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Olink蛋白组学助力UKB大队列更优预测多疾病风险

Written by | 已发布: 06.01.2026

研究背景

识别出与年龄相关的高疾病风险患者个体，将有助于个性化医疗。循环蛋白能够区分疾病患者和对照组，并预测发病风险。尽管单一蛋白标记物可以为疾病发生提供见解，但同时利用多种蛋白标志物组合则会大大提高临床实用性。临床上可用的非组学评分（如QRISK）通常会描绘出某种疾病10年内的发病风险。而最近越来越多的研究，利用大队列蛋白基因组学数据，包括英国生物样本库UKB公开数据，进行疾病预测风险评估，如英国剑桥大学Claudia Langenberg团队联合GSK等多家研究单位，使用Olink蛋白组学开创上百种疾病预测新纪元。

新文速递

英国生物样本库制药蛋白组学项目UKB-PPP重要成员Benjamin B. Sun博士（曾任Biogen生物标志物遗传学负责人、现任BMS人群健康组学总监）团队联合多家研究单位近期在国际期刊Nature Aging（IF=17）发表最近研究成果：研究团队对UKB库中的 47,600样本，利用 Olink平台检测了1,468种蛋白，通过分析这些血浆循环蛋白表达水平与23种年龄相关疾病和死亡率之间的关系，发现了963种蛋白水平与21种发病结果之间的3,209种关联；其中有6种蛋白评分（ProteinScores）在预测10年发病风险方面优于年龄、性别以及包括24种生活方式因素、临床相关生物标志物和生理测量在内的综合指标；这些数据描述了蛋白组学对主要与年龄相关疾病早期的贡献，证明了血浆蛋白组在风险分层中的价值。

Benjamin B. Sun博士将于6月5日周四下午受邀参加 Olink 中国第三届蛋白组学峰会，分享题目为”Emerging patterns from Population-scale Proteomics in Health and Disease“的大会主题报告。诚挚邀请您预约参会，与国内外行业专家共聚2025 Olink中国第三届蛋白组学峰会！

研究设计

研究团队利用UKB库中的47,600名年龄在40至70岁之间的个体，使用Olink Explore 1536平台测试的1,468种蛋白分析物数据，使用个体Cox比例风险（PH）模型来分析基线时的蛋白分析物与发病或死亡之间的关系。对于19种发病结果（每种至少有150个病例），使用Cox PH弹性网络回归训练蛋白评分（ProteinScores）。

详细解读

蛋白质与疾病关联

研究发现3,209个显著关联，涉及963种蛋白和21种疾病因果关系。例如，生长分化因子15（GDF15）与11种疾病结果相关，白细胞介素-6（IL-6）和尿激酶型纤溶酶原激活剂受体（PLAUR）各与10种疾病结果相关。

蛋白评分性能

在测试集中，6个蛋白评分在预测10年发病风险时，比年龄、性别和24种生活方式因素等传统风险因素表现更好。特别是2型糖尿病的蛋白评分表现优于多基因风险评分（PRS）和糖化血红蛋（HbA1c），后者是临床上用于监测和诊断2型糖尿病的指标。

代谢组学与蛋白组学比较

对于2型糖尿病和全因死亡率，蛋白评分的表现优于仅基于代谢组学特征的评分（MetaboScore），尤其是在全因死亡率的预测上。

写在最后

以上研究表明，血液蛋白组学研究可以为预测主要年龄相关疾病提供早期贡献，并且在风险分层方面具有价值。蛋白评分能够改善传统风险因素的风险预测，可能减少对生活方式、生理和健康措施的广泛记录的需求，为个体健康状态提供一个简化的指标集合。研究团队也指出该研究人群主要是欧洲白人，年龄范围有限，可能限制了研究结果的普遍适用性。需要在其他人群、年龄范围和种族中进行研究，以评估这些发现的实用性强。未来的研究可能会整合更多的组学数据，以更全面地理解疾病的生物学基础
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参考资料

1. Biogen Bank Team, Gadd, D, Hillary, RF, Kuncheva, ZK, Cheng, Y, Dissanayake, M, Admanit, R, Gagnon, J, Lin, T, Ferber, K, Runz, H, Foley, CN, Marioni, RE & Sun, BB. Blood protein assessment of leading incident diseases and mortality in UK Biobank. Nature Aging. 2024.

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