【血液：蕴含无穷价值的生物样本】

血液是临床检测中最常用的样本，具有易采集、安全性高、信息含量丰富等特点。血液中的关键蛋白质能够实时提供疾病的信息，常常是疾病早期诊断和预后预测的关键生物标志物。不论是通过检测谷丙转氨酶对肝功能进行日常评价，还是癌症诊断中用到AFP、CA125等蛋白质指标，都是通过检测蛋白质为临床诊断提供不可或缺的重要信息。但不得不承认，很多疾病尚未有可以直接用于血液检测的诊断标志物，所以还有大量新的蛋白质标志物有待发现。

图源：https://www.lifelinelaboratory.com/blog/causes-of-low-blood-protein/ 

【蛋白质组学】

【解锁血液信息的钥匙】

随着质谱技术的不断发展，基于质谱的高通量血液蛋白质组学迅速崛起。通过这种技术，研究人员得以灵敏地识别和量化在机体中发挥重要作用的蛋白质，为肿瘤、免疫、心血管、生殖等疾病的诊断和治疗提供强大助力。全面系统地认识健康和疾病状态下血液中蛋白质的动态变化, 将加速疾病诊断和治疗监测标志物的研发。

图源：10.1101/2023.10.11.23296871

【血液样本开展临床蛋白质组学的优势】

【可重复、易采集、适合大规模临床队列研究】

1.丰富的蛋白质资源：血液可以在身体各器官间自由流动，所包含的蛋白质一部分用于维持自身功能，另一部分由其他组织器官释放。这些蛋白质可以提供丰富的信息，对于理解生理和病理状态下蛋白质表达的差异至关重要。

2.微创、易得：与其他生物样本相比，采集血液样本相对简单且创口微小，对患者身体负担较小，这使得从大规模人群中收集样本变得更为便捷，有助于进行大队列的蛋白质组学研究。

3. 采集方式标准：血液样本的采集是一种相对标准化的过程，不同实验室和医疗机构之间的结果更容易进行比较和解释。

4.便于存储和处理：血液样本通常较为稳定，便于保存和运输，这使得它们在科学研究和医学诊断中非常实用。

5.可重复采集：当需要进行长期监测和定期随访时，血液样本比其他类型的样本更容易实现多次采集和检测，以监测疾病的变化和进展。

6.应用范围广：血液样本在蛋白质组学中应用广泛，可作为疾病分子特征、生物标志物和分子分型等研究的重要载体，具有非常高的临床转化价值。

图源：https://biognosys.com/resources/plasma-biomarker-discovery/?gclid=Cj0KCQiA4Y-sBhC6ARIsAGXF1g6hxPLnigLpRrQKJJBOk_XJ0nDghJ2VkWTQl8Bk94qF81oF36rBQy8aAnT4EALw_wcB

【血液蛋白质组学研究现状】

【高质量期刊的常客】

在下面的表格中，小谱列举了近五年血液蛋白质组学相关文章的简要信息（版面有限仅展示部分双一区文章情况，感兴趣的老师可私信小谱进一步了解相关内容）。目前，血液蛋白质组学研究是医学类一区期刊中的常客，且备受CNS子刊的青睐。研究内容覆盖肿瘤、心血管疾病、神经退行性疾病等多个领域，高分文章的研究样本量在200例左右。特定疾病的血液蛋白质组学研究往往可发表在该领域的Top期刊上，体现了血液蛋白质组学在医学研究中的重要贡献。

【两大血液蛋白质组应用场景】

【开启疾病洞察之门】

通过深入剖析血液中蛋白质的表达和变化，不仅为发现新的疾病标志物提供了关键线索，也揭示了疾病亚型之间、患者预后情况之间的显著差异，推动了医学诊断和治疗范式向更精准、个性化的方向发展。下面小谱将借助已发表的高质量文献，让大家更好地理解血液蛋白质组学的应用场景及价值：

1. 生物标志物

通过对血液蛋白质组学数据进行生信分析、筛选蛋白建立回归模型、结合智能算法，研究者能够从大规模数据中挖掘蕴藏的信息，找出能够更准确区分不同疾病状态的蛋白标志物。从而帮助科研人员和临床医生更快速、更准确地诊断疾病，并对疾病预后情况和治疗效果进行预测，促进医疗水平的提升。

经典案例[1]：酒精相关性肝病（ALD）的准确诊断需要进行活检，但该疾病因进展缓慢且无症状而难以被早期诊断，因此迫切需求一种能在高危人群中筛选患者的微创诊断方法。研究者对ALD和健康人群的血浆、肝脏组织中的差异蛋白质组进行了整合分析，揭示了在血浆、肝脏组织中趋势一致且与疾病阶段相关的蛋白质。通过机器学习建立了由蛋白质组成的诊断模型，用于识别ALD患者肝纤维化、炎症活动和脂肪变性的早期阶段，并在包含63例ALD患者的独立队列中成功验证了模型，为肝病早期检测奠定了基础。

2. 疾病分子分型

疾病分子分型就是从分子层面对疾病进行亚型分类，通过识别不同亚型或不同表型的特定蛋白质的表达模式和判断患者的生存情况，深入了解疾病的异质性，为临床实践中的预后评估、治疗方案选择以及患者管理提供了有力支持，也是个性化治疗和精准医学的基础。

经典案例[2]：弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）的异质性极高，研究者希望通过血液蛋白质组学确定DLBCL的预后生物标志物。通过对147名DLBCL患者血液中的1000多种蛋白质进行检测，根据聚类数据将DLBCL患者分为四种蛋白质组学亚型（PS-I–PS-IV），发现其中PS-IV亚型的患者预后最差。通过对特征蛋白进行Cox和Kaplan-Meier分析，构建预后预测模型，发现参与炎症的金属蛋白酶组织抑制剂-1（TIMP-1）的高表达与DLBCL患者低生存率相关。经过两个独立队列（n=180）的验证，TIMP-1被确认可作为指导DLBCL免疫治疗的潜在生物标志物，并可结合国际预后指数（IPI）评分提高对患者的预后分层能力。

【重磅新品】

【深度血液蛋白质组学产品】

谱度众合推出深度血液蛋白质组学解决方案，适配上述应用场景，紧密结合临床需求，助力科研人员开展生物医学领域的前沿研究。

后续我们还将通过多个文献实例对血液样本的应用场景进行深度解读，帮助科研人员打开科研思路，寻常样本也能做厉害的科研。敬请期待！

依托谱度众合资深专业人才团队建成的“生物标志物发现与药物靶点筛选平台”，在临床科研领域有10年积淀，以临床蛋白质组学技术为主要核心，在2023年被认定为“国家生物产业基地公共服务平台”（光谷生物城15年间仅17个平台获此资质，喜报：谱度众合获批“国家生物产业基地公共服务平台”），是华中地区最好的的蛋白质组学平台。

围绕该平台已成功布局专利技术30余项、发表SCI论文100余篇、获批国家及省市基金10余项。目前该平台已服务客户2000余名，遍布全国各大科研院所，尤其聚焦医学客户，提供可论文发表、专利申请、临床转化，并助力项目申报的科研服务。

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参考文献：

[1]Niu L, Thiele M, Geyer PE, et al. Noninvasive proteomic biomarkers for alcohol-related liver disease. Nat Med. 2022;28(6):1277-1287.

[2]Lou N, Wang G, Wang Y, et al. Proteomics Identifies Circulating TIMP-1 as a Prognostic Biomarker for Diffuse Large B-Cell Lymphoma. Mol Cell Proteomics. 2023;22(9):100625