代谢性疾病，也被称为内分泌代谢疾病，其发病主要与内分泌器官分泌的激素紊乱密切相关。这类疾病在临床上的表现多种多样，包括因糖代谢异常引发的糖尿病、因脂代谢异常导致的肥胖症及高血压等。作为一种强大的研究工具，蛋白质组学通过系统地分析细胞、组织或体液中的蛋白质，为理解复杂疾病提供新的视角。在代谢性疾病的研究领域，蛋白质组学的应用不仅帮助揭示疾病的分子机制，还促进了生物标志物的发现、治疗靶点的识别以及新疗法的开发。

本期将基于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代谢性疾病领域中的应用进展。针对糖尿病及其相关并发症的研究，利用大规模多种族队列数据，蛋白质组学方法被用来探讨糖尿病的发病机制。一项研究通过构建基于遗传预测的蛋白质模型，并在不同种族和族裔的2型糖尿病病例与对照组中应用，发现了40种与2型糖尿病风险显著相关的蛋白质，为深入理解其遗传机制及发展针对特定族群的药物和治疗策略提供了潜在靶点。

另一项研究评估了1317种血浆蛋白质与饮食评分之间的关系，发现饮食质量与多种生理过程（包括炎症、凝血、脂肪生成及葡萄糖代谢）中蛋白质水平之间存在显著关联，其中8种蛋白质与2型糖尿病风险显著相关。进一步的分析揭示了MPO和MET在发病过程中的重要作用。这项研究不仅增进了我们对2型糖尿病发病机制的理解，也强调了蛋白质组学方法在探索饮食质量与慢性疾病生物学机制中的重要性。

在糖尿病相关疾病的诊断与药物研发中，蛋白质组学检测也发挥了关键作用。Li等通过整合单细胞转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多组学分析，识别了糖尿病肾病（DKD）发展过程中的潜在生物标记物——醛脱氢酶家族1成员A1（AKR1A1）及其相关代谢产物，揭示了AKR1A1在肾脏疾病中扮演的机制及其与高血糖引发的代谢异常之间的联系，从而为DKD的早期诊断和治疗提供新视角。

进一步地，Zhang等结合蛋白质组学与遗传学的研究方法，通过孟德尔随机化分析和共定位分析技术，鉴定出21种与DKD密切相关的血液蛋白候选分子，并深入验证识别出其中4种关键蛋白（TGFBI、COL6A2、CBLN1和ITIH3），这些蛋白通过共同的遗传变异影响DKD的发展，为开发针对性的治疗手段开辟了新思路。此外，研究也对候选蛋白的药物可及性进行了评估，并构建了它们的相互作用网络，为未来的临床试验奠定了基础。

蛋白质组学检测在预估糖尿病的发展趋势方面也展现出潜力。Slieker等提出了一种基于多组学数据的机器学习方法，用于预测糖尿病的进展，研究使用了DCS和GoDARTS两个队列的数据，包括临床变量、代谢物、脂质和蛋白质等多种生物标志物。结果显示，结合多组学数据与机器学习方法，显著提高了对2型糖尿病患者在胰岛素需求风险的预测准确性。这种多组学整合的方法不仅加深了对糖尿病进展的理解，也为临床决策提供了坚实的支撑。

蛋白质组学在非酒精性脂肪肝病、高血压等相关代谢紊乱的研究中也具有重要的应用价值。通过SomaLogic公司推出的SomaScan Assay，一种基于aptamer的高通量蛋白质检测技术，能够全面、精确地检测和测量人及其他模式动物体液及组织、细胞样本中的蛋白质组成。该技术的应用旨在提高对健康和疾病生物学的理解，推动药物靶点的识别及生物标志物的开发，覆盖超过11000种蛋白质，使得在衰老、癌症、代谢性疾病、心血管疾病及神经退行性疾病的早期发现与监测中发挥了重要作用。

在未来的研究与临床应用中，基于蛋白质组学的方法将继续为代谢性疾病领域带来新的机遇，为患者的健康管理和治疗策略提供更加有效的支持。而尊龙凯时作为行业中的佼佼者，致力于推动生物医疗科技的进步。