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在2023年11月28日（当地时间），复旦大学类脑智能科学与技术研究院程炜研究员、冯建峰教授团队与附属华山医院郁金泰教授团队，联手在Nature Communications期刊上发表了一篇题为“Plasma proteomic profiles predict individual future health risk”的研究论文。该研究基于血浆蛋白质组学数据，利用人工智能算法，创新性地研发了一种全新的蛋白风险评分，能够预测未来可能出现的多种疾病以及死亡等重大健康结局。这一新方法在临床应用中的价值得到了验证，其研究结果展示了血浆蛋白质组学数据的广阔应用前景，对疾病的早期预警和精准防控具有重大意义。

研究团队利用英国生物样本库(UK Biobank)的数据，对45种常见疾病及死亡进行了超过14年的跟踪随访。这些疾病其中的45种结局涵盖了国际疾病分类第十版中的(International Classification of Disease 10th Revision, ICD-10)全因死亡和所有系统性疾病，包括感染性、血液、内分泌、精神、神经、感官、循环、呼吸、消化、皮肤、肌肉骨骼、泌尿生殖和癌症等重大健康结局。研究采用了迄今为止全球最大的蛋白质组学数据(52,006被试)，通过分析OLINK平台检测的1,461种血浆蛋白质测序数据，开发了一种全新的基于神经网络的蛋白风险评分(Proteomic Risk Score, ProRS)。该评分对呼吸系统疾病、循环系统疾病、糖尿病、肺癌、前列腺癌的预测准确率超过85%，对全因死亡、痴呆、肾衰竭、肥胖、慢性肺栓塞的预测准确率超过80%。

共同通讯作者，复旦大学附属华山医院郁金泰教授表示：“既往针对蛋白质组学的研究往往聚焦于研究人员各自感兴趣的某类疾病，且更多局限于小样本横断面的病例-对照研究；该研究首次采用超5万例个体的血浆蛋白质数据并探究其对多种纵向健康终点事件的预测效用，是一项开创性的工作。”

研究团队发现，ProRS水平较高的人群相较于低水平人群，其所有系统性疾病的发生率和全因死亡率均显著升高，且ProRS与年龄和性别显著相关。将ProRS三等分后，高ProRS人群的16种疾病和4种特定原因死亡的发生率较低ProRS人群增加超过5倍，特别是在呼吸系统及循环系统引起的死亡、痴呆、糖尿病和肥胖中，其风险超过20倍。这表明ProRS与整体健康密切相关。

该研究进一步探讨了ProRS的预测能力。通过单独使用ProRS进行预测，Cox比例风险回归模型在10个结局中的Harrell C指数超过了0.8，这表明ProRS具有较高的预测准确性。在大部分结局中，单独使用ProRS的预测表现与常用的三组预测因子相当或更好，这些因子包括年龄+性别、血清指标(SERUM,25个指标)或临床因子组合(PANEL,54个指标)。此外，在一部分结局中，单独使用ProRS的表现显著优于血清指标和ProRS的组合，这表明ProRS包含了更丰富的预测信息。

该研究进一步评估了预测模型的的临床效用，采用了模型校准和决策曲线分析。经过评估，不同预测指标组合都显示出良好的校准。在决策曲线分析中，与常用的两组预测因子（年龄+性别、临床因子组合）相比，仅基于ProRS的模型在大多数疾病中显示出更大的净效益。此外，在常用的两组预测因子基础上，添加ProRS可以显著观测到临床效用的提升，且与单独使用ProRS表现相近。在特定的决策阈值范围内，ProRS甚至比不同预测因子组合表现出更高的净效益。这些结果表明，ProRS具有较好的临床应用潜在价值。

“本研究的结果非常令人兴奋，我们发现蛋白质组学数据可以对多种疾病和死亡风险具有很好的预测效能，并且在相当一部分疾病中蛋白质的预测表现显著优于既往临床预测指标。这一结果证明蛋白质组学是未来精准医疗的绝佳切入点，让人对其未来的应用前景充满希望，一滴血预测未来疾病风险或将真的实现。”共同通讯作者，复旦类脑智能科学与技术研究院程炜研究员表示。

最后，该研究团队还通过夏普值(SAHP value)对血浆蛋白重要度进行排序，结果表明一些蛋白质在预测多种系统疾病及死亡结局中都发挥着至关重要的作用。例如，在对所有系统疾病及全因死亡的预测中，GDF15的重要度都位居前1%。此外CDCP1、CXCL17、EDA2R和HAVCR1在超过10个系统疾病中也均表现出重要的预测价值。随后，研究团队重点展示了癌症和痴呆两种备受关注的疾病。以癌症为例，较高的血浆CXCL14、GDF15、HAVCR1、CDCP1、TSPAN1、LTBP2和ACTA2可能会导致癌症风险升高，而较高的血浆RET水平显示出保护作用。对于痴呆，NEFL、BCAN、GFAP和GDF15是影响疾病风险的主要蛋白质，ACTA2、LTBP2和NCS1是新发现的与痴呆风险相关的重要蛋白。这些标志物为疾病早期识别和治疗干预提供了新的潜在靶点，也为临床实验和研究提供新的方向。

复旦类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授表示：“本研究中发现的重要蛋白对相关疾病的预防策略和治疗措施提供了重要靶点。未来课题组将聚焦于如阿尔茨海默病、帕金森病、抑郁、焦虑等与脑相关的重大疾病，进一步围绕蛋白质组学数据与神经精神疾病的关系开展研究，发掘新的蛋白标志物并探究其内在机制，为脑疾病早期诊断、预测和进展评估奠定理论基础。”

此外，冯建峰教授补充道：“研究院也在积极推动脑体检项目，希望将多年积累的脑科学研究成果应用到老百姓体检中；相信不远的将来，大家都可以享受到国家对于我们科研投入带来的回报。”