na https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ art.42348, ukazuje vývojový diagram toho, jak byly identifikovány a integrovány rozdílně exprimované proteiny z výsledků DIA-MS a mikročipů protilátek. Celkem 493 proteinů bylo zaměřeno na DIA-MS, z nichž 379 bylo zadrženo pomocí<29 missing values in the BD group and < 7 missing values in the healthy control group. After 36 proteins with potential contaminations from blood cells (5) were removed, we analyzed 343 additional proteins for hypothesis testing, of which 166 proteins showed a statistically significant difference between the BD and healthy control groups. The antibody microarray detected 549 proteins. After 5 control proteins were removed, we retained 544 proteins for further analysis; of these, 74 proteins showed statistically significant differences between the BD group and the healthy control group (Supplementary Figure 1). In total, 220 (29.0%) of 759 proteins were significantly differently expressed between the BD group and the healthy control group (P < 0.05), as shown using our in-depth proteomics platform comprising DIA-MS and the antibody microarray (Figure 2A and Supplementary Figures 1 and 5, available at https:// onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). The number of differentially expressed proteins is 10-fold more than previously reported (2,3,6). Among these proteins, 5 were identified as potential plasma or serum biomarkers in proteomics research for patients with BD, including haptoglobin, apoprotein, transthyretin, immunoglobulin light chain, and immunoglobulin heavy chain. Furthermore, growth arrest–specific 6, resistin, von Willebrand factor (VWF), and others were also identified to be increased in the BD group (Figure 2B). We identified 215 new proteins associated with BD, including serpin A3 (SERPINA3), glycosylphosphatidylinositol specific phospholipase D1 (GPLD1), and attractin (ATRN) (Figure 2C).

cistanche tubulosa-zlepšuje imunitní systém

Abychom určili, zda lze pacienty s BD odlišit od zdravých kontrol, provedli jsme neobjektivní hierarchickou shlukovou analýzu 22 0 odlišně exprimovaných proteinů (P < 0.05), ve kterých { {3}},0 % pacientů s BD a 86,4 % zdravých kontrol bylo seskupeno (doplňkový obrázek 6, dostupný na webu Arthritis & Rheumatology na https://onlinelibrary.wiley.com/doi/ 10.1002/čl.42348). Mezi 130 odlišně exprimovanými proteiny (P < 0,01) jsme zjistili, že 88,6 % pacientů s BD a 95,5 % zdravých kontrol bylo seskupených (obrázek 2D). Další částečná diskriminační analýza metodou nejmenších čtverců odhalila, že pacienti ve skupině BD byli jasně odlišitelní od zdravých kontrol podle klasifikace odlišně exprimovaných proteinů (doplňkový obrázek 7, dostupný na webu Arthritis & Rheumatology na https://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348). Obohacení onemocnění pomocí platformy DisGeNET (7) dále ukázalo, že tyto odlišně exprimované proteiny jsou významně spojeny se zánětem a autoimunitními a vaskulárními onemocněními, včetně BD a vaskulitidy (obrázek 2E a doplňková tabulka 9, dostupné na webu Arthritis & Rheumatology na https ://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348). V naší bioinformatické analýze pomocí Cytoscape a CluGo bylo identifikováno následujících 8 hlavních biologických procesů v BD: 1) aktivace komplementu, 2) regulace hladin plazmatických lipoproteinových částic, 3) hojení ran, 4) angiogeneze, 5) leukocyty zprostředkovaná imunita, 6 ) aktivita peptidázy, 7) pozitivní regulace buněčné aktivace a 8) migrace leukocytů (obrázek 2F a doplňková tabulka 10, dostupné na webu Arthritis & Rheumatology na https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348 ). Tyto biologické procesy konvergují k patologickému mechanismu zánětu a koagulace během vývoje BD, kdy lipidové profily a modifikace oxidativním stresem během zánětu vedou k endoteliální dysfunkci a cévním příhodám (8–11).

Nejvýznamnější cestou z databáze KEGG (dostupné na http://www.genome.ad.jp/kegg) byly komplementové a koagulační kaskády (obrázek 3A), kde bylo 38 proteinů (P < 0.05 ) bylo identifikováno, včetně 19 složek komplementu (C) (C1QA, C1QB, C1QC, C1S, C2, C4B, C4b-vazebný proteinový alfa řetězec [C4BPA], C5, C6, C7, C8 alfa řetězec, C8 beta řetězec, C8 gama řetězec [C8G], C9, komplementový faktor [CF] B, CFH, protein 4 související s CFH [CFHR4], CFI a protein podobný komponentnímu receptoru 1), 5 koagulačních faktorů (F11, F12, F13B, F5 a F9 ), 4 proteiny související s koagulací (aktivátor plasminogenu tkáňového typu [PLAT], protein C, antikoagulační protein S [PROS1] a VWF) a 5 proteinů rodiny serpinů (SERPINA1, SERPINC1, SERPIND1, SERPINF2 a SERPING1). Dvacet pět proteinů v kaskádě bylo léčivými cíli pro terapeutickou léčbu (obrázek 3B). Je zajímavé, že většina proteinů zahrnutých v KEGG dráze a kaskádách komplementu a koagulace se překrývala s těmi, které se podílejí na nejbohatších biologických procesech koagulace krve/hojení ran (obrázek 3B a doplňková tabulka 10, dostupné na https:// onlinelibrary.wiley.com/ doi/10.1002/art.42348.). Pomocí analýzy KEGG dráhy bylo ve studii identifikováno několik patogenních infekčních cest, včetně infekce Staphylococcus aureus, prionového onemocnění, černého kašle, infekce lidským papilomavirem, infekce virem herpes simplex 1 a interakcí virových proteinů s cytokinem a cytokinovým receptorem, což zdůrazňuje roli patogenní infekce v BD (doplňkový obrázek 8A, dostupný na webu Arthritis & Rheumatology na adresehttps://online knihovna.

