全国爱发日 | 雄激素性脱发的血清脂质组学研究和性别差异分析

　　“5月28日”谐音“吾爱发”，所以为全国爱发日，旨在唤起更多人爱护头发。

　　雄激素脱发是常见脱发病症，男性患病率为46%，女性为5%。有关发病机制目前尚未完全阐明，或主要与毛囊对雄激素的敏感性增加有关，研究表明AGA患者可能存在异常的脂质代谢，而脂质与代谢综合征（MetS）、毛囊皮脂腺等密切相关。

　　因此了解AGA患者与健康对照之间的脂质代谢物差异有助于揭示疾病特征和机制，通过分析不同性别AGA患者之间的脂质组变化，以及MetS相关指标与脂质代谢物的关联，并基于临床特征分析AGA与MetS之间的相关性，能够为临床诊疗提供新的生物标志物，并增进对脱发所涉及代谢紊乱的理解。

　　01研究方法

　　研究样本为空腹血液样本，分别来自于83名AGA患者和84名健康对照，结合液相色谱-电喷雾电离串联质谱（LC-ESI-MS/MS）平台技术进行脂质组学分析。对于生物标志物筛选，利用到了OPLS-DA模型中VIP值、单变量分析中倍数变化（FC）、双尾t检验中的P值、ROC曲线和AUC值来选择潜在的生物标志物。

　　对于激素和代谢指标的检测，通过ELISA检测血清中的DHT、PGD2和TGF-β1水平，使用全自动生化分析仪定量检测血清中的总胆固醇（CHOL）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、甘油三酯（TG）和空腹血糖（FBG）水平，并检测统计受试者临床特征并进行相关关联分析。

　　02研究结果

　　研究发现AGA患者比健康对照组有更高的代谢综合征发生概率（26.51%VS 11.9%），在AGA群体中鉴定出51种差异脂质，其中甘油三酯（TG）显著增加，而多种磷脂类如磷脂酰胆碱（PC）、磷脂酰乙醇胺（PE）等显著减少。

　　研究确定了几种具有高特异性的潜在AGA生物标志物，包括PC(16:2/21:6)、PC(34:4p)、PE(41:7)、PE(44:12)、PG(40:9)、PI(32:2)和TG(15:0/18:1/18:1)，这些脂质与DHT、PGD2、TGF-β1以及代谢综合征相关指标显著相关。

　　03研究结论

　　研究表明AGA患者表现出异常的脂质代谢模式，男性和女性AGA患者之间存在不同的脂质组学特征，研究确定的潜在生物标志物与DHT、PGD2、TGF-β1和代谢综合征指标紧密相关。

　　研究结果增进了对AGA病理机制的理解，有助于开发新的诊断工具和治疗策略，为未来AGA的个性化医疗提供了新的视角和潜在的生物标志物。

　　04研究结果展开

 

　　表1显示AGA患者组和对照组患者的临床相关信息

　　表中参数包括以下临床特征和生物标志物：性别（Sex）、年龄（Age）、腰围（WC）、体质指数（BMI）、收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、空腹血糖（FBG）、总胆固醇（CHOL）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、甘油三酯（TG）、代谢综合征（MetS）的发生率、二氢睾酮（DHT）、前列腺素D2（PGD2）、转化生长因子-β1（TGF-β1。

 

　　图1.展示AGA患者与健康对照组在脂质代谢水平上的整体差异

　　a.主成分分析（PCA）得分图展示AGA患者和健康患者间的代谢异同。

　　b.正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）得分图进一步展示AGA组和对照组间的代谢差异。

　　c.置换测试验证分析通过200次置换测试来验证OPLS-DA模型的稳定性和可重复性。

　　d-e.火山图与折线图展示AGA组和对照组间51个代谢差异物，其中7个上调，44个下调。

 

　　图2.展示AGA患者与健康对照之间差异表达的脂质在代谢途径中的富集情况

　　KEGG通路分析展示差异脂质所涉及的主要代谢途径，节点的大小表示在该通路中富集的数量，颜色表示P值统计显著性。

 

