Состав белков экзосом сыворотки крови пациентов, перенесших ишемический инсульт, ассоциирован с когнитивными нарушениями в постинсультном периоде

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Ишемический инсульт (ИИ) и последующие нервно-психические расстройства являются одними из ведущих причин инвалидности во всем мире. Ранее было предложено несколько стратегий использования экзосом для оценки риска заболеваний, связанных с ИИ. Целью данной работы являлась оценка белков экзосом сыворотки крови пациентов в хроническом постинсультном периоде и поиск их ассоциаций с развитием постинсультных умеренных когнитивных нарушений (УКН). Сравнительный количественный протеомный анализ сывороточных экзосом пациентов без постинсультных УКН (19, средний возраст 52,0 ± 8,1 года) и пациентов с постинсультными УКН (11, средний возраст 64,8 ± 5,6 года) выявил достоверные различия в уровнях 62 белков из 186 идентифицированных. У пациентов с УКН, по сравнению с пациентами без УКН, в хроническом постинсультном периоде наблюдались повышенные уровни белков, ассоциированных с иммунной системой, и пониженные уровни белков, участвующих в липидном обмене. Полученные данные позволяют предположить, что более высокий уровень активации иммунной системы у пациентов в отдаленном периоде после ИИ может быть одним из факторов риска развития постинсультных когнитивных расстройств, и указывают на участие экзосомального транспорта в этих процессах.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Т. А. Дружкова

ГБУЗ «Научно-практический психоневрологический центр имени З.П. Соловьева» Департамента здравоохранения города Москвы

Email: nata_gul@ihna.ru
Россия, 115419 Москва

М. Ю. Жанина

ГБУЗ «Научно-практический психоневрологический центр имени З.П. Соловьева» Департамента здравоохранения города Москвы; ФГБУН «Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии» РАН

Email: nata_gul@ihna.ru

Department of Functional Biochemistry of Nervous System

Россия, 115419 Москва; 117485 Москва

Е. Е. Владимирова

ГБУЗ «Городская клиническая больница имени Кончаловского» Департамента здравоохранения города Москвы

Email: nata_gul@ihna.ru
Россия, 124489 Москва

А. Б. Гехт

ГБУЗ «Научно-практический психоневрологический центр имени З.П. Соловьева» Департамента здравоохранения города Москвы; Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова

Email: nata_gul@ihna.ru
Россия, 115419 Москва; 119049 Москва

Н. В. Гуляева

ГБУЗ «Научно-практический психоневрологический центр имени З.П. Соловьева» Департамента здравоохранения города Москвы; ФГБУН «Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии» РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: nata_gul@ihna.ru

