By adminvps06 
Dalam studi terkini yang dipublikasikan dalam jurnal Nature Metabolism , para peneliti memanfaatkan pendekatan fenomik genomik terpadu untuk memetakan pengaruh biologis berbasis data (yang dapat dimodifikasi dan tidak dapat dimodifikasi) yang memengaruhi kadar 4.775 protein plasma. Studi ini dilakukan pada lebih dari 8.000 partisipan dari studi Fenland, dengan sebagian kecil eksperimen dan analisis (khususnya, protein sebagai biomarker penyakit) yang dilakukan pada kelompok dari Studi Investigasi Prospektif Eropa terhadap Kanker (EPIC) Norfolk.
Temuan studi mengungkapkan bahwa sementara varians dalam mayoritas (n = 3.242) proteom plasma manusia paling baik dijelaskan oleh faktor-faktor yang tidak dapat dimodifikasi (usia, jenis kelamin, dan genetika), sebagian besar proteom tersebut dapat dijelaskan oleh asosiasi yang bermakna secara biologis (n = 1.737). Khususnya, setiap target protein ditemukan dapat dijelaskan oleh antara empat dan 56 karakteristik. Beberapa protein menunjukkan asosiasi yang kuat dengan faktor-faktor spesifik yang tidak dapat dimodifikasi, seperti pengaruh genetik, yang menjelaskan hingga 74,27% dari variansnya, sementara yang lain, seperti protein C-reaktif, secara signifikan dipengaruhi oleh faktor-faktor yang dapat dimodifikasi seperti peradangan (hingga 68,34%). Yang terkait dengan salah satu dari beberapa faktor risiko merupakan kandidat ideal untuk skrining penyakit, sementara yang terkait dengan banyak faktor merupakan biomarker potensial kesehatan holistik. Selain itu, penggunaan randomisasi Mendel dalam studi ini mengungkapkan beberapa hubungan kausal antara kadar protein plasma dan penyakit, seperti hubungan antara penurunan fungsi ginjal dengan penyakit kardiovaskular melalui protein COL6A3. Selanjutnya, hampir 600 protein diidentifikasi sebagai target obat.
Latar belakang
“Protein” adalah istilah umum untuk sekelompok biomolekul besar dan kompleks yang penting bagi sebagian besar fungsi kehidupan. Protein dapat berfungsi sebagai penopang struktural, katalis biokimia, hormon, enzim, bahan penyusun makromolekul yang lebih kompleks, dan bahkan pemicu kematian sel. Meskipun mewakili kelas biomolekul yang paling luas untuk penemuan obat, pembuatan profil proteomik yang sistematis dan menyeluruh pada skala populasi masih terbatas.
Kemajuan dalam rekayasa biomedis baru-baru ini memungkinkan identifikasi dan karakterisasi ribuan protein yang terbawa darah. Sayangnya, bidang ini relatif baru, diperburuk oleh rendahnya proporsi protein dalam darah (diperkirakan ~10%), telah mengakibatkan asal-usul dan tujuan sebagian besar proteom manusia masih belum diketahui. Investigasi proteom plasma manusia sebelumnya terutama dibatasi pada satu protein atau, paling banyak, satu kelas protein yang serupa.
Mengingat meningkatnya frekuensi uji klinis terkait protein (skrining penyakit dan penemuan obat), pemahaman dasar tentang faktor yang dapat dimodifikasi dan tidak dapat dimodifikasi yang memengaruhi proteom manusia dan hasil biologis dari pengaruh ini sangat penting. Studi terkini mengatasi kesenjangan ini dengan mengintegrasikan data genomik dengan data fenomik secara sistematis untuk memetakan pengaruh pada kadar protein plasma, yang menyediakan kerangka kerja komprehensif untuk penelitian di masa mendatang.
Tentang penelitian ini
Studi saat ini memanfaatkan pendekatan pengujian berbasis aptamer untuk mengidentifikasi dan mengukur protein plasma manusia. Selanjutnya, studi ini mengevaluasi kontribusi relatif faktor risiko yang dapat dimodifikasi (pola makan, gaya hidup), karakteristik yang tidak dapat dimodifikasi (usia, jenis kelamin, genetika), dan faktor teknis seperti penanganan sampel dan prosedur pengukuran terhadap protein ini (ekspresi, modifikasi pascatranslasi).
Data studi diperoleh dari studi jangka panjang Fenland