乾燥した血液斑点からのヘモグロビンサブユニットのLC-MS/MSベースの絶対定量は、α-サラセミアサイレントキャリアの新しいバイオマーカーを明らかにします

α-サラセミアのサイレントキャリアの同定は、従来の表現型ベースのスクリーニング方法で困難です。液体クロマトグラフィータンデム質量分析（LC-MS/MS）ベースのアプローチは、この難問に対処するための新しいバイオマーカーを提供する場合があります。この研究では、バイオマーカーの発見と検証のために、3つのα-サラセミアサブタイプを持つ個人から乾燥血液スポットサンプルを収集しました。発見フェーズで51サンプルのプロテオームプロファイリングを通じて、さまざまなα-サラセミアサブタイプと正常コントロールの間でヘモグロビンサブユニットの微分発現パターンを観察しました。次に、すべての検出可能なヘモグロビンサブユニットを測定するために、複数の反応モニタリング（MRM）アッセイを開発および最適化しました。検証フェーズは、462サンプルのコホートで行われました。測定されたヘモグロビンサブユニットの中で、サブユニットμは、明確な倍率変化を伴うすべてのα-サラセミア群で有意に上方制御されました。ヘモグロビンサブユニットμは、特にサイレントα-サラセミアのα-サラセミアの新しいバイオマーカーとして大きな可能性を示します。ヘモグロビンサブユニットの濃度とその比率に基づいて予測モデルを構築し、α-サラセミアのさまざまなサブタイプを分類しました。サイレントα-サラセミアと正常、非偏見α-サラセミア対正常、および欠失α-サラセミア対正常のバイナリ分類問題では、モデルの最高のパフォーマンスは、クロスで0.9505、0.9430、および0.9976の平均Rocaucsを達成しました。それぞれ検証。マルチクラスモデルでは、最高のパフォーマンスにより、交差検証で平均Rocaucが0.9290を達成しました。MRMアッセイとモデルの性能により、ヘモグロビンサブユニットμが臨床診療におけるサイレントα-サラセミアのスクリーニングにおいて重要な役割を果たすことが実証されました。

Identification of α-thalassemia silent carriers is challenging with conventional phenotype-based screening methods. A liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS)-based approach may offer novel biomarkers to address this conundrum. In this study, we collected dried blood spot samples from individuals with three α-thalassemia subtypes for biomarker discovery and validation. We observed differential expression patterns of hemoglobin subunits among various α-thalassemia subtypes and normal controls through proteomic profiling of 51 samples in the discovery phase. Then, we developed and optimized a multiple reaction monitoring (MRM) assay to measure all detectable hemoglobin subunits. The validation phase was conducted in a cohort of 462 samples. Among the measured hemoglobin subunits, subunit μ was significantly upregulated in all the α-thalassemia groups with distinct fold changes. The hemoglobin subunit μ exhibits great potential as a novel biomarker for α-thalassemia, especially for silent α-thalassemia. We constructed predictive models based on the concentrations of hemoglobin subunits and their ratios to classify the various subtypes of α-thalassemia. In the binary classification problems of silent α-thalassemia vs normal, non-deletional α-thalassemia vs normal, and deletional α-thalassemia vs normal, the best performance of the models achieved average ROCAUCs of 0.9505, 0.9430, and 0.9976 in the cross-validation, respectively. In the multiclass model, the best performance achieved an average ROCAUC of 0.9290 in cross-validation. The performance of our MRM assay and models demonstrated that the hemoglobin subunit μ would play a vital role in screening silent α-thalassemia in clinical practice.