采血可以预测数百种疾病！复旦成果登《细胞》封面新年
原创 殷梦昊 曾译萱 复旦大学
只要采集一次血细胞，对血液进行蛋白质检测，就可以准确预测数百种疾病的发病风险。
北京时间1月9日，复旦大学附属华山医院郁金泰、毛颖团队、类脑智能科学与技术研究院程炜、冯建峰团队联合研究成果登上《细胞》。（Cell）2025年开年杂志封面。
杂志介绍:“这项研究包括1706种人类疾病和形状，绘制了一个全面的蛋白质组图，借助机器学习模型，成功发现了生物标志物和治疗靶点的潜在疾病预测，为精准医学的实施奠定了基础。”
封面图融合了科学和艺术，生动地展示了一个由蛋白质分子组成的人体，通过对蛋白质组大数据的深入分析，可以构建一个人体健康的表格，并通过基于芯片的人工智能算法监测自己的健康和疾病
两个月前，该结果以《健康与疾病血浆蛋白组图谱》为基础。（Atlas of the plasma proteome in health and disease in 53,026 adults）细胞的问题在于细胞。（Cell）在线发表期刊，成为该期刊最近在线阅读量最大的文章。
在研究成果的基础上，团队建立了一个可以开放访问的蛋白质组-表形组资源数据库Proteomeome-Phenome Atlas（https://proteome-phenome-atlas.com/)。在数据库上线的第一周，就有数万个访问者来自世界各地。
数据库涵盖了大约3000种蛋白质，数千种疾病和近千种形状，几乎与生物医学的所有领域密切相关。
“相当于为人类的生命健康领域画了一张‘地图’。不同研究领域的人可以在这张‘地图’中找到对自己有用的信息，检索一个蛋白质与人体健康的哪些形状和疾病有关，是否可以用于疾病的预测、诊断和治疗，人类疾病的潜在发病机制是什么等等。”
复旦大学附属华山医院神经内科主任医师郁金泰认为，这也是人们对这篇文章感兴趣的重要原因。
对于普通人来说，这一成就具有重要的现实意义——在不久的将来，你将能够更早、更准确地了解数百种疾病的可能性，然后通过价格贴近百姓的血液检查项目尽快进行辅助治疗。
从早15年开始预测痴呆症
预测数百种疾病
这个故事从AD开始(阿尔茨海默病，俗称老年痴呆症)，但不仅仅是AD。
AD治疗有一个难题，就是在临床表现出来之前，疾病可能会隐藏很多年甚至几十年，患者在疾病诊断15-20年前可能没有明显的症状，初期表现很容易与正常老化混淆。当患者出现明显的认知行为障碍等症状，去医院看病时，疾病通常已经进展到中后期。
郁金泰作为国家神经病医学中心(华山)认知障碍的领导者，在AD领域深耕17年，与多位国际专家合作，率先制定了世界上第一个AD循证预防国际指南，为世界各国AD预防提供了科学论证。
如何早期发现AD？郁金泰和程炜多学科交叉团队对蛋白质组学研究对AD预防、诊断和治疗的意义有着敏锐的认识。该团队通过血液和脑脊液蛋白组学研究发现了新的AD诊断生物标志物，联合诊断准确率高达98.7%。
2024年2月，团队发布了《自然·衰老》（Nature Aging）血浆蛋白组学预测健康成年人未来痴呆症的风险（Plasma proteomic profiles predict future dementia in healthy adults）研究，它代表着“一滴血可以提前15年预测痴呆症的风险”，被《自然》（Nature）报道作为头条新闻，引起了学术界的高度关注。
在这一成就的鼓励下，复旦大学率先启发了国际人类表型组的科学计划，团队提出了更大的目标:“在AD研究的基础上，如果能够将所有与健康相关的表型和疾病纳入其中，描绘血浆蛋白与它们之间的关系，全面描绘人类蛋白组的表型组图谱，那么对整个生命医学领域的贡献无疑将是巨大的。”
于是，团队马不停蹄，在不到一年的时间里，对53026名个体的血蛋白组数据进行了深入分析，跨越了14.8年的中位随诊期，绘制了全面的蛋白组图谱。
图为2920种血液蛋白，406种以前的疾病，660种新型随诊疾病，986种健康相关表型，揭示了168100种蛋白质-疾病与554488种蛋白质-表型的关联。研究还发现，650多种蛋白质与至少50种疾病有关，为183种疾病建立了预测和诊断精度良好的蛋白质模型，并提供了26个新的潜在药物治疗目标。
郁金泰说:“通俗地说，这个地图可以告诉你血液中哪些蛋白质可以预测某种疾病的发生，以便通过采血来实现疾病的早期发现。“许多新的发现可能会让更多的人重新审视当前的疾病类别和亚型，为医疗诊断、机制研究和药物研发提供重要线索”。
AI结合蛋白质组学研究
让精确的医学真正落地
人类健康和疾病蛋白组图谱的成功绘制，不仅为人们的疾病预测提供了一把钥匙，也为生命科学研究创造了新的研究范式。
为什么蛋白质组如此重要？郁金泰解释：
“我们过去常常从基因组的角度进行精确的医学研究，很少有人使用蛋白质组进行相关的表型和疾病研究。然而，基因转录和翻译过程的复杂性限制了仅基于基因组实现精确医学的概率。”
从基因组的“遗传密码”到疾病的真实发生，蛋白质需要在中间表达出来。因此，蛋白质可以更直观地反映人体的生理过程和临床表现，这是进一步了解疾病制度，开发新的诊断和治疗方法的关键。
