對一滴血液中數千種蛋白質的研究表明，蛋白質能夠預測多種不同疾病的發(fā)生。這項研究是葛蘭素史克公司、英國倫敦瑪麗女王大學、倫敦大學學院、劍橋大學和德國夏里特醫(yī)學院柏林健康研究所聯合開展的國際研究項目的一部分，于22日發(fā)表在《自然·醫(yī)學》雜志上。
該項目是迄今為止規(guī)模最大的蛋白質組學研究。團隊使用了英國生物庫制藥蛋白質組學項目的數據，測量了從英國生物庫隨機選擇的40000多名參與者中收集的約3000種血漿蛋白。蛋白質數據與參與者的電子健康記錄相關聯。使用先進的分析技術，團隊針對每種疾病精確地確定了5到20種對預測最重要的蛋白質的“特征”。
研究報告稱，蛋白質特征能夠預測67種疾病的發(fā)病，包括多發(fā)性骨髓瘤、非霍奇金淋巴瘤、運動神經元疾病、肺纖維化和擴張型心肌病。蛋白質預測模型的表現優(yōu)于以標準臨床記錄信息為基礎的模型。在大多數情況下，基于血細胞計數、膽固醇、腎功能和糖尿病測試(糖化血紅蛋白)的預測表現不如蛋白質預測模型。
研究團隊表示，幾種蛋白質特征的表現與已經試驗過的蛋白質相似甚至更好，因為它們具有篩查潛力，例如前列腺癌的前列腺特異性抗原。因此，新發(fā)現的蛋白質特征可能為許多疾病提供早期檢測并最終改善預后，包括多發(fā)性骨髓瘤和特發(fā)性肺纖維化等嚴重疾病。
藥物開發(fā)的一個關鍵挑戰(zhàn)，就是確定最有可能從新藥中受益的患者。這項研究表明，使用大規(guī)模蛋白質組學技術來識別多種疾病的高風險個體，具有良好的前景。
揭示未來的患病風險，譬如心臟病發(fā)作和中風幾率，可以挽救成千上萬的生命。但如何測量、怎么保證準確度，一直都是難題。此次的研究為預測多種疾病帶來了新的可能性。除了常見高風險疾病，還有罕見病——這類疾病可能需要數月甚至數年才能診斷出來。應該看到，正是更龐大的數據庫和更精確的分析方法，結合相應的技術，不斷加深人們對生物學和疾病的理解。
（責任編輯：華康）
