埃及血吸虫是非洲流行的泌尿生殖系统血吸虫病病原体,7-15 岁学龄儿童为最易感人群,也是血吸虫病防控的重点关注对象。对埃及血吸虫病的诊断仍然依赖病原体虫卵的识别,该方法耗时耗力、专业技能要求高且敏感度和准确性较差,亟需发展高通量快速检测方法。近日,我所在国际知名期刊《PLOS Neglected Tropical Diseases》发表了题为 “Preliminary screening of urinary host protein biomarkers for Schistosomiasis haematobium: A proteome profiling study identifying candidate diagnostic targets in school-aged children” 的研究性论著,探索了与埃及血吸虫病相关的生物标志物,并将其作为推进诊断和检测的一个新途径。
本研究从桑给巴尔招募了135名7-15岁的儿童,采用数据非依赖采集(DIA)蛋白质组学结合机器学习的方法,从埃及血吸虫感染者的尿液样本中识别潜在的生物标志物。蛋白质组学分析显示,感染组和对照组分别鉴定出961种、860种宿主蛋白质,其中269种存在差异性表达。同时,采用机器学习区分感染者和非感染者的生物标志物,训练的6个机器学习模型 ROC 曲线下面积(AUC)均超90%。经人群样本酶联免疫吸附试验(ELISA)验证,结果显示SYNPO2、CD276、异质核核糖核蛋白 M(hnRNPM)在感染组表达显著降低,α2 巨球蛋白(α2M)、卵磷脂胆固醇酰基转移酶(LCAT)显著升高。
该研究证实了尿液蛋白质组学结合机器学习识别埃及血吸虫感染生物标志物的可行性,提供了高风险人群的全面尿液蛋白质图谱,并确定上述五种蛋白作为潜在诊断标志物。这一研究发现,对流行区早期筛查和非流行地区输入性病例监测具有重要意义。
江苏省血吸虫病防治研究所黄玉政研究员、江苏省血吸虫病防治研究所杨坤研究员和上海大学董昕教授为本文的共同通讯作者;南京医科大学已毕业研究生刘益昀为本文的第一作者。原文链接:https://journals.plos.org/plosntds/article?id=10.1371/journal.pntd.0013429
2025.09.03
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