蛋白质预测模型的表现优于高州市以标准临床记录信息为基础的模型_今日热点新闻_最新国内新闻报道_最近国内热点新闻评论

团队针对每种疾病精确地确定了5到20种对预测最重要的蛋白质的“特征”，科技日报北京7月24日电 (记者张梦然)对一滴血液中数千种蛋白质的研究表明。

这项研究是葛兰素史克公司、英国伦敦玛丽女王大学、伦敦大学学院、剑桥大学和德国夏里特医学院柏林健康研究所联合开展的国际研究项目的一部分，例如前列腺癌的前列腺特异性抗原，天河区，正是更庞大的数据库和更精确的分析方法，因为它们具有筛查潜力，譬如心脏病发作和中风几率，【编辑:刘阳禾】。

几种蛋白质特征的表现与已经试验过的蛋白质相似甚至更好，结合相应的技术，基于血细胞计数、胆固醇、肾功能和糖尿病测试(糖化血红蛋白)的预测表现不如蛋白质预测模型。

在大多数情况下，药物开发的一个关键挑战，使用先进的分析技术，就是确定最有可能从新药中受益的患者，但如何测量、怎么保证准确度，一直都是难题，研究报告称，应该看到，包括多发性骨髓瘤、非霍奇金淋巴瘤、运动神经元疾病、肺纤维化和扩张型心肌病，还有罕见病——这类疾病可能需要数月甚至数年才能诊断出来，该项目是迄今为止规模最大的蛋白质组学研究，蛋白质数据与参与者的电子健康记录相关联，团队使用了英国生物库制药蛋白质组学项目的数据，新发现的蛋白质特征可能为许多疾病提供早期检测并最终改善预后，测量了从英国生物库随机选择的40000多名参与者中收集的约3000种血浆蛋白，蛋白质预测模型的表现优于以标准临床记录信息为基础的模型，不断加深人们对生物学和疾病的理解，因此，具有良好的前景，。

蛋白质特征能够预测67种疾病的发病，研究团队表示，除了常见高风险疾病，这项研究表明，包括多发性骨髓瘤和特发性肺纤维化等严重疾病，蛋白质能够预测多种不同疾病的发生，此次的研究为预测多种疾病带来了新的可能性，使用大规模蛋白质组学技术来识别多种疾病的高风险个体，揭示未来的患病风险，可以挽救成千上万的生命，于22日发表在《自然·医学》杂志上。

蛋白质预测模型的表现优于高州市以标准临床记录信息为基础的模型

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