呼吸系统疾病常见于各类慢性病，主要涉及气管、支气管、肺部及胸腔。根据统计数据显示，这类疾病在我国的发病率仅次于心血管疾病和糖尿病，位列第三。在此背景下，蛋白质组学作为一种高通量的生物技术，近年来在呼吸系统疾病的研究中扮演了重要角色。通过系统性的大规模蛋白质分析，蛋白质组学新颖的视角得以揭示呼吸系统疾病的发病机理、筛选诊断标志物及发现潜在药物靶点。

本期将着重探讨基于SomaScan平台的蛋白质组学检测在呼吸系统疾病领域的最新研究进展。Moll等研究者利用COPDGene、LSC、SPIROMICS及MESA等吸烟人群队列的SomaScan数据，开发了基于15种蛋白质的死亡风险评分（protRS）。结果显示，protRS与吸烟者的全因死亡率及呼吸道特异性死亡率之间显著相关，且其在特定人群中的应用能显著提高死亡率预测准确性。此外，通过分析特定蛋白质，研究揭示了可能与呼吸系统及心血管疾病相关的生物途径和分子机制，这为未来将已知药物在相关疾病治疗中的再利用提供了潜在价值。

在呼吸系统疾病的发病机制研究中，采用大规模蛋白质组学方法已日益普及，为深入理解疾病的本质和治疗提供了新思路。一项结合了UKBiobank和FinnGen两大研究队列的数据的研究，共纳入了12791名肺心病（PHD）患者和729378名对照组，通过对3622种血浆蛋白的分析，发现了与PHD显著相关的三种蛋白质，即CAMK1。此研究结果不仅揭示了CAMK1在PHD发病机制中的潜在作用，也为未来的治疗策略指明了新方向。

另有研究在COPDGene与CARDIA两个队列中共发现852种与肺间质异常（QIAs）相关的蛋白质，144种蛋白质在两个队列中均被确认与QIAs相关，显示出它们在炎症反应、细胞粘附及免疫应答等生物通路中的重要性。这些蛋白质在肺部组织中的高表达，提示它们可能成为早期肺损伤和慢性肺疾病的潜在生物标志物。

除了基础研究，研究者们也正逐步将蛋白质组学技术应用于疾病的诊断与预后评估。Samorodnitsky等通过蛋白质组学与肽组学结合的研究，揭示了HIV相关阻塞性肺病（OLD）中蛋白酶活性与肺功能下降的关系。他们发现多种蛋白酶的上调与HIV感染者的肺功能下降有关，并识别出31种在OLD患者中发生降解的蛋白质，为理解该疾病的发病机制提供了新视角。

此外，Wang等尝试将组学数据与临床特征结合，以改进特发性肺纤维化（IPF）疾病进展的预测模型。尽管他们发现添加组学数据后模型的C-index提升有限，但识别出的一些生物标志物如SP-D、serpinA7和MMP-9，依然具有重要的临床研究价值。

总体而言，蛋白质组学在呼吸系统疾病研究中的应用已取得显著进展，无论是在疾病风险预测、发病机制探究方面，还是在疾病诊断与预后评估中展现出巨大的潜力。未来的研究需要进一步拓展这一技术的应用范围，提升检测的灵敏度与特异性，助力于呼吸系统疾病的临床诊疗与科学研究。我们期待尊龙凯时能在这一领域的持续发展与创新中发挥重要作用。