全面繪制人類健康與疾病蛋白質(zhì)組圖譜

大規(guī)模蛋白質(zhì)組學(xué)研究能夠深化對健康和疾病的理解，但蛋白質(zhì)與健康和疾病之間的關(guān)系仍然存在許多未解之謎。復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院郁金泰、毛穎團(tuán)隊(duì)聯(lián)合復(fù)旦大學(xué)類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院程煒、馮建峰團(tuán)隊(duì)聯(lián)合攻關(guān)全面繪制了人類健康與疾病蛋白質(zhì)組圖譜，結(jié)合人工智能大數(shù)據(jù)分析方法構(gòu)建疾病診斷預(yù)測模型，發(fā)現(xiàn)了26個(gè)藥物治療新靶點(diǎn)，為精準(zhǔn)醫(yī)療和新藥開發(fā)提供了重要科學(xué)依據(jù)。相關(guān)成果以《健康與疾病血漿蛋白質(zhì)組圖譜》為題，22日晚在《細(xì)胞》（Cell）雜志發(fā)表。

蛋白質(zhì)能夠直接反映人體的生物過程和病理變化，是理解疾病機(jī)制和開發(fā)新療法的關(guān)鍵。郁金泰教授和程煒教授多學(xué)科融合交叉團(tuán)隊(duì)敏銳覺察到蛋白質(zhì)組學(xué)研究對阿爾茨海默?。ˋD）預(yù)防、診斷和治療的意義，先后通過血漿及腦脊液蛋白質(zhì)組學(xué)研究發(fā)現(xiàn)了AD新的診斷生物標(biāo)志物，聯(lián)合診斷精度高達(dá)98.7%。

在前期蛋白質(zhì)組學(xué)研究的基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，尚缺乏全面的健康與疾病蛋白質(zhì)組圖譜，而這引出了許多尚未解決的問題。例如，前期所發(fā)現(xiàn)的AD相關(guān)蛋白質(zhì)是否特異性地與AD相關(guān)，抑或同時(shí)與其他疾病有關(guān)聯(lián)？這些蛋白在疾病的病理生理機(jī)制中有何貢獻(xiàn)？血漿蛋白對人類疾病的預(yù)測診斷效能如何，是否能作為疾病的潛在治療靶點(diǎn)？……高維度蛋白測序數(shù)據(jù)內(nèi)部也存在錯(cuò)綜復(fù)雜的交互作用，這使得數(shù)據(jù)的處理與分析過程異常煩瑣且充滿挑戰(zhàn)。

該研究通過深入分析53026名個(gè)體的血漿蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)，跨越了14.8年的中位隨訪期，建立了全面的蛋白質(zhì)組圖譜。研究中發(fā)現(xiàn)超過650種蛋白質(zhì)與至少50種疾病存在聯(lián)系，而超過1000種蛋白質(zhì)表現(xiàn)出性別和年齡的異質(zhì)性，這些發(fā)現(xiàn)加深了我們對疾病間共享和特異分子機(jī)制的理解，揭示了不同人群在疾病易感性上的差異，為精準(zhǔn)診療提供了科學(xué)依據(jù)。

利用蛋白質(zhì)組學(xué)特征對660種疾病進(jìn)行聚類，能夠根據(jù)其共享的生物學(xué)特性將這些疾病聯(lián)系起來，從而重新審視疾病的類別和亞型。例如，各種癡呆亞型被劃分到同一疾病亞群，該亞群還包含精神、內(nèi)分泌、心血管等系統(tǒng)疾病，基于此，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步揭示了該亞群的特征性生物學(xué)通路，將生物學(xué)上相關(guān)的疾病聯(lián)系在一起，有助于解釋為何患者身上會(huì)同時(shí)出現(xiàn)看似不相關(guān)的癥狀，并進(jìn)一步加深對疾病機(jī)制的理解和提高治療的有效性。

為了精準(zhǔn)評(píng)估血漿蛋白質(zhì)組學(xué)在疾病預(yù)測和診斷中的臨床價(jià)值，需要結(jié)合人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。研究利用人工智能與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，識(shí)別出了具有潛在診斷和預(yù)測價(jià)值的生物標(biāo)志物，并發(fā)現(xiàn)了可以預(yù)測和診斷多種疾病的關(guān)鍵蛋白。同時(shí)，研究還確立了26個(gè)具有治療潛力且安全性良好的新靶點(diǎn)，為新藥開發(fā)提供了重要線索。

本報(bào)記者 左妍