近日,宾夕法尼亚大学赵秉鑫团队在国际知名学术期刊《Nature Communications》发表一项里程碑式研究:研究团队利用英国生物银行(UK Biobank)的大规模数据,成功绘制出迄今为止最大规模的“人体血浆蛋白与多器官影像”关联图谱。这项研究首次在同一队列中,将近3000种血浆蛋白与大脑、心脏、肝脏、肾脏、胰腺、脾脏、肺部、眼睛等十余个器官的1000多项影像特征进行系统性对接,揭示了蛋白质如何在不同器官中发挥独特或协同作用,为疾病的早期预警、精准诊断和新药开发打开了全新窗口。
研究概述
打破数据壁垒:同一队列的“蛋白+影像”全景扫描
长期以来,科学家们虽然知道血浆蛋白携带着丰富的健康信息,但由于技术限制,蛋白质数据与器官影像数据往往来自不同人群,导致研究结果容易受到人群差异的影响,也难以捕捉非遗传因素的复杂作用。
此次研究的最大突破在于:所有分析均基于UK Biobank同一批参与者的数据。研究团队分析了平均约4900名同时拥有血浆蛋白检测和多器官磁共振成像(MRI)、光学相干断层扫描(OCT)等影像数据的参与者,并在此基础上将遗传分析样本扩展至数万人。
这是第一次在如此大规模的单一人群中,同时对血浆蛋白和全身多个器官的影像特征进行系统性分析。这让我们能够更清晰地看到,循环血液中的蛋白质究竟与哪些器官的结构和功能变化相关联。
五大核心发现:从分子到器官的全景解读
发现一:5067条“蛋白—器官”关联,揭示器官专属与共享密码
研究团队在排除了年龄、性别、体重指数等干扰因素后,共鉴定出5067条具有统计学显著性的蛋白—影像关联。这些关联覆盖了从大脑皮层厚度到心脏泵血功能、从肝脏脂肪含量到胰腺体积等各个维度。
心脏方面,208种蛋白质与心脏MRI指标显著相关。肝脏方面,270种蛋白质与肝脏体积、脂肪含量和炎症纤维化指标相关联。研究特别发现,与肝脏体积相关的蛋白和与脂肪含量相关的蛋白几乎没有重叠,说明肝脏的“胖瘦”和“大小”是由不同的分子机制驱动的。
肾脏表现最为活跃,439种蛋白质与肾脏体积和实质相关,且几乎所有关联均为负向——即蛋白水平越高,肾脏体积越小。
胰腺和脾脏则展现出高度器官特异性:胰腺相关蛋白主要富集于消化酶和胰岛素调节通路;脾脏相关蛋白则几乎全部指向免疫功能调控。
发现二:蛋白质的“户籍”追踪——有些就近服务,有些远程指挥
蛋白质从何而来?它们是在本地发挥作用,还是从远方空降执行任务?研究团队借助GTEx基因表达数据库,对蛋白质的“出生地”进行了溯源分析。
结果显示:大脑、肝脏、胰腺、脾脏等器官的相关蛋白,大多由本器官自身产生。令人惊讶的是,许多与心脏和体脂相关的蛋白质,其实产自肝脏和脂肪组织。
这揭示了人体内部精妙的远程调控网络,肝脏和脂肪组织不仅是代谢中心,它们分泌的蛋白质还能远程影响心脏结构和功能,这为理解心血管疾病与代谢紊乱的共病机制提供了新线索。
发现三:抽血就能“预测”器官健康状况
这项研究最贴近临床应用的部分,是构建了基于血浆蛋白的器官影像预测模型。研究发现,仅凭血液中几十种蛋白质的水平,就能相当准确地推测出某些器官的影像特征。
预测效果最惊艳的是体脂相关指标。只需抽血检测FABP4、瘦素等少数几种蛋白,就能大致判断一个人内脏脂肪堆积的程度。在分层分析中,血浆蛋白预测出的“高内脏脂肪人群”,其真实内脏脂肪体积是“低风险人群”的4倍以上。
此外,脾脏体积、肝脏体积、肾脏体积以及心肌质量均可通过血浆蛋白实现较高精度的预测。这意味着,对于那些不方便或没有条件做全身MRI检查的人群,未来或许可以通过简单的血液检测,初步评估多个器官的健康状况。
发现四:8116条遗传因果线索,锁定药物靶点
为了区分“相关”和“因果”,研究团队采用孟德尔随机化(MR)分析方法,利用基因变异作为天然的工具变量,识别出8116条潜在的蛋白—影像因果关系,涉及318种蛋白质和1041项影像特征。
其中,大脑成为MR分析的主战场。超过190种蛋白质显示出与大脑结构和功能的遗传因果关联。在心脏领域,FGF5被发现与升主动脉面积增大存在因果关系;PDE5A(一种已被批准用于治疗高血压的药物靶点)则与右心室容积扩张密切相关。
发现五:蛋白连接影像与疾病,搭建“分子—结构—临床”桥梁
研究团队进一步将蛋白—影像关联与已知的疾病—蛋白图谱进行交叉比对,发现41项影像特征与216种疾病之间存在显著的蛋白水平富集。
肾脏影像特征与疾病的关联最为广泛,覆盖了204种疾病,包括肾病本身以及高血压、糖尿病等多种全身性疾病。心脏影像特征则与冠心病、心肌梗死、肥胖等密切相关。脾脏体积与淋巴瘤的关联强度尤为突出,富集评分高达9.65-14.88倍。
研究还发现了物质滥用与多个外周器官影像特征之间的蛋白水平关联,包括右心房容积、下肢肌肉体积和肝脏炎症指标等。
研究意义与未来展望
这项研究相当于为人体建立了一份“分子—结构”对照手册,它告诉我们,血液里的某种蛋白质水平变化,可能对应着哪个器官的什么结构改变。这对于理解疾病机制、开发新型生物标志物和推动个性化医疗都具有重要意义。
https://www.nature.com/articles/s41467-026-74715-4
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