　　图3.展示AGA患者组7种标志性脂质的ROC曲线分析

　　脂质类型包括PC：磷脂酰胆碱，PE：磷脂酰乙醇胺，PG：磷脂酰甘油，PI：磷脂酰肌醇，TG：甘油三酯。ROC曲线分析用于区分AGA组和正常组，曲线下面积（AUC）越高，标志物的区分度越明显，这里选取阈值为AUC>0.8。

 

　　图4.展示AGA患者群体中男性和女性的脂质组学差异

　　a.OPLS-DA得分图展示男性AGA患者和健康患者间的代谢异同。

　　b.置换测试检测男性组别的OPLS-DA模型。

　　c.火山图展示男性AGA患者和健康患者间的代谢物差异。

　　d.OPLS-DA得分图展示女性AGA患者和健康患者间的代谢异同。

　　e.置换测试检测女性组别的OPLS-DA模型。

　　f.火山图展示女性AGA患者和健康患者间的代谢物差异。

　　g.维恩图展示AGA患者群体中2种性别所共有的或独有的脂质代谢物。

 

　　表2主要描述AGA患者群体中特异性脂质代谢物，表中区分了不同性别的AGA患者

　　表中参数包括脂质代谢物列表、调整后的P值、倍数变化（Fold Change,FC、变量重要性投影（Variable Importance in Projection,VIP）、接收者操作特征曲线下面积（Area Under the ROC Curve,AUC）。其中脂质类别包括磷脂酰胆碱（PC）、磷脂酰乙醇胺（PE）、磷脂酰甘油（PG）、磷脂酰肌醇（PI）、磷脂酰丝氨酸（PS）、鞘氨醇（Cer）、甘油三酯（TG）等。

 

　　图5.展示AGA患者中几种特定脂质代谢物与DHT（二氢睾酮）、PGD2（前列腺素D2）、TGF-β1（转化生长因子-β1）之间的Spearman相关性分析结果

　　a-g.显示PC（16：2/21：6）、PC（34：4p）、PE（41：7）、PE（44：12）、PG（40：9）、PI（32：2）和TG（15：0/18：1/18：1）与DHT之间的相关性分析。

　　h-i.显示PC（34：4p）和TG（15：0/18：1/18：1）与PGD2相关性分析。

　　j.显示TG（15：0/18：1/18：1）与TGF-β1相关性分析

 

　　图6.显示AGA患者中具有特异性脂质与代谢综合征（MetS）相关指标之间的相关性分析的热图

　　其中脂质类别包括磷脂酰乙醇胺（PE）、甘油三酯（TG）、磷脂酰胆碱（PC）、磷脂酰甘油（PG）、磷脂酰肌醇（PI）。MetS相关指标包括收缩压（SBP）、腰围（WC）、舒张压（DBP）、体质指数（BMI）、空腹血糖（FBG）、总胆固醇（CHOL）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）等。

　　05总结与启发

　　该篇文献发表于Cell旗下期刊Heliyon（IF>4），从这篇文章中，我们可以了解脂质组学技术如何应用于雄性激素脱发（AGA）与脂质代谢之间关系，进一步挖掘疾病标志物和探析疾病机制。

　　数据分析强调了性别在疾病中的因素，这与临床实践紧密相关。数据分析关联了代谢综合征与AGA，揭示了AGA与代谢综合征（MetS）之间的联系，强调了对AGA患者进行代谢紊乱风险评估的重要性。研究者通过脂质代谢物与激素水平（如DHT、PGD2、TGF-β1）的相关性分析，深入探头了AGA的病理生理机制。

　　在队列构建和数据分析中，临床研究设计严谨，有关样本收集、分组、临床特征测量和数据分析等步骤完善；而对于多变量数据的分析，应用了主成分分析（PCA）、正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）等多变量统计方法，表明多元数据处理的有效性，清晰呈现了数据和图表。

　　参考文献

　　Wang S,Li M,Qin S,et.al.Serum lipidomic changes and sex differences in androgenetic alopecia.Heliyon.2024;10:e26204.doi:10.1016/j.heliyon.2024.e26204