代谢性疾病，亦称内分泌代谢疾病，主要因内分泌器官激素分泌紊乱而发病。这类疾病的临床表现涉及多种代谢异常，包括因糖代谢异常引起的糖尿病、脂代谢异常导致的肥胖症及高血压等问题。蛋白质组学作为一种强大的研究工具，能够系统性分析细胞、组织或体液中的蛋白质，为理解这些复杂疾病提供新视角。尤其是在代谢性疾病领域，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，深入探讨基于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，借助大规模多种族队列的数据，蛋白质组学方法被用来探讨糖尿病的发病机制。研究发现，建立基于遗传预测的蛋白质模型能够识别与2型糖尿病风险显著相关的多个蛋白质，从而为针对特定种族及族裔的药物和治疗策略提供潜在靶点。另一项研究则显示，饮食质量与多种炎症、凝血、脂肪生成及葡萄糖代谢的相关蛋白质水平显著相关，其中部分蛋白质与2型糖尿病风险密切相关。

在糖尿病相关疾病的诊断与药物研发领域，蛋白质组学检测同样扮演了重要角色。例如，研究者通过整合单细胞转录组学、蛋白质组学及代谢组学分析，发现了糖尿病肾病（DKD）发展过程中的潜在生物标记物，指出AKR1A1基因及其相关代谢产物在肾脏疾病中的作用机制。这为DKD的早期诊断和治疗提供了全新的视角。同时，结合遗传学的研究方法通过孟德尔随机化分析技术识别出与DKD相关的多个血液蛋白候选分子，并确定了若干关键蛋白，有望为开发针对性的治疗手段提供新思路。

蛋白质组学在预测糖尿病进展方面的应用展现出巨大潜力。研究者提出了一种基于多组学数据的机器学习方法，利用临床变量、代谢物、脂质和蛋白质等多种生物标志物的整合，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。这种多组学整合的方法不仅提升了对糖尿病进展的理解，也为临床决策提供了强有力的支持。

在肥胖及相关代谢紊乱的研究中，蛋白质组学技术也在非酒精性脂肪肝病及高血压的相关研究中发挥了重要作用。通过对不同代谢疾病的全面分析，研究者们不断推进对疾病生物学的理解，助力于新疗法的开发。

随着SomaLogic公司推出的SomaScan Assay的广泛应用，这项基于aptamer的高通量蛋白质检测技术涵盖了超过11000种蛋白质，为各类疾病的早期发现与监测提供了强有力的工具。该技术的目标在于提升对健康和疾病生物学的理解，促进药物靶点的识别以及生物标志物的开发，逐步成为生物医疗领域的金字招牌，体现了金年会金字招牌诚信至上的理念。