呼吸系统疾病是一种普遍的慢性病，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，蛋白质组学作为一种高通量的生物技术，在呼吸系统疾病的研究中发挥了至关重要的作用。通过大规模、系统性的蛋白质分析，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。本期文章将探讨基于SomaScan平台的蛋白质组学检测在呼吸系统疾病领域的应用进展。

呼吸系统疾病风险预测中的应用

Moll等研究利用COPDGene、LSC、SPIROMICS等吸烟人群队列和MESA一般人群队列的SomaScan蛋白质组数据和死亡率数据，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，该研究评估了protRS与吸烟者全因死亡率和呼吸道特异性死亡率之间的关联。结果表明，protRS与全因死亡率和呼吸道特异性死亡率均显著相关，且在某些人群中，将protRS纳入预测模型能够有效提高全因死亡率的预测准确性。分析具体蛋白质的成果还揭示了在呼吸系统和心血管系统疾病中可能涉及的生物通路和分子机制，显示了一些已知药物在相关疾病治疗中的潜在再利用价值。

呼吸系统疾病的发病机制研究

蛋白质组学在呼吸系统疾病发病机制研究中的应用越来越广泛。一项利用孟德尔随机化分析的研究整合了UK Biobank和FinnGen两大研究队列的数据，纳入了12791名肺心病患者和729378名对照。经过对3622种血浆蛋白的分析，发现3种与肺心病（PHD）风险显著相关的蛋白质，其中CAMK1的表达在PHD患者中显著高于对照组。这一发现不仅揭示了CAMK1在PHD发病机制中的潜在作用，同时为未来的治疗策略提供了新的思路。

另一项围绕COPD的蛋白质组学研究在COPDGene和CARDIA两个队列中展开，共发现852个在COPDGene队列中与肺间质异常有显著相关的蛋白质，以及185个在CARDIA队列中有显著关联的蛋白质。这些发现为理解肺间质异常的生物学机制以及早期诊断和治疗方案的开发提供了重要依据。

呼吸系统疾病的诊断与预后评估

Samorodnitsky等通过联合的蛋白质组学和肽组学分析，探讨了HIV相关阻塞性肺病中蛋白酶活性及其靶点。研究发现HIV感染者中，多种蛋白酶的上调与肺功能下降相关。同时，Wang等结合组学数据和临床数据，改进了特发性肺纤维化患者疾病进展的预测模型，虽然组学数据对现有预测模型的改善有限，但确实识别出了一些与IPF进展相关的生物标志物。

综上所述，蛋白质组学在呼吸系统疾病领域的应用已取得显著进展，涵盖了疾病风险预测、发病机制研究及临床诊断和预后评估等方面。未来的研究应继续拓宽蛋白质组学技术的应用，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治疗和科学研究。为了更好地了解健康和疾病生物学，尊龙凯时致力于推动蛋白质组学的发展，助力生物标志物的发现和药物靶点的识别。