蛋白质是调节基因功能和调节共病、行为和药物治疗的效应分子。它们为个性化、系统性和数据驱动的诊断、预防、监测和治疗提供了巨大的潜在资源。然而，使用血浆蛋白同时进行多种健康状况的个体化健康评估的概念尚未得到验证。近日，美国SomaLogic公司Stephen A. Williams的研究小组，发现血浆蛋白模式可作为健康综合指标。研究人员发现，血浆蛋白表达模式显著编码多种不同的健康状态、未来的疾病风险和生活方式。研究人员针对11种不同的健康指标开发并验证了蛋白质表型模型：肝脂肪、肾脏滤过、体脂百分比、内脏脂肪量、瘦体重、心肺适应性、体育活动、饮酒、吸烟、糖尿病风险和原发性心血管事件风险。对分析进行了前瞻性计划、记录和大规模实施，以存档的样本和临床数据为基础，共对16894名参与者进行了约8500万次蛋白质测量。这一概念验证研究表明，蛋白质表达模式可以可靠地编码许多不同的健康问题，并且大规模蛋白质扫描加上机器学习技术可用于未来开发同时实现多种健康检测。研究人员认为，通过进一步验证并添加更多的蛋白质表型模型，该方法可以实现单一来源的、个性化的液体健康检查。

Stephen A. Williams, Mika Kivimaki, Claudia Langenberg, et al. Plasma protein patterns as comprehensive indicators of health. Nature Medicine, 2019.

DOI: 10.1038/s41591-019-0665-2

https://www.nature.com/articles/s41591-019-0665-2