揭秘 Olink 与 SomaScan 平台：解锁血浆蛋白质组奥秘，助力精准医学研究

为解决不同蛋白质组学平台效用缺乏直接对比的问题，研究人员开展 Olink 和 SomaScan 平台对比研究，发现两平台测量的蛋白质水平相关性中等，在 pQTLs 及疾病关联上各有特点。该研究为平台选择提供参考，推荐科研读者阅读。

　　

在人体健康的神秘世界里，蛋白质就像一群忙碌的小工匠，它们在身体的各个角落辛勤劳作，对维持生命活动起着关键作用。大多数药物也把蛋白质当作重要目标，比如酶、抗体、转运蛋白或结构蛋白等。通过测量血浆中蛋白质的水平，再结合遗传和表型信息，就仿佛拥有了一把神奇的钥匙，能够帮助我们打开理解生物机制、疾病病因的大门，还能更好地预测疾病风险，找到治疗特定疾病的新蛋白靶点。

随着科技的飞速发展，高通量蛋白质组学检测技术取得了巨大进步，现在已经能够同时测量数千种血浆蛋白。其中，基于抗体的 Olink 平台和基于适体的 SomaScan 平台备受关注，它们就像两个强大的 “探测器”，在大规模人群研究中发挥着重要作用，帮助科学家们发现与血浆蛋白水平相关的遗传变异（即蛋白质定量性状位点；pQTLs），以及各种特征（如 BMI）、疾病及其进展的生物标志物。

然而，这两个平台之间的关系却有些神秘。虽然之前有一些小研究对它们进行了比较，但这些研究大多存在局限性。一方面，研究涉及的人群主要是欧洲血统，对于其他人群的情况了解甚少；另一方面，研究中重叠蛋白质的数量有限，而且分析也不够全面。此外，不同研究中蛋白质水平的相关性报道也不一致，蛋白质 - 表型关联和 pQTLs 在不同平台之间也存在差异。所以，迫切需要更多的研究来直接比较这两个平台，尤其是在更大的样本量、更多重叠蛋白质以及从遗传和表型两个角度进行更全面分析的情况下。

为了揭开这些谜团，中国的研究人员在《Nature Communications》期刊上发表了一篇名为 “Direct comparison of Olink and SomaScan platforms for plasma proteomics in Chinese adults” 的论文。他们通过深入研究，得出了一系列重要结论，这些结论就像一盏盏明灯，为未来的研究指明了方向。

那么，研究人员是如何开展这项研究的呢？他们用到了几个关键的技术方法。首先是基因分型技术，对参与者的基因进行检测和分析；其次是蛋白质组学检测，利用 Olink Explore 3072 和 SomaScan Assay v4.1 平台测量血浆中蛋白质的水平；然后是蛋白质靶标映射和试剂匹配，确定不同平台针对同一蛋白质的试剂对；最后是多种统计分析方法，用来探究各种因素之间的关系。

