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一管血，提前“预警”肺动脉高压？大规模蛋白组研究给出新线索

2026-10-23

肺动脉高压被称为“心肺的沉默杀手”——肺动脉压力悄然升高，直到右心逐渐衰竭；等出现气短、乏力等症状时，病变往往已到中晚期，而确诊还要靠有创的右心导管检查。10月17日，《Nature Communications》发表的一项大规模蛋白组研究，把“用一管血提前发现肺血管病变”的可能性又往前推了一步。

图1 正常肺循环与肺动脉高压的对比

一、研究做了什么

• 研究团队：美国UT西南医学中心与布列根妇女医院；

• 数据来源：ARIC、UK Biobank等多个独立观察队列，随访时间长、样本量大；

• 研究方法：用可同时检测数千种蛋白的蛋白组平台，无偏筛选与超声估测肺动脉收缩压相关的循环蛋白，再在独立人群中重复，并对照有创血流动力学结果验证；

• 主要结果：锁定22个与肺压显著相关的蛋白；其中NOTCH3经遗传分析提示可能参与肺血管病变，被视为潜在的治疗靶点；研究者还依据整体蛋白模式，分出两种风险“内型”（endotypes）。

这一思路的价值，在于把可检测的窗口从“压力已经升高”，前移到“血管壁开始重构”的更早阶段。

图2 正常与肺动脉高压肺小动脉的横截面（可见内膜、中膜增生）

二、为什么这类研究越来越多

血浆蛋白是反映全身生理与病理状态的“实时窗口”。对血浆蛋白做大规模、无偏的筛查，正在成为循环标志物发现的主要路径。但要真正做出这样的大队列研究，往往绕不开三个现实问题：

• 深度：血浆中少数几种高丰度蛋白占了绝大部分，低丰度的标志物被掩盖；

• 通量：几百上千例样本，手工处理慢、难以重复；

• 一致性：多中心、多批次的数据，需要稳定可比。

三、珞米的对应方案

围绕这三个问题，珞米生命科技（Nanomics）提供从富集试剂盒到自动化平台的完整方案。

图3 Proteonano™ 低丰度血浆蛋白组富集试剂盒

• 看得深——Proteonano™ 低丰度血浆蛋白组富集试剂盒：基于自研单分散超顺磁性纳米磁珠，仅需40 μL血浆即可检出1000–6000种蛋白，灵敏度达pg/mL，定量CV平均约15%，覆盖约10个数量级；

• 跑得稳、处理快——Proteonano™ G1全自动高通量蛋白组平台：单轮可处理96个样本，G1 Pro每天至少完成192个样本，自动化流程让多中心、批次间结果更稳定（相关系数>0.95，CV<10%）；

图4 Proteonano™ G1 全自动高通量蛋白组平台

• 更具性价比——GO™ 低丰度血浆蛋白组富集试剂盒：基于石墨烯富集技术，高效捕获血浆蛋白，高性价比，专为大规模队列研究设计；

• 更多样本类型——同时提供磷酸化肽段、外泌体、脑脊液、尿液、唾液、组织细胞等全系列富集试剂盒，匹配不同课题。

图5 G1平台8通道自动化移液（通量与一致性）

四、真实成果佐证

• 乳腺癌：《Molecular Cancer》（IF 42.2，2026），浙江大学、长海医院等多家单位合作，使用Proteonano试剂盒与G1 Basic平台，40 μL血浆联合代谢组，鉴定5549种蛋白、630种代谢物，所建早诊模型在验证集AUC达0.951；

• 胰腺癌：《Cancers》（IF 4.8），墨尔本大学团队，蛋白检出数由未富集的约700种提升至5000余种；

• 自动化：《Journal of Proteome Research》（IF 3.8），赫尔辛基大学团队，单样本可鉴定约4500种蛋白，日处理约100个样本。

结语

从“有创确诊”到“一管血早筛”，大规模血浆蛋白组正在改写疾病早诊的路径。如果你的课题也涉及大队列血浆标志物、低丰度蛋白或高通量自动化，欢迎把样本和需求交给我们，从方案设计到数据交付一站式完成。

参考文献

1. Giugni FR, et al. Large-scale proteomics identifies circulating markers of pulmonary pressure and pulmonary hypertension risk. Nat Commun. 2026. DOI: 10.1038/s41467-026-78432-w.

2. Zhang W, et al. Plasma proteome-metabolome signatures enable non-invasive early detection and lymphnode risk stratification in breast cancer. Mol Cancer. 2026.

3. Ang CS, et al. Evaluation of nanoparticle-based plasma enrichment on individuals with primary and metastatic pancreatic cancer. Cancers. 2026.

4. Järvinen E, et al. Automated Mag-Net enrichment unlocks deep and cost-effective LC-MS plasma proteomics. J Proteome Res. 2026.