血液是临床最常见的样本类型，其无创又易获得，无论是对于生物标志物开发，还是疾病机制研究，这都是非常重要的样本。但是鉴于血液蛋白质本身的特性使得相关研究进展缓慢。随着质谱技术的发展，血液蛋白质组学的技术难题被逐步攻克，相关临床疾病蛋白质组学的研究成为现实，其在NCS相关子刊的身影也可见一斑。
文章：Noninvasive proteomic biomarkers for alcohol-related liver disease
期刊：Nature Medicine
影响因子：87.241
研究背景：酒精相关性肝病(ALD)是全球肝脏相关死亡的主要原因，但目前对该疾病的三个关键病理特征-纤维化、炎症和脂肪变性的了解依然有限。
内容简介：Matthias Mann等该提出了一种配对的肝脏-血浆蛋白质组学方法来进行疾病机制研究，基于DIA质谱蛋白质平台和机器学习，探索了血浆蛋白质组学在596名患者(137名对照和459名ALD患者)中的诊断和预后能力，而后构建了可用于预测肝纤维化、炎症和脂肪变性的蛋白质生物标志物模型，并在独立队列中得到验证。
文章：Plasma Proteome Profiling Reveals Dynamics of Inflammatory and Lipid Homeostasis Markers after Roux-En-Y Gastric Bypass Surgery
期刊：Cell Systems
影响因子：11.091
研究背景：与肥胖相关的疾病影响着全球一半的人口，而减肥手术是为数不多的具有大幅减重和改善心脏代谢的干预措施之一。
内容简介：Matthias Mann等对47名肥胖患者的血浆样本进行了蛋白质组学分析，检测出超过1700种蛋白质的定量信息，关联图谱中包含约200000个关系，揭示了功能连接的蛋白质模块，进一步确定了炎症、胰岛素敏感性和脂质代谢的标志物。
文章：A plasma protein classifier for predicting amyloid burden for preclinical Alzheimer’s disease
期刊：Science Advances
影响因子：14.957
研究背景：质谱(MS)蛋白质组学技术的发展使得以血液为基础的临床前疾病评估应用于阿尔茨海默病(AD)成为现实。
内容简介：在该研究中，认知功能未受损的AIBL和KARVIAH人群通过影像学被定义为阴性或阳性，又通过蛋白质组学分析了血浆样本中的相对蛋白质丰度，基于机器学习建立预测Aβ阳性的模型，并在KARVIAH中进行独立评估。
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