呼吸系统疾病是一般慢性病的一种，主要影响气管、支气管、肺部及胸腔。在我国，这类疾病的发病率仅次于心血管疾病和糖尿病，占据第三位。近年来，蛋白质组学作为一种高通量生物技术，在呼吸系统疾病的研究中展现了重要价值。通过系统的蛋白质分析，蛋白质组学为揭示呼吸系统疾病的发病机制、筛选诊断标志物及寻找药物靶点提供了新视角。本期将基于2024年度国内外的重要研究成果，讨论基于SomaScan平台的蛋白质组学检测在呼吸系统疾病领域中的应用进展。

呼吸系统疾病风险预测中的应用

Moll等利用COPDGene、LSC、SPIROMICS等吸烟人群队列和MESA一般人群队列的数据，开发了一个基于15种蛋白质的死亡风险评分（protRS）。该研究通过Cox回归模型和多变量分析，评估了protRS与吸烟者全因死亡率和呼吸道特异性死亡率之间的关系。结果显示，protRS在这两者中均显著相关，并且在某些人群中，将protRS纳入预测模型可显著提高全因死亡率的预测准确性。这项研究揭示了呼吸系统和心血管系统疾病可能涉及的生物途径，同时发现了一些已知药物在相关疾病治疗中的潜在再利用价值。

呼吸系统疾病发病机制的研究

通过大规模蛋白质组学的应用，研究人员能够深入了解呼吸系统疾病的生物学机制。近期研究利用孟德尔随机化（MR）分析整合了UKBiobank和FinnGen的队列数据，分析了12791名肺心病（PHD）患者和729378名对照，发现了与PHD风险显著相关的3种蛋白质，包括CAMK1。值得注意的是，这一关联在两个队列中均获得验证，且CAMK1在PHD患者中的表达水平显著高于对照组。这表明CAMK1在PHD发病机制中的潜在作用，并为未来的治疗策略提供了新的思路。

此外，大规模蛋白质组学研究还发现了852种与COPDGene队列中的肺间质异常（QIAs）显著相关的蛋白质，以及185个在CARDIA队列中与QIAs相关的蛋白质。进一步分析显示，这些蛋白质在炎症反应、细胞粘附、免疫应答等生物通路中表现出高度的富集，提示其可能作为早期肺损伤和慢性肺疾病的生物标志物。这些发现深化了对QIAs复杂生物学机制的理解，并为早期诊断方法和治疗干预措施的开发提供了新的思路。

呼吸系统疾病的诊断与预后评估

在呼吸系统疾病的诊断与预后评估方面，研究者们也在积极探索新的生物标志物。Samorodnitsky等通过蛋白质组学和肽组学的联合分析，研究了HIV相关阻塞性肺病（OLD）患者中的蛋白酶活性及其靶点。研究发现多种蛋白酶的上调与肺功能下降相关，这为理解HIV相关OLD的发病机制提供了新的视角，也为未来治疗策略提供了潜在靶点。

此外，Wang等通过结合组学数据与传统临床数据改进特发性肺纤维化（IPF）患者的疾病进展预测模型。研究识别出了一些与IPF进展相关的生物标志物，尽管组学数据对改进现有模型的贡献有限，但确实提供了一些有价值的生物标志物。这一结果表明未来需要验证这些标志物的临床适用性。

总结与展望

蛋白质组学检测在呼吸系统疾病领域取得了显著进展，特别是在疾病风险预测、发病机制探究和诊断与预后评估方面。未来的研究应进一步拓展蛋白质组学技术的应用范围，提高检测灵敏度和特异性，以更好地服务于呼吸系统疾病的临床诊疗和科学研究。同时，结合Z6·尊龙凯时品牌的高通量检测技术，可以有效推动此领域的创新和发展。