蛋白质组学是一门研究蛋白质组的学科，有望在个性化医疗和药物发现等研究领域取得重大进展。但它兑现了这样的承诺吗?2020年是蛋白质组学潜力被“实现”的一年吗?
188金宝搏备用最近采访了首席医疗官斯蒂芬·威廉姆斯SomaLogic，以了解更多关于蛋白质组学领域的研究进展以及使其成为可能的技术。
莫莉·坎贝尔(MC):在你看来，蛋白质组学会在2020年“实现”它的潜力吗?如果有，为什么?到目前为止，是什么因素阻止了这种情况的发生?
斯蒂芬·威廉姆斯(SW):看待蛋白质组学的“潜力”有两种方式。
就发现与遗传变化、药物药理学和疾病环境影响相关的新生物学和药物靶点的潜力而言，高度多元化的蛋白质组学(同时测量数千种蛋白质及其浓度水平)的大规模应用已经具有极大的影响力。
就其为患者和护理团队提供医疗可操作信息的潜力而言，我们才刚刚开始;前10项测试基于与特定健康状态和疾病风险相关的蛋白质模式SomaScan目前，平台技术仅在有限的规模上商业化，数百个测试的完整管道仍在开发中。
值得注意的是，蛋白质组学已经完全被基因组学所掩盖。直到最近，我们还没有大规模测量蛋白质的技术，而DNA测序已经变得很快而且相对便宜。此外，基因组学得到了大量资金支持的大型国际项目的支持。我确实认为，随着人们开始认识到基因组学在实现精准医疗承诺方面的局限性，并认识到对健康和疾病进行更多“实时”测量的必要性，蛋白质组学正在获得关注。
MC:对于那些可能不熟悉SomaLogic的读者，您能否提供一些关于公司和您的目标的背景信息?
西南:20年前，拉里·戈尔德(Larry Gold)在科罗拉多州的博尔德(Boulder)创立了该公司，他与人共同发明了开发适配体(单链DNA或RNA)的方法，这种方法可以专门与单个蛋白质结合。当科学界的其他人都在追求基因组以促进健康时，拉里的愿景是使用这些类型的试剂一次性测量数千种蛋白质，以表征健康和疾病。在此期间，拉里坚持不懈地推动科学发展，并继续筹集资金来实现他的愿景。
SomaLogic花了20年时间和6亿美元，但现在有技术可以准确测量单个血液样本中的数千种蛋白质，并将这些测量结果转化为来自每个样本的各种疾病和状况的有用健康信息。去年，我们开始在科罗拉多州提供基于SomaScan平台技术的测试。我们的目标一直是提供可操作的健康信息，以帮助人们优化他们的健康并尽可能长时间保持健康。
MC:请告诉我们你们的专利技术SomaScan®平台的发展情况?
西南:人们花了20年时间才做出一种可扩展的、精确的、成本相对较低的检测方法它可以以高通量的方式同时测量数千种蛋白质．在发明试剂之后，实现多路复用的关键进展是:
- 对适体进行化学修饰以增强其结合特性
- 在检测中创建第二个特异性元素。虽然第一个元素-单个蛋白质的高亲和力结合-是重要的，但它不足以克服在存在高丰度蛋白质(血浆中动态范围为8对数)的情况下测量低丰度蛋白质的挑战。特异性的第二个因素是通过动力学传递的-适体被选择为慢脱靶率和高亲和力。非特异性绑定(快速off-rate)和特异性绑定之间的时间差异用于创建额外的特异性
- 创建一种分析格式，将蛋白质分子计数问题(这很难做到)转换为DNA计数问题(这很容易做到);该检测的格式独特之处在于有两个“捕获点”。在第一次捕获中，固定的适体捕获复合物中感兴趣的蛋白质，未结合的蛋白质被冲走。在这些复合物和未结合蛋白质的适体释放后(并应用动力学挑战来第二次克服非特异性结合)，复合物再次被捕获，未结合的适体被冲走。因此，在测试的最后，一个“DNA汤”的适体，每个存在的比例与原始的个体蛋白质浓度，被量化使用DNA测量工具
我们现在拥有世界上最大的人类蛋白质组学数据库，它是通过与领先的行业和学术合作伙伴合作建立的，将SomaScan平台应用于数十万个样本和临床数据。
在早期，研究的重点是开发一种可以同时测量数千种蛋白质的测定方法。这需要创造出能够在复杂的生物混合物中高度特异性地紧密结合给定蛋白质的试剂，这种试剂可以合成生产，并且可以多路复用——这是传统抗体试剂无法完成的一项艰巨任务。当我们在开发分析时，计算能力和数据分析已经足够先进，可以探测“大数据”集。强大的高通量检测和先进的计算方法的结合，使我们能够从单一的血液样本中识别出指示不同健康状态和结果的蛋白质模式。
MC:蛋白质扫描技术是如何优化临床蛋白质组学的?