Obrázek 2. Proteiny byly rozdílně exprimovány mezi pacienty s BD a zdravými kontrolními skupinami identifikovanými pomocí DIA-MS a mikročipu protilátek. Graf sopky ilustrující proteiny dysregulované u pacientů s BD versus zdravé kontrolní skupiny. Významně up-regulované a downregulované proteiny (P < 0.05) jsou označeny jako červené a modré tečky. B, Bodové grafy ukazující intenzitu exprese reprezentativních proteinů v plazmě pacientů s BD a zdravých kontrol. Symboly představují jednotlivé vzorky; vodorovné čáry označují medián. C, Vennův diagram porovnávající počet odlišně exprimovaných proteinů u pacientů s BD identifikovaných v naší studii s těmi, které byly identifikovány v předchozích studiích. D, Hierarchická shluková analýza odlišně exprimovaných proteinů (P < 0.01) mezi BD a zdravými kontrolními skupinami, kde bylo shlukováno 88,6 % pacientů s BD a 95,5 % HC. Přerušovaná obdélníková oblast označuje každou skupinu společně s odpovídajícími vysoce exprimovanými proteiny. E, Obohacení nemocí (odvozeno z platformy DisGeNET) spojených s dysregulovanými proteiny u pacientů s BD ve srovnání se zdravými kontrolami (log10 [hodnota q] < -15). F, Významně obohacené biologické procesy identifikované pomocí odlišně exprimovaných proteinů u pacientů s BD ve srovnání se zdravotními kontrolami (P < 0.05). *=P < 0,05; **=P < 0,01; ***=P < 0,001; ****=P < 0,0001. GAS6=specifické zastavení růstu 6; RETN=rezistin; VWF=von Willebrandův faktor; SERPINA3=serpin A3 (1-antichymotrypsin); GPLD1=glykosylfosfatidylinositol-specifická fosfolipáza D1; ATRN=atraktin (další definice viz obrázek 1).

Obrázek 3. Signální dráhy spojené s patogenezí BD. Odpověď: Významně obohacené signální dráhy spojené s odlišně exprimovanými proteiny u pacientů s BD ve srovnání se zdravými kontrolami, které byly identifikovány, použily databáze KEGG a Reactome (P < 0.01). Červené písmo označuje cesty související s koagulací krve a aktivací komplementu. B, Komplementové a koagulační kaskády, identifikované pomocí databáze KEGG, ukazující nejvýznamnější asociace s odlišně exprimovanými proteiny u pacientů s BD ve srovnání se zdravými kontrolami. Jsou uvedeny signaturní proteiny, které mohou být cíleny známými schválenými léky. C a D, významně obohacená proteinová doména (C) a buněčné složky (D) identifikované významně exprimovanými proteiny u pacientů s BD ve srovnání se zdravými kontrolami (P < 0,01). V A, C a D označují délky sloupců logaritmickou bázi 10 hodnoty P a čísla vedle sloupců udávají počet proteinů zahrnutých v každé kategorii. IGF=růstový faktor podobný inzulínu; IGFBP=vazebný protein inzulinu podobný růstový faktor; C=doplněk; ER=endoplazmatické retikulum; ECM=extracelulární matrice; CUB=doplňuje C1r/C1s, Uegf a Bmp1; EGF=epidermální růstový faktor; Up-regulováno =; Down=downregulated (další definice viz obrázek 1).

wiley.com/doi/10.1002/art.42348) (12–17). KEGG dráha infekce Staphylococcus aureus zahrnující 13 odlišně exprimovaných proteinů (P < 0,05) byla významně obohacena (některé z nich jsou označeny na doplňkovém obrázku 8B), což naznačuje roli infekce Staphylococcus aureus v patogenezi BD (18, 19). Nakonec analýza obohacení identifikovala domény komplementu, včetně domény hojné v kontrolních proteinech komplementu, Sushi repetice, komplexu/perforinu pro útok na membránu, domény C1q komponenty komplementu a domény CUB (pro komplementy C1r/C1s, Uegf a Bmp1 ) (obrázek 3C). Analýza obohacení buněčné složky odhalila, že up-regulované proteiny byly obohaceny mimo jiné o kolagen obsahující extracelulární matrix, lumen sekrečních granulí, destičkové alfa granule a plazmatické lipoproteinové částice, ale down-regulované proteiny byly obohaceny hlavně v extracelulární prostor a exosom (obrázek 3D).

Abychom prozkoumali vliv léčby na plazmatické proteiny, seskupili jsme pacienty s BD podle léčby GC a imunosupresiv. Pacienti s BD s léčbou nebo bez léčby mohli být jasně odlišeni od zdravých kontrol (doplňkový obrázek 9A, dostupný na webových stránkách Arthritis & Rheumatology na https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art. 42348). Analýza ukázala, že většina biologických procesů, které se změnily u pacientů s BD, kteří byli léčeni, oproti pacientům s BD, kteří nebyli léčeni GC a imunosupresivy, souvisela s regulací imunologických odpovědí (doplňkový obrázek 9B). Porovnali jsme také rozdílnou expresi plazmatických proteinů mezi pacienty s BD bez léčby a pacienty s BD, kteří dostávali GC a imunosupresivní léčbu. Výsledky identifikovaly 68 odlišně exprimovaných proteinů (P < 0,05) zapojených například do regulace hladin plazmatických lipoproteinových částic a clearance a aktivity endopeptidázy serinového typu (doplňkový obrázek 10, dostupný na webových stránkách Arthritis & Rheumatology na https:// onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348).

