The blood proteome in disease Understanding the function of human blood serum proteins in disease has been limited by difficulties in monitoring their production, accumulation, and distribution. Emilsson et al. investigated human serum proteins of more than 5000 Icelanders over the age of 65. The composition of blood serum includes a complex regulatory network of proteins that are globally coordinated across most or all tissues. The authors identified modules and functional groups associated with disease and health outcomes and were able to link genetic variants to complex diseases. Science , this issue p. 769

Summary

 Age-related frailty may be due to decreased skeletal muscle regeneration. The role of TGF-β molecules myostatin and GDF11 in regeneration is unclear. Recent studies showed an age-related decrease in GDF11 and that GDF11 treatment improves muscle regeneration, which were contrary to prior studies. We now show that these recent claims are not reproducible and the reagents previously used to detect GDF11 are not GDF11 specific. We develop a GDF11-specific immunoassay and show a trend toward increased GDF11 levels in sera of aged rats and humans. GDF11 mRNA increases in rat muscle with age. Mechanistically, GDF11 and myostatin both induce SMAD2/3 phosphorylation, inhibit myoblast differentiation, and regulate identical downstream signaling. GDF11 significantly inhibited muscle regeneration and decreased satellite cell expansion in mice. Given early data in humans showing a trend for an age-related increase, GDF11 could be a target for pharmacologic blockade to treat age-related sarcopenia.

COVID-19 has caused over 1 million deaths globally, yet the cellular mechanisms underlying severe disease remain poorly understood. By analyzing several thousand plasma proteins in 306 COVID-19 patients and 78 symptomatic controls over serial timepoints using two complementary approaches, we uncover COVID-19 host immune and non-immune proteins not previously linked to this disease. Integration of plasma proteomics with nine published scRNAseq datasets shows that SARS-CoV-2 infection upregulates monocyte/macrophage, plasmablast, and T cell effector proteins. By comparing patients who died to severely ill patients who survived, we identify dynamic immunomodulatory and tissue-associated proteins associated with survival, providing insights into which host responses are beneficial and which are detrimental to survival. We identify intracellular death signatures from specific tissues and cell types, and by associating these with angiotensin converting enzyme 2 (ACE2) expression, we map tissue damage associated with severe disease and propose which damage results from direct viral infection rather than from indirect effects of illness. We find that disease severity in lung tissue is driven by myeloid cell phenotypes and cell-cell interactions with lung epithelial cells and T cells. Based on these results, we propose a model of immune and epithelial cell interactions that drive cell-type specific and tissue-specific damage in severe COVID-19.

Abstract Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD), previously known as non-alcoholic fatty liver disease, encompasses steatosis and metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH), leading to cirrhosis and hepatocellular carcinoma. Preclinical MASLD research is mainly performed in rodents; however, the model that best recapitulates human disease is yet to be defined. We conducted a wide-ranging retrospective review (metabolic phenotype, liver histopathology, transcriptome benchmarked against humans) of murine models (mostly male) and ranked them using an unbiased MASLD ‘human proximity score’ to define their metabolic relevance and ability to induce MASH-fibrosis. Here, we show that Western diets align closely with human MASH; high cholesterol content, extended study duration and/or genetic manipulation of disease-promoting pathways are required to intensify liver damage and accelerate significant (F2+) fibrosis development. Choline-deficient models rapidly induce MASH-fibrosis while showing relatively poor translatability. Our ranking of commonly used MASLD models, based on their proximity to human MASLD, helps with the selection of appropriate in vivo models to accelerate preclinical research.

Abstract Circulating proteins are prognostic for human outcomes including cancer, heart failure, brain trauma and brain amyloid plaque burden. A deep serum proteome survey recently revealed close associations of serum protein networks and common diseases. The present study reveals unprecedented number of individual serum proteins that overlap genetic signatures of diseases emanating from different tissues of the body. Here, 54,469 low-frequency and common exome-array variants were compared with 4782 protein measurements in the serum of 5343 individuals of the deeply annotated AGES Reykjavik cohort. Using a study-wide significant threshold, 2019 independent exome array variants affecting levels of 2135 serum proteins were identified. These variants overlapped genetic loci for hundreds of complex disease traits, emphasizing the emerging role for serum proteins as biomarkers of and potential causative agents of multiple diseases.

Alzheimer’s disease (AD) is currently defined by the aggregation of amyloid-β (Aβ) and tau proteins in the brain. Although biofluid biomarkers are available to measure Aβ and tau pathology, few markers are available to measure the complex pathophysiology that is associated with these two cardinal neuropathologies. Here, we characterized the proteomic landscape of cerebrospinal fluid (CSF) changes associated with Aβ and tau pathology in 300 individuals using two different proteomic technologies—tandem mass tag mass spectrometry and SomaScan. Integration of both data types allowed for generation of a robust protein coexpression network consisting of 34 modules derived from 5242 protein measurements, including disease-relevant modules associated with autophagy, ubiquitination, endocytosis, and glycolysis. Three modules strongly associated with the apolipoprotein E ε4 ( APOE ε4) AD risk genotype mapped to oxidant detoxification, mitogen-associated protein kinase signaling, neddylation, and mitochondrial biology and overlapped with a previously described lipoprotein module in serum. Alterations of all three modules in blood were associated with dementia more than 20 years before diagnosis. Analysis of CSF samples from an AD phase 2 clinical trial of atomoxetine (ATX) demonstrated that abnormal elevations in the glycolysis CSF module—the network module most strongly correlated to cognitive function—were reduced by ATX treatment. Clustering of individuals based on their CSF proteomic profiles revealed heterogeneity of pathological changes not fully reflected by Aβ and tau.

