血蛋白质组形状识别生物标志物,预测克罗恩病在发病前长达16年的生物标志物
Jing Feng1, Shuo Chen1,2, Qinming Li1
1Department of Gastroenterology, Guangdong Provincial People's Hospital (Guangdong Academy of Medical Sciences), Southern Medical University, Guangzhou, China.
Nature communications
|December 12, 2025
概括
早期发现克罗恩病 (CD) 是一个挑战. 使用9个血蛋白的新蛋白质组学模型可以在诊断前16年预测CD风险,改善早期查和干预机会.
科学领域:
- 胃肠病学 胃肠病学
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
- 生物标志物发现发现
背景情况:
- 早期识别克罗恩病 (CD) 是至关重要的,但缺乏可靠的工具.
- 当前的诊断方法通常在显著的疾病进展后识别CD.
研究的目的:
- 开发和验证使用等离子体蛋白质组学用于早期克罗恩病识别的预测模型.
- 与现有的临床风险评估相比,评估模型的性能.
主要方法:
- 对39634名英国生物库参与者的2736种血蛋白进行分析,以确定CD相关蛋白质.
- 使用前9个已识别的蛋白质 (CD274,CHI3L1,REG1B,ITGAV,PRSS8,ITGA11,GDF15,DEFA1_DEFA1B,IL6) 开发一个机器学习模型.
- 在独立的英国生物银行,EPIC-Norfolk和南中国队列中进行验证.
主要成果:
- 确定了44种与发生性CD相关的血蛋白,其中9种蛋白质具有最重要的意义.
- 9蛋白机器学习模型实现了高预测准确性 (AUC在UKB测试中为0.76,EPIC-Norfolk中为0.73,中国南部为0.79).
- 该模型预测了CD风险在诊断前16年,超过了临床模型,并确定了高风险人群 (患CD的可能性是4.23倍).
结论:
- 基于蛋白质组学的模型对预测克罗恩病风险有显著的前景.
- 这种方法可以在临床诊断前16年进行早期查和干预.
- 鉴定的蛋白质签名为了解CD病变发生和开发向治疗提供了一条新的途径.
