Профилирование N-гликанов плазмы повышает точность диагностики рассеянного склероза, MOGAD и заболеваний спектра оптиконевромиелита с антителами к AQP4

Введение и цель: Дифференциальная диагностика рассеянного склероза (РС) и заболеваний, определяемых наличием антител, таких как заболевания спектра оптиконевромиелита (NMOSD), остаётся сложной задачей, особенно при снижении уровня антител. N-гликаны играют важную роль в иммунных процессах: изменения степени ветвления и фукозилирования связаны с функцией T- и B-клеток и дебютом РС, а увеличение числа остатков N-ацетилглюкозамина коррелирует с прогрессированием заболевания. Несмотря на растущее признание роли гликозилирования в нейровоспалении, прямое сравнение N-гликома при РС и заболеваниях, определяемых наличием антител, ранее не проводилось. Цель исследования — оценить, позволяет ли профилирование N-гликома плазмы эффективно различать эти заболевания и их подтипы.

Методы: В когортное исследование включили 120 участников: 30 пациентов с ремиттирующим РС (RRMS), 30 — с вторично-прогрессирующим РС (SPMS), 30 — с заболеванием, ассоциированным с антителами к гликопротеину миелиновых олигодендроцитов (MOGAD), и 30 — с NMOSD, ассоциированным с антителами к аквапорину-4 (AQP4). Участников набрали в больнице Джона Рэдклиффа, входящей в состав Национальной службы здравоохранения (NHS) больниц Оксфордского университета. N-гликаны плазмы анализировали методом гидрофильной хроматографии сверхвысокого давления (UHPLC-HILIC) в сочетании с масс-спектрометрией высокого разрешения. Для выявления специфичных для заболеваний гликомных профилей применяли ортогональный дискриминантный анализ методом частичных наименьших квадратов.

Результаты: Для разных заболеваний и фенотипов выявлены различные профили N-гликома. N-гликаны плазмы позволяли отличить РС от заболеваний, определяемых наличием антител, с точностью 80,5% (±1,5%), MOGAD от NMOSD с антителами к AQP4 — с точностью 77,8% (±3,1%), а RRMS от SPMS — с точностью 75,2% (±3,6%). К признакам, позволявшим различать заболевания, определяемые наличием антител, и РС, относились повышение моносилилирования (S1; отношение шансов [ОШ] = 2,57; p < 0,0001), тригалактозилирования (G3; ОШ = 2,70; p < 0,0001), содержания высокоразветвлённых гликанов (ОШ = 2,32; p = 0,0002) и антеннального фукозилирования (ОШ = 2,89; p < 0,0001). Различение не зависело от серостатуса по антителам на момент взятия образца.

Выводы: Полученные данные указывают на потенциал гликомного анализа плазмы как диагностического инструмента при нейровоспалительных заболеваниях. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы уточнить механизмы связи изменений гликома с патологией заболеваний, однако профилирование гликанов плазмы может повысить точность классификации заболеваний. Благодаря неинвазивности и низкой стоимости этот подход перспективен как дополнительный диагностический инструмент при демиелинизирующих заболеваниях центральной нервной системы.