Proteomická krajina orgánově rozlišených BD. BD je vysoce heterogenní onemocnění s multiorgánovým postižením, které se projevuje různými fenotypovými projevy (doplňková tabulka 1, dostupná na https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art .42348). Studie se pokoušely podkategorizovat BD na základě klinických projevů (20–23). Abychom prozkoumali heterogenitu mezi pacienty s BD na základě proteomických dat, provedli jsme nekontrolované konsenzuální shlukování na 220 odlišně exprimovaných proteinech (obrázek 4A). Analýza hlavních složek odhalila zřetelnou separaci podtypu I a podtypu II od podtypu III (obrázek 4B). Proteiny specifické pro subtyp I se podílejí především na srážení krve a aktivaci komplementu, specifické proteiny subtypu II se podílejí především na metabolismu glukózy a protein-lipid a proteiny specifické pro subtyp III se podílejí na zánětlivé odpovědi (obrázek 4D a doplňkový obrázek 11, k dispozici na webu Arthritis & Rheumatology na adrese https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). Ačkoli nebyly zjištěny žádné statisticky významné rozdíly týkající se klinických charakteristik mezi skupinami BD podtypu proteomiky, zjistili jsme, že podtyp I a podtyp II byly podobné (obrázek 4B), což bylo v souladu s výsledky analýzy hlavních složek. Pacienti s BD se subtypem I a subtypem II měli vyšší procento závažných symptomů, včetně postižení nervového systému (13,8 % mezi subtypem I a 8,2 % mezi subtypem II oproti 0 % mezi subtypem III) a vaskulárním postižením (27,6 % mezi subtypem I a 22,4 % mezi subtypem II versus 0 % mezi subtypem III). Přestože pacienti s BD s podtypem III měli relativně mírné až středně závažné příznaky, vykazovali vyšší procento kožních lézí (87,5 % u podtypu III oproti 51,7 % u podtypu I a 65,3 % u podtypu II) (obrázek 4E, doplňková tabulka 11, dostupný na webových stránkách Arthritis & Rheumatology na https://onlinelibrary. wiley.com/doi/10.1002/art.42348). Existují shromážděné důkazy ukazující změny v mnoha biologických procesech během vývoje BD, včetně autoinflamace, redoxní nerovnováhy, metabolomických změn, dyslipidemie a koagulační dysfunkce [8,24–27]. Naše výsledky proto naznačují, že ačkoli pacienti s BD, kteří patří do proteomických skupin podtypu I a podtypu II, mají vyšší závažnost BD, biologické mechanismy pro tyto 2 skupiny se mohou lišit.

rostlina cistanche zvyšující imunitní systém

Provedli jsme shlukovou analýzu BD kohorty na základě klinických dat (pohlaví, věk, skóre závažnosti a klinické projevy) pomocí {{0}}krokové shlukové analýzy (23). Jak je znázorněno na obrázku 4E, pacienti s BD byli klasifikováni do 2 shluků (shluky 1 a 2), přičemž pacienti byli kategorizováni podle symptomů, jako jsou vředy v ústech, kožní léze, oční léze a vředy na genitáliích. Pacienti s BD v klastru 1 měli významně vyšší výskyt fenotypu artritidy zahrnující příznaky artralgie (40,0 %) a postižení gastrointestinálního (8,9 %), cévního (48,9 %) a nervového (22,2 %) systému ve srovnání s pacienty s BD v cluster 2. Dále jsme porovnali klinickou a proteomickou klasifikaci ve stejné kohortě BD. Výsledky ukázaly, že pacienti v proteomické klasifikaci podtypu I a II a v klinickém clusteru 1 sdíleli podobné klinické charakteristiky, přičemž pacienti vykazovali multiorgánové (tj. gastrointestinální, vaskulární a nervový systém) postižení a vyšší závažnost onemocnění (obrázek 4E). Naopak pacienti v proteomické klasifikaci subtypu III a v klinickém clusteru 2 vykazovali podobné klinické charakteristiky, přičemž žádný z nich nevykazoval postižení gastrointestinálního, vaskulárního a nervového systému. Tato zjištění mohou být dále podpořena neobjektivními hierarchickými shlukovacími analýzami (obrázek 4F), ve kterých byli pacienti v proteomickém podtypu III seskupeni s klinickým shlukem 2 a pacienti v proteomickém podtypu I a II byli seskupeni s klinickým shlukem 1. Tyto výsledky demonstrují potenciální užitečnost proteomické klasifikace při indikaci heterogenity a závažnosti BD. Terapeutická strategie pro pacienty s BD je do značné míry závislá na klinických příznacích a postiženém orgánu. Proteomické charakteristiky orgánově rozlišené BD však nejsou známy.

Obrázek 4. Klasifikace pacientů s BD pomocí plazmatické proteomiky a klinických proměnných. A, teplotní mapa konsenzuální matrice ukazující společně se vyskytující podíly pacientů s BD s každým proteomickým podtypem. B, Analýza hlavních složek proteomických podtypů I, II a III u pacientů s BD, ukazující významné rozdíly mezi shluky. C, Hierarchická shluková analýza odlišně exprimovaných proteinů (P < 0.05, průměrný rozdíl v expresi P > 0,2) ve 3 proteomických podtypech u pacientů s BD. D, Funkční skupiny biologických procesů podle specifických proteinů vztahujících se ke 3 podtypům. E, Rozdělení demografických a klinických charakteristik pacientů s BD podle proteomických subtypů a klinických klasifikačních shluků. F, Distribuce každé klinické charakteristiky podle proteomických podtypů a klinických klasifikačních shluků v BD kohortě na základě nezaujaté hierarchické shlukovací analýzy. Viz obrázek 1 pro definice.

Obrázek 5. Krajinné mapování orgánově rozlišených BD pomocí plazmové proteomiky. A, Proteomická krajina orgánově rozlišených BD. Vlevo: Diagram znázorňující násobek změny exprese proteinu u pacientů s BD ve srovnání se zdravými kontrolami podle fenotypu. 3 bloky představují zleva doprava zdravé kontroly, pacienty s BD bez (dvou) odpovídajících příznaků a pacienty s BD s odpovídajícími příznaky. Intenzita barvy každého bloku je úměrná násobku změny v expresi proteinu mezi BD a zdravou kontrolní skupinou. Červená a modrá označují up-regulované a down-regulované proteiny. Vpravo, biologický proces spojený s každým rozdílně exprimovaným proteinem, s intenzitou šedi čtverečků indikující log10-hodnotu P a číslo udávající počet proteinů zahrnutých v každé kategorii. B, Korelace (Pearsonova nebo Spearmanova) mezi expresí proteinu 2 vázajícího hyaluronan (HABP2), tenascinu C (TNC) a serpinu A3 (1-antichymotrypsin) (SERPINA3) a skóre závažnosti u pacientů s BD. Stínování indikuje 95% CI. C, Houslové grafy ukazující intenzitu exprese HABP2, TNC a SERPINA3 proti závažnosti onemocnění u zdravé kontroly a ve skupinách s mírnou, střední a těžkou BD. Symboly představují jednotlivé vzorky; tečkovaná červená vodorovná čára označuje medián, horní a spodní tečkované černé čáry označují mezikvartilové rozmezí. *=P < 0.{{20}}5; **=P < 0.01; ***=P < 0,001; ****=P < 0,0001. Viz obrázek 1 pro definice.

