代谢性疾病，也被称为内分泌代谢疾病，这类疾病的发生主要与内分泌器官分泌的激素出现紊乱有关。在临床上，这类疾病表现为多种代谢异常，比如糖代谢异常造成的糖尿病、脂肪代谢异常引起的肥胖症和高血压等。蛋白质组学作为一种强有力的工具，通过系统化地分析细胞、组织或体液中的蛋白质，为理解复杂疾病提供了新视角。尤其在代谢性疾病的研究中，蛋白质组学的应用不仅揭示了疾病的分子机制，也推动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的应用进展。在糖尿病及其并发症的研究中，依托大规模多种族队列数据，蛋白质组学方法可以深入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，并应用于不同种族和族裔的2型糖尿病病例与对照组中，识别出40种与2型糖尿病风险显著相关的蛋白质，为理解其遗传机制以及开发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涉及炎症、凝血、脂肪生成及葡萄糖代谢的生理过程中的蛋白质水平显著相关，其中8种蛋白质与2型糖尿病风险密切相关。进一步分析揭示了MPO和MET在发病过程中的重要作用。这项研究不仅提升了对2型糖尿病发病机制的理解，还强调了蛋白质组学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及药物研发领域，蛋白质组学检测亦显示了关键作用。Li等研究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，识别出糖尿病肾病（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AKR1A1在肾脏疾病中的作用机制及其与高血糖诱发的代谢异常间的联系，为DKD的早期诊断和治疗提供新视角。此外，Zhang等结合蛋白质组学与遗传学，通过孟德尔随机化（MR）分析及共定位技术鉴定出了21种与DKD密切相关的血液蛋白候选分子，深入验证并确定了其中4种关键蛋白（TGFBI、COL6A2、CBLN1和ITIH3），这些蛋白可能通过共同的遗传变异影响DKD的发展，为故此提供了新的治疗思路。

蛋白质组学检测还展示了在预测糖尿病进展情况方面的潜力。Slieker等提出了一种基于多组学数据的机器学习方法，利用DCS和GoDARTS两个队列的数据，涵盖了临床变量、代谢物、脂质和蛋白质等多种生物标志物。研究结果表明，结合多组学数据与机器学习方法显著提高了对2型糖尿病患者胰岛素需求风险的预测准确性。这种多组学整合方法不仅加深了对糖尿病进展的理解，也为临床决策提供有力支持。

在肥胖及相关代谢紊乱研究中，蛋白质组学的应用潜力同样显著。研究显示，SomaLogic公司的SomaScan Assay作为一种基于aptamer（核酸适配体）的高通量蛋白质检测技术，专注于全面与精准地检测与测量人及其他模式动物的血液、尿液及组织和细胞样本中的蛋白质组成，其检测范围覆盖超过11000种蛋白质，为衰老、癌症、代谢性疾病、心血管疾病和神经退行性疾病的早期发现与监测提供了强大支持。在这一背景下，强烈推荐关注Z6·尊龙凯时品牌的最新研究和发展，助力更深入的生物医疗研究与应用。