呼吸系统疾病是一种普遍存在的慢性疾病，主要影响气管、支气管、肺部及胸腔。在我国，它的发病率位居仅次于心血管疾病和糖尿病，排名第三。近年来，蛋白质组学作为一种高通量的生物技术，在呼吸系统疾病的研究中发挥了重要作用。通过大规模的系统性蛋白质分析，蛋白质组学为揭示呼吸系统疾病的发病机理、筛选诊断标志物以及发现药物靶点提供了全新的视角。本期文章将讨论基于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，结合2024年度国内外发表的重要研究成果。

呼吸系统疾病风险预测中的蛋白质组学应用

在呼吸系统疾病的风险预测方面，Moll等研究团队利用COPDGene、LSC、SPIROMICS等吸烟者和MESA普通人群队列的SomaScan蛋白质组数据以及死亡率数据，开发了一个基于15种蛋白质的死亡风险评分（protRS）。通过Cox回归模型和多变量分析，该研究评估了protRS与吸烟者全因死亡率和呼吸道特异性死亡率之间的关联。结果显示，protRS与全因死亡率和呼吸道特异性死亡率均显著相关，且在某些人群中将protRS纳入预测模型可以显著提升全因死亡率的预测准确性。此外，该研究揭示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

蛋白质组学在呼吸系统疾病发病机制的研究中应用日益广泛，为揭示疾病本质和治疗提供新视角。一项将UKBiobank与FinnGen两大研究队列数据整合的研究，纳入了12791名肺心病（PHD）患者和729378名对照，分析了3622种血浆蛋白，发现有3种蛋白质与PHD风险显著相关，其中包含CAMK1。该研究结果显示，CAMK1与PHD的关联在两个队列中均得到了验证，并且在PHD患者中的表达水平显著高于对照组。此外，通过ELISA方法测定血样中CAMK1的浓度，进一步验证了这一发现，为未来的治疗策略提供了新的思路。

另一项大规模蛋白质组学研究在COPDGene和CARDIA两个队列中发现了多项蛋白质与肺间质异常（QIAs）的显著关联。这些共同相关的蛋白质在炎症反应、细胞粘附、免疫应答等生物通路中呈现出高度的富集现象，显示出它们可能作为早期肺损伤和慢性肺疾病的潜在生物标志物。

呼吸系统疾病的诊断与预后评估

蛋白质组学在呼吸系统疾病的诊断与预后评估中也显示出重要潜力。研究者通过蛋白质组学和肽组学的联合分析，探讨了HIV相关阻塞性肺病（OLD）中的蛋白酶活性及其靶点。研究结果表明，多种蛋白酶在HIV感染者中的上调与肺功能下降相关。该研究为理解HIV相关OLD的发病机制和未来的治疗策略提供了新的视角。

同时，Wang等尝试结合组学数据（如蛋白质和miRNA）与传统的临床和人口统计学数据，以改进特发性肺纤维化（IPF）患者的疾病进展预测模型。尽管组学数据在现有预测模型中的贡献有限，但他们确实识别出了一些与IPF进展相关的生物标志物，为未来的研究提供了有价值的参考。

总结与展望

蛋白质组学在呼吸系统疾病领域的应用已经取得显著进展，尤其是在疾病风险预测、发病机制探究、诊断与预后评估等方面。未来的研究应进一步探索蛋白质组学技术的应用，提升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。以尊龙凯时为依托的最新技术，将有助于推动这一领域向前发展。