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背景:2型糖尿病（Type 2 diabetes mellitus,T2DM）和老化（Aging）是阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease,AD）的独立危险因素。记忆逐渐减退是AD最常见的临床特征,每年有10%-15%的轻度认知障碍（Mild cognitive impairment,MCI）患者转变为AD。随T2DM发病率的增加和人口老龄化的加剧,AD的患病率也呈现出急剧升高的趋势。因此,寻找能在早期客观预测哪些T2DM病人或老年人可能发展成为AD的外周生物标志物,对于AD的早期干预并最终达到降低其患病率有重要意义。由于血小板与神经元在生物学上有诸多相似之处,使其成为探索神经疾病（如AD）外周标志物的理想资源。目前,关于血小板与大脑之间的分子联系尚无报道。目的:寻找T2DM和老年人群认知衰退的血小板分子标志,建立AD早期诊断模型;整合大脑和血小板组学,揭示中枢与外周血小板共同失调网络和关键驱动分子。方法:基于本实验室依托社区和医院建立的老年认知队列,本研究将体检老年人分为有2型糖尿病人群和无2型糖尿病人群。然后,基于简易精神状态检查量表MMSE评分,将2型糖尿病病人分为无认知损伤组（T2DM-n MCI,MMSE=28-30）和有轻度认知损伤组（T2DM-MCI,MMSE=18-24）。而针对于无2型糖尿病老年人群,同样依据MMSE评分将其分为MCI组（MMSE=18-23）,AD组（重度认知障碍,MMSE=2-17）和年龄/性别匹配的正常对照组（Ctrl,MMSE=29-30）。然后,利用TMT标记联合质谱技术表征血小板蛋白表达谱;通过生物信息学解析差异蛋白生物功能;通过Western blotting和ELISA试剂盒检测相关蛋白质的表达水平;采用最小二乘判别分析（PLS-DA）、逻辑回归和机器学习构建认知损伤判定模型。最后,将血小板蛋白质组学同现有AD脑组学数据进行联合分析,解析老年认知衰退过程中,血小板与大脑之间的分子关联。结果:1.老年2型糖尿病向轻度认知障碍转化的血小板标志分子研究通过使用TMT-LC-MS/MS蛋白质组学,共捕获2994种血小板蛋白,其中在T2DM-MCI vs T2DM-n MCI比对组中鉴定出46种差异表达蛋白（DEPs,P＜0.05）。皮尔逊相关分析,将MMSE、Aβ1-42/Aβ1-40（β-淀粉样蛋白）和r GSK-3β-T/S9（总糖原合酶激酶-3β与Serine-9活性片段比值）分别同组学分子进行关联,发现显著相关蛋白涉及线粒体自噬/自噬、胰岛素信号转导和糖酵解/糖异生等途径。其中,差异蛋白中仅自噬功能蛋白optineurin（OPTN）与MMSE评分,Aβ1-42/Aβ1-40和r GSK-3β（T/S9）三者都呈显著相关（P＜0.05）。机器学习分析表明,血小板OPTN与r GSK-3β（T/S9）联合使用可提高MCI区分效率,其曲线下面积AUC为0.927,特异性为86.7%,敏感性为85.3%,准确率为0.859。2.非2型糖尿病老年人群认知损伤的血小板生物标志分子研究血小板蛋白质组学分析表明,与对照组比,在MCI和AD组中共检测出360个差异蛋白,这些差异蛋白参与多种KEGG通路:AD、AMPK信号、端粒酶RNA定位、血小板活化和补体活化。通过与MMSE评分的相关分析,发现三条正相关和两条负相关通路可能与认知功能下降密切相关。偏最小二乘判别分析（Partial least squares discriminant analysis,PLS-DA）显示,PHB、UQCRH、CD63、GP1BA、FINC、RAP1A、ITPR1/2和ADAM10共九个蛋白的变化对于区分认知损伤患者与正常受试者有显著贡献。进一步的机器学习分析显示,四种血小板蛋白PHB、UQCRH、GP1BA和FINC四者联合使用时,区分正常和认知损伤受试者的效果最佳。3.阿尔茨海默病患者脑和血小板组学的整合研究通过整合269名AD患者的基因和蛋白表达谱,本研究鉴定出同时在脑和血小板中表现出差异表达蛋白（Differentially expressed proteins,DEPs）共239个,其中70.3%的差异分子变化趋势是一致的。进一步的分析表明,这些中枢和外周同时出现差异的分子被富集在十条信号通路。机器学习分析表明,IDH3B和RTN1在区分认知损伤和正常人群上具有较高的效率。最后,本研究发现HMOX2和SERPINA3可以作为AD病变的驱动分子,相比于正常人,其在AD患者中分别降低和升高。结论:对MCI和AD患者外周血小板蛋白表达谱的深入全面分析,揭示了血小板与AD之间的关联涉及血小板活化、补体通路活化、线粒体功能障碍、钙离子失衡和APP代谢异常等信号通路。机器学习识别出两组血小板组合标志物可以有效区分正常和认知损伤人群（PHB、UQCRH、GP1BA、FINC;IDH3B、RTN1）。此外,本研究确定了血小板OPTN与r GSK-3β（T/S9）联合使用可显著提高区分T2DM-MCI与T2DM-n MCI的效率。总而言之,血小板蛋白质组学的探索具有新颖性,加深我们对AD外周分子变化的理解,而大脑和血小板组学的整合为找到有效的外周生物标志物和AD潜在治疗靶点提供了宝贵的资源,进一步反映了蛋白质组学驱动的精准医学（proteomics-driven precision medicine,PDPM）在AD领域的巨大应用潜力。