随着现代医学的不断进步，蛋白质组学已成为生物医学研究的重要领域。尤其是血浆蛋白质组学，因其独特的研究对象以及广泛的应用潜力，吸引了众多科研人员的关注。血浆作为血液的重要成分，含有大量蛋白质，这些蛋白质不仅可以反映机体的生理状态，还能够在一定程度上揭示疾病的进展情况。血浆蛋白质组学采用先进的质谱技术和生物信息学分析方法，仅需少量血液样本即可全面分析血浆中的蛋白质，具备高灵敏度、高通量、无创性和可重复性等特点，为临床疾病的分子机制研究、早期诊断、预后评估和个性化治疗提供了重要依据。

接下来，我们将探讨如何利用血浆蛋白质组学筛选疾病标志物。研究人员通过分析UK Biobank数据库，构建了一个包含2920种与疾病相关的血浆蛋白质和986种健康相关特征的详尽蛋白质图谱。这一图谱揭示了168100个蛋白质与疾病的关联及554488个蛋白质与性状的关联，发现超过650种蛋白质在至少50种疾病中存在共享现象，同时有超过1000种蛋白质显示出性别和年龄的异质性。此外，蛋白质丰度在183种疾病的鉴别中显示出巨大潜力，AUC值高达0.80，成为疾病早期诊断的重要指标。

在另一项研究中，研究人员收集了1189名脓毒症患者和422名对照的2612个样本，采用高通量串联质谱分析血浆蛋白质组。结果显示，11种蛋白质在脓毒症患者中显著增高。通过构建机器学习模型，能够有效地区分脓毒症患者和对照组（AUC=100.0%）。在进一步的研究中，研究人员对脓毒症发现队列的所有时间点进行了蛋白定量的聚类分析，建立了血浆蛋白质组聚类（SPC1/2/3），并基于此开发了SPC预测模型（AUC≥95%），成功在脓毒症验证队列中关联死亡率和疾病严重程度。这一发现为脓毒症潜在的生物标志物开发奠定了重要基础，同时为精准医学提供理论支撑。

针对巨细胞动脉炎（GCA），研究人员分析了30例患者和30例匹配对照样本中的7000多种血浆蛋白质，建立了血浆蛋白组图谱。结果表明，537种蛋白质在活性GCA和对照之间存在差异表达，781种蛋白质在非活性GCA和对照中也有显著变化。使用机器学习构建的预测模型可以准确区分活性GCA、非活性GCA及对照样本，准确率高达95.0%和98.3%。

此外，研究人员研究了99名新诊断的帕金森病（PD）患者、72名出现快速眼动睡眠行为障碍但尚未出现明显运动障碍的患者（iRBD），以及36名健康对照的血浆蛋白质组。共识别出23种蛋白质在PD与HC之间存在差异，经过机器学习模型的筛选，最终得到包含8个蛋白预测因子的模型，能够准确地区分帕金森患者和正常人群（AUC=100.0%），为识别PD前驱状态提供了重要指标。

在对434名经活检确认的肾病患者的血浆进行分析时，研究人员利用SomaScan蛋白质组学平台发现156种独特蛋白与急性肾小管损伤（ATI）相关联。经过多变量调整和多次测试校正，结果显示126种表达增加的蛋白及30种表达降低的蛋白与ATI严重程度存在独立相关性。这些发现有助于揭示ATI的发病机制，并识别出7条与ATI关联的关键信号通路。

综上所述，以上几篇文章通过经典的血浆蛋白质组学研究方法，首先在发现队列中使用非靶向蛋白定量技术DIA高通量筛选出差异表达蛋白质，再将结果与临床表型和蛋白质功能等信息相结合，逐步缩小关注范围。随后，利用集成机器学习和随机森林等数据挖掘方法，筛选出适用于疾病早期诊断、监测、分型及药物靶点研究的多个蛋白质组成的panel。

值得一提的是，尊龙凯时引进了华中地区首台Orbitrap Astral高分辨率质谱仪，其分辨率可达24万，DIA的隔离窗口可窄至2Da，此外，具有高灵敏度和深覆盖范围。该质谱仪在8分钟内可鉴定超过8000种蛋白质，每天最多可检测180个样本，在定量分析中，其定量线性范围可达5个数量级，适用于从高丰度到低丰度蛋白质的精准检测。尊龙凯时的Astral-DIA蛋白质组学服务基于这一先进的质谱平台，提供高通量、高灵敏度的蛋白质组学分析，涵盖样本前处理、上机检测到实验报告的全过程，适合基因功能研究、疾病标志物筛选和药物作用靶点研究等多个领域，欢迎广大科研人员前来咨询！