主要观点总结
文章介绍了复旦大学团队在Cell杂志上发表的研究，该研究绘制了人类健康与疾病蛋白质组图谱，并揭示了蛋白质与疾病之间的关系。研究通过深入分析53,026名个体的血浆蛋白质组数据，发现了许多与疾病相关的蛋白质，并构建了疾病诊断预测模型，确定了新药物治疗靶点。文章还讨论了蛋白质在疾病预测和诊断中的价值，并通过建立数据库推动了精准医疗的发展。
关键观点总结
关键观点1: 人类健康与疾病蛋白质组图谱的建立
研究团队绘制了一个全面的蛋白质组图谱，纳入了大量血浆蛋白质数据和疾病信息。
关键观点2: 疾病诊断预测模型的构建
研究团队利用人工智能大数据分析方法构建了疾病诊断预测模型，发现了新的药物治疗靶点。
关键观点3: 蛋白质与疾病的关联
研究发现免疫系统相关通路在绝大部分疾病中富集，揭示了蛋白质在疾病中的重要角色。
关键观点4: 生物标志物的发现
研究团队识别出了具有潜在诊断和预测价值的生物标志物，这些标志物有助于疾病的早期诊断。
关键观点5: 开放访问的数据库的建立
为了推动科学研究的发展，研究团队建立了一个可开放访问的蛋白质组-表型组资源数据库。
文章预览
大规模蛋白质组学研究能够深化对健康和疾病的理解，但现有研究仍集中于有限的疾病结局，蛋白与健康和疾病之间的关系仍然存在许多未解之谜。疾病相关的蛋白质是特异性的还是共同的，这些蛋白质能否启示疾病的生物学分类？它们能否作为疾病预测和诊断的生物标志物及潜在的治疗靶点？ 2024年11月22日，来自复旦大学附属华山医院的 郁金泰 、 毛颖 团队联合复旦大学类脑智能科学与技术研究院 程炜 、 冯建峰 团队合作研究，在 Cell 上发表题为 Atlas of the plasma proteome in health and disease in 53,026 adults 的文章， 全面绘制了人类健康与疾病蛋白质组图谱，并结合人工智能大数据分析方法构建了疾病诊断预测模型以及发现了26个药物治疗新靶点，为精准医学的实施提供了重要科学依据。 研究通过深入分析 53,026 名个体的血浆蛋白质组数据，纳入了 2,920
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