Department of Functional Biochemistry of Nervous System

Россия, 115419 Москва; 117485 Москва

Список литературы

  1. Robinson, R. G., and Jorge, R. E. (2016) Post-stroke depression: a review, Am. J. Psychiatry, 173, 221-231, https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2015.15030363.
  2. He, A., Wang, Zu., Wu, X., Sun, W., Yang, K., and Feng, W. (2023) Incidence of post-stroke cognitive impairment in patients with first-ever ischemic stroke: a multicenter cross-sectional study in China, Lancet Reg. Health West. Pacific, 33, 100687, https://doi.org/10.1016/j.lanwpc.2023.100687.
  3. Sexton, E., McLoughlin, A., Williams, D. J., Merriman, N. A., and Donnelly, N. (2019) Systematic review and meta-analysis of the prevalence of cognitive impairment no dementia in the first year post-stroke, Eur. Stroke J., 4, 160-171, https://doi.org/10.1177/2396987318825484.
  4. Sachdev, P. S., Lipnicki, D. M., Crawford, J. D., Wen, W., and Brodaty, H. (2014) Progression of cognitive impairment in stroke/TIA patients over 3 years, J. Neurol. Neurosurg. Psychiatr., 85,1324-1330, https://doi.org/10.1136/jnnp-2013-306776.
  5. Altieri, M., Di, Piero V., Pasquini, M., Gasparini, M., Vanacore, N., and Vicenzini, E. (2004) Delayed poststroke dementia: a 4-year follow-up study, Neurology, 62, 2193-2197, https://doi.org/10.1212/01.WNL.0000130501.79012.1A.
  6. Rothenburg, L. S., Herrmann, N., Swardfager, W., Black, S. E., Tennen, G., and Kiss, A. (2010) The relationship between inflammatory markers and post stroke cognitive impairment, J. Geriatr. Psychiatr. Neurol., 23, 199-205, https://doi.org/10.1177/08919887103735.
  7. Narasimhalu, K., Lee, J., Leong, Y.-L., Ma, L., De Silva, D. A., and Wong, M.-C. (2015) Inflammatory markers and their association with post stroke cognitive decline, Int. J. Stroke, 10, 513-518, https://doi.org/10.1111/ijs.12001.
  8. Sandvig, H. V., Aam, S., Alme, K. N., Askim, T., Beyer, M. K., Ellekjær, H., Ihle-Hansen, H., Lydersen, S., Mollnes, T. E., Munthe-Kaas, R., Næss, H., Saltvedt, I., Seljeseth, Y. M., Thingstad, P., Wethal, T., and Knapskog, A. B. (2023) Plasma inflammatory biomarkers are associated with poststroke cognitive impairment: the Nor-COAST study, Stroke, 54, 1303-1311, https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.122.041965.
  9. Chen, W., Li, C., Liang, W., Li, Y., Zou, Z., Xie, Y., Liao, Y., Yu, L., Lin, Q., Huang, M., Li, Z., and Zhu, X. (2022) The roles of optogenetics and technology in neurobiology: a review, Front. Aging Neurosci., 14, 867863, https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.867863.
  10. Ozaki, T., Nakamura, H., and Kishima, H. (2019) Therapeutic strategy against ischemic stroke with the concept of neurovascular unit, Neurochem. Int., 126, 246-251, https://doi.org/10.1016/j.neuint.2019.03.022.
  11. Tuo, Q. Z., Zhang, S. T., and Lei, P. (2022) Mechanisms of neuronal cell death in ischemic stroke and their therapeutic implications, Med. Res. Rev., 42, 259-305, https://doi.org/10.1002/med.21817.
  12. Walsh, J., Tozer, D. J., Sari, H., Hong, Y. T., Drazyk, A., and Williams, G. (2021) Microglial activation and blood-brain barrier permeability in cerebral small vessel disease, Brain, 144, 1361-1371, https://doi.org/10.1093/ brain/awab003.
  13. Zhang, Y., Bi, J., Huang, J., Tang, Y., Du, S., and Li, P. (2020) Exosome: a review of its classification, isolation techniques, storage, diagnostic and targeted therapy applications, Int. J. Nanomed., 15, 6917-6934, https:// doi.org/10.2147/IJN.S264498.
