Nat med:一次血检预测多种疾病?测了上万份样本,新研究实现概念验证

2019-12-05 佚名 医学新视点

不同疾病都有各自针对性的筛查和诊断方式,有时还需要做多项检测。将来,这也许能得到简化。根据《自然-医学》最新发表的一项来自剑桥大学(University of Cambridge)、加州大学旧金山分校(University of California San Francisco)和美国SomaLogic生物技术公司的合作研究,通过一次血液检测进行大规模蛋白质分析,有望预测多种疾病和风险因素。

不同疾病都有各自针对性的筛查诊断方式,有时还需要做多项检测。将来,这也许能得到简化。根据《自然-医学》最新发表的一项来自剑桥大学(University of Cambridge)、加州大学旧金山分校(University of California San Francisco)和美国SomaLogic生物技术公司的合作研究,通过一次血液检测进行大规模蛋白质分析,有望预测多种疾病和风险因素。

我们的身体中有大约30,000种不同的蛋白质。其中一些蛋白质能够带着“指令”被分泌进入血液,参与调节影响健康的生化过程,激素、细胞因子和生长因子都属于这类蛋白质。另一些则在细胞损伤或死亡时渗漏进入血液。无论通过哪种方式进入血液,这两大类蛋白质都能反映我们的健康状况和疾病风险。很多蛋白质还同时和多种健康状况有关,比如调节食欲和新陈代谢的瘦素,对于预测人体脂肪、内脏脂肪、身体活动都有帮助。

那么,通过血浆蛋白,一次性同时评估多种疾病风险可行吗?想法很美好,但一直尚未得到科学的检验。

在这项概念验证研究中,研究团队检测了17,000名受试者的血浆样本,共涉及约5000种蛋白质检测。蛋白质检测技术用到了核酸适配体,这是一种能够与靶蛋白结合的DNA片段。就像一把锁配一把钥匙,通常只有特定的DNA片段会与特定的蛋白质结合。使用现有的基因测序技术,研究人员可以检测核酸适配体,从而确定相应的蛋白质及其浓度。

接下来,结合预先记录的受试者的临床指标数据,研究团队针对11种不同的健康指标开发并验证了蛋白质检测的模型,包括肝脂肪、肾功能、体脂率、内脏脂肪量、瘦体重、心肺健康、身体活动、饮酒、吸烟、糖尿病风险和原发性心血管事件风险。

结果显示,这一模型对不同健康状况的预测能力各不相同,比如预测体脂率的准确性更高,对于心血管风险,则准确度中等。但研究人员介绍,相较于基于传统风险因素的疾病评估模型,这种蛋白质模型的预测能力要么更好,要么有望成为更便捷、更便宜的替代方案。

研究团队还补充介绍了蛋白质检测和基因组测序的区别。基因组通常是不变的,但蛋白质组会随着时间而变化,比如在人们变胖、体育活动量有所增减、或吸烟饮酒时,体内蛋白质的组成都会受到影响,因此,通过检测蛋白质,还有可能追踪一生中个体健康状况的变化。

作者之一,剑桥大学Claudia Langenberg博士说,“血液中循环的蛋白质是我们基因组成以及其他许多因素的表现,包括生活方式和即便尚未被诊断出来的疾病。这就是为什么蛋白质能很好反映我们当前和未来健康状况,而且有潜力改善我们对不同疾病的预测能力。”

研究团队表示,随着技术的进步和成本的降低,一次血检就进行全面健康评估,有望成为临床服务中的常规方法。加州大学旧金山分校医学教授Peter Ganz博士对此充满期待,“希望将来有一天,个体化诊疗得到更多应用时,我们回过头看,能把这项研究视为关键里程碑。”

原始出处:
Stephen A. Williams, et al., (2019). Plasma protein patterns as comprehensive indicators of health, Nature Medicine. Nature Medicine, 10.1038/s41591-019-0665-2



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