Identifikovali jsme tedy 58 proteinů specificky exprimovaných v různých skupinách pacientů s BD, kteří vykazovali různé orgánové fenotypy (obrázek 5A). Naše vyhledávání v databázi DrugBank (dostupné na https://go.drugbank.com/) odhalilo, že 26 proteinů, jmenovitě apolipoprotein A-IV, CFI, ceruloplasmin (CP), glutamát dehydrogenáza 1 (GLUD1), hyaluronový vazebný protein 2 (HABP2), F5, SERPINC1, SERPINA3, transferinový receptor protein 1 (TFRC), VWF, SERPINF2, CD44, Fc oblast receptoru III-A, alaninaminotransferáza 1, leukotrien A-4 hydroláza, proprotein konvertáza subtilisin/kexinový typ 9, angiotensinogen, C8G, haptoglobin, peptidyl-prolyl cis-trans izomeráza A, selenoprotein P, SERPIND1, SERPING1, C4BPA, lymfotoxin alfa, C4B a intertrypsin těžký řetězec 4, jsou cíle terapeutických léků používaných na klinikách nebo ve vývoji (Doplňková tabulka 12, dostupná na webové stránce Arthritis & Rheumatology na https://onlinelibrary.wiley.com/doi/ 10.1002/art.42348.). Mezi fenotypy je fenotyp artritidy zahrnující příznaky artralgie obohacený o biologické procesy spojené s autoimunitou, včetně regulace humorální imunitní odpovědi zprostředkované cirkulujícími imunoglobuliny, regulace imunity zprostředkované B buňkami a regulace imunitní odpovědi zprostředkované imunoglobulinem. ; gastrointestinální fenotyp je spojen s regulací aktivace komplementu a imunity zprostředkované B buňkami; fenotyp zapojený do srdce je spojen s aktivitou cytokinového receptoru, regulací metabolického procesu kolagenu a rozkladem extracelulární matrice; fenotyp epididymitidy je spojen s odpovědí akutní fáze; a fenotyp kožní léze je spojen s aktivitou inhibitoru endopeptidázy serinového typu, koagulací krve, humorální imunitní odpovědí zprostředkovanou cirkulujícím imunoglobulinem a dalšími procesy (obrázek 5A a doplňková tabulka 13, dostupné na webu Arthritis & Rheumatology na https://onlinelibrary .wiley.com/doi/ 10.1002/art.42348).

Vaskulární fenotyp má největší počet odlišně exprimovaných proteinů, včetně GLUD1, tenascinu C (TNC), chemokinového ligandu 2 motivu XC, epidermálního růstového faktoru obsahujícího fibulin protein extracelulární matrix 1, HABP2, F5, ATRN, SERPINC1, GPLD1, inzulínu podobný protein vázající růstový faktor 6, lektin vázající manózu 2, SEPRINA3, TFRC, VWF, SERPINF2 a člen rodiny ribonukleázy A 4 (obrázek 5A). Bioinformatická analýza dále odhalila, že tyto rozdílně exprimované proteiny se mimo jiné podílejí na degranulaci krevních destiček, koagulaci krve, posttranslační fosforylaci proteinů, aktivitě inhibitoru endopeptidázy serinového typu a akutní zánětlivé odpovědi. Všechny tyto výsledky demonstrují proteomické prostředí orgánově vyřešených BD, ze kterých by mohla být vyvinuta personalizovaná medikace pro cílové proteiny v každém orgánovém fenotypu.

cistanche výhody pro muže-posilují imunitní systém

Identification of plasma proteins related to BD severity. Among the 220 unique differentially expressed proteins (P < 0.05), 28 were positively correlated with the severity of BD (Figures 5B and 5C and Supplementary Figure 12, available on the Arthritis & Rheumatology website at https://onlinelibrary. wiley.com/doi/10.1002/art.42348). Seven proteins displayed a linear correlation with the severity score, namely, TNC, HABP2, SERPINA3, F5, ATRN, C4B, and CFH (Figure 5B and Supplementary Figure 12A). The expression of these 7 proteins was up-regulated in the severe BD group compared with the mild and moderate BD groups and the healthy control group, as indicated in the scatter plot in Figure 5C (see also Supplementary Figure 12A). Next, we selected and validated 7 protein candidates (TNC, HABP2, SERPINA3, ATRN, C4BPA, GPLD1, and C5) in an independent cohort composed of 108 patients with BD and 29 healthy controls by using quantitative ELISA (Supplementary Table 3, available at https://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/art.42348). The reproducibility of the ELISA for the validation of plasma proteins was >0.9 (doplňkový obrázek 13, dostupný na https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ art.42348). Zvýšené plazmatické hladiny HABP2, TNC a SERPINA3 byly potvrzeny ve skupině BD ve srovnání se zdravou kontrolní skupinou (obrázek 6A), stejně jako jejich korelace se závažností onemocnění (obrázky 6B a 6C). Porovnali jsme také expresi HABP2, jak byla hodnocena pomocí ELISA, mezi pacienty s BD (n=39) a kontrolními skupinami pacientů s Takayasuovou arteritidou (n=8) a zdravými kontrolami (n=10 ) (Doplňkový obrázek 14 a doplňková tabulka 5, dostupné na webu Arthritis & Rheumatology na https:// onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348.). Výsledky ukázaly, že koncentrace HABP2 byla významně vyšší ve skupině BD než koncentrace ve skupinách s Takayasuovou arteritidou a zdravými kontrolními skupinami (doplňkový obrázek 14), což ukazuje na specificitu HABP2 jako potenciálního biomarkeru pro diagnostiku BD.

