不同疾病都有各自針對性的篩查和診斷方式，有時(shí)還需要做多項(xiàng)檢測。將來，這也許能得到簡化。

根據(jù)《自然·醫(yī)學(xué)》最新發(fā)表的一項(xiàng)來自劍橋大學(xué)（University of Cambridge）、加州大學(xué)舊金山分校（University of California San Francisco）和美國SomaLogic生物技術(shù)公司的合作研究，通過一次血液檢測進(jìn)行大規(guī)模蛋白質(zhì)分析，有望預(yù)測多種疾病和風(fēng)險(xiǎn)因素。

截圖來源：Nature Medicine官網(wǎng)

我們的身體中有大約30,000種不同的蛋白質(zhì)。其中一些蛋白質(zhì)能夠帶著“指令”被分泌進(jìn)入血液，參與調(diào)節(jié)影響健康的生化過程，激素、細(xì)胞因子和生長因子都屬于這類蛋白質(zhì)。另一些則在細(xì)胞損傷或死亡時(shí)滲漏進(jìn)入血液。無論通過哪種方式進(jìn)入血液，這兩大類蛋白質(zhì)都能反映我們的健康狀況和疾病風(fēng)險(xiǎn)。很多蛋白質(zhì)還同時(shí)和多種健康狀況有關(guān)，比如調(diào)節(jié)食欲和新陳代謝的瘦素，對于預(yù)測人體脂肪、內(nèi)臟脂肪、身體活動都有幫助。

那么，通過血漿蛋白，一次性同時(shí)評估多種疾病風(fēng)險(xiǎn)可行嗎？想法很美好，但一直尚未得到科學(xué)的檢驗(yàn)。

在這項(xiàng)概念驗(yàn)證研究中，研究團(tuán)隊(duì)檢測了17,000名受試者的血漿樣本，共涉及約5000種蛋白質(zhì)檢測。蛋白質(zhì)檢測技術(shù)用到了核酸適配體，這是一種能夠與靶蛋白結(jié)合的DNA片段。就像一把鎖配一把鑰匙，通常只有特定的DNA片段會與特定的蛋白質(zhì)結(jié)合。使用現(xiàn)有的基因測序技術(shù)，研究人員可以檢測核酸適配體，從而確定相應(yīng)的蛋白質(zhì)及其濃度。

接下來，結(jié)合預(yù)先記錄的受試者的臨床指標(biāo)數(shù)據(jù)，研究團(tuán)隊(duì)針對11種不同的健康指標(biāo)開發(fā)并驗(yàn)證了蛋白質(zhì)檢測的模型，包括肝脂肪、腎功能、體脂率、內(nèi)臟脂肪量、瘦體重、心肺健康、身體活動、飲酒、吸煙、糖尿病風(fēng)險(xiǎn)和原發(fā)性心血管事件風(fēng)險(xiǎn)。

結(jié)果顯示，這一模型對不同健康狀況的預(yù)測能力各不相同，比如預(yù)測體脂率的準(zhǔn)確性更高，對于心血管風(fēng)險(xiǎn)，則準(zhǔn)確度中等。但研究人員介紹，相較于基于傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的疾病評估模型，這種蛋白質(zhì)模型的預(yù)測能力要么更好，要么有望成為更便捷、更便宜的替代方案。

研究團(tuán)隊(duì)還補(bǔ)充介紹了蛋白質(zhì)檢測和基因組測序的區(qū)別?；蚪M通常是不變的，但蛋白質(zhì)組會隨著時(shí)間而變化，比如在人們變胖、體育活動量有所增減、或吸煙飲酒時(shí)，體內(nèi)蛋白質(zhì)的組成都會受到影響，因此，通過檢測蛋白質(zhì)，還有可能追蹤一生中個(gè)體健康狀況的變化。

作者之一，劍橋大學(xué)Claudia Langenberg博士說，“血液中循環(huán)的蛋白質(zhì)是我們基因組成以及其他許多因素的表現(xiàn)，包括生活方式和即便尚未被診斷出來的疾病。這就是為什么蛋白質(zhì)能很好反映我們當(dāng)前和未來健康狀況，而且有潛力改善我們對不同疾病的預(yù)測能力。”

研究團(tuán)隊(duì)表示，隨著技術(shù)的進(jìn)步和成本的降低，一次血檢就進(jìn)行全面健康評估，有望成為臨床服務(wù)中的常規(guī)方法。加州大學(xué)舊金山分校醫(yī)學(xué)教授Peter Ganz博士對此充滿期待，“希望將來有一天，個(gè)體化診療得到更多應(yīng)用時(shí)，我們回過頭看，能把這項(xiàng)研究視為關(guān)鍵里程碑。”

參考資料

[1] Stephen A. Williams, et al., (2019). Plasma protein patterns as comprehensive indicators of health, Nature Medicine. Nature Medicine, 10.1038/s41591-019-0665-2

[2] Study highlights potential for 'liquid health check' to predict disease risk. Retrieved Dec 3, 2019, from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-12/uoc-shp112719.php