代谢性疾病，亦称内分泌代谢疾病，其发病机制与内分泌器官分泌的激素失衡密切相关。这类疾病在临床上通常表现为多种代谢异常，例如糖代谢异常导致糖尿病、脂代谢异常引发的肥胖症及高血压等。近年来，蛋白质组学作为一种前沿研究工具，通过系统性分析细胞、组织或体液中的蛋白质，为代谢性疾病的研究提供了新的视角。尤其是在代谢性疾病领域，蛋白质组学的应用不仅揭示了疾病的分子机制，还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研究中的应用进展。在糖尿病及其并发症的研究中，蛋白质组学方法可利用大规模的多种族队列数据探究糖尿病的发病机制。一项研究通过建立遗传预测的蛋白质模型，研究不同种族群体中2型糖尿病患者与对照组的差异，识别出与2型糖尿病风险显著相关的40种蛋白质，为开发针对特定人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的关系，发现饮食质量与涉及炎症、凝血、脂肪生成及葡萄糖代谢等生理过程的蛋白质水平存在显著关联，其中有8种蛋白质与2型糖尿病风险密切相关。进一步的分析揭示了MPO和MET在发病过程中的重要性。这项研究增强了对2型糖尿病发病机制的理解，并突出了蛋白质组学在探讨饮食质量与慢性疾病生物学机制中重要性。

在糖尿病相关疾病的诊断与药物研发领域，蛋白质组学检测亦扮演重要角色。研究者通过整合单细胞转录组学、蛋白质组学及代谢组学等多组学分析，寻找糖尿病肾病（DKD）的潜在生物标记物，进一步揭示AKR1A1在肾脏疾病中的作用及其与高血糖诱发代谢异常的联系。这为DKD的早期诊断和治疗提供了新的思路。同时，通过结合蛋白质组学与遗传学的方法，研究者鉴定了21种与DKD密切相关的血液蛋白并确认了其中的四种关键蛋白，这些发现为开发相应的靶向治疗方式提供了新方向。

此外，蛋白质组学在预判糖尿病的进展方面也展现出潜力。一项研究提出了一种基于多组学数据结合机器学习的方法，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。这种多组学整合的方法不仅加深了对糖尿病进展的理解，还为临床决策提供了重要支持。

在肥胖及相关代谢紊乱、非酒精性脂肪肝病以及高血压等领域，蛋白质组学检测均表现出广阔的应用前景。正因如此，随着SomaLogic公司推出的SomaScan Assay，该技术基于核酸适配体的高通量蛋白质检测方法不断发展，为健康和疾病生物学的理解提供了更多可能性。这项技术旨在促进药物靶点的识别与生物标志物的开发，其检测范围覆盖超过11000种蛋白质，广泛应用于衰老、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。

在生物医疗领域，强大的蛋白质组学技术为代谢性疾病的研究和治疗提供了重要支持。金年会以金字招牌诚信至上的宗旨，推动生物医疗行业的创新与发展，助力研究者更好地应对代谢性疾病的挑战。