Podle Krauseova skóre závažnosti mají vaskulární příznaky maximální váhu. Pacienty jsme tedy rozdělili na vaskulární BD a nevaskulární BD skupiny podle přítomnosti žilní trombózy, arteriální stenózy, okluze, dilatace nebo aneuryzmatu (doplňková tabulka 4, dostupná na https://onlinelibrary. wiley.com/doi/1 0.10{{20}}2/art.42348). Porovnali jsme hladiny exprese HABP2, TNC a SERPINA3 mezi vaskulárními BD, nevaskulárními BD a zdravými kontrolními skupinami. Výsledky ukázaly, že tyto 3 proteiny byly významně up-regulovány ve vaskulární BD skupině (obrázek 6D). Byla také provedena analýza provozní charakteristické křivky přijímače pro HABP2, TNC a SERPINA3, ve které byly stanoveny mezní hodnoty, citlivost a specificita (doplňková tabulka 14, dostupná na https://onlinelibrary.wiley.com/doi/1{{24 }}.1002/čl. 42348.). Výsledky ukázaly, že HABP2 (plocha pod křivkou [AUC] 0,68, senzitivita 0,69 a specificita 0,69) a TNC (AUC 0,71, senzitivita 0,58 a specificita 0,77) mohou odlišit vaskulární od nevaskulární BD. Hladiny 3 biomarkerů byly porovnány mezi pacienty s neaktivní a aktivní vaskulární BD. Výsledky ukázaly, že hladiny exprese HABP2, TNC a SERPINA3 byly trvale vyšší u pacientů s BD bez ohledu na vaskulární aktivitu BD (doplňkový obrázek 15, dostupný na webu Arthritis & Rheumatology na https://onlinelibrary.wiley.com/doi /10.1002/art.42348).

Obrázek 6. Validace vaskulárních BD biomarkerů hodnocených pomocí ELISA v nezávislé kohortě. A, C a D, Plazmatické koncentrace (Conc) hyaluronan-binding protein 2 (HABP2), tenascin C (TNC) a serpin A3 (1-antichymotrypsin) (SERPINA3) ve zdravé kontrolní skupině oproti všem BD pacienti (A), versus pacienti s BD ve skupinách s mírným, středním a těžkým onemocněním (C) a versus pacienti s nevaskulární BD (N-VBD) a vaskulární BD (VBD) (D). B, Korelace (Pearsonova nebo Spearmanova) mezi koncentracemi HABP2, TNC a SERPINA3 a skóre závažnosti BD. Stínování indikuje 95% CI. *=P < 0.05; **=P < 0.01; ***=P < 0,001; ****=P < 0,0001. Viz obrázek 1 pro definice.

Korelační analýza mezi plazmatickými proteiny, skóre formy aktuální aktivity Behçetovy choroby a klinickými údaji. HABP2, TNC a SERPINA3 vykazovaly zvýšené hladiny ve skupině s aktivním BD ve srovnání s neaktivními BD a zdravými kontrolními skupinami (P < 0.001) (doplňkový obrázek 16A, dostupný na Arthritis & Rheumatology webové stránky na adrese https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). Hladina SERPINA3 byla zvýšena ve skupinách s vysokým skóre formy aktuální aktivity Behçetovy nemoci (BDCAF) (doplňkový obrázek 16B). Navíc u pacientů s BD hladiny skóre SERPINA3 a BDCAF pozitivně korelovaly (r=0,39, p=0,0036), zatímco hladiny HABP2 a TNC nevykazovaly žádnou pozitivní korelaci s BDCAF skóre. Dále jsme analyzovali korelaci mezi plazmatickými hladinami pacientů a klinickými údaji (doplňkový obrázek 17A a doplňková tabulka 15, dostupné na https://onlinelibrary.wiley.com/doi/ 10.1002/art.42348.). V grafu tětivy byl zvýrazněn korelační koeficient r > 0,3. Reprezentativní bodové grafy jsou uvedeny na doplňkových obrázcích S17B–G. Výsledky ukázaly, že hladiny HABP2, TNC a SERPINA3 pozitivně korelovaly s hladinou C-reaktivního proteinu, počtem neutrofilů, šířkou distribuce červených krvinek, poměrem neutrofilů k lymfocytům, počtem trombocytů a šířkou distribuce trombocytů. Všechny tyto výsledky ukazují, že HABP2, TNC a SERPINA3 jsou funkčně spojeny se zánětem, endoteliální funkcí a aktivací krevních destiček a mohou sloužit jako biomarkery indikující závažnost a aktivitu BD, které by měly být v budoucnu ověřeny v jiné klinické kohortě. .

DISKUSE

BD je systémová vaskulitida s heterogenní klinickou prezentací, která odráží různé patogenní mechanismy odpovědné za vyvolání zánětu v tepnách a žilách všech velikostí v lidských tkáních a orgánech. V této studii jsme identifikovali velký soubor dysregulovaných proteinů (n=220) ve skupině pacientů s BD, které se účastní různých biologických procesů, a použili jsme bioinformatickou analýzu k určení interakce imunita-zánět, přítomnosti trombózy a patologická role zprostředkovaná systémem komplementu u BD. Analýza KEGG dále odhalila spojení BD s komplementárními a koagulačními kaskádami a bakteriální infekcí. Systém komplementu zprostředkovává vrozenou imunitu a zánět k obraně proti patogenům degranulací, chemotaxí, fagocytózou, signální dráhou receptoru B buněk a lýzou buněk komplexem membránového útoku, zatímco koagulační kaskády se podílejí na protizánětlivé odpovědi, vazodilataci, zvýšená endoteliální permeabilita a aktivace krevních destiček. Pomocí celogenomových asociačních dat Bakir-Gungor et al ukázali, že komplementové a koagulační kaskády jsou 1 ze 6 sdílených cest mezi tureckými a japonskými pacienty s BD, což podporuje naše výsledky z genetického pozadí a dále demonstruje zánětlivý mechanismus a vaskulopatii/ trombofilie v patogenezi BD (28). Leukocyty zprostředkovaná imunita, pozitivní regulace buněčné aktivace a migrace leukocytů demonstrují aktivní imunitní a zánětlivé reakce u BD. Neutrofily jsou aktivovány k produkci volných kyslíkových radikálů a neutrofilních extracelulárních pastí, což způsobuje zánětlivé poškození vaskulárních endoteliálních buněk, žilní trombózu a aneuryzmata. Reaktivní formy kyslíku produkované aktivními neutrofily by také mohly způsobit oxidaci a modifikaci lipidů a lipoproteinů, zejména lipoproteinů s nízkou hustotou, jak ukazuje zvýšená peroxidace lipidů (9,11), která následně zvyšuje kardiovaskulární riziko (9,10) a obrat, zvyšuje zánětlivou odpověď (10). Tento jev je v souladu s biologickými procesy regulace hladin plazmatických lipoproteinových částic a remodelací protein-lipidového komplexu pozorovanými v naší studii. Důkazy z naší studie jsou v souladu s nálezy Emmi et al spojujícími produkci leukocytů reaktivních forem kyslíku a peroxidaci lipidů v plazmě (8).

