随着现代医学的持续进步，蛋白质组学逐渐成为生物医学研究的关键部分。其中，血浆蛋白质组学因其独特的研究对象和广泛的应用潜力，受到了研究人员的广泛关注。血浆作为血液的重要成分，富含多种蛋白质，这些蛋白质不仅能够反映机体的生理状态，同时也能在一定程度上揭示疾病的进展情况。

血浆蛋白质组学利用先进的质谱技术和生物信息学分析手段，能够通过少量血液样本实现对血浆中蛋白质的全面分析，具备高灵敏度、高通量、无创性及可重复性等特点。这使其在揭示临床疾病的分子机制方面具有重要意义，为疾病早期诊断、预后评估以及个性化治疗提供了有力支持。

血浆蛋白质组学如何筛选疾病标志物

如何有效利用血浆蛋白质组学筛选疾病标志物呢？以下是一些高水平研究的典范，展示了常见的研究思路。研究人员通过分析UK Biobank数据库，绘制了一幅包括2920种与疾病相关的血浆蛋白和986种健康相关特征的全面蛋白质图谱。结果揭示了168,100个蛋白质-疾病关联及554,488个蛋白质-性状关联，发现超过650种蛋白质在至少50种疾病中共享，同时有超过1000种蛋白显示出性别和年龄异质性。研究表明，蛋白质丰度在疾病鉴别方面具有显著潜力，183种疾病的AUC值超过0.80。

此外，有研究团队对1189名脓毒症患者及422名对照样本进行2612个样本的高通量串联质谱分析，发现了11种在脓毒症中高表达的蛋白。这些蛋白可通过机器学习模型有效区分患者与对照（AUC=100%），并帮助识别脓毒症的潜在生物标志物，为精准治疗提供理论支持。

示例研究与实践应用

类似地，研究者在巨细胞动脉炎患者与相匹配的非疾病对照组中分析了7000多种血浆蛋白质的表现。结果显示，537种蛋白质在活性GCA与对照之间存在差异表达。此外，通过机器学习构建的预测模型能够准确区分活性与非活性GCA。

另一样本对比则包括99名帕金森病患者及72名有迅速眼动睡眠行为的患者。研究发现23种蛋白质在PD患者与健康对照之间存在显著差异，构建的模型显示出100%的精确度。这一系列研究为疾病早期检测开辟了新的方向，特别是在帕金森病的转化风险评估中，具有重要的临床应用价值。

最后，针对434名经活检证实的肾病患者，运用SomaScan蛋白质组学平台，发现156种独特蛋白与急性肾小管损伤（ATI）显著相关。这些发现揭示了ATI的发病机制，并为临床治疗提供了新思路。

综合来看，这些研究均采用了经典的血浆蛋白质组学研究方法，先利用高通量技术筛选出差异表达的蛋白，再结合临床数据进行深入分析，从而筛选出适用于疾病早期诊断及监测的多种潜在标志物。俄罗斯专享会294在这一领域也在不断探索，积极推动蛋白质组学技术的发展与应用，欢迎大家联系了解更多信息！