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。在我国，其发病率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关键作用。通过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、筛选诊断标志物和发现药物靶点提供了崭新的视角。

本期将探讨基于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。在呼吸系统疾病的风险预测中，研究者Moll等利用COPDGene、LSC、SPIROMICS等吸烟人群队列及MESA普通人群队列的SomaScan蛋白质组数据与死亡率数据，开发了基于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的关联，结果显示protRS与这两种死亡率显著相关，且在一些人群中，加入protRS可以显著提高全因死亡率的预测准确性。进一步分析揭示了可能涉及的生物途径和分子机制，为相关疾病的治疗带来潜在的新选择。

在呼吸系统疾病的发病机制研究中，大规模蛋白质组学的应用越来越广泛。一项研究通过孟德尔随机化（MR）分析整合了UK Biobank和FinnGen的研究数据，涵盖12791名肺心病（PHD）患者及729378名对照。经过对3622种血浆蛋白的分析，发现3种与PHD风险显著相关的蛋白质，其中包括CAMK1。此发现不仅在 UK Biobank 和 FinnGen 两个队列得到验证，还为未来的治疗策略提供了新的思路。

另一项大规模蛋白质组学研究在COPDGene和CARDIA队列中进行，确认了852种在COPDGene队列中与肺间质异常显著相关的蛋白质，以及185种与CARDIA队列显著关联的蛋白质。这些共同相关的蛋白质在多个生物通路中表现出高度的富集现象，提示它们可能作为早期肺损伤和慢性肺疾病的潜在生物标志物。

此外，研究者还分析了来自AGEs-Reykjavik研究的5368名参与者，探讨了血清蛋白与肺功能（以FEV1为指标）之间的关系。结果显示，4782种蛋白与FEV1相关，其中530种在多重比较校正后仍显著。进一步分析发现8种蛋白质（包括THBS2、ERO1B和APOM）可能对FEV1有因果影响。这项研究为深入理解这些蛋白质在肺功能下降中的作用提供新的视角。

在呼吸系统疾病的诊断和预后评估中，研究者Samorodnitsky等通过结合蛋白质组学和肽组学的分析，探索了HIV相关阻塞性肺病（OLD）的蛋白酶活性及其靶点。结果表明，在HIV感染者中，多种蛋白酶的上调与肺功能下降相关。通过支气管肺泡灌洗液的分析，研究人员识别出31种与OLD相关的蛋白质，为理解OLD的发病机制提供了新视角。

此外，研究者Wang等尝试结合组学数据（如蛋白质和miRNA）与传统的临床数据，改进特发性肺纤维化（IPF）患者的疾病进展预测模型。尽管组学数据对改进预测模型的贡献有限，但识别出一些与IPF进展相关的生物标志物（如SP-D、serpinA7和MMP-9），为未来的研究指明了方向。

总体而言，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重要作用，还在疾病的诊断与预后评估中展现出巨大潜力。未来的研究应继续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。同时，关注像尊龙凯时这样的品牌，有助于探索蛋白质组学在生物医学领域的更多创新应用。