解析蛋白質是個性化精準醫療的未來

在2017年1月5號數字生命全球招募大會上，碳雲智能聯合7家生態系統公司，共同發布了全新的數位化健康管理平臺——覓我？，其中來自美國科羅拉多州SomaLogic公司的創始人兼主席Larry Gold，向在場觀眾展示了他們在蛋白質組學檢測方面的專利技術及相關應用。 由於蛋白質組學分析技術異常複雜，迄今為止沒有公司研發出相應的檢測手段，而SomaLogic公司潛心15年，已經開發出能夠量化蛋白質的突破性檢測專利技術SOMAscan?，該手段同時實現了檢測技術快速化、規模化和高成本效益，是目前世界上其他公司所無法比擬的，也使從學術界到商界的研究人員，都能像測量核酸一樣簡單地測量蛋白質。今後，SomaLogic將和碳雲智能在華成立合資企業，為中國的研究與健康應用產業，提供SOMAscan?蛋白質組學檢測技術，同時提供構建數字生命生態系統所需的蛋白質基礎信息。以下是演講實錄：

Larry Gold（SomaLogic公司創始人兼主席）：大家好，非常榮幸今天來到這裡，成為我們願景的一部分，我會告訴大家我們做了什麼，我們就是來檢測蛋白質的，並以此作為了解人類身體健康的一種方式。首先大家有這樣一種認知，我們每個人的生命是不同的，每個人的世界也都是不同的。科技的進步帶領人類一步步加深對生命構成的理解，從組織層面到細胞層面，再到分子層面，解讀生命的同時也不斷改善人類健康。

作為我們研究對象的蛋白質，在人體內非常多，它們中有的濃度非常高、有的非常低。這些蛋白質反映了你實時的健康：根據你所處的環境、所食用的食物、服用的藥物，血液裡的蛋白2小時就會發生一些改變。但是此前為止，檢測蛋白質組的方法有一個問題：由於它的高度複雜性和困難程度，以至於當前沒有高效準確快速的技術來測量它。因為這必須要能夠在隨著時間推移，在不同疾病情況下測量人體內的蛋白質，而我們有高通量低成本的解決方式。

SOMAmer?：蛋白質檢測的核心技術

在2000年的時候，我們建立了一個蛋白質組的平臺，可以迅速檢測蛋白質的變化，我們研發了一項技術，SOMAmer?：慢速率修飾的蛋白質適體，一種新的特定蛋白質結合劑。這種試劑可以與不同的蛋白質結合，並以此進行蛋白質的檢測。我們製造出一種在生物體中並不存在的合成核酸，並摺疊成獨特的構型，以至於它們能夠與蛋白質特殊地緊密地結合在一起。在過去的幾年裡，我們做了很多這樣的事情，我們現在能夠測量你身體中大約兩萬種蛋白質中的五千種，這是我們最核心的技術，我們將這樣的技術放在碳雲智能的覓我平臺，通過共同合作為中國的用戶提供檢測，我們把它稱之為SOMAscan?。

17年來我們做了許多項目的研究和探索，同時做到了很好的成本控制。這是我們記錄的真實數據，我們跟蹤了一個人4年，通過蛋白的測量對其進行數據化。對於我們測量的這些蛋白，中心黑色部分900個蛋白從未改變，然而剩下的一些蛋白高低上下波動，人工智慧就是要分析這些不同時段波動的蛋白，以及它們的變化與個體疾病狀態產生的關聯。這就是為什麼我們和碳雲共同合作，希望可以將蛋白質檢測擴展到百萬人群，在未來通過人工智慧引擎來驅動這些大數據，做出更加定製化的產品進行個體健康管理。

分析理解數據需要消耗大量的時間，到目前為止，我們已經在SOMAscan?上測量了125000例的樣本。與此同時我們也做了大量的研究，主要是一些樣本的分析，包括組織、尿液、血液等樣本，同時我們進行了多種癌症以及心臟病、變異型疾病，罕見病等疾病的相關研究。在整個研究過程中，我們發現我們和碳雲的未來發展前景，包括我們數據的匹配度都非常高。

CVD9：預測心臟病復發風險

這裡給大家舉兩個例子，簡單的展示一下我們的研究如何支持個性化醫療。有一篇去年發表的論文，第一撰稿人是加州舊金山學院心臟內科的Peter Ganz博士。SomaLogic和Peter博士皮特共同合作，做了一千人的小型臨床試檢，患者都患有不同程度的高危心血管疾病，並在美國接受的同樣治療，且療效明顯。我們進行了八年隨訪，隨訪過程當中，我們看到有相似心血管疾病的患者，第二次既發的可能性是完全不同的。一部分患者在接受治療之後與常人無異，另一部分相對來說既發風險性比較高。因此我們研究了一種方法，從1130種蛋白質中篩選出 9種血液蛋白（CVD9），幫助醫生識別哪些心臟病患者具有高復發風險，從而讓這些高危人群能夠接受相應的治療，獲得比較好的療效。

通過蛋白質檢測，識別肺癌復發風險

另外一個例子是關於肺癌的，是一項目前尚未發布的新研究，研究主要包括兩種數據。左側展示出三組肺腺癌腫瘤病例的蛋白質組信息，這些病例都處於肺癌的早期，因為CT篩查的普及，我們可以在癌症的早發期診斷出癌變，找出相應的變異，這些變異導致了腫瘤。其中KRAS基因作為早期的腫瘤標記物用來幫助診斷癌症。然而這三組腫瘤病例的蛋白質組卻不盡相同。有趣的是，其中在這三個腫瘤病例的蛋白組中有25個相同蛋白呈現相似的變異。

右側的數據來自同樣的研究，對我們來說也非常有價值。如果在美國，對那些被診斷為早期肺癌並接受外科手術的患者，醫生會說腫瘤周圍已經被清理。然而，這並不意味著你真的完全康復。我們發現在我們跟蹤的120個患者中，有40%處於早期肺癌階段，腫瘤周邊切除後，出現了非常明顯的復發，就在先前腫瘤的旁邊；而另外一個組，沒有出現明顯的迅速復發。後來我們在這個復發組當中發現了一個生物標記物，以此我們可以非常輕鬆地知道，哪一個人會復發，醫生需要對哪一個患者進行治療。所以我們一旦能夠保證這些數據的準確性，就可以告訴我們的醫生如何進行個性化醫療，而我們的研究數據自然是來自SOMAscan。

所以這就是我們一直在做的事，把蛋白組數據低成本地有效地整合起來。我們的願景是建立一個「Wellness Chip Platform」，一個動態的、持續學習的健康信息系統，一個在蛋白質檢測的基礎上，驅動個體化健康管理的「應用程式」集合，這將與碳雲的願景相互結合，最終尋找出關於生命的奧秘，謝謝。