  14. Goetzl, E. J., Mustapic, M., Kapogiannis, D., Eitan, E., Lobach, I. V., Goetzl, L., Schwartz, J. B., and Miller, B. L. (2016) Cargo proteins of plasma astrocyte-derived exosomes in Alzheimer’s disease, FASEB J., 30, 3853-3859, https://doi.org/10.1096/fj.201600756R.
  15. Winston, C. N., Goetzl, E. J., Akers, J. C., Carter, B. S., Rockenstein, E. M., Galasko, D., Masliah, E., and Rissman, R. A. (2016) Prediction of conversion from mild cognitive impairment to dementia with neuronally derived blood exosome protein profile, Alzheimers Dement. (Amst), 3, 63-72, https://doi.org/10.1016/j.dadm.2016.04.001.
  16. Badhwar, A., and Haqqani, A. S. (2020) Biomarker potential of brain-secreted extracellular vesicles in blood in Alzheimer’s disease, Alzheimers Dement. (Amst), 12, e12001, https://doi.org/10.1002/dad2.12001.
  17. Chan, L., Chung, C. C., Chen, J. H., Yu, R. C., and Hong, C. T. (2021) Cytokine profile in plasma extracellular vesicles of Parkinson’s disease and the association with cognitive function, Cells, 10, 604, https://doi.org/10.3390/cells10030604.
  18. Abner, E. L., Elahi, F. M., Jicha, G. A., Mustapic, M., Al-Janabi, O., Kramer, J. H., Kapogiannis, D., and Goetzl, E. J. (2020) Endothelial-derived plasma exosome proteins in Alzheimer’s disease angiopathy, FASEB J., 34, 5967-5974, https://doi.org/10.1096/fj.202000034R.
  19. Brenna, S., Altmeppen, H. C., Mohammadi, B., Rissiek, B., Schlink, F., and Ludewig, P. (2020) Characterization of brain-derived extracellular vesicles reveals changes in cellular origin after stroke and enrichment of the prion protein with a potential role in cellular uptake, J. Extracell. Vesicles, 9, 1809065, https://doi.org/10.1080/ 20013078.2020.1809065.
  20. Doyle, L. M., and Wang, M. Z. (2029) Overview of extracellular vesicles, their origin, composition, purpose, and methods for exosome isolation and analysis, Cells, 8, 727, https://doi.org/10.3390/cells8070727.
  21. Hong, S. B., Yang, H., Manaenko, A., Lu, J., Mei, Q., and Hu, Q. (2019) Potential of exosomes for the treatment of stroke, Cell. Transpl., 28, 662-670, https://doi.org/10.1177/0963689718816990.
  22. Lee, E. C., Ha, T.W., Lee, D.-H., Hong, D.-Y., Park, S.-W., Lee, J. Y., Lee, M. R., and Oh, J. S. (2022) Utility of exosomes in ischemic and hemorrhagic stroke diagnosis and treatment, Int. J. Mol. Sci., 23, 8367, https://doi.org/10.3390/ijms23158367.
  23. Venkat, P., Chen, J., and Chopp, M. (2018) Exosome-mediated amplification of endogenous brain repair mechanisms and brain and systemic organ interaction in modulating neurological outcome after stroke, J. Cereb. Blood Flow Metab., 38, 2165-2178, https://doi.org/10.1177/0271678X18782789.
  24. Lachenal, G., Pernet-Gallay, K., Chivet, M., Hemming, F. J., Belly, A., and Bodon, G. (2011) Release of exosomes from differentiated neurons and its regulation by synaptic glutamatergic activity, Mol. Cell Neurosci., 46, 409-418, https://doi.org/10.1016/j.mcn.2010.11.004.
  25. Bang, O. Y., and Kim, E. H. (2019) Mesenchymal stem cell-derived extracellular vesicle therapy for stroke: challenges and progress, Front. Neurol., 10, 211, https://doi.org/10.3389/fneur.2019.00211.
  26. Zagrean, A. M., Hermann, D. M., Opris, I., Zagrean, L., and Popa-Wagner, A. (2018) Multicellular crosstalk between exosomes and the neurovascular unit after cerebral ischemia. Therapeutic implications, Front. Neurosci., 12, 811, https://doi.org/10.3389/fnins.2018.00811.
  27. Lyden, P. (2017) Using the national institutes of health stroke scale: a cautionary tale, Stroke, 48, 513-519, https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.116.015434.