Konsenzuální shluková analýza pomocí proteomiky odhalila heterogenitu pacientů s BD. Pacienti se subtypem I měli závažnější příznaky, které mohou souviset s aktivním biologickým procesem srážení krve a aktivací komplementu. Naproti tomu pacienti se subtypem III měli relativně mírné symptomy a zánětlivá odpověď může být hlavním patologickým procesem v této podskupině. Dále jsme identifikovali proteomické charakteristiky pacientů s BD s různým orgánovým postižením. Naše bioinformatické analýzy účinně ilustrují funkce proteinových vlastností každého orgánového fenotypu, jak dokládá souvislost mezi autoimunitou a fenotypem artritidy se symptomy artralgie (29–31). Hlavními příčinami morbidity a mortality jsou velké cévní příhody, oční léze a neurologické postižení (16). Léčba BD závisí na typu postiženého orgánu a závažnosti onemocnění v tomto orgánovém systému. Podle našich nejlepších znalostí však zatím není k dispozici žádná cílená terapie BD. Naše výsledky naznačují, že diagnostické postupy a terapeutika pro každou orgánově vyřešenou BD se mohou lišit kvůli heterogenitě patogenních mechanismů. Některé klíčové proteiny by mohly být léčivými cíli pro fenotypy, včetně gastrointestinálních, nervových, očních, kloubních a vaskulárních lézí.

Podíl pacientů s vaskulární BD mezi různými rasami a etniky se pohybuje od 7,7 % do 43 % (32); onemocnění je téměř vždy spojeno s vysoce rizikovou arteriovenózní trombózou a/nebo aneuryzmatem, vysokou závažností onemocnění a kumulativní 5-roční mírou recidivy 38,4 % (33). Imunitní a zánětlivé faktory se považují za přispívající k vaskulárnímu postižení a projevům u BD. Je známo, že poškození endoteliálních buněk vede k tendenci k trombotickému riziku (34). Kromě toho může poškození cévních stěn po fibróze vést k oslabení arteriálních stěn a distenzi cévních stěn s následnými aneuryzmaty [35,36]. Nepravidelnosti, zúžení a okluze mohou být také vyvolány během akutního zánětu a po fibróze (37), zatímco chronický zánět dále podporuje dysfunkční vazodilatační vlastnosti endotelu (38). HABP2, také nazývaná proteáza aktivující faktor VII, byla původně objevena díky své schopnosti vázat se na kyselinu hyaluronovou, glykosaminoglykan, který hraje roli v regulaci endoteliální buněčné bariéry (39) a podílí se na srážení krve a fibrinolýze (40). Předchozí studie uvádějí, že HABP2 může aktivovat zánět, apoptózu a buněčný růst v buňkách hladkého svalstva cév a endoteliálních buňkách (41–43) a mohl by sloužit jako regulátor vaskulární integrity a permeability prostřednictvím proteázou aktivovaných receptorů (PAR; podobně jako trombin )/RhoA/Rho-asociovaná proteinkináza (ROCK) signální dráha (44). Umlčení (pomocí malé interferující RNA) HABP2 nebo PAR/RhoA/ROCK inhibuje narušení endoteliální buněčné bariéry zprostředkované HABP2-(44). TNC je prozánětlivý glykoprotein extracelulární matrix, který přispívá k tvorbě a prasknutí plaku aktivací krevních destiček nebo down-regulací tkáňového aktivátoru plasminogenu (45). Hladiny TNC v séru korelovaly se závažností aterosklerózy (46) a bylo prokázáno, že přechodná exprese TNC je během vaskulárního poškození up-regulována, ale vymizí po dokončení opravy (45).

SERPINA3, také známý jako 1-antichymotrypsin, inhibuje několik serinových proteáz, zejména katepsin G (47). Kromě zánětlivých buněk by mohly být méně kontraktilní buňky hladkého svalstva dediferencovány na fenotyp podobný makrofágům, který může být také zdrojem cytokinů a SERPINA3 v místě poranění cévní stěny (48). Předchozí studie ukázaly, že aktivní role SERPINA3 při negativní regulaci proliferace buněk hladkého svalstva cév (49) nebo inhibici akumulace neutrofilů (47) by mohla být prediktivní pro výskyt nežádoucích kardiovaskulárních příhod. Není však jasné, zda SERPINA3 hraje roli během patogeneze vaskulitidy u pacientů s BD nebo je produktem patogenního procesu. Je pozoruhodné, že léčivo HABP2 kyselina hyaluronová je aniontový, nesulfatovaný glykosaminoglykan vykazující protizánětlivé vlastnosti, reparaci ran, regeneraci tkání a další důležité vlastnosti; kyselina hyaluronová byla zkoumána v léčbě rakoviny, oftalmologie, artrologie, pneumologie, rinologie a urologie a pro další použití (50). Existuje několik malých molekul (octan zinečnatý, síran zinečnatý, zinek, chlorid zinečnatý) zacílených na SERPINA3 (doplňková tabulka 12, dostupná na https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/art.42348). Tyto výsledky ukazují, že biomarkery identifikované v naší práci mohou také sloužit jako cíle při vývoji nových terapií pro pacienty s BD. Naše studie má několik omezení. Za prvé, počet vzorků plazmy byl omezen; biomarkery identifikované v naší studii by měly být validovány v jiné a větší kohortě s různými autozánětlivými a autoimunitními onemocněními jako kontrolami. Za druhé, výsledky je třeba ověřit u kohort pacientů s BD, kteří jsou naivní vůči léčbě. Za třetí, biologické funkce biomarkerových proteinů v patogenezi BD by měly být zkoumány v budoucích studiích s využitím buněčných a zvířecích modelů.

