技术背景与原理概述

蛋白质组学技术的快速发展为系统研究疾病发生机制和发现新型生物标志物提供了有力工具。随着高灵敏度蛋白检测技术、生物信息学及统计分析方法不断进步，人类蛋白质组计划在疾病研究领域正持续推进。蛋白质生物标志物在疾病早期诊断、疗效评估及预后判断等方面具有重要价值，其筛选与验证已成为生物医学研究的热点。

传统大规模队列样本的蛋白质筛选主要依赖质谱技术，但其在检测复杂生物样本（如血液）时存在灵敏度低、动态范围有限和重复性欠佳等挑战。近年来，基于临近延伸分析技术（Proximity Extension Assay, PEA）的Olink蛋白组学平台显著弥补了上述不足。该技术通过一对匹配的DNA标记抗体与靶蛋白结合，在近距离内引发DNA链杂交与延伸，进而经qPCR或测序进行高特异性、高灵敏度的定量检测。PEA技术特别适合血浆等复杂样本中的低丰度蛋白标志物研究，为血液蛋白质组学研究提供了新的方向。

下文将结合若干已发表的科学研究案例，系统阐述Olink蛋白组学技术在疾病生物标志物研究中的具体应用。

  图 PEA检测原理

研究案例一：阿尔茨海默病的血液生物标志物探索

研究单位：香港科技大学
发表期刊：Alzheimer’s & Dementia （影响因子：21.563）
样本类型：血浆

该研究采用PEA技术对180名香港受试者的1,160种血浆蛋白进行检测。研究队列包括训练集（106名AD患者与74名健康对照）和验证集（36名AD患者与61名健康对照）。

结果显示，在训练队列中，AD患者与健康对照组之间存在429种差异表达蛋白，其中61种显著上调，368种显著下调。进一步聚类分析识别出19个与AD相关的蛋白模块。研究人员从中筛选出关键蛋白构建诊断模型。在验证队列中，该模型曲线下面积（AUC）达到0.969，显著优于基于血浆ATN生物标志物（Aβ、tau及神经纤维缠结）的模型（AUC = 0.887）。此外，该模型所生成的AD分类评分与患者认知功能显著相关。

综合两个独立队列的分析表明，该标志物组合对AD分类的灵敏度为90.51%，特异性达90.91%（AUC = 0.959）。尤其值得注意的是，该19蛋白标志物模型所判定的疾病严重程度与磷酸化tau蛋白（p-tau181）状态高度一致。这些结果共同表明，基于Olink技术所构建的多蛋白模型对AD诊断及分层具有较高准确性，为开发血液来源的AD诊断工具奠定了坚实基础。

研究案例二：心血管疾病风险预测的蛋白质组学模型

研究单位：阿姆斯特丹大学医学中心
发表期刊：European Heart Journal （影响因子：29.984）
样本类型：血浆

识别心血管事件高风险人群是当前一级预防中的重要挑战。以往单一生物标志物模型在风险预测中表现有限，而同时检测大量蛋白质标志物则有望提升预测效能。

该研究分别基于EPIC-Norfolk前瞻性队列的822名个体和PLIC队列的702名样本，使用PEA技术检测了368种与动脉粥样硬化相关的血浆蛋白，旨在构建并验证基于蛋白质组学的心血管风险预测模型。

通过机器学习方法，研究团队在EPIC-Norfolk队列中筛选出50种与心肌梗死显著相关的蛋白。基于这些蛋白质所构建的预测模型在中位随访20年间展示出优于临床风险模型的预测效能（AUC：0.754 vs. 0.730，P < 0.001）。尤其对于3年内发生心肌梗死的预测，蛋白模型的AUC提高至0.803。在PLIC验证队列中，该模型同样表现出良好的预测性能（AUC：0.705 vs. 0.609，P < 0.001）。

该研究表明，基于Olink蛋白组学技术所建立的多标志物模型能够显著改善心血管疾病的风险分层能力，为个体化一级预防策略提供了新思路。

研究案例三：神经丝轻链作为遗传性淀粉样变性生物标志物

研究单位：约翰霍普金斯大学医学院
发表期刊：Neurology （影响因子：9.913）
样本类型：血浆

在一项针对patisiran药物的Ⅲ期临床试验中，研究者利用Olink技术分析了健康对照组（n = 57）与接受安慰剂（n = 53）或patisiran治疗（n = 136）的遗传性转甲状腺素蛋白淀粉样变性（hATTR）伴多神经病变患者的血浆蛋白组变化。

研究发现，与安慰剂组相比，patisiran治疗组有66种蛋白质水平发生显著改变，其中神经丝轻链（Neurofilament Light Chain, NfL）的变化最为显著（p < 10^–20）。进一步分析显示，治疗18个月后，patisiran组患者的血浆蛋白谱更接近于健康对照组。

健康人群中NfL水平为16.3 pg/mL，而hATTR患者中显著升高至69.4 pg/mL。药物治疗后，安慰剂组NfL水平进一步上升（99.5 pg/mL），而patisiran组则显著降低（48.8 pg/mL）。此外，NfL水平的变化与患者神经病变损伤评分显著相关（R = 0.43）。该研究确立NfL作为hATTR多神经病变的有效生物标志物，为其早期诊断与病情监测提供了新依据。

总结与展望

目前基于Olink PEA技术的蛋白质生物标志物研究主要遵循经典的“三角策略”，即通过实验组与对照组间蛋白表达差异筛选候选标志物。该策略已在多种疾病研究中显示出良好的应用潜力。另一方面，“矩形策略”——即整合多组学数据和临床表型进行系统分析——正逐渐成为发现药物靶点和机制研究的新方向。Olink技术的高通量、高灵敏度和高特异性特点，也使其在该类研究中扮演重要角色。综上所述，Olink蛋白组学平台凭借其卓越的技术性能，已成为发现和验证疾病生物标志物的重要工具，在未来的精准医学研究和临床转化中具有广阔前景。

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