神经退行性疾病(Neurodegenerative diseases, NDs)是一类与衰老密切相关的进行性神经系统疾病，其共同病理特征是特定蛋白质发生错误折叠并形成异常淀粉样聚集体^1,2。病理聚集体在细胞间传播和扩增，加速疾病进展。突触核蛋白病是一类以α-突触核蛋白(α-Synuclein, α-syn)异常聚集为核心病理特征的NDs，代表性疾病包括帕金森病(Parkinson’s disease, PD)，多系统萎缩(Multiple system atrophy, MSA)等^3,4。目前，突触核蛋白病的诊断主要依赖临床症状评估，但不同亚型间症状显著重叠，且临床表现难以直接反映分子病理差异，亟需发展基于核心病理标志物(Biomarkers)的早期诊断与精准分型的临床诊断新方法。近年来，阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease, AD)领域已逐步建立起以β-淀粉样蛋白(Amyloid β, Aβ)和Tau蛋白为核心病理标志物，结合体液检测与脑PET成像的临床诊断新范式，极大程度提升了疾病诊断、分型及病程评估的特异性和准确性^5,6，并直接推动了AD的药物研发进程及靶向药上市。然而，严重滞后于AD，包括PD及MSA等在内的突触核蛋白病目前仍缺乏临床可用的体液检测及脑PET成像检测方法，极大地阻碍了相应疾病的药物研发进程。

图1 论文题目和作者信息

2026年5月26日，中国科学院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心刘聪团队，上海交通大学Bio-X研究院李丹团队，及复旦大学附属华山医院王坚团队合作在Cell期刊上发表了题为“TPPP/p25 amyloid seeding activity as a specific biomarker for multiple system atrophy”的研究论文。该研究聚焦少突胶质细胞特异性表达的促微管聚合蛋白(Tubulin polymerization promoting protein, TPPP/p25)，系统解析了TPPP/p25的淀粉样聚集机制和病理纤维结构，并在此基础上理性设计种子扩增(Seed amplification assay, SAA)检测底物，建立TPPP/p25-SAA检测体系，用于识别患者脑脊液(Cerebrospinal fluid, CSF)中的TPPP/p25病理性淀粉样种子。该研究从机制解析、结构阐明到临床诊断新方法的开发，系统推动了TPPP/p25作为突触核蛋白病分型诊断标志物的发现与验证。TPPP/p25在突触核蛋白病中的意义并不局限于其已知的细胞生物学功能，而是被进一步发掘为能够反映疾病病理异质性和分型特征的新型生物标志物，并在分子分型诊断中展现出潜在临床应用价值。

PD与MSA均属于突触核蛋白病，但二者存在显著的细胞病理差异：PD主要表现为神经元内α-syn聚集并形成路易小体/路易神经突(Lewy bodies/Lewy neurites, LBs/LNs)，而MSA则以少突胶质细胞内α-syn聚集并形成胶质细胞胞质包涵体(Glial cytoplasmic inclusions, GCIs)为典型特征。基于这一细胞病理差异，研究团队围绕少突胶质细胞特异性表达的促微管聚合蛋白TPPP/p25，综合运用生物化学、生物物理学、冷冻电子显微镜结构解析及临床CSF样本检测等方法，解析其淀粉样聚集机制，并在此基础上建立TPPP/p25-SAA检测方法。研究结果表明：(1)生理条件下，全长TPPP/p25具有内在自保护机制，难以自发形成淀粉样纤维；(2) CORE结构域是介导TPPP/p25淀粉样聚集的关键区域，其在纤维形成过程中发生显著构象重排；(3)与疾病相关的A119V突变可增强TPPP/p25的聚集倾向，提示TPPP/p25的自保护构象可能受到病理相关因素影响，从而促进淀粉样聚集；(4)在机制与结构信息指导下，围绕CORE结构域进行理性设计并筛选得到miniCORE作为高效扩增底物，建立了TPPP/p25-SAA检测方法；(5)该方法能够特异性识别CSF中的TPPP/p25病理种子，对Aβ、Tau和α-syn等其它NDs相关淀粉样种子无明显响应，并可有效区分MSA与PD、DLB及健康对照，显示出作为MSA特异性CSF生物标志物和突触核蛋白病分子分型诊断工具的潜在临床应用价值。

在机制研究中，研究人员依托国家蛋白质科学研究（上海）设施核磁系统Bruker900 Hz以及Agilent 600/800 MHz仪器，采集了¹⁵N¹³C-TPPP/p25和¹⁵N¹³C -CORE蛋白的三共振谱图，完成了其主链归属。并采集了全长¹⁵N-TPPP/p25、¹⁵N-CORE和¹⁵N-NTR+CORE蛋白的二维(Two-dimensional, 2D) ¹H-¹⁵N HSQC谱图，为解析TPPP/p25的自保护机制，即无序端区与CORE结构域之间的分子内相互作用提供了关键数据支持。谱图分析显示，无序N端结构域(N terminal region, NTR)和C端结构域(C terminal region, CTR)可与CORE结构域发生弱而特异的相互作用，从而维持TPPP/p25的自保护构象并抑制其淀粉样聚集(图2)。

