复旦大学研究团队发现26个药物治疗新靶点 为精准医疗和新药开发提供了重要科学依据

　　大规模蛋白质组学的研究为我们深入理解健康与疾病的关系提供了宝贵的视角，尽管在这一领域内，蛋白质与健康和疾病之间错综复杂的关系仍有许多未解之谜等待破解。例如，蛋白质能否成为疾病预测和诊断的关键生物标志物，以及它们是否能够作为潜在的治疗靶点?针对这一科学难题，复旦大学附属华山医院的郁金泰、毛颖教授团队与复旦大学类脑智能科学与技术研究院的程炜、冯建峰教授团队携手攻关，共同完成了人类健康与疾病蛋白质组图谱的全面绘制。他们利用人工智能和大数据分析技术，构建了疾病诊断预测模型，并成功发现了26个新的药物治疗靶点。这些发现为精准医疗和新型药物的研发提供了重要的科学依据。该研究成果以“健康与疾病血浆蛋白质组图谱”为题，于北京时间11月22日，在享有盛誉的《细胞》杂志上发表，标志着我国在这一领域的研究取得了重要突破。

　　这项研究成功绘制了人类健康与疾病蛋白质组图谱，这一突破性成果揭示了血浆蛋白在疾病诊断、预测及治疗领域的巨大潜力。该研究不仅为临床实践提供了坚实的科学依据，还有助于实现疾病的早期发现、精准分类以及个性化治疗方案的设计。面对全球人口快速增长和老龄化趋势，人们对健康的需求与疾病带来的负担正日益加剧。在此背景下，疾病预防和治疗所面临的关键挑战包括：缺乏可靠的个体化风险评估模型，以及现有治疗手段的疗效和潜在不良反应仍需进一步优化。尽管基于基因组学的精准医学研究已取得初步进展，但基因转录与翻译过程的复杂性对因果基因的识别造成了障碍，从而制约了精准医学的进一步发展。蛋白质作为人体生物过程和病理变化的直接反映，对于深入理解疾病机制和开发新型治疗策略至关重要。

　　郁金泰和程炜多学科融合交叉团队敏锐觉察到蛋白质组学研究对阿尔茨海默病(AD)预防、诊断和治疗的意义，先后通过血浆及脑脊液蛋白质组学研究发现了AD新的诊断生物标志物，联合诊断精度高达98.7%。系列成果早期已发表在国际顶级期刊，并受到《自然》主刊的高度评价。在前期蛋白质组学研究的基础上，团队发现，全面的健康与疾病蛋白质组图谱尚缺乏，而这引出了许多未解决的问题。例如，前期所发现的AD相关蛋白质是否特异性地与AD相关，抑或同时与其他疾病有关联等。

　　此次刊登的研究通过深入分析53026名个体的血浆蛋白质组数据，跨越了14.8年的中位随访期，建立全面的蛋白质组图谱。该图谱涵盖了2920种血浆蛋白质与406种既往患病、660种随访新发疾病以及986种健康相关表型，揭示了168100个“蛋白质—疾病”关联和554488个“蛋白质—表型”关联。

　　研究发现超过650种蛋白质与至少50种疾病存在联系，而超过1000种蛋白质表现出性别和年龄的异质性。这些发现揭示了不同人群在疾病易感性上的差异，为精准诊疗提供科学依据。研究还发现免疫系统相关通路在绝大部分疾病中富集，强调了炎症在人类健康中的重要作用。此外，不同疾病间生物学通路的比较分析，完善了对疾病病理生理学相似性和异质性的理解。例如，AD和血管性痴呆(VaD)相关的蛋白质在与神经系统相关的共同通路中富集，而AD特异性通路大多与脂质代谢有关，VaD特异性通路与心肌有关。

　　利用蛋白质组学特征对660种疾病进行聚类，能根据其共享的生物学特性将这些疾病联系起来，从而重新审视疾病的类别和亚型。例如，各种痴呆亚型被划分到同一疾病亚群，该亚群还包含精神、内分泌、心血管等系统疾病，基于此，研究团队进一步揭示了该亚群的特征性生物学通路，将生物学上相关的疾病联系在一起，有助于解释为何患者身上会同时出现看似不相关的症状。

　　研究进一步借助人工智能和大数据分析手段，成功识别出对疾病诊断和预测具有潜力的生物标志物。研究发现，基于蛋白质的模型在183种疾病检测中的AUC值均超过0.80.显著优于基于人口统计学的模型，这有望显著提升疾病早期诊断的准确性。

　　研究团队成功构建了一个可公开访问的蛋白质组-表型组资源数据库。这一数据库不仅为科学家们提供了深入了解疾病生物学机制的重要工具，而且极大地推动了疾病生物标志物的发现、预测诊断模型的建立和治疗靶点的开发进程，从而为精准医疗的广泛应用提供了坚实的科学支撑。借助这一开放获取的蛋白质组学图谱，研究人员有望更深入地揭示疾病的发病机理，并有望发现全新的治疗靶点，为人类健康事业带来革命性的进步。