《自然与医学》：一次血检预测52种疾病？

原创 代丝雨 奇点网

*仅供医学专业人士阅读参考参考。

蛋白质在生活过程中起着重要的作用，特定蛋白质的存在和数量也可以预测疾病的发生和进展，比如B型利钠肽对急性冠状动脉综合征的心力衰竭和肌钙蛋白。

人类血浆中有成千上万种蛋白质，它们承担着大量的健康服务。如果我们有解读的方法，我们可以为临床预防、诊断和治疗提供很大的帮助。这也是许多人类蛋白组项目的意义所在。

今天，《自然与医学》杂志发表了一项相关的新研究。科学家们使用英国生物库药物蛋白组学项目，这是迄今为止最大的蛋白质组学研究项目。（UKB-PPP）长期预测模型产生了40多万人、约3000种血浆蛋白和218种疾病的信息。

在67种疾病中，在现有的临床血液检测指标预测模型中加入5-20种相关蛋白质可以有效改善预测效果；在52种疾病中，基于蛋白质的预测模型比临床模型更有效。最佳疾病包括多发性骨髓瘤、非霍奇金淋巴瘤、扩张性心肌病和特发性肺纤维化。

论文题图

共有41931名参与者被纳入这项研究，分析了10年内80多例病例，共有218种常见/罕见疾病。血蛋白组分析包括2923种蛋白质。

研究流程

通过机器学习框架对相关数据的分析，研究人员发现，在现有血液检测数据的基础上，在67种疾病中增加5-20种血液蛋白可以有效提高疾病的预测效果，最好的效果是多发性骨髓瘤、非霍奇金淋巴瘤、扩张性心肌病和特发性肺纤维化。在多发性骨髓瘤中，添加5种蛋白质可以将模型的预测效果评估指标C指数提高0.25(C指数最高为1)。

67种疾病中，含有蛋白质的预测模型中位诊断率为45.5%，临床模型仅为25%；前一种中位似然比较（LR）与后者相比，达到4.55，从0.12到6.92不等。

蛋白质模型LR比临床模型更适合52种疾病。

血蛋白显著改善临床模型似乎比较好。（LR）

研究人员对11名新诊断的多发性骨髓瘤患者和3名健康对比者的免疫微环境单细胞RNA测序数据进行了分析和比较，发现AI选择的5种预测蛋白中有4种（FCRLB、QPCT、在浆细胞中，SLAMF7和TNFRSF17确实表现得最为丰富。

在67种疾病中，共有501种蛋白质被选为预测蛋白质，其中2或2种以上出现147种。研究人员分析发现，这些蛋白质对预测的贡献较低，主要与年龄有关，但预测效果仍然优于传统危险因素。

还有一些蛋白质只是用来预测单一疾病，例如TNFRSF17在多发性骨髓瘤中。

对一种疾病进行独立预测。

根据英国生物库的信息，有23种疾病可以提供多基因风险评分。（PGS）。分析数据显示，除乳癌外，蛋白质模型的预测效果均优于PGS。

这项研究可以有效提高当前临床预测模型的效果，对高风险个人进行初步识别、有针对性的预防、及时诊断和治疗。我们也希望进一步优化生物标志物组合，实现临床转化，核心是预测性能最好的蛋白质。

然而，研究人员还提到，虽然这项研究的规模很大，但涉及的人群和诊断方法仍然不够丰富。在临床转化之前，有必要更仔细地讨论样本处理方法和蛋白质组学技术对结果精度的影响。

参考资料：

[1]https://www.nature.com/articles/s41591-024-03142-z

[2]https://www.nature.com/articles/s41591-024-03145-w

这篇文章的作者是代丝雨

阅读原文

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com