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一次血檢能預(yù)測多種疾病?測了上萬份樣本 新研究實現(xiàn)概念驗證

發(fā)布日期:2019-12-04 瀏覽次數(shù):170

來源: 醫(yī)學(xué)新視點 

不同疾病都有各自針對性的篩查和診斷方式,有時還需要做多項檢測。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行大規(guī)模蛋白質(zhì)分析,有望預(yù)測多種疾病和風(fēng)險因素。

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)胞損傷或死亡時滲漏進入血液。無論通過哪種方式進入血液,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。很多蛋白質(zhì)還同時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,一次性同時評估多種疾病風(fēng)險可行嗎?想法很美好,但一直尚未得到科學(xué)的檢驗。

在這項概念驗證研究中,研究團隊檢測了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),研究團隊針對11種不同的健康指標(biāo)開發(fā)并驗證了蛋白質(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)險和原發(fā)性心血管事件風(fēng)險。

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,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。

研究團隊還補充介紹了蛋白質(zhì)檢測和基因組測序的區(qū)別。基因組通常是不變的,但蛋白質(zhì)組會隨著時間而變化,比如在人們變胖、體育活動量有所增減、或吸煙飲酒時,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?!?

研究團隊表示,隨著技術(shù)的進步和成本的降低,一次血檢就進行全面健康評估,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,個體化診療得到更多應(yīng)用時,我們回過頭看,能把這項研究視為關(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

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