  28. Nasreddine, Z. S., Phillips, N. A., Bedirian, V., Charbonneau, S., and Whitehead, V. (2005) The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment, J. Am. Geriatr. Soc., 53, 695-699, https://doi.org/10.1111/j.1532-5415.2005.53221.x.
  29. Zigmond, A. S., and Snaith, R. P. (1983) The hospital anxiety and depression scale, Acta Psychiatr. Scand., 67, 361-370, https://doi.org/10.1111/j.1600-0447.1983.tb09716.x.
  30. Novikova, S.E., Farafonova, T. E., Tikhonova, O. V., Shushkova, N. A., Pyatnitsky, M. A., Zgoda, V. G., Ponomarenko, E. A., Lisitsa, A. V., Grigoryev, A.I., Tutelyan, V. A., and Archakov, A. I. (2020) Mass-spectrometric MRM analysis of FDA-verified proteins in the blood plasma of healthy volunteers, Biomed. Khim., 66, 294-316, https://doi.org/10.18097/PBMC20206604294.
  31. Tyanova, S., Temu, T., and Cox, J. (2016) The MaxQuant computational platform for mass spectrometry-based shotgun proteomics, Nat. Protoc., 11, 2301-2319, https://doi.org/10.1038/nmeth.3901.
  32. Yu, S.-H., Kyriakidou, P., and Cox, J. (2020) Isobaric matching between runs and novel PSM-level normalization in MaxQuant strongly improve reporter ion-based quantification, J. Proteome Res., 19, 3945-3954, https:// doi.org/10.1021/acs.jproteome.0c00209.
  33. Chen, R. L., Balami, J. S., Esiri, M. M., Chen, L. K., and Buchan, A. M. (2010) Ischemic stroke in the elderly: an overview of evidence, Nat. Rev. Neurol., 6, 256-265, https://doi.org/10.1038/nrneurol.2010.36.
  34. Chung, H. Y., Kim, D. H., Lee, E. K., Chung, K. W., Chung, S., Lee, B., Seo, A. Y., Chung, J. H., Jung, Y. S., Im, E., Lee, J., Kim, N. D., Choi, Y. J., Im, D. S., and Yu, B. P. (2018) Redefining chronic inflammation in aging and age-related diseases: proposal of the senoinflammation concept, Aging Dis., 10, 367-382, https://doi.org/10.14336/AD.2018.0324.
  35. Cribbs, D. H., Berchtold, N. C., Perreau, V., Coleman, P. D., Rogers, J., Tenner, A. J., and Cotman, C. W. (2012) Extensive innate immune gene activation accompanies brain aging, increasing vulnerability to cognitive decline and neurodegeneration: a microarray study, J. Neuroinflamm., 9, 179, https://doi.org/10.1186/1742-2094-9-179.
  36. Corraini, P., Henderson, V. W., Ording, A. G., Pedersen, L., Horváth-Puhó, E., and Sørensen, H. T. (2017) Long-term risk of dementia among survivors of ischemic or hemorrhagic stroke, Stroke, 48, 180-186, https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.116.015242.
  37. Simats, A., and Liesz, A. (2022) Systemic inflammation after stroke: implications for post-stroke comorbidities, EMBO Mol. Med., 14, e16269, https://doi.org/10.15252/emmm.202216269.
  38. Chan, B. D., Wong, W. Y., Lee, M. M., Cho, W. C., Yee, B. K., Kwan, Y. W., and Tai, W. C. (2019) Exosomes in inflammation and inflammatory disease, Proteomics, 19, e1800149, https://doi.org/10.1002/pmic.201800149.
  39. Ozansoy, M., Mikati, H., Velioglu, H. A., and Yulug, B. (2022) Exosomes: a missing link between chronic systemic inflammation and Alzheimer’s disease? Biomed. Pharmacother., 159, 114161, https://doi.org/10.1016/j.biopha.2022.114161.
  40. De Rivero Vaccari, J. P., Brand, F., Adamczak, S., Lee, S. W., Perez-Barcena, J., and Wang, M. Y. (2016). Exosome-mediated inflammasome signaling after central nervous system injury, J. Neurochem., 136 (Suppl. 1), 39-48, https://doi.org/10.1111/jnc.13036.
  41. Ryan, T. AJ., and O’Neill, L. A. J. (2022) Innate immune signaling and immunothrombosis: new insights and therapeutic opportunities, Eur. J. Immunol., 52, 1024-1034, https://doi.org/10.1002/eji.202149410.
  42. Ma, Y., Liu, Y., Zhang, Z., and Yang, G. Y. (2019) Significance of complement system in ischemic stroke: a comprehensive review, Aging Dis., 10, 429-462, https://doi.org/10.14336/AD.2019.0119.
