復旦大學附屬華山醫(yī)院教授郁金泰、毛穎團隊與復旦大學類腦智能科學與技術研究院研究員程煒、教授馮建峰團隊合作，全面繪制了人類健康與疾病蛋白質組圖譜，并結合人工智能大數據分析方法構建了疾病診斷預測模型以及發(fā)現了26個藥物治療新靶點，為精準醫(yī)學的實施提供了重要科學依據。11月22日，相關研究發(fā)表于《細胞》。

大規(guī)模蛋白質組學研究能夠深化對健康和疾病的理解，但現有研究仍集中于有限的疾病結局，蛋白與健康和疾病之間的關系仍然存在許多未解之謎。

研究團隊深入分析了53026名個體的血漿蛋白質組數據，納入了2920種血漿蛋白質與406種既往患病、660種隨訪新發(fā)疾病以及986種健康相關特征，跨越了14.8年的中位隨訪期，揭示了168100個蛋白質-疾病關聯和554488個蛋白質-表型關聯。其中，超過650種蛋白質與至少50種疾病存在聯系，而超過1000種蛋白質表現出性別和年齡的異質性。

人類健康與疾病血漿蛋白質組圖譜。圖片來源于《細胞》

利用蛋白質組學特征對660種疾病進行聚類，能夠重新審視疾病的類別和亞型。例如，按照傳統(tǒng)疾病分類策略，各種癡呆亞型被劃分到同一疾病亞群，而亞群還包含精神、內分泌、心血管等系統(tǒng)疾病。結合蛋白質組學特征，研究團隊揭示了該亞群的特征性生物學功能，進而解釋了患者身上同時出現看似不相關癥狀的緣由。

進一步地，研究團隊識別出了具有潛在診斷和預測價值的生物標志物，發(fā)現基于蛋白質的模型在183種疾病中的AUC值超過0.80，將有助于提高疾病的早期診斷率。值得一提的是，GDF15被發(fā)現是預測和診斷多種疾病的關鍵蛋白，可能成為一個重要的生物標志物。EDA2R、NTproBNP、COL9A1和NEFL等蛋白也在多個疾病中表現出良好的預測和診斷性能。

同時，研究人員確定了474個具有潛在因果關聯的蛋白質-疾病對，提供了對25個已知靶點的37種潛在藥物重新利用機會，并確立了26個具有治療潛力且安全性良好的新靶點，為老藥新用和新藥開發(fā)提供了重要線索?；谘芯拷Y果，研究團隊也建立了一個可開放訪問的蛋白質組-表型組資源數據庫Proteome-Phenome Atlas，以期幫助科學家更好地理解疾病的生物學機制，加速疾病生物標志物、預測診斷模型和治療靶點的開發(fā)。

相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.10.045

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