Dohromady je to, pokud je nám známo, první studie, která komplexně analyzuje proteomické charakteristiky orgánově vyřešené BD. Výsledky poskytují základní pohled na heterogenitu a patogenezi BD a zdůrazňují plazmatické proteiny (HABP2, TNC a SERPINA3) jako potenciální biomarkery pro budoucí klinické hodnocení a léčbu vaskulární BD.

REFERENCE

1. Bas¸ Y, Seçkin HY, Kalkan G, et al. Vyšetřování frekvence Behçetovy choroby a rekurentní aftózní stomatitidy: nejvyšší prevalence v Turecku. Balkán Med J 2016;33:390–5.

2. Lee HJ, Kim JH, Kim SW a kol. Proteomická analýza sérového amyloidu jako potenciálního markeru u střevní Behçetovy choroby. Dig Dis Sci 2017;62:1953–62.

3. Lopalco G, Lucherini OM, Lopalco A, et al. Cytokinové podpisy u mukokutánní a oční Behçetovy choroby. Front Immunol 2017; 8:200.

4. Xu M, Deng J, Xu K a kol. Hloubková sérová proteomika odhaluje biomarkery závažnosti psoriázy a odpovědi na tradiční čínskou medicínu. Teranostika 2019;9:2475–88.

5. Geyer PE, Voytik E, Treit PV a kol. Profilování plazmatického proteomu pro detekci a zamezení zkreslení souvisejících se vzorkem ve studiích biomarkerů. EMBO Mol Med 2019;11:e10427.

6. Mao L, Dong H, Yang P a kol. MALDI-TOF/TOF-MS odhaluje zvýšený sérový haptoglobin a amyloid A u Behcetovy choroby. J Proteome Res 2008;7:4500–7.

7. Piñero J, Ramírez-Anguita JM, Saüch-Pitarch J, et al. Znalostní platforma DisGeNET pro genomiku nemocí: aktualizace 2019. Nucleic Acids Res 2020;48:D845–55.

8. Emmi G, Bagni G, Lastraioli E, a kol. Unikátní profil cirkulující miRNA zvýrazňuje trombozánět u Behçetova syndromu. Ann Rheum Dis 2022;81:386–97.

9. Orem A, Yandi YE, Vanizor B a kol. Hodnocení autoprotilátek proti oxidativně modifikovanému lipoproteinu s nízkou hustotou (LDL), náchylnosti LDL k oxidaci, hladin sérových lipidů a hydroperoxidu lipidů, celkového antioxidačního stavu, antioxidačních enzymových aktivit a endoteliální dysfunkce u pacientů s Behcetovou chorobou. Clin Biochem 2002; 35:217–24.

10. Kayatas K, Karatoprak C, Cebeci F, et al. Přítomnost nízkých hladin lipidů u pacientů s Behcetovou chorobou jako ochránce před aterosklerózou. Eur Rev Med Pharmacol Sci 2013;17:2330–4.

11. Buldanlioglu S, Turkmen S, Ayabakan HB, et al. Oxid dusnatý, peroxidace lipidů a antioxidační obranný systém u pacientů s aktivní nebo neaktivní Behçetovou chorobou. Br J Dermatol 2005;153:526–30.

12. Cho SB, Zheng Z, Ahn KJ a kol. Reaktivita sérového IgA proti GroEL Streptococcus sanguinis a lidskému heterogennímu jadernému ribonukleoproteinu A2/B1 u pacientů s Behcetovou chorobou. Br J Dermatol 2013;168:977–83.

13. Zheng Z, Sohn S, Ahn KJ a kol. Reaktivita séra proti proteinu UL48 viru herpes simplex typu 1 u pacientů s Behçetovou chorobou a myší model podobný Behçetově chorobě. Acta Derm Venereol 2015;95:952–8.

14. Lule S, Colpak AI, Balci-Peynircioglu B, a kol. Sérum Behçetovy choroby je imunoreaktivní vůči médiu neurofilament, které sdílí společné epitopy s bakteriálním HSP-65, domnělým spouštěčem. J Autoimmun 2017;84: 87–96.

15. Tong B, Liu X, Xiao J, et al. Imunopatogeneze Behcetovy choroby. Front Immunol 2019;10:665.

16. Greco A, De Virgilio A, Ralli M, et al. Behçetova choroba: nové pohledy na patofyziologii, klinické rysy a možnosti léčby. Autoimmun Rev 2018;17:567–75.

17. Marta M, Santos E, Coutinho E, a kol. Role infekcí u Behçetovy choroby a neuro-Behçetova syndromu. Autoimmun Rev 2015;14: 609–15.

18. Hatemi G, Bahar H, Uysal S, a kol. Pustulózní kožní léze u Behcetova syndromu nejsou sterilní. Ann Rheum Dis 2004;63:1450–2.

19. Galeone M, Colucci R, D'Erme AM, et al. Potenciální infekční etiologie Behçetovy choroby. Patolog Res Int 2012;2012:595380.

20. Karaca M, Hatemi G, Sut N a kol. Shluk papulopustulárních lézí/artritid Behçetova syndromu se také shlukuje v rodinách. Revmatologie (Oxford) 2012;51:1053–60.

21. Tascilar K, Melikoglu M, Ugurlu S, et al. Cévní postižení u Behçetova syndromu: retrospektivní analýza asociací a časového průběhu. Revmatologie (Oxford) 2014;53:2018–22.

22. Zou J, Luo JF, Shen Y a kol. Shluková analýza fenotypů pacientů s Behçetovým syndromem: velká kohortová studie z referenčního centra v Číně. Arthritis Res Ther 2021; 23:45.

