Unbiased CSF Proteomics in Patients With Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus to Identify Molecular Signatures and Candidate Biomarkers

de Geus MB, Wu CY, Dodge H, Leslie SN, Wang W, Lam TT, Kahle KT, Chan D, Kivisäkk P, Nairn AC, Arnold SE, Carlyle BC.

Neurology. 2025 Mar 11;104(5):e213375.

doi: 10.1212/WNL.0000000000213375.

Abstract

Background and objectives: Idiopathic normal pressure hydrocephalus (iNPH) is a reversible neurologic disorder that remains poorly understood. Accurate differential diagnosis of iNPH and Alzheimer disease (AD) is complicated by overlapping clinical manifestations. Beyond neuroimaging, there are currently no biomarkers available for iNPH leading to frequent misdiagnosis, and proteomic studies into iNPH have been limited by low sample sizes and inadequate analytical depth. In this study, we report the results of a large-scale proteomic analysis of CSF from patients with iNPH to elucidate pathogenesis and identify potential disease biomarkers.

Methods: CSF samples were collected through lumbar puncture during diagnostic visits to the Mass General Brigham neurology clinic. Samples were analyzed using mass spectrometry. Differential expression of proteins was studied using linear regression models. Results were integrated with publicly available single-nucleus transcriptomic data to explore potential cellular origins. Biological process enrichment was analyzed using gene-set enrichment analyses. To identify potential diagnostic biomarkers, decision tree-based machine learning algorithms were applied.

Results: Participants were classified as cognitively unimpaired (N = 53, mean age: 66.5 years, 58.5% female), AD (N = 124, mean age: 71.2 years, 46.0% female), or iNPH (N = 44, mean age: 74.6 years, 34.1% female) based on clinical diagnosis and AD biomarker status. Gene Ontology analyses indicated upregulation of the immune system and coagulation processes and downregulation of neuronal signaling processes in iNPH. Differential expression analysis showed a general downregulation of proteins in iNPH. Integration of differentially expressed proteins with transcriptomic data indicated that changes likely originated from neuronal, endothelial, and glial origins. Using machine learning algorithms, a panel of 12 markers with high diagnostic potential for iNPH were identified, which were not all detected using univariate linear regression models. These markers spanned the various molecular processes found to be affected in iNPH, such as LTBP2, neuronal pentraxin receptor (NPTXR), and coagulation factor 5.

Discussion: Leveraging the etiologic insights from a typical neurologic clinical cohort, our results indicate that processes of immune response, coagulation, and neuronal signaling are affected in iNPH. We highlight specific markers of potential diagnostic interest. Together, our findings provide novel insights into the pathophysiology of iNPH and may facilitate improved diagnosis of this poorly understood disorder.

Differential Expression Analysis and Integration With Transcriptomic Data

(A) Upset plot indicating the number of differentially expressed (DE) proteins, from the linear regression model output, between groups and how many proteins were significant in 1 (single dot) or more (joined dots) contrasts. A large number of proteins were found to be DE in both CU vs iNPH and AD vs iNPH, indicating a broader dysregulation of the proteome in iNPH compared with AD and CU. (B) Integration with publicly available transcriptomic data indicates DE proteins from a likely specific cellular origin. DE proteins that showed a normalized gene expression score >1 (i.e., an enrichment of at least ten-fold in 1 cell type vs all others) are visualized in a heatmap across non-neuronal cell types. Dendrograms indicate hierarchical grouping between proteins and cell types. (C) Expression profiles of DE proteins that were found to be highly enriched in a single cell type. Boxplots indicate the median and interquartile range, and black points indicate outliers. For example, collagen, type 1, α 1 (COL1A1), increased in iNPH compared with AD, was highly enriched in vascular leptomeningeal cells. Significance bars indicate Benjamini-Hochberg adjusted p < 0.05 from linear regression model results. AD = Alzheimer disease; CU = cognitively unimpaired; iNPH = idiopathic normal pressure hydrocephalus.

초록

배경 및 연구 목적

특발성 정상 뇌압 수두증(iNPH)은 가역적인 신경학적 질환이지만, 그 병태 생리가 아직 명확히 밝혀지지 않았습니다. iNPH와 알츠하이머병(AD)은 임상적 증상이 겹치는 경우가 많아 정확한 감별 진단이 어렵습니다. 현재 신경영상 기법 외에는 iNPH를 진단할 수 있는 바이오마커가 없으며, 기존의 단백체학(proteomics) 연구는 표본 크기가 작고 분석 깊이가 부족한 한계가 있었습니다. 본 연구에서는 iNPH 환자의 뇌척수액(CSF)에 대한 대규모 단백체 분석을 수행하여 병리 기전을 규명하고, 잠재적인 질병 바이오마커를 탐색하고자 하였습니다.

연구 방법

CSF 샘플은 매사추세츠 종합병원(Mass General Brigham) 신경과 클리닉에서 진단 방문 중 요추천자를 통해 수집되었습니다. 샘플은 질량분석법(mass spectrometry)을 이용하여 분석되었습니다. 단백질의 차등 발현(differential expression)은 선형 회귀 모델을 사용하여 평가하였으며, 공공 데이터베이스에서 제공하는 단일-핵 전사체(single-nucleus transcriptomic) 데이터와 통합하여 세포 기원을 탐색하였습니다. 또한, 유전자 세트 분석(gene-set enrichment analysis)을 통해 생물학적 과정의 변화 양상을 분석하였으며, 머신러닝 기반 의사결정 트리(decision tree) 알고리즘을 적용하여 잠재적 진단 바이오마커를 식별하였습니다.

연구 결과

임상 진단 및 AD 바이오마커 상태에 따라 참가자는 인지 장애 없음(N = 53, 평균 연령: 66.5세, 여성 58.5%), AD(N = 124, 평균 연령: 71.2세, 여성 46.0%), iNPH(N = 44, 평균 연령: 74.6세, 여성 34.1%)로 분류되었습니다. 유전자 온톨로지 분석(Gene Ontology analysis) 결과, iNPH에서는 면역계 및 응고 과정이 활성화되었으며, 신경 신호 전달 과정이 저하된 것으로 나타났습니다. 차등 발현 분석에서는 iNPH에서 전반적으로 단백질 발현이 감소하는 경향을 보였습니다. 전사체 데이터와 통합 분석한 결과, 이러한 변화는 주로 신경세포, 내피세포, 및 신경교세포에서 기원한 것으로 추정되었습니다. 머신러닝 알고리즘을 활용하여 12개의 진단적 가치가 높은 바이오마커를 확인하였으며, 이 중 일부는 단변량 선형 회귀 분석만으로는 탐지되지 않았습니다. 이 바이오마커들은 iNPH에서 영향을 받는 다양한 분자 과정과 연관되어 있으며, LTBP2, neuronal pentraxin receptor (NPTXR), 그리고 응고 인자 5(coagulation factor 5) 등이 포함되었습니다.

결론

본 연구는 실제 신경과 임상 코호트에서 얻은 데이터를 활용하여 iNPH의 병태 생리에 대한 새로운 통찰을 제공하였습니다. 연구 결과에 따르면, iNPH에서는 면역 반응, 응고 과정, 신경 신호 전달 과정이 영향을 받으며, 특정 바이오마커가 질환 진단에 유용할 가능성이 있음을 시사합니다. 이러한 발견은 iNPH의 이해를 높이고, 보다 정확한 진단을 위한 기반을 마련하는 데 기여할 수 있을 것입니다.