孤舟蓑笠翁
(2025-10-16 15:09):
paper 【doi】10.1126/science.adx2678；【发表年份】2025年；【期刊】Science；【标题】A human pan-disease blood atlas of the circulating proteome。【内容总结】这项研究的目标是建立一个全面的“泛疾病血液蛋白质组图谱”，通过分析血液中的蛋白质来更好地理解健康和疾病状态，为精准医疗提供资源。研究人员使用了一种叫做“邻位延伸分析”（Proximity Extension Assay, PEA）的高灵敏度技术，对来自8,262名个体（包括健康人和59种疾病的患者）的血液样本进行了大规模蛋白质分析，测量了多达5,416种蛋白质。他们发现每个人的血液蛋白质谱在两年内是独特且稳定的；在从童年到成年的发育过程中，许多蛋白质水平会随年龄和性别发生显著变化，例如胶原蛋白COL9A1在儿童期很高，青春期后大幅下降；通过机器学习模型，他们能够根据血液蛋白质相当准确地预测年龄（R²=0.85）和性别（AUC=0.99）。重要的是，研究揭示了传统上在单一疾病研究中被认为是特异性的蛋白质标记物，在跨疾病比较中可能并不特异，例如在胰腺癌中升高的FGF1蛋白在细菌感染患者中也升高，这表明炎症等共同生物学途径会导致蛋白质水平的重叠。这项研究创建了一个在线资源（Human Protein Atlas），供科学界探索疾病特异性和共享的血液蛋白质模式，有助于未来的生物标志物发现和疾病机制研究。
Science,
2025-10-9.
DOI: 10.1126/science.adx2678
A human pan-disease blood atlas of the circulating proteome
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Abstract:
The human blood proteome provides a holistic readout of health states through the assessment of thousands of circulating proteins. Here, we present a pan-disease resource to enable the study of diverse disease phenotypes within a harmonized proteomics dataset. By profiling protein concentrations across 59 diseases and healthy cohorts, we identified proteins associated with age, sex, and BMI, as well as disease-specific signatures. This study highlights shared and distinct protein patterns across conditions, demonstrating the power of a unified proteomics approach to uncover biological insights. The dataset, covering 8,262 individuals and up to 5,416 proteins, serves as an online resource for exploring disease-specific protein profiles and advancing precision medicine research.
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