图2 NMR表征NTR/CTR与CORE的相互作用

全长TPPP/p25 (黑色)、CORE (红色)及NTR+CORE (绿色)的2D ¹H-¹⁵N HSQC谱图叠加结果。

进一步地，研究人员依托核磁系统Agilent 800 MHz仪器采集了A119V CORE突变体的2D ¹H-¹⁵N HSQC谱图，并与野生型(Wild type, WT) CORE进行比较。结果显示，A119V突变不仅引起突变位点所在α4螺旋附近残基发生显著化学位移变化(Chemical shift differences, CSDs)，还影响α1、α2和α3等区域的多个残基，提示该突变对CORE的整体构象具有较大影响。其中，空间上邻近A119位点的K102和E118残基发生显著CSDs (图3)。

图3 NMR揭示A119V突变影响TPPP/p25 CORE结构域构象稳定性

1. CORE WT (红色)与CORE A119V突变体(绿色)的2D ¹H-¹⁵N HSQC叠加谱图。具有显著CSDs的代表性残基被标出，并在B中放大显示。

综上，患者CSF中具有播种活性的TPPP/p25病理性淀粉样聚集体，显示出作为突触核蛋白病新型生物标志物的潜力。本研究首次系统解析了TPPP/p25淀粉样聚集的分子机制及其淀粉样纤维结构，并基于其聚集机制建立了TPPP/p25-SAA。该方法不仅能够有效区分MSA与HC，还能够区分MSA与PD，从而弥补α-syn-SAA在突触核蛋白病分型，尤其是在MSA与PD鉴别中的不足，具有重要临床价值^7,8。值得注意的是，AD领域中Aβ与Tau双标志物联合检测已显著提升疾病诊断、分型和病程评估的准确性，并推动了靶向药物研发与临床转化。类似地，TPPP/p25-SAA与α-syn-SAA联合应用有望建立针对突触核蛋白病核心病理的双靶点检测策略，从不同分子层面反映疾病病理改变，进一步提高诊断准确性、分型可靠性和患者分层能力，并为MSA与PD的鉴别诊断、临床试验入组及疾病修饰治疗药物研发提供新的分子检测工具。进一步阐明TPPP/p25病理性聚集体在CSF中产生、释放及传播的机制，解析TPPP/p25与α-syn在病理状态下的相互作用及其对疾病进展的影响，将有助于深化对突触核蛋白病发病机制的理解，并为相关疾病的分子诊断和潜在干预策略提供新的理论依据。

图4TPPP/p25自抑制聚集的分子机制及TPPP/p25-SAA的建立与临床应用

生理条件下，TPPP/p25的无序NTR和CTR通过分子内相互作用稳定易聚集的CORE结构域，从而维持自保护构象并抑制淀粉样聚集；在病理条件下，该自保护构象被破坏，进而促进TPPP/p25病理性聚集。基于TPPP/p25病理纤维结构及CORE介导聚集的分子机制，理性设计miniCORE作为SAA扩增底物，建立TPPP/p25-SAA检测体系，用于检测患者CSF中的TPPP/p25病理性淀粉样种子，实现MSA的特异性分子诊断。

原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(26)00517-9

参考文献

1. Wilson, D.M., 3rd, Cookson, M.R., Van Den Bosch, L., et al. (2023). Hallmarks of neurodegenerative diseases. Cell 186, 693-714.

2. López-Otín, C., Blasco, M.A., Partridge, L., et al. (2023). Hallmarks of aging: an expanding universe. Cell 186, 243-278.

3. Bloem, B.R., Okun, M.S., and Klein, C. (2021). Parkinson's disease. Lancet 397, 2284-2303.

4. Krismer, F., Fanciulli, A., Meissner, W.G., et al. (2024). Multiple system atrophy: advances in pathophysiology, diagnosis, and treatment. Lancet Neurol 23, 1252-1266.

5. Jack, C.R., Jr., Knopman, D.S., Jagust, W.J., et al. (2013). Tracking pathophysiological processes in Alzheimer's disease: an updated hypothetical model of dynamic biomarkers. Lancet Neurol 12, 207-216.

6. Therriault, J., Schindler, S.E., Salvadó, G., et al. (2024). Biomarker-based staging of Alzheimer disease: rationale and clinical applications. Nat Rev Neurol 20, 232-244.

7. Fairfoul, G., McGuire, L.I., Pal, S., et al. (2016). Alpha-synuclein RT-QuIC in the CSF of patients with alpha-synucleinopathies. Ann Clin Transl Neurol 3, 812-818.

8. Grossauer, A., Hemicker, G., Krismer, F., et al. (2023). α-Synuclein seed amplification assays in the diagnosis of synucleinopathies using cerebrospinal fluid-a systematic review and meta-analysis. Mov Disord Clin Pract 10, 737-747.