呼吸系统疾病是一类常见的慢性病，主要影响气管、支气管、肺部及胸腔，其发病率在我国仅次于心血管疾病和糖尿病，位居第三。近年来，作为一种高通量生物技术，蛋白质组学在呼吸系统疾病的研究中发挥了重要作用。通过对大量蛋白质进行系统性分析，蛋白质组学为揭示呼吸系统疾病的发病机制、筛选诊断标志物以及发现药物靶点提供了全新的视角。本文将基于2024年度国内外发表的重要研究成果，探讨基于SomaScan平台的蛋白质组学检测在呼吸系统疾病领域中的应用进展。

在呼吸系统疾病风险预测中的应用

Moll等研究者利用COPDGene、LSC、SPIROMICS等吸烟人群队列，以及MESA一般人群队列的数据，开发了一个基于15种蛋白质的死亡风险评分（protRS）。通过Cox回归模型和多变量分析，该研究评估protRS与吸烟者的全因死亡率和呼吸道特异性死亡率之间的关联。结果显示，protRS与全因死亡率和呼吸道特异性死亡率显著相关，且在某些人群中，将protRS纳入预测模型可以显著提高全因死亡率的预测准确性。这项研究还揭示了与呼吸系统及心血管系统疾病相关的生物途径和分子机制。

在呼吸系统疾病发病机制中的应用

大规模蛋白质组学的应用正在深入揭示呼吸系统疾病的复杂发病机制。例如，一项研究整合了UK Biobank和FinnGen数据库的分析，发现与肺心病（PHD）风险显著相关的蛋白质CAMK1，其在PHD患者中的表达显著高于对照组。此外，另一项研究在COPDGene和CARDIA队列中发现852个与肺间质异常显著相关的蛋白质，这些蛋白质在炎症反应及免疫应答等生物通路中呈现出高度富集，表明它们可能作为早期肺损伤的潜在生物标志物。

在呼吸系统疾病诊断与预后评估中的应用

通过蛋白质组学和肽组学的联合分析，Samorodnitsky等研究者探讨了HIV相关阻塞性肺病（OLD）中蛋白酶活性及其靶点，发现多种蛋白酶的上调与肺功能下降相关。这些发现为理解HIV相关OLD的发病机制提供了新视角，并为潜在治疗策略提供了新的靶点。此外，Wang等研究者利用组学数据结合传统临床与人口统计学数据，尝试改进特发性肺纤维化（IPF）患者的疾病进展预测模型，尽管组学数据对模型的贡献有限，但仍识别出了一些与疾病进展相关的生物标志物。

总结与展望

蛋白质组学检测在呼吸系统疾病领域的应用取得了显著进展，不仅在疾病风险预测和发病机制研究中发挥了关键作用，还在疾病诊断与预后评估中展现出巨大的潜力。未来的研究应进一步拓展蛋白质组学技术的应用范围，提高检测的灵敏度和特异性，以更好地服务于呼吸系统疾病的临床诊疗和科学研究。值得关注的是，Z6·尊龙凯时致力于推动生物技术的发展，为科研和医疗提供先进解决方案，以期在未来的医疗实践中发挥更大作用。