歯列矯正患者における歯肉退縮の新規バイオマーカーを同定するための歯肉溝液の定量的プロテオーム解析

Quantitative proteomic analysis of gingival crevicular fluids to identify novel biomarkers of gingival recession in orthodontic patients.

抄録

目的:

矯正患者における歯肉退縮関連のバイオマーカーを同定するために、矯正治療を行っていない健常歯肉（GH）、矯正治療中の健常歯肉（OGH）、矯正治療中の陥没歯肉（OGR）の歯肉溝液（GCF）のプロテオームを比較検討した。

OBJECTIVE: To identify gingival recession-related biomarkers in orthodontic patients, we compared the proteome of gingival crevicular fluids (GCF) from healthy gingiva without orthodontic treatment (GH), healthy gingiva undergoing orthodontic treatment (OGH), and recessed gingiva undergoing orthodontic treatment (OGR).

方法:

ボランティア15名（n=5/群）の前歯からGCF試料を採取した。DIA-based liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS)を用いて定量的プロテオーム解析を実施した。Gene Ontology（GO）用語とKyoto Encyclopedia of Genes and Genomes（KEGG）パスウェイを使用して、差次発現タンパク質（DEP）のアノテーションを行った。バイオマーカー候補の検出と絞り込みにはROC分析を行い、DEP間の相互作用の判定にはPPIネットワークを利用した。

METHODS: GCF samples were obtained from the anterior teeth of 15 volunteers (n = 5/group). Quantitative proteomic analysis was performed using DIA-based liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). Gene Ontology (GO) terms and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathways were used to annotate differentially expressed proteins (DEPs). Receiver-operating characteristic (ROC) analysis was performed to detect and filter biomarker candidates, while Protein-Protein Interaction (PPI) Networks were utilized to determine the interactions between these DEPs.

結果:

OGR対OGH、OGR対GH、OGH対GHの各群で、それぞれ253、238、101個のDEPが発見された。3群のベン図に基づき、OGR vs. OGH群の128個のDEPが、矯正治療中の進行性歯肉退縮（GR）に関連する特異的なタンパク質であると同定された。分子機能解析の結果、128個のDEPは、抗原結合、RNA結合、二本鎖RNA結合、細胞間接着に関わるカドヘリン結合、ビンキュリン結合、S100タンパク質結合、Ral GTPase結合など「分子結合」に富むことがわかった。また、これらのDEPの大半は、細胞骨格の制御に関与していた。さらに、生物学的プロセス解析では、翻訳に濃縮されていることが示され、細胞成分解析では、128のDEPが細胞外エキソソームに関連していることが示された。さらに、KEGG解析では、RibosomeとPhagosomeが上位2タームであった。ROC解析の結果、26のタンパク質がGRのバイオマーカー候補となり得ることが示された。PPIネットワーク解析の結果、IQGAP1、ACTN1、TLN1、VASP、FN1、FERMT3、MYO1C、RALA、RPL35、SEC61G、KPNB1およびNPM1が細胞骨格制御を介してGRの発生に関与する可能性が予測された。

RESULTS: A total of 253, 238, and 101 DEPs were found in OGR vs. OGH, OGR vs. GH, and OGH vs. GH groups, respectively. Based on the Venn diagram of three groups, 128 DEPs in OGR vs. OGH group were identified as specific proteins associated with progressive gingival recession (GR) during orthodontic treatment. Molecular function analysis showed that 128 DEPs were enriched in "molecular binding", including antigen binding, RNA binding, double-stranded RNA binding, cadherin binding involved in cell-cell adhesion, vinculin binding, S100 protein binding, and Ral GTPase binding. The majority of these DEPs were also involved in cytoskeletal regulation. In addition, biological process analysis showed an enrichment in translation, while cellular component analysis indicated that 128 DEPs were related to extracellular exosome. Furthermore, Ribosome and Phagosome were the top two terms in KEGG analysis. The results of ROC analysis demonstrated that 26 proteins could be potential biomarker candidates for GR. PPI networks analysis predicted that IQGAP1, ACTN1, TLN1, VASP, FN1, FERMT3, MYO1C, RALA, RPL35, SEC61G, KPNB1, and NPM1 could be involved in the development of GR via cytoskeletal regulation.

結論:

以上より、我々は矯正治療後の GR に関連するいくつかの GCF タンパク質を同定した。これらの知見は、矯正治療開始前に感受性の高い患者における GR の予防に貢献する可能性がある。

CONCLUSIONS: In summary, we identified several GCF proteins associated with GR after orthodontic treatment. These findings could contribute to the prevention of GR in susceptible patients before the initiation of orthodontic treatment.

意義:

GR を有する矯正患者は、矯正治療中、特に前歯部において審美的な欠陥や歯根過敏症を訴えることが多い。GCF はタンパク質に富み、歯周病診断のためのバイオマーカーとして利用される可能性があるが、矯正患者における GR に関連した GCF プロテオームの変化についてはほとんど知られていない。本研究では、まず DIA-based LC-MS/MS を用いてプロテオームを評価し、矯正患者における GR のバイオマーカー候補を同定した。これらの知見は、矯正治療中のGRに関する理解を深め、矯正治療前の感受性集団におけるGRの早期診断、あるいは予防に寄与するものと考えられる。

SIGNIFICANCE: Orthodontic patients with GR often report esthetic defects or root hypersensitivity during orthodontic treatment, especially at the anterior teeth site. GCF, rich in protein, is an easily accessible source of potential biomarkers for the diagnosis of periodontal diseases; however, little is known about the changes in GCF proteome associated with GR in orthodontic patients. In this study we firstly used DIA-based LC-MS/MS to evaluate the proteome and to identify the biomarker candidates for GR in orthodontic patients. These findings will improve our understanding of GR during orthodontic treatment, and could contribute to an earlier diagnosis, or even prevention, of GR in susceptible populations before orthodontic treatment.