随着现代医学持续进步，蛋白质组学逐渐成为生物学研究的核心领域。尤其是血浆蛋白质组学因其独特的研究对象和广泛的应用潜力，吸引了许多科研人员的兴趣。血浆作为血液的重要成分，富含多种蛋白质，这些蛋白质不仅能反映个体的生理状态，还能在一定程度上揭示疾病的进展。借助先进的质谱技术和生物信息学分析，血浆蛋白质组学通过采集少量血液样本即可全面分析血浆中的蛋白质，具有高灵敏度、高通量、无创和可重复性等特点，极大地促进了临床疾病发生机制的研究，为早期诊断、预后评估以及个性化治疗提供了重要依据。PG电子在这一领域的应用也日益受到关注。

那么，如何利用血浆蛋白质组学进行疾病标志物的筛选呢？我们可以通过几篇高水平的研究文章来了解相关研究思路。例如，研究人员通过分析UKBiobank数据库，绘制了最全面的包含2920种与疾病相关的血浆蛋白质及986种健康相关特征的图谱。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，并且超过1000种蛋白质表现出性别和年龄的异质性。此外，蛋白质丰度在疾病鉴别中显示出了巨大潜力，在183种疾病中的AUC值超过0.80。最终，研究人员整合蛋白质数量性状位点数据，确定了474个致病蛋白，提供了37个药物重新定位的机会和26个具有良好安全性的潜在治疗靶点。

在另一个研究中，作者对1189名脓毒症患者和422名对照样本进行了2612个样本的高通量串联质谱分析，发现有11种蛋白质在脓毒症中含量最高。研究团队构建的机器学习模型能够有效区分脓毒症患者与对照组（AUC=1000%），通过对所有时间点脓毒症发现队列的蛋白定量进行聚类分析，确定了基于脓毒症血浆蛋白质组的不同聚类，并根据发现队列开发了SPC预测模型（AUC≥95%），成功将其应用于脓毒症的验证队列。这项研究为脓毒症的精准医学提供了理论基础，有助于开发潜在生物标志物。

此外，研究者们分析了30名巨细胞动脉炎（GCA）患者与30名匹配的对照样本的7000余种血浆蛋白质，发现537种蛋白质在活性GCA与对照组之间表达存在显著差异。其中781种蛋白质在非活性GCA与对照组间也显示出差异。机器学习模型构建的结果准确区分活性GCA、非活性GCA及对照组样本（10倍交叉验证准确率分别为95%和98.3%）。

通过对99名近期确诊帕金森病（PD）患者、72名出现快速眼动睡眠行为障碍但尚未出现相关运动障碍的患者（iRBD）及36名健康对照者的血浆蛋白质组学结果的分析，发现23种蛋白质在PD与HC群体间存在显著差异。构建的机器学习模型筛选出了包含8个关键蛋白预测因子（GRN、MASP2、HSPA5等），该模型能准确区分帕金森患者与正常对照（AUC=1000%），为PD的早期检测提供了有力的支持。

最后，研究人员在434名经活检确认的肾病患者中应用SomaScan蛋白质组学平台进行了分析，发现156种独特蛋白与急性肾小管损伤（ATI）相关，并深入探讨了其发病机制和关键信号通路。这些研究表明，针对临床疾病的血浆蛋白质组学研究能够为疾病的早期诊断和治疗提供重要的生物标志物。

综上所述，这几项高水平研究均采用了经典的血浆蛋白质组学方法，通过非靶向蛋白定量技术对差异表达蛋白质进行了高通量筛选，并结合临床表型和蛋白质功能等信息，提炼出适用于早期诊断、疾病监测、分型及药物靶点研究的多种蛋白质组合。PG电子引入的先进Orbitrap Astral高分辨率质谱仪，使得这一过程的分析更加精确、高效，最高可在8分钟内鉴定8000多种蛋白质，推动了蛋白质组学的广泛应用。我们欢迎大家了解PG电子的蛋白质组学服务，促进疾病标志物的研究与开发。