2014年，以開發(fā)全自動DNA測序儀而知名的Leroy Hood教授團(tuán)隊招募了108位健康人參與了一個著名的先鋒100健康計劃即P00項目，該項目使用多組學(xué)大數(shù)據(jù)來做健康研究的可能性。
2017年7月份，該項目的研究成果發(fā)表在Nature Biotechnology雜志上，題為《A wellness study of 108 individuals using personal, dense, dynamic data clouds》。

Hood團(tuán)隊在9個月內(nèi)收集了108名參與者的個人數(shù)據(jù)，包括他們的全基因組序列，三個時間節(jié)點的蛋白質(zhì)組、代謝組、微生物宏基因組和臨床檢測數(shù)據(jù)，并且進(jìn)行了日常活動跟蹤。其中，血漿蛋白質(zhì)水平的檢測使用了兩個Olink（Uppsala，Sweden）Proseek Mutiplex試劑盒，即The Proseek cardiovascular (CVD I) and inflammation (Inflammation I) panels。

?Hood教授團(tuán)隊用上述數(shù)據(jù)生成了一個網(wǎng)絡(luò)，并且通過分析多組學(xué)數(shù)據(jù)和臨床表型數(shù)據(jù)的相關(guān)性，鑒定生物標(biāo)志物。他們從127個表型的全基因組關(guān)聯(lián)研究（GWAS）中計算了多基因風(fēng)險分?jǐn)?shù)（polygenic disease risk scores，PRS），并且尋找了風(fēng)險分?jǐn)?shù)相關(guān)的蛋白質(zhì)或代謝分子相關(guān)性。其中在Olink的panel中，發(fā)現(xiàn)了三個關(guān)聯(lián)。分別是高心血管病風(fēng)險的Leptin和INHBC蛋白，心血管代謝異常的marker蛋白FGF21。

研究結(jié)果表明，根據(jù)臨床生物標(biāo)志物大數(shù)據(jù)提示，改善參與者的行為模式，可以逐漸提高他們的健康水平，并且使科學(xué)家對健康和疾病的認(rèn)識更加深刻。而GWAS研究中多基因風(fēng)險分?jǐn)?shù)除了能給人們更好的預(yù)警之外，也有了關(guān)聯(lián)的蛋白質(zhì)和代謝標(biāo)志物可以監(jiān)控健康風(fēng)險。

在3年后，2020年7月，Leroy Hood教授團(tuán)隊在美國科學(xué)院院刊公布了新的數(shù)據(jù)來進(jìn)一步說明這個問題。

這篇文章中，Hood教授提出了更加明確的理論，他提出，一位健康人在自身的遺傳風(fēng)險和環(huán)境因素的作用下，經(jīng)過數(shù)年甚至數(shù)十年時間才會有臨床癥狀出現(xiàn)，從而成為一個患者。理解和研究這個動態(tài)的過程，對疾病預(yù)防非常重要。為了這個目的，Hood教授基于GWAS研究中最常用的多基因風(fēng)險分?jǐn)?shù)（Polygenic risk scores，PRSs）概念，在4905個個人中，將54種疾病的PRSs分?jǐn)?shù)和基于血漿的蛋白質(zhì)組，代謝組學(xué)和常規(guī)臨床實驗室檢測之間的關(guān)系進(jìn)行研究。

在這項研究中，Olink公司提供了INF，CVD2和CVD3三個Target 96?Panel。最后發(fā)現(xiàn)高危個體即疾病易感PRSs分?jǐn)?shù)較高的個人，其PRSs相關(guān)的蛋白質(zhì)標(biāo)志物和代謝標(biāo)志物有著一致性的變化，這些研究結(jié)果為預(yù)防健康到疾病轉(zhuǎn)變提供了有效的途徑。意味著高危人群可以通過篩選出來的蛋白質(zhì)等標(biāo)志物來進(jìn)行疾病的預(yù)防。（如圖示）

其中，Hood教授團(tuán)隊不但驗證了以往文獻(xiàn)支持的PRS-analyte關(guān)聯(lián)，例如下表中細(xì)胞因子IL33與哮喘病的遺傳風(fēng)險正相關(guān)。

而且，還有很大一部分PRS相關(guān)標(biāo)志物的關(guān)聯(lián)之前并沒有被發(fā)現(xiàn)，其中許多在機(jī)理上是合理的，這些尤其引起了Hood團(tuán)隊的興趣。（如下表）

總之，Hood教授發(fā)現(xiàn)，對健康人基因風(fēng)險的多項相關(guān)性分析表明，具有高遺傳風(fēng)險的個體在許多相同的分析物中顯示出類似疾病中的失調(diào)。這種蛋白質(zhì)組等生物標(biāo)志物失調(diào)的特征可以在血液中被檢測到，本研究強(qiáng)調(diào)了這個概念，即多基因風(fēng)險評分，遠(yuǎn)不僅是疾病風(fēng)險評分的統(tǒng)計工具，也反映了潛在的疾病生物學(xué)。如果將這種方法應(yīng)用于下一代人群隊列研究，提供了發(fā)現(xiàn)跨健康和疾病兩種狀態(tài)的預(yù)防和治療機(jī)制的機(jī)會。?以上研究中使用的Olink Target 96的panel信息，可以在Olink官網(wǎng)上下載到相關(guān)蛋白質(zhì)和信號通路信息。

而伴隨著Olink公司的技術(shù)進(jìn)步，我們最新推出的Olink Explore創(chuàng)新技術(shù)，能夠和質(zhì)譜等傳統(tǒng)蛋白組方法一起，面向臨床需求，通過對腫瘤、免疫、心血管、代謝、神經(jīng)等重大疾病的蛋白質(zhì)組研究，發(fā)現(xiàn)并驗證一批具有原始知識產(chǎn)權(quán)的生物標(biāo)志物和藥物靶標(biāo)，創(chuàng)建“第二代精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)新模式：蛋白質(zhì)組學(xué)驅(qū)動的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)”（Proteomics-Driven Precision Medicine, PDPM）。

參考文獻(xiàn)：

1.Price, N., Magis, A., Earls, J.?et al.?A wellness study of 108 individuals using personal, dense, dynamic data clouds.?Nat Biotechnol?35,?747–756 (2017). https://doi.org/10.1038/nbt.3870?

2.Multiomic blood correlates of genetic risk identify presymptomatic disease alterations Michael?Wainberg,?Andrew T.?Magis,?John C.?Earls,?Jennifer C.?Lovejoy,?NasaSinnott-Armstrong,?Gilbert S.?Omenn,?Leroy?Hood,?Nathan D.?Price Proceedings of the National Academy of Sciences?Sep 2020,?117?(35)?21813-21820;?DOI:10.1073/pnas.2001429117??