23. Soejima Y, Kirino Y, Takeno M, et al. Změny v podílu klinických shluků přispívají k fenotypovému vývoji Behçetovy choroby v Japonsku. Arthritis Res Ther 2021; 23:49.

24. Leiba M, Seligsohn U, Sidi Y a kol. Trombofilní faktory nejsou hlavní příčinou trombózy u Behçetovy choroby. Ann Rheum Dis 2004;63:1445–9.

25. Becatti M, Emmi G, Silvestri E, a kol. Aktivace neutrofilů podporuje oxidaci fibrinogenu a tvorbu trombů u Behcetovy choroby. Náklad 2016;133:302–11.

26. Zheng W, Wu X, Goudarzi M, a kol. Metabolomické změny spojené s Behçetovou chorobou. Arthritis Res Ther 2018;20:214.

27. Xu J, Su G, Huang X, a kol. Metabolomická analýza komorové vody identifikuje aberantní metabolismus aminokyselin a mastných kyselin u VogtKoyanagi-Harady a Behcetovy choroby. Front Immunol 2021;12: 587393.

28. Bakir-Gungor B, Remmers EF, Meguro A, et al. Identifikace možných patogenních cest u Behçetovy choroby pomocí dat celogenomové asociační studie ze dvou různých populací. Eur J Hum Genet 2015;23:678–87.

29. Tong D, Lönnblom E, Yau AC a kol. Sdílený epitop kolagenu typu XI a typu II je rozpoznán patogenními protilátkami u myší a lidí s artritidou. Front Immunol 2018;9:451.

30. Durlik-Popinska K, _ Zarnowiec P, Lechowicz Ł, et al. Protilátky izolované od pacientů s revmatoidní artritidou proti lipopolysacharidu Proteus mirabilis O3 (S1959) obsahujícímu lysin mohou reagovat s kolagenem typu I. Int J Mol Sci 2020;21:9635.

31. Jung JH, Han KD, Lee YB a kol. Behçetova choroba je spojena s roztroušenou sklerózou a revmatoidní artritidou: korejská populační studie. Dermatologie 2021: 1–6.

32. Düzgün N, Ates¸ A, Aydintug OT, et al. Charakteristika vaskulárního postižení u Behçetovy choroby. Scand J Rheumatol 2006;35:65–8.

33. Tascilar K, Melikoglu M, Ugurlu S, et al. Cévní postižení u Behçetova syndromu: retrospektivní analýza asociací a časového průběhu. Revmatologie (Oxford) 2014;53:2018–22.

34. Le Joncour A, Martos R, Loyau S, et al. Kritická role neutrofilních extracelulárních pastí (NET) u pacientů s Behcetovou chorobou. Ann Rheum Dis 2019;78:1274–82.

35. Al-Basheer M, Hadadin F. Typ tvorby aneuryzmat vaskulární-Behcetovy choroby. Heart Lung Circ 2007;16:407–9.

36. Chambers JC, Haskard DO, Kooner JS. Cévní endoteliální funkce a mechanismy oxidačního stresu u pacientů s Behçetovým syndromem. J Am Coll Cardiol 2001;37:517–20.

37. Demirtürk OS, Tünel HS, Alemdaroglu U. Cévní projevy Behçetovy choroby. In: Gonul M, Kartal S, redakce. Behcetova nemoc. Londýn: IntechOpen; 2017.

38. Aksu K, Donmez A, Keser G. Zánět vyvolaná trombóza: mechanismy, asociace onemocnění a management. Curr Pharm Des 2012;18:1478–93.

39. Choi-Miura NH, Tobe T, Sumiya J, et al. Purifikace a charakterizace nového proteinu vázajícího hyaluronan (PHBP) z lidské plazmy: má tři EGF, kringle a serinovou proteázovou doménu, podobnou aktivátoru hepatocytového růstového faktoru. J Biochem 1996; 119: 1157-65.

40. Kanse SM, Parahuleva M, Muhl L, et al. Proteáza aktivující faktor VII (FSAP): vaskulární funkce a role při ateroskleróze. Thromb Haemost 2008;99:286–9.

41. Byskov K, Boettger T, Ruehle PF, et al. Faktor VII aktivující proteáza (FSAP) reguluje expresi zánětlivých genů ve vaskulárních hladkých svalech a endoteliálních buňkách. Ateroskleróza 2017;265: 133–9.

42. Parahuleva MS, Maj R, Hölschermann H, et al. Regulace funkce monocytů/makrofágů proteázou aktivující faktor VII (FSAP). Ateroskleróza 2013;230:365–72.

43. Kannemeier C, Al-Fakhri N, Preissner KT et al. Proteáza aktivující faktor VII (FSAP) inhibuje buněčnou proliferaci zprostředkovanou růstovým faktorem a migraci buněk hladkého svalstva cév. FASEB J 2004;18: 728–30.

44. Mambetsariev N, Mirzapoiazova T, Mambetsariev B, et al. Protein 2 vázající kyselinu hyaluronovou je novým regulátorem vaskulární integrity. Arterioscler Thromb Vasc Biol 2010;30:483–90.

45. Midwood KS, Hussenet T, Langlois B, et al. Pokroky v biologii tenascinu-C. Cell Mol Life Sci 2011;68:3175–99.

46. ​​Gao W, Li J, Ni H a kol. Tenascin C: potenciální biomarker pro predikci závažnosti koronární aterosklerózy. J Atheroscler Thromb 2019;26:31–8.

47. Sanchez-Navarro A, Gonzalez-Soria I, Caldiño-Bohn R, et al. Integrační pohled na serpiny ve zdraví a nemoci: příspěvek SerpinA3. Am J Physiol Cell Physiol 2021;320:C106–18.

48. Sorokin V, Woo CC. Role Serpiny3 ve vaskulární biologii. Int J Cardiol 2020;304:154–5.

49. Qian LL, Ji JJ, Guo JQ, et al. Ochranná role serpina3c jako nového inhibitoru trombinu proti ateroskleróze u myší. Clin Sci (Londýn) 2021;135:447–63.

50. Fallacara A, Baldini E, Manfredini S, et al. Kyselina hyaluronová ve třetím tisíciletí. Polymery (Basilej) 2018;10.