下面，让我们一起深入了解一下这项研究的结果。

1. 研究对象的基本特征：研究人员从中国嘉道理生物库（CKB）中选取了 3976 名参与者（1951 例缺血性心脏病（IHD）病例和 2025 名亚队列参与者），其中女性占 53.7%，基线时的平均（SD）年龄为 57.3（11.7）岁，平均（SD）BMI 为 23.9（3.6）kg/m2。在样本采集时，平均环境温度为 15.7°C（SD 10.5），平均上次进食后的时间为 4.7（SD 4.7）小时。这些基本信息为后续的研究奠定了基础。
2. 观测相关性及相关因素：研究人员发现，SomaScan 数据的两种版本（一种经过自适应归一化，一种未经过）之间蛋白质水平的相关性很高（中位数 Spearman's rho = 0.82）。在主要分析中，他们将 Olink 数据与未经过自适应归一化的 SomaScan 数据进行比较，结果发现，对于所有 2749 对 Olink - SomaScan 试剂，两个平台测量的蛋白质水平之间的中位数 Spearman's rho 为 0.29。当只分析 1694 对一对一匹配的试剂时，中位数 Spearman's rho 为 0.26。通过 Boruta 特征选择分析，他们还发现蛋白质丰度越高、数据质量越好（即低于检测限 [LOD] 的样本百分比越低、质量控制 [QC] 警告的样本百分比越低），平台之间的相关性就越高。
3. pQTLs 的比较：在对 1694 对试剂的全基因组关联研究（GWAS）中，研究人员发现 Olink 平台有 765（45.2%）种蛋白质具有顺式 pQTLs，SomaScan 平台有 513（30.3%）种蛋白质具有顺式 pQTLs。在共定位分析中，400（47.1%）种在 Olink 和 / 或 SomaScan 平台上发现具有顺式 pQTLs 的蛋白质，其顺式 pQTLs 在两个平台之间共定位。而且，具有共定位顺式 pQTLs 的蛋白质在平台之间的相关性更高（中位数 rho = 0.72）。此外，研究人员还发现了一些在东亚人群中特有的 pQTLs，这些 pQTLs 在其他人群中未曾报道过。
4. 与肥胖及其他特征的关联：总体而言，BMI 与 1096（64.7%）种 Olink 蛋白质和 1429（84.4%）种 SomaScan 蛋白质显著相关。在两个平台都与 BMI 相关的 974 种蛋白质中，859（88.2%）种蛋白质在平台之间的关联方向一致。研究还发现，蛋白质与 BMI 的关联受环境温度和上次进食时间的影响，控制这些混杂因素非常重要。
5. 与 IHD 发病的关联：研究表明，279（16.4%）种 Olink 蛋白质和 154（9.1%）种 SomaScan 蛋白质与 IHD 发病风险显著相关。在两个平台都与 IHD 相关的 78 种蛋白质，其关联方向也一致。对于 IHD 风险预测，基于 1694 种一对一匹配蛋白质的风险预测模型，Olink 和 SomaScan 平台的表现相似，且将蛋白质添加到传统风险因素中可以提高 IHD 风险预测的准确性。
6. 非一对一匹配试剂对：对于剩余 474 种非一对一匹配试剂的蛋白质，研究发现不同 SOMAmers 针对同一蛋白质测量的蛋白质水平之间存在中等相关性（中位数 rho = 0.46），Olink 和 SomaScan 试剂对之间也存在中等相关性（中位数 rho = 0.37）。在 GWAS 中，也发现了一些蛋白质的顺式和反式 pQTLs，以及部分蛋白质的顺式和反式 pQTLs 在 Olink 和 SomaScan 之间共定位的证据。

综合以上研究结果，研究人员进行了深入的讨论。他们发现，Olink 和 SomaScan 平台测量的血浆蛋白质水平之间的相关性并不高。在 GWAS 中，Olink 平台比 SomaScan 平台更容易检测到蛋白质的顺式 pQTLs，而且两个平台上具有顺式 pQTLs 的蛋白质中，超过 75% 的信号是共定位的。SomaScan 平台检测到的与肥胖相关的蛋白质比 Olink 平台多，但大多数是两个平台共有的；而 Olink 平台检测到的与 IHD 相关的蛋白质比 SomaScan 平台多，但两个平台在 IHD 风险预测方面的总体表现相似。研究还确定了一组在 Olink 和 SomaScan 平台之间具有高相关性、一致的遗传和表型关联的蛋白质，这些蛋白质的可重复性有助于解释未来的研究结果。

这项研究的意义重大。它是目前为止规模最大的直接比较基于抗体和适体的蛋白质组学平台效用的研究。研究结果为未来研究中平台的选择提供了重要参考，研究人员可以根据研究目的（如机制研究还是风险预测）、分析方法（如观察性研究还是遗传学研究）、平台覆盖范围以及成本效益等因素来综合考虑。对于只使用一个平台的未来研究，本研究中具有高可重复性的蛋白质的研究结果更值得信赖，因为它们在不同平台之间具有一致性。不过，这项研究也存在一些局限性，比如没有比较变异系数（CV）来衡量准确性，主要关注一对一匹配的试剂对可能忽略了不同蛋白亚型的影响，只比较了两个平台且使用的是旧版本平台等。但无论如何，这项研究为蛋白质组学研究领域开辟了新的道路，未来还需要更多的研究来进一步探索不同平台的效用，为大规模人群和临床研究提供更有力的支持。