Multiple Biomarker Panels to Predict Response to Tocilizumab (anti-IL6R) in Rheumatoid Arthritis Patients Using High-precision Proteomics Approach

Abstract

Rheumatoid arthritis (RA) is a chronical systemic autoimmune disease that cause inflammation in synovial lining layer of the joints. Interleukin-6 (IL-6), along with TNF- and several inflammatory cytokines, acts a vital role in activation of local synovial leukocyte and induction of chronic inflammation. A humanized anti-IL-6 receptor (IL-6R) monoclonal antibody, Tocilizumab (TCZ), has been demonstrated a significant clinical efficacy for RA patients. However, like other inflammatory cytokine blockers such as TNF-, Interleukin-1 (IL-1), or CD20 inhibitors, some patients are still partially responsive or resistant to the treatment. This study therefore aimed at identifying protein biomarkers that could predict clinical response against TCZ in RA patients by implementing high-precision proteomics approach. We first identified 54 serum protein biomarker candidates from a large-scale serum proteome profiling of TCZ responder and non-responder groups. Selected protein biomarker candidates combined with known RA biomarkers from the literature data mining were verified by two different targeted quantification methods; multiple reaction monitoring (MRM) and parallel reaction monitoring (PRM) with Triple-quadrupole (QqQ) and Q-Exactive (QE), respectively. Moreover, we validated the results with 47 individual serum samples using MRM and developed as a multi-biomarker panel. The constructed 4-biomarker panel, consisted of APOB, CRP, SERPINA3, and C4A showed 83% discriminate power in average between response and non-response groups with high AUC value of 0.859. The panel also shows 82% sensitivity and 84% specificity. Collectively, our multi-biomarker panel implies that 4 selected proteins were able to serve as diagnostic assessments to predict the TCZ non-responders in RA patients and possible to supplement serum biomarker discovery-validation process in the clinical field based on integrative proteomic approach.

류마티스 관절염(RA)은 관절 조직의 염증을 유발하는 만성 전신성 자가 면역 질환이다. RA는 주로 복잡한 시토카인 네트워크의 불균형이 원인으로 알려져 있고, 이 중 염즘성 시토카인 중 하나인 인터루킨-6 (IL-6)는 국소적 윤활막 부위의 백혈구 활성화와 만성 염증 유도에 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 IL-6는 RA 환자들에 대해 중요한 치료 표적이며, IL-6 수용체 항체인 tocilizumab (TCZ)는 RA환자들에게 높은 치료효과를 보인다. 그러나 여전히 일부 RA환자들에서 해당 항체에 부분적으로 반응하거나 저항 반응을 나타내고 있다. 본 연구에서는, 통합 프로테오믹스 분석법을 기반으로 RA환자들의 TCZ반응과 비 반응을 예측하는 혈청 바이오마커 발굴에 목적을 두고 있다. 1차적인 바이오마커 후보군은 TCZ처리 전 RA 환자 혈청 시료를 수집하고 TCZ 처리 12주 후 반응과 비 반응을 보이는 시료에 대한 프로테오믹스 정성 분석과 이미 보고된 TCZ특이적 바이오마커에 대한 문헌 조사를 통해 54개의 후보를 선정하였다. 선택된 후보군을 대상으로 선행 다중반응탐지법(MRM)과 동시반응탐지법(PRM)을 통해 최종적으로 각각 47개와 50개의 혈액 바이오마커 후보군을 선정하였다. 해당 결과를 기반으로 다중 바이오마커 패널 구축을 위해 47명의 RA환자들을 training set으로 선정하였고, 이를 치료 반응군 (n= 26)과 비 반응군(n= 21)으로 분류하여 다중반응탑지법 분석을 시행하였다. 정량 분석 결과를 기반으로 통계 분석을 수행한 결과 최종적으로 4개의 단백질(APOB, CRP, SERPINA3, 그리고 C4A)이 다중 바이오마커 패널에 포함되었다. 구축된 다중 바이오마커 패널은 개별 단백질의 AUC 값보다 상대적으로 높은 0.859의 AUC값을 보였고 개별 시료들 간의 높은 예측도(TCZ 반응군= 88.52%, TCZ 비 반응군= 76.23%)를 보였다. 결론적으로, 본 연구를 통해 구축된 4개의 단백질들이 RA 환자들 중 TCZ에 대해 저항 반응을 예측하는 지표로 사용 될 수 있으며, 동시반응탐지법과 다중반응탐지법 기반의 혈액 바이오마커 발굴 프로세스 또한 임상적인 검증 과정에서 유용하게 활용될 수 있을 것이라고 사료된다.