  43. Stokowska, A., Olsson, S., Holmegaard, L., Jood, K., Blomstrand, C., Jern, C., and Pekna, M. (2013) Cardioembolic and small vessel disease stroke show differences in associations between systemic C3 levels and outcome, PLoS One, 8, e72133, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0072133.
  44. Stokowska, A., Olsson, S., Holmegaard, L., Jood, K., Blomstrand, C., and Jern, C. (2011) Plasma C3 and C3a levels in cryptogenic and large-vessel disease stroke: associations with outcome, Cerebrovasc. Dis., 32, 114-122, https://doi.org/10.1159/000328238.
  45. Zhang, B., Yang, N., and Gao, C. (2015) Is plasma C3 and C4 levels useful in young cerebral ischemic stroke patients? Associations with prognosis at 3 months, J. Thromb. Thrombol., 39, 209-214, https://doi.org/10.1007/s11239-014-1100-7.
  46. Olsson, S., Stokowska, A., Holmegaard, L., Jood, K., Blomstrand, C., and Pekna, M. (2011) Genetic variation in complement component C3 shows association with ischaemic stroke, Eur. J. Neurol., 18, 1272-1274, https:// doi.org/10.1111/j.1468-1331.2011.03377.x.
  47. Duggan, M. R., Lu, A., Foster, T. C., Wimmer, M., and Parikh, V. (2022) Exosomes in age-related cognitive decline: mechanistic insights and improving outcomes, Front. Aging Neurosci., 14, 834775, https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.834775.
  48. Mocco, J., Mack, W. J., Ducruet, A. F., Sosunov, S. A., Sughrue, M. E., Hassid, B. G., Nair, M. N., Laufer, I., Komotar, R. J., Claire, M., Holland, H., Pinsky, D. J., and Connolly, E. S. Jr. (2006) Complement component C3 mediates inflammatory injury following focal cerebral ischemia, Circ. Res., 99, 209-217, https://doi.org/10.1161/ 01.RES.0000232544.90675.42.
  49. Jumeau, C., Awad. F., Assrawi, E., Cobret, L., Duquesnoy, P., Giurgea, I., Valeyre, D., Grateau, G., Amselem, S., Bernaudin, J. F., and Karabina, S. A. (2019) Expression of SAA1, SAA2 and SAA4 genes in human primary monocytes and monocyte-derived macrophages, PLoS One, 14, e0217005, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0217005.
  50. Ali, K., Middleton, M., Puré, E., and Rader, D. J. (2005) Apolipoprotein E suppresses the type I inflammatory response in vivo, Circ. Res., 9, 922-927, https://doi.org/10.1161/01.RES.0000187467.67684.43.
  51. Zhang, H. L., Wu, J., and Zhu, J. (2010) The immune-modulatory role of apolipoprotein E with emphasis on multiple sclerosis and experimental autoimmune encephalomyelitis, Clin. Dev. Immunol., 2010, 186813, https://doi.org/10.1155/2010/186813.
  52. Massri, M., Toonen, E. J. M., Sarg, B., Kremser, L., Grasse, M., Fleischer, V., Torres-Quesada, O., Hengst, L., Skjoedt, M.-O., Bayarri-Olmos, R., Rosbjerg, A., Garred, P., Orth-Höller, D., Prohászka, Z., and Würzner, R. (2024) Complement C7 and clusterin form a complex in circulation, Front. Immunol., 15, 1330095, https://doi.org/10.3389/fimmu.2024.1330095.
  53. Farjo, K. M., Farjo, R. A., Halsey, S., Moiseyev, G., and Ma, J. X. (2012) Retinol-binding protein 4 induces inflammation in human endothelial cells by an NADPH oxidase- and nuclear factor kappa B-dependent and retinol-independent mechanism, Mol. Cell Biol., 32, 5103-5115, https://doi.org/10.1128/MCB.00820-12.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Тепловая карта (heatmap), демонстрирующая результаты иерархической кластеризации образцов и белковых профилей всех пациентов после ИИ. Показана кластеризация экспрессии белков у групп пациентов без УКН и с УКН

Скачать (535KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».