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01復旦大學團隊全面繪制了人類健康與疾病蛋白質組圖譜，發(fā)現(xiàn)血漿蛋白質能有效預測100余種疾病的發(fā)病風險。

02研究揭示了168100個蛋白質-疾病關聯(lián)和554488個蛋白質-表型關聯(lián)，超過650種蛋白質與至少50種疾病存在聯(lián)系。

03通過機器學習等人工智能大數(shù)據(jù)分析技術，研究人員識別出了具有潛在診斷和預測價值的生物標志物。

04其中，GDF15和EDA2R在疾病預測和診斷方面表現(xiàn)出良好性能，具有廣泛的臨床應用潛力。

05最后，研究團隊建立了可開放訪問的蛋白質組-表型組資源數(shù)據(jù)庫Proteome-Phenome Atlas，為新藥開發(fā)提供了重要線索。

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▎藥明康德內容團隊編輯  

蛋白質直接反映出人體的生理過程和病理變化，因此理解蛋白質與疾病的關聯(lián)對于精準醫(yī)學有著重要意義。近年來，大規(guī)模蛋白質組學研究能夠深化對健康和疾病的認識，為理解疾病機制、識別生物標志物、預測疾病風險、早期發(fā)現(xiàn)藥物不良反應等一系列研究領域提供助力。

不過，目前的研究仍然集中在有限的疾病結局中，許多疾病仍未被充分探索，缺乏全面的人類蛋白質組-表型組圖譜。相關蛋白質究竟是某些疾病的特異性標志，還是多種疾病之間的共有特征仍不清楚。此外，血漿蛋白質在疾病預測、診斷和治療中的獨特價值也有待進一步揭示。

最近，復旦大學團隊全面繪制了人類健康與疾病蛋白質組圖譜，為理解健康與疾病提供了新思路。他們發(fā)表在《細胞》（Cell）雜志上的論文發(fā)現(xiàn)，借助血漿蛋白質能夠有效預測100余種疾病的發(fā)病風險，有些蛋白質還可能成為某些疾病的潛在治療靶點。

研究深入分析了來自英國生物銀行制藥蛋白質組學項目（UK Biobank Pharma Proteomics Project）的53026名個體的血漿蛋白質組數(shù)據(jù)，納入了2920種血漿蛋白質與406種既往患病、660種隨訪新發(fā)疾病以及986種健康相關特征，跨越了14.8年的中位隨訪期，揭示了168100個蛋白質-疾病關聯(lián)和554488個蛋白質-表型關聯(lián)。

研究中發(fā)現(xiàn)超過650種蛋白質與至少50種疾病存在聯(lián)系，而超過1000種蛋白質表現(xiàn)出性別和年齡的異質性，這些發(fā)現(xiàn)深化了對疾病間共享和特異分子機制的理解，揭示了不同人群在疾病易感性上的差異。

▲研究示意圖（圖片來源：參考資料[1]）

隨后，研究人員利用機器學習等人工智能大數(shù)據(jù)分析技術，識別出了具有潛在診斷和預測價值的生物標志物。研究發(fā)現(xiàn)，基于蛋白質的模型在183種疾病中的AUC值超過0.8（AUC表示曲線下面積，AUC越接近1，檢測真實性越高），表明在診斷或預測疾病時有不錯的表現(xiàn)。其中，模型在預測或診斷循環(huán)系統(tǒng)疾病、內分泌和代謝疾病時的表現(xiàn)尤為突出。這一結果明顯優(yōu)于基于人口統(tǒng)計學的模型，將有助于提高疾病的早期診斷率。

值得注意的是，在疾病預測方面，模型在9種疾病中的AUC值超過0.9，表明預測結果非常出色。這些疾病包括伴有外周循環(huán)并發(fā)癥的2型糖尿病、高血壓腎病、慢性腎病綜合征透析、背景期糖尿病性視網(wǎng)膜病變等。

同時，模型對36種疾病的診斷取得了超過0.9的AUC值，尤其是對于1型糖尿病、糖尿病性黃斑病變、慢性腎病、2型糖尿病、高血壓腎病、心肌梗死和背景期糖尿病性視網(wǎng)膜病變，診斷的AUC更是超過0.95。

接下來，為了識別與每種疾病相關的關鍵鑒別因素，研究團隊計算了不同血漿蛋白在預測和診斷疾病中的重要性，并且篩選出重要程度名列前茅的蛋白。

其中，GDF15在預測和診斷疾病時，都是在最多疾病中排名第一的蛋白，因此自然引起研究團隊的關注。另一個在疾病預測和診斷方面都表現(xiàn)出良好性能的蛋白是EDA2R。具有廣泛的臨床應用潛力。

進一步的研究揭示了GDF15和EDA2R的廣泛臨床應用潛力。GDF15與潰瘍性結腸炎、類風濕性關節(jié)炎等自身免疫性疾病有因果關系，支持了該蛋白可能參與自身免疫性疾病發(fā)病機制的假說。此外，肝硬化、慢性阻塞性肺病和慢性腎病等疾病可能導致EDA2R和GDF15的變化，因此這些蛋白反映出相關器官的病理。

最后，由于血漿蛋白是藥物靶點的主要來源，研究團隊試圖挖掘已識別的疾病相關蛋白，以尋找有望用于藥物開發(fā)的靶點。通過對具有潛在因果關聯(lián)的蛋白質-疾病進行藥物靶點分析，研究人員提供了對25個已知靶點的37種潛在藥物重新利用機會，例如目前在癌癥、感染性疾病、心血管疾病、眼科疾病等廣泛疾病類型中有治療潛力的BSG靶點，還可能用于抑郁癥療法的開發(fā)。

基于進一步的安全性評估，研究確立了26個具有治療潛力且安全性良好的新靶點，為新藥開發(fā)提供了重要線索。

研究團隊表示：“這項研究繪制的人類健康與疾病蛋白質組圖譜揭示了血漿蛋白在疾病診斷、預測和治療中的潛在應用價值。研究為臨床實踐提供了科學依據(jù)，有助于疾病的早期檢測、精準分層和個性化治療。未來，基于這一開放獲取的蛋白質組學圖譜，研究人員將能夠更深入地探索疾病發(fā)病機制，推動生物標志物和預測/診斷模型開發(fā)，并探尋全新治療靶點，為精準醫(yī)學發(fā)展奠定了基礎?！?img src="http://img.trfsz.com/upload/news/2024/1125/photos/middle/20241125181032_2lqf_dh26upq8.jpg" alt="圖片">▲Proteome-Phenome Atlas數(shù)據(jù)庫首頁（圖片來源：研究團隊提供）為了進一步推動科學研究和精準醫(yī)療的發(fā)展，研究人員建立了一個可開放訪問的蛋白質組-表型組資源數(shù)據(jù)庫Proteome-Phenome Atlas（https://proteome-phenome-atlas.com/），涵蓋了血漿蛋白與疾病的流行病學關聯(lián)以及疾病相關蛋白的功能富集通路、預測診斷等豐富信息。封面圖來源：123RF參考資料：[1] Deng et al., Atlas of the plasma proteome in health and disease in 53,026 adults. Cell (2024). DOI: 10.1016/j.cell.2024.10.045

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網(wǎng)址: 預測上百種疾病風險，發(fā)現(xiàn)26個潛力新靶點！《細胞》：復旦團隊繪制人類健康與疾病蛋白質組圖譜 http://www.u1s5d6.cn/newsview87887.html