Abstract Enhancing brown adipose tissue (BAT) function to combat metabolic disease is a promising therapeutic strategy. A major obstacle to this strategy is that a thermoneutral environment, relevant to most modern human living conditions, deactivates functional BAT. We showed that we can overcome the dormancy of BAT at thermoneutrality by inhibiting the main oxygen sensor HIF-prolyl hydroxylase, PHD2, specifically in adipocytes. Mice lacking adipocyte PHD2 ( P2 KO ad ) and housed at thermoneutrality maintained greater BAT mass, had detectable UCP1 protein expression in BAT and higher energy expenditure. Mouse brown adipocytes treated with the pan-PHD inhibitor, FG2216, exhibited higher Ucp1 mRNA and protein levels, effects that were abolished by antagonising the canonical PHD2 substrate, HIF-2a. Induction of UCP1 mRNA expression by FG2216, was also confirmed in human adipocytes isolated from obese individuals. Human serum proteomics analysis of 5457 participants in the deeply phenotyped Age, Gene and Environment Study revealed that serum PHD2 (aka EGLN1) associates with increased risk of metabolic disease. Our data suggest adipose–selective PHD2 inhibition as a novel therapeutic strategy for metabolic disease and identify serum PHD2 as a potential biomarker.

Abstract Robust and reliable proteome measurements provide mechanistic insights in biomedical research. SOMAmer (Slow Off-rate Modified Aptamer) reagents are modified, DNA-based, affinity reagents that measure defined target proteins with reproducibility and accuracy similar to monoclonal antibodies. Applying SOMAmer reagent technology, we developed SomaScan, a clinical proteome profiling platform with capability to measure 7,523 proteoforms for 6,594 human proteins by UniprotID in small sample volumes (e.g., 55μl plasma or serum). We evaluated the platform by profiling the proteome of a panel of well characterized Cell Line Encyclopedia (CCLE) cancer models. Unsupervised machine learning analyses demonstrate the SomaScan assay distinguishing cell lines on the basis of their proteome signatures, and identifying both tissue-specific and oncogenic pathways. The proteome measured by SomaScan correlates with published CCLE transcriptome at a level comparable to other published transcript to proteome studies. Taken together, we demonstrate that the SomaScan platform is a technically reproducible system suitable for biomedical and clinical applications that reliably illuminates underlying biomolecular mechanisms.

Abstract With the growing number of genetic association studies, the genotype-phenotype atlas has become increasingly more complex, yet the functional consequences of most disease associated alleles is not understood. The measurement of protein level variation in solid tissues and biofluids integrated with genetic variants offers a path to deeper functional insights. Here we present a large-scale proteogenomic study in 5,368 individuals, revealing 4,113 independent associations between genetic variants and 2,099 serum proteins, of which 37% are previously unreported. The majority of both cis - and trans -acting genetic signals are unique for a single protein, although our results also highlight numerous highly pleiotropic genetic effects on protein levels and demonstrate that a protein’s genetic association profile reflects certain characteristics of the protein, including its location in protein networks, tissue specificity and intolerance to loss of function mutations. Integrating protein measurements with deep phenotyping of the cohort, we observe substantial enrichment of phenotype associations for serum proteins regulated by established GWAS loci, and offer new insights into the interplay between genetics, serum protein levels and complex disease.

The prevalence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) is expected to increase rapidly in the next decades, posing a major challenge to societies worldwide. The emerging era of precision medicine calls for the discovery of biomarkers of clinical value for prediction of disease onset, where causal biomarkers can furthermore provide actionable targets. Blood-based factors like serum proteins are in contact with every organ in the body to mediate global homeostasis and may thus directly regulate complex processes such as aging and the development of common chronic diseases. We applied a data-driven proteomics approach measuring serum levels of 4,137 proteins in 5,438 Icelanders to discover novel biomarkers for incident T2DM and describe the serum protein profile of prevalent T2DM. We identified 536 proteins associated with incident or prevalent T2DM. Through LASSO penalized logistic regression analysis combined with bootstrap resampling, a panel of 20 protein biomarkers that accurately predicted incident T2DM was identified with a significant incremental improvement over traditional risk factors. Finally, a Mendelian randomization analysis provided support for a causal role of 48 proteins in the development of T2DM, which could be of particular interest as novel therapeutic targets.