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最近，复旦大学的研究团队成功绘制了一幅涵盖人类健康与疾病的蛋白质组图谱，为医学研究带来了新的视角。蛋白质作为反映人体生理与病理变化的重要元素，其与疾病的关联研究在精准医学中具有重要意义。近年来，随着蛋白质组学的深入研究，我们对健康和疾病的理解得以加深，有助于揭示疾病机制，发现生物标志物，甚至在预测疾病风险和识别药物不良反应方面也有所贡献。
尽管如此，目前的研究大多集中于少数疾病结局，很多疾病尚未得到充分研究，缺乏全面的蛋白质组与表型组图谱。具体蛋白质在疾病中的作用仍有待深入研究，以揭示其是否为特定疾病的标志或共性特征。此外，血浆蛋白质在疾病预测、诊断和治疗中具体能发挥何种作用尚需更多研究。
复旦大学团队在其研究中，利用来自英国生物银行蛋白质组学项目的53026名个体的血浆蛋白质数据，揭示了丰富的蛋白质-疾病及蛋白质-表型关联。这项研究跨越近15年的随访，分析了2920种血浆蛋白质，结合406种既往疾病、660种随访新发疾病，以及986种健康特征，得出了大量数据，不仅提交了168100对蛋白质-疾病关联，还有超过554488个蛋白质-表型关系。
研究成果表明，超过650种蛋白质与至少50种疾病相关，而有超过1000种蛋白质表现出性别和年龄的差异性，这进一步加深了对疾病间共享分子机制的理解。通过人工智能大数据分析技术，研究人员识别出多种具有潜在诊断和预测价值的生物标志物。基于蛋白质的模型在183种疾病中的表现优异，其AUC值超过0.8，特别是在循环系统与内分泌代谢疾病中预测准确性更高。
值得注意的是，在某些疾病的预测中，模型AUC值超过0.9，这意味着其预测非常精确。这些疾病包括伴有外周循环并发症的2型糖尿病、高血压肾病及背景期糖尿病性视网膜病变等。同样地，对于36种疾病的诊断，该模型表现出超过0.9的优异AUC值，尤其在一些严重慢病如1型糖尿病、心肌梗死等的诊断中表现尤为出色。
为揭示各疾病的关键诊断因素，研究团队对血浆蛋白进行分析，重点关注在疾病预测及诊断中具有突出作用的蛋白。其中GDF15在多种疾病中表现出色，被认为与溃疡性结肠炎、类风湿性关节炎等自身免疫疾病存在因果关系，同时肝硬化及慢性阻塞性肺病等疾病也可能影响其水平。
由于血浆蛋白是药物靶点的重要来源，研究人员通过对疾病相关蛋白的分析，识别出多个具有潜在治疗价值的靶点。这一研究提供了25个已知靶点的重新利用机会，以及26个安全性良好、具治疗潜力的新靶点，为未来药物开发提供了重要线索。
研究团队指出，这项工作为疾病的早期发现、精准诊断与个性化治疗提供了科学依据，推动了精准医学向前一步。此外，他们创建了一个开放访问的蛋白质组-表型组数据库，为后续研究人员提供了丰富的资源，进一步促进精准医疗的发展。
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