撰文 | 敏一
血浆蛋白质组作为人体内动态变化的重要分子库，承载着器官、细胞与循环系统间复杂的信号交流。血浆蛋白质组的组成并非由血浆本身合成，而是由周围细胞和组织器官所合成的蛋白质流入和流出所维持。根据来源和功能，血浆蛋白质可以分为两类：一类是由肝脏大量合成的丰富蛋白质，如白蛋白、脂蛋白和补体蛋白，它们主要维持血浆的胶体渗透压和凝血功能；另一类是来自其他组织的蛋白质，这些蛋白质在正常生理状态下通过代谢进入血浆，而在疾病或损伤时会因细胞或组织的泄漏而增加。例如，心肌损伤时心脏肌钙蛋白水平会显著升高，胰腺炎时胰淀粉酶会进入血浆。这一特性使血浆蛋白质成为疾病诊断的重要依据，但既往研究多关注单一蛋白质含量对于单一器官的指示意义，而对于血浆蛋白质组的全局性图谱和病理条件下的动态变化缺乏了解，且缺乏关于血浆蛋白质的组织来源的系统性探索和研究。
近日，来自瑞典隆德大学的Johan Malmström团队在Cell发表题为Human proteome distribution atlas for tissue-specific plasma proteome dynamics的研究论文。该研究首先构建了来自21种组织、8类血细胞的人类蛋白质组与转录组数据，基于新开发的血浆蛋白质-组织分配策略，实现了数据驱动的血浆蛋白质组织来源的准确推断，并在败血症、胰腺炎、心肌损伤等疾病中验证了该方法的应用潜力。
研究人员首先从18种健康组织和8种血液细胞类型中收集样本，利用DDA-MS和DIA-MS质谱技术，构建了一个全面的人类蛋白质组图谱。每个组织或细胞类型至少来自于3个健康供体，以确保数据的代表性。通过UMAP（均匀流形逼近与投影）和KDE（加权高斯核密度估计）的方法，研究团队将来自于组织/细胞的蛋白质的丰度分布映射到二维空间，再基于每个组织/细胞的信号分布来给每个蛋白质分配组织/细胞标签。从而客观地定义蛋白质与组织/细胞的关联。
在此基础上，研究团队整合了之前发表的多个来源的RNA和蛋白质图谱数据，并构建了一个全局标签评分指数（Global label score, GLS），用于计算每个蛋白质的跨数据库一致性评分。GLS的范围从0到4，分数越高表示蛋白质与特定组织的关联越强。来自于多个数据库的蛋白-组织分配结果可以互为补充和对照，增加了分配可信度，最终得到了一个来自于多数据库的、多组织的、多细胞类型的蛋白质-组织全局性分布图谱。
为了检验该图谱的应用能力，研究人员首先基于先验知识（主要血浆蛋白质在肝脏组织中的RNA水平高而蛋白质水平低）利用该图谱推断了126个主要血浆蛋白，并进行了一系列的数据分析证实了推断的准确性和其在个体内的相对稳态。随后研究人员测试了该图谱在病理条件下的应用。研究表明，基于数据推断得到的胰腺、心脏、免疫细胞来源的特征蛋白质组在胰腺炎、心肌损伤和败血症患者的血浆中呈现显著改变，提示其与器官损伤的强相关性。
为了进一步研究组织或细胞对血浆蛋白质组的影响程度，研究人员又引入了另外两个大型血浆蛋白质组数据库，并对血浆蛋白质的组织来源进行推断。经分析发现，不同组织对血浆蛋白质组的贡献存在显著差异。例如，大脑、肝脏、肌肉和胰腺等大型血管化组织器官对血浆蛋白质组的贡献远高于前列腺和膀胱等小型器官。血浆中检测到的组织蛋白通常在原组织器官中高表达（约占组织总蛋白量的40%），提示血浆中组织蛋白水平或与组织内丰度正相关。
综上，该研究开发了一种数据驱动的血浆蛋白质组研究方法，通过整合多种来源数据库并构建多组织、多细胞类型蛋白质组分布图谱，系统推断血浆中所有可检测蛋白质的最可能组织/细胞来源，并揭示了这些蛋白质在疾病状态下的动态变化。该方法提高了蛋白质组织/细胞来源的识别准确性，扩展了可监测的组织/细胞特异性蛋白质范围，促进了组织/细胞特异性蛋白质标志物的发现，增进了组织器官对血浆蛋白水平的调控机制的理解。
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)00286-7
制版人： 十一
学术合作组织
（*排名不分先后）
战略合作伙伴
（*排名不分先后）
（*排名不分先后）
转载须知
【原创文章】BioArt原创文章，欢迎个人转发分享，未经允许禁止转载，所刊登的所有作品的著作权均为BioArt所拥有。BioArt保留所有法定权利，违者必究。
BioArt
Med
Plants
人才招聘
会议资讯
近期直播推荐