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，这类疾病的发病率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。本期将讨论基于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方面，Moll等利用COPDGene、LSC、SPIROMICS等吸烟人群队列及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系。结果显示，protRS与全因死亡率及呼吸道特异性死亡率均显著相关，且在某些人群中将protRS纳入预测模型可显著提高全因死亡率的预测准确性。这项研究还通过具体蛋白质分析，揭示了与呼吸系统和心血管系统疾病相关的生物途径及分子机制，同时发现一些已知药物在相关疾病治疗中的潜在再利用价值。

在呼吸系统疾病发病机制方面，大规模蛋白质组学应用愈发广泛，为揭示疾病本质和治疗提供新视角。一项研究运用孟德尔随机化分析，整合UK Biobank和FinnGen两大研究队列的数据，共纳入12791名肺心病（PHD）患者和729378名对照。在3622种血浆蛋白分析中，发现3种与PHD风险显著相关的蛋白质，其中包括CAMK1。CAMK1与PHD的关联在两个队列中均得到了验证，并且其在PHD患者中的表达水平显著高于对照组。此发现不仅揭示了CAMK1在PHD发病机制中的潜在作用，还为未来的治疗策略提供了新的思路。

另一项大规模的蛋白质组学研究在COPDGene和CARDIA两个队列中进行，发现了852个在COPDGene队列中与肺间质异常（QIAs）显著相关的蛋白质，以及185个在CARDIA队列中与QIAs有关的蛋白质。其中，有144个蛋白质在两个队列中均被确认与QIAs相关，且这些蛋白质在炎症反应、细胞粘附和免疫应答等生物途径中表现出高度富集。这些发现为开发新的早期诊断方法和治疗干预措施提供了宝贵思路。

此外，研究人员还分析了来自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。共检测到4782种蛋白与FEV1存在关联，其中530种在多重比较校正后仍显著相关。进一步分析显示，8种蛋白质可能对FEV1具有因果影响。这项大规模蛋白质组学研究揭示了血液中与FEV1相关的多种蛋白质标志物，为深入理解这些蛋白质在肺功能下降中的作用提供了新见解。

在呼吸系统疾病诊断与预后评估中，Samorodnitsky等通过蛋白质组学和肽组学结合分析，探索HIV相关阻塞性肺病（OLD）中蛋白酶活性及其靶点。研究发现，在HIV感染者中，多种蛋白酶的上调与肺功能下降相关。通过分析支气管肺泡灌洗液，识别了31种在OLD患者中发生蛋白水解降解的蛋白质，主要参与SUMOylation等关键生物学过程。这为理解HIV相关OLD的发病机制提供了新视角，并为未来治疗策略提供潜在靶点。

Wang等尝试通过结合组学数据（如蛋白质和miRNA）与传统的临床和人口统计学数据，改进特发性肺纤维化（IPF）患者的疾病进展预测模型。研究利用IPF-PRO注册表中的数据，分析231名患者的全血蛋白质和miRNA数据，并结合临床特征构建预测模型。尽管组学数据在提高现有预测模型方面的贡献有限，但研究识别出一些与IPF进展相关的生物标志物，如SP-D、serpinA7和MMP-9。

总结来看，蛋白质组学检测在呼吸系统疾病领域的应用已取得显著进展，不仅在疾病风险预测、发病机制探究方面发挥了重要作用，还在疾病诊断与预后评估中展现出潜力。未来的研究应拓展蛋白质组学技术的应用范围，提高检测灵敏度和特异性，以更好地为呼吸系统疾病的临床诊疗和科学研究服务。通过与泛亚电竞的合作，将进一步推动这一领域的创新与进步。