血液蛋白质可预测 60 余种疾病风险

今日（2024年7月22日）发表在《自然医学》上的这项研究是葛兰素史克 (GSK)、伦敦玛丽女王大学、伦敦大学学院、剑桥大学以及德国柏林夏里特大学医学中心的柏林健康研究院之间一项国际研究合作的一部分。

研究人员使用了来自英国生物银行制药蛋白质组学项目（UKB-PPP）的数据，该项目是迄今为止最大的蛋白质组学研究，从英国生物银行随机选出的4万多名参与者中测量了大约3000种血浆蛋白质。这些蛋白质数据与参与者的电子健康记录相关联。研究人员使用了先进的分析技术，为每种疾病精确定位了5至20种对预测最为重要的“标志性”蛋白质。

研究人员能够利用这些蛋白质标志来预测67种疾病的发病，包括多发性骨髓瘤、非霍奇金淋巴瘤、运动神经元病、肺纤维化和扩张型心肌病。

基于蛋白质的预测模型表现优于基于标准临床记录信息的模型。对于大多数示例而言，基于血细胞计数、胆固醇、肾功能和糖尿病测试（糖化血红蛋白）的预测效果不如基于蛋白质的预测模型。

测量和讨论未来心脏病发作和中风风险（“心血管风险评分”）对患者的好处已得到充分证明。这项研究为包括罕见病在内的广泛疾病提供了新的预测可能性。目前，其中许多疾病的诊断可能需要数月甚至数年时间，而这项研究为及时诊断提供了全新的机会。

这些发现需要在包括有症状和无症状疾病患者以及不同种族群体在内的不同人群中进行验证。

主要作者、伦敦玛丽女王大学精准医疗保健大学研究所（PHURI）所长、柏林夏里特大学医学中心柏林健康研究院计算医学教授克劳迪娅·兰根贝格 (Claudia Langenberg) 教授表示：

"出于特定原因（如用肌钙蛋白诊断心脏病发作）测量一种蛋白质是标准的临床实践。我们非常兴奋能够有机会从成千上万种在人体血液中循环且现在可以测量的蛋白质中识别出新的筛查和诊断标志物。我们迫切需要的是对不同人群进行蛋白质组学研究以验证我们的发现，以及有效的检测方法，这些方法可以根据临床标准以负担得起的方式测量与疾病相关的蛋白质。"

第一作者、时任葛兰素史克公司和剑桥大学研究生、现为PHURI博士后研究员的朱莉娅·卡拉斯科·扎尼尼·桑切斯 (Julia Carrasco Zanini Sanchez) 博士表示：

"我们的几种蛋白质标志的表现与已经作为筛查试验试验过的蛋白质（如前列腺癌的前列腺特异性抗原）相当甚至更好。因此，我们非常兴奋，我们的蛋白质标志可能为多种疾病的早期检测以及最终改善预后带来机会，包括多发性骨髓瘤和特发性肺纤维化等严重疾病。我们发现了许多有前景的例子，下一步是选择高优先级疾病并在临床环境中评估其蛋白质组预测能力。"

联合第一作者、葛兰素史克公司人类遗传学与基因组学副总裁兼负责人罗伯特·斯科特 (Robert Scott) 博士表示：

"药物开发中的一项关键挑战是识别最有可能从新药中受益的患者。这项工作展示了使用大规模蛋白质组学技术来识别一系列疾病高风险个体的潜力，并与我们使用技术来加深对人类生物学和疾病理解的方法相一致。进一步的工作将扩展这些见解，并改进我们对如何最好地应用这些见解以支持提高药物发现和开发成功率和效率的理解。"