代谢性疾病，又被称为内分泌代谢疾病，主要是由内分泌器官分泌激素异常引起的。这类疾病在临床上表现为多种代谢紊乱，例如糖代谢失调导致的糖尿病，脂代谢异常引发的肥胖症以及高血压等。蛋白质组学作为一种强有力的研究工具，通过对细胞、组织及体液中蛋白质的系统性分析，为理解这些复杂疾病提供了新的视角。在代谢性疾病的领域，蛋白质组学不仅助力揭示了疾病的分子机制，还促进了生物标志物的发现、治疗靶标的识别及新疗法的研发。

本篇将基于2024年度的重要研究成果，探讨基于SomaScan平台的蛋白质组学检测在代谢性疾病中的应用及进展。在糖尿病及其并发症的研究中，通过大规模多种族队列数据，蛋白质组学方法能够深入探究糖尿病的发病机制。例如，有研究建立了基于遗传预测的蛋白质模型，并将其应用于不同种族的2型糖尿病病例与对照组中，发现了40个与2型糖尿病风险显著相关的蛋白质，为深入理解其遗传机制及开发针对特定人群的药物和治疗策略提供了潜在靶点。

此外，其他研究评估了血浆蛋白质与饮食评分的关系，发现饮食质量与多种生理过程（包括炎症、凝血、脂肪生成及葡萄糖代谢）相关的蛋白质水平显著相关，其中8种蛋白质与2型糖尿病风险显著相关，进一步分析也揭示了MPO和MET在疾病进程中的重要作用。这些发现不仅加深了对2型糖尿病发病机制的理解，同时强调了蛋白质组学在探索饮食质量与慢性疾病生物学机制中的重要性。

在糖尿病相关疾病的诊断与药物研发领域，蛋白质组学检测发扬着重要作用。通过整合单细胞转录组学、蛋白质组学和代谢组学，研究人员鉴定出糖尿病肾病（DKD）的潜在生物标记物AKR1A1及其相关代谢产物，揭示了AKR1A1在肾脏疾病中的作用机制。另一方面，利用Mendelian随机化分析等方法，研究者还找到了21种与DKD相关的血液蛋白候选分子，其中4种关键蛋白可能通过共同的遗传变异影响DKD的发展，为针对性治疗提供了新思路。

除此之外，蛋白质组学检测在预估糖尿病发展方面也展现出潜力。研究者提出了一种基于多组学数据的机器学习方法，以预测糖尿病进展。结果表明，通过多组学数据与机器学习方法的联合应用，显著提高了对2型糖尿病患者胰岛素需求风险的预测准确性。这种整合的方法不仅增进了对糖尿病进展的理解，也为临床决策提供了强有力的支持。

在肥胖及其相关代谢紊乱的研究中，蛋白质组学同样发掘出新的生物标志物，推动了非酒精性脂肪肝病和高血压的研究，为未来的治疗策略提供了可靠的数据支持。通过尊龙凯时人生就博所推出的SomaScan Assay，研究者能够全面、精确地检测和测量人类及动物体内的蛋白质，促进健康和疾病生物学的理解。这项技术的应用范围广泛，覆盖包括代谢性疾病在内的多种病症，为早期发现和监测提供了宝贵的信息与方法。