西南:我们的SomaScan平台非常适合重新定义临床蛋白质组学，因为它可以在血液等复杂混合物的小样本中进行广泛(同时测量数千种蛋白质)和深度(高丰度和低丰度蛋白质)测量，具有高通量。我们的平台似乎也是疾病不可知的——我们目前有10种不同健康状况的测试，但我们还有100多种测试正在准备中。我们正在开发的测试可以从单一血液样本中任意组合或全部提供-其想法是获得一个人当前健康状况和轨迹的整体视图在任何给定的时间点指导终生健康管理。
具体技术优势包括:
- 该检测几乎完全自动化，并在96个孔板上大规模运行，我们的能力每年约20万个样品，并且易于扩展
- 该检测几乎完全自动化，并在96个孔板上大规模运行，我们的能力每年约20万个样品，并且易于扩展
- 仔细监测和管理测定的精密度;cv(变异系数，批与批之间化验变异性的测量)在所有5000次测量中值为~5%，校准和质量控制样品包括在每个板上，因此任何长期方差都是质量控制的。实验在我们的实验室中进行美国病理学家学会(帽)/1988年《临床化验所改善修订》经过认证和检验的实验室
- 每一项用于医疗用途的测试在根据CAP/CLIA规则发布之前都要经过严格的监管程序
MC:最近研究证明该测试与目前用于确定糖尿病和心血管疾病风险的测量方法一样好/更好。你能告诉我们更多关于这项研究的信息吗?
西南:这项研究发表在自然医学由来自加州大学旧金山分校、英国剑桥大学和SomaLogic的科学家团队领导。这是迄今为止最大的蛋白质组学研究，涉及从17000名参与者中测量5000种不同蛋白质的8500万种蛋白质。
这项概念验证研究首次证明，一个人目前的健康状况和未来患心脏代谢疾病(包括糖尿病、冠心病、中风和心力衰竭)的风险，以及可改变的行为对这些疾病发展的影响，可以仅从血液中蛋白质的模式来确定。
为了确定预测未来结果的蛋白质模式，我们使用了来自已知这些结果的人的存储样本的临床研究(患有糖尿病的人，死亡的人，因心脏病发作住院的人等)。
为了确保结果可以被重现，研究的人群是稳健的(包括来自不同地理位置和种族的人，与测试将使用的人群相匹配)，并且样本量大，我们使用了来自世界各地的五个不同的队列研究。
然后将结果与目前使用的最佳测量方法进行比较。对于CV主要测试，我们使用了最被接受的比较器，ACC/ASCVD风险评分;对于糖尿病预测者，没有一个公认的分数，所以我们在研究中创建了最好的实验室结果组合进行比较。
MC:在上述论文中，作者说:“我们预计，随着进一步的验证和更多蛋白质表型模型的添加，这种方法可以实现单一来源的、个性化的所谓液体健康检查。”在发展这项技术方面，下一步是什么?
西南:自论文撰写以来，我们对这些测试的性能进行了更多的“强化”，现在有10项测试在科罗拉多州的医生中限量上市，包括:
- 4年内发生原发性CV事件的风险
- 4年内继发性CV事件的风险
- 肝脂肪
- 身体脂肪
- 内脏脂肪
- 瘦体重
- 酒精的影响
- 静息能量消耗
- 心肺健康(VO2马克斯)
- 葡萄糖耐量降低
MC:在可预见的未来，将“液体健康检查”引入临床环境的可行性有多大?
西南:科罗拉多州的有限发布将在2020年及以后扩展到美国其他州，完全符合新地点的监管要求。
我们看到了供应商和用户最初的热烈反应。
2020年及以后将发布更多的检测方法(特别是与卫生系统疾病管理相关的检测方法)。我们目前有超过100种，每一种都可以从相同的血液样本中提取。
Somalogic首席医疗官斯蒂芬·威廉姆斯(Stephen Williams)正在与技术网络的科学作家莫莉·坎贝尔(Molly Campbell)交谈。188金宝搏备用
