利用前沿蛋白质基因组学寻找新药物靶点
在辉瑞全球研发部担任目标科学总监的Anders Mälarstig博士指出，高通量多重蛋白质组学技术的出现，正在颠覆传统的临床前疾病模型药物研发范式。该技术通过绘制蛋白质定量性状位点(pQTL)，能够更准确推断特定蛋白质与疾病的因果关系，并揭示蛋白质调控机制，这将彻底改变药物发现流程。由卡罗林斯卡研究所主导的SCALLOP国际联盟，正通过Olink蛋白质组学平台开展跨疾病血浆样本的联合蛋白质基因组分析。
基因组与蛋白质组的关联性研究
SCALLOP联盟的核心突破在于将pQTL测绘技术与疾病结局数据的孟德尔随机化相结合。Mälarstig博士强调："这种组合可能成为药物靶点发现的黄金标准。相较于传统依赖体外细胞实验或动物模型的研究方法，我们现在能直接基于人体研究进行新通路推断，这是巨大的优势。"
该研究团队已成功区分两种pQTL类型：位于编码蛋白基因区域的顺式pQTL(cis-pQTL)和分布于基因组任意位置的反式pQTL(trans-pQTL)。前者具有高度特异性，可揭示疾病真实病因；后者通过大规模测绘可构建人体蛋白调控新通路。这种基于人群基因组学的研究方法，突破了传统实验模型的局限性。
颠覆性技术与"大科学"模式
作为Olink邻近延伸分析(PEA)技术的早期使用者，Mälarstig团队实现了单次检测92种蛋白质的突破。2017年该技术首次揭示基因变异对循环蛋白浓度的影响机制时，研究团队即意识到规模化研究的必要性。通过组建包含30个国际机构的SCALLOP联盟，成功整合了涵盖癌症、代谢疾病等多领域的生物样本库。
"这些队列研究不仅收集生物标志物数据，还涵盖多种疾病表型。例如癌症研究组的数据，可以帮助解答乳腺癌早期蛋白质组变化的关键问题。"Mälarstig指出，Olink技术以其高特异性和灵敏度，在蛋白质组精准捕捉方面展现出显著优势。
未来发展展望
近期发表在《自然代谢》上的研究证实，该方法与现有药物靶点的匹配度高达85%。Mälarstig展望："随着SCALLOP联盟的拓展，我们将发现更多强有力的药物候选靶点。相较于传统药物研发路径，循环蛋白质靶点的开发周期有望显著缩短。"
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