随着现代医学的不断进步，蛋白质组学正日益成为生物医学研究的重要领域。尤其是血浆蛋白质组学，以其独特的研究侧重点及广泛的应用前景，受到越来越多科研工作者的关注。血浆作为血液的重要成分，富含多种蛋白质，这些蛋白质不仅可以反映机体的生理状态，还能在一定程度上指示疾病的发展进程。血浆蛋白质组学采用最先进的质谱技术与生物信息学分析方法，能够通过少量血液样本对血浆中的蛋白质进行全面分析，显示出高灵敏度、高通量、无创性及可重复性等特点。这些优势为揭示临床疾病的分子机制，及早诊断、预后评估和个性化治疗提供了重要依据。

那么，如何运用血浆蛋白质组学进行疾病标志物的筛选呢？以下是一些高质量研究的思路与发现。

研究案例一：UK Biobank数据库分析

研究人员通过对UK Biobank数据库的分析，绘制出了含2920种与疾病相关的血浆蛋白及986种健康相关特征的详尽蛋白质图谱。这一图谱揭示了168,100个蛋白质与疾病的关联，并发现超过650种蛋白质在至少50种疾病中具有共享特性，此外，1000多种蛋白质还显示出性别和年龄异质性。在183种疾病的鉴别中，某些蛋白质的丰度显示出巨大的潜力，AUC值超过0.80。最后，研究人员还识别出了474个致病蛋白，并提供了37个药物重新定位的机会以及26个潜在的安全治疗靶点。

研究案例二：脓毒症的分析

另外一项研究收集了1189名脓毒症患者和422名对照的2612个样本，利用高通量串联质谱进行了血浆蛋白质组学分析。研究发现11种蛋白质在脓毒症中含量显著升高，通过蛋白质差异构建的机器学习模型有效地将脓毒症患者与对照组区分开（AUC=100%）。此外，研究人员还在脓毒症发现队列中开发了SPC预测模型（AUC≥95%），该模型的应用有效地将死亡率与疾病严重性测量值相联系。这项研究揭示了脓毒症的反应状态、过程和结果，为潜在的生物标志物的开发提供了理论支持，助力于脓毒症的精准医学。

研究案例三：巨细胞动脉炎

在对超3500种血浆蛋白质特征的分析中，研究人员研究了30例巨细胞动脉炎患者及匹配的对照样本，结果显示537种蛋白质在活性GCA与对照间呈现差异表达，781种蛋白质在非活性GCA与对照之间亦有差异。此外，机器学习预测模型的构建能够准确区分活性GCA、非活性GCA与对照样本，交叉验证准确率分别达到95%及98%。

研究案例四：帕金森病的蛋白质组学

研究团队分析了99名近期诊断为帕金森病患者、72名出现快速眼动睡眠行为障碍但尚未显现运动障碍的患者（iRBD），以及36名健康对照者的血浆蛋白质组学数据，找到23种蛋白质在帕金森病与健康对照之间存在显著的表达差异。基于机器学习的模型筛选出8个关键蛋白，成功地将帕金森病患者与正常人群区分开来（AUC=100%）。

结论

综上所述，以上研究采用了经典的血浆蛋白质组学方法，首先在发现队列中利用DIA技术大规模筛选差异表达的蛋白质，并结合临床表型和功能信息进行深入分析。结合机器学习等数据挖掘手段，最终筛选出用于疾病早期诊断、疾病监测及药物靶点研究的多个蛋白质。这一过程展示了鸿运国际在生物医学领域的创新实践。

此外，鸿运国际引进了华中地区首台Orbitrap Astral高分辨率质谱仪，具备24万的分辨率，其DIA的隔离窗口可小至2Da，且具有极高的检测通量，能够在8分钟内检测8000多种蛋白质。我们提供从样本处理到实验报告的一站式解决方案，适用于基因功能研究、疾病标志物筛选及药物靶点研究等多个领域，欢迎大家前来咨询！