蛋白质决定特征：相同的基因，不同的蛋白质，完全不同的特征。
事实上，基因组学中的细微差别可以在蛋白质组学中被放大几千倍甚至几万倍。就像蝴蝶一样，它们是幼虫期的毛毛虫，而它们是在若虫期飞翔的蝴蝶，不是因为基因组的变化，而是因为蛋白质的表达不同。
过去，人们不研究蛋白质组的主要原因是由于蛋白质组检测技术和数据分析方法的限制，无法检测和分析大规模人群的海量数据。如今，人工智能大数据分析技术让这个梦想成真。
“我相信我们对数据的理解并不比世界上任何一个团队差。”复旦大学脑研究院院长冯建峰认为，这一突破不是一蹴而就的，而是源于长期的积累。
团队合影
作为第一位在NIPS上发表成绩的中国学者，冯建峰在脑科学研究领域深耕40年，致力于开发各种人工智能算法，改进大数据分析流程，并成功应用于脑部疾病的“根源”、在初期预测等研究中。
蛋白质在个人世界中受到年龄、性别、种族等多种因素的复杂控制，蛋白质也有相互作用。本研究涉及的数据包括5万多人的蛋白质数据、近3000种蛋白质、1000种疾病和形状，不仅规模庞大，而且复杂。
“我们开发的人工智能算法可以分析成千上万种形状和疾病数据的海量蛋白质数据，从而回答我们想知道的临床和科学问题。”
冯建峰表示，该团队的目标一直是“利用所有可用的数据”。依托复旦大学CFF智能计算平台，该团队利用人工智能和大数据分析技术，使这项全景研究得以实施。
交叉融合促进临床治疗结果。
蛋白质检测有望造福大众
“我们有共同的研究目标，而不是为了交叉融合而交叉融合。”谈到研究经验，郁金泰比喻说，交叉研究不应该是“包办婚姻”，而应该是“恋爱结婚”。
他认为，一方面，复旦大学作为一所综合性大学，为多学科交叉融合创新提供了重要的平台；另一方面，要真正做好多学科交叉融合创新，还需要找到志同道合的伙伴。
郁金泰早在2021年就开始与冯建峰、程炜合作，建立了脑健康智能科学中心（AI for Brain Health，AI4BH），并且在AD等脑重疾早期发现和预测的相关研究中应用AI。
仅仅四年时间，由脑科学、人工智能专家和神经科医生组成的年轻而具有战斗力的跨学科团队，就在相关行业联合发表了十多篇顶级文章。
事实上，最初的合作是偶然的。当时，郁金泰团队发表了一篇关于睡眠时间和AD疾病风险的论文，冯建峰团队正好在做睡眠和大脑相关的研究。“程炜教授邀请我去类脑院做报告。一旦我们交流，我们发现他们对我们的临床工作非常感兴趣，我们在数学和计算机方面一直缺乏顶尖人才。”郁金泰回忆道。
双方一拍即合，一周一次的联合小组会议一直持续到今天。毛颖院长和冯建峰院长通过优化华山医院和大脑研究院的相互聘用制度，进一步完善了合作机制。
如今，毛颖和郁金泰团队作为临床医生，主要负责掌握重大临床需求，获取临床数据，指导团队制定和调整研究计划，从临床角度解读结果和论文写作。冯建峰和程炜团队致力于算法开发和模型建设，利用深度学习和机器学习方法建立和优化许多早期发现预测模型，利用数据和算法处理临床问题。
除了学术交流，双方还会组织团建活动。郁金泰说:“我们是工作中的好战友，是生活中的好朋友。团队相互作用，共同成长，取得高质量、有影响力的成就。
在交叉融合的氛围中，团队中的年轻学生成长迅速，医学院的学生编程和算法能力越来越强，脑科学院的学生对生物医学和疾病的认识也越来越深。
下一步，团队将推动本研究成果的临床转化，制定可用于疾病预测和诊断的生物标志物的异常值范围，进一步通过体内外实验验证潜在的治疗目标，并与企业合作开发相关产品，基于新的目标开发新的药物进行早期筛查、早期诊断和疾病治疗。
当基因检查已经“飞入普通人的家中”时，蛋白质检测也将为人类了解疾病打开另一扇重要的大门。据团队介绍，虽然目前蛋白质组的综合检测成本较高，但如果只是针对某些蛋白质进行定向检测，尤其是对于AD、常见的严重疾病，如心脏病、高血压等，价格可降至100元甚至几十元，未来有望普及大众。
从长远来看，团队将进一步利用人工智能的新模型和新算法，整合多组学习数据，促进精准医学的发展。据团队介绍，人类健康和疾病的基因组图谱、代谢组图谱和多组学习图谱都是密集绘制的。郁金泰期待着说:
“如果我们能够通过多组学习的高度融合获得更多、更完整的信息，我们就能超越原来的工作，让精准的医学更加精准，让‘科学算命’更加科学。”
相关信息：
Cell发帖！复旦大学科学家绘制人类健康和疾病蛋白组图谱
组 稿
校融媒体中心
文 字
殷梦昊 曾译萱
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章佩林 被访者供图
视 频
戚心茹
责 编
殷梦昊
编 辑
徐沁芃
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原标题：“采血可以预测数百种疾病！在《细胞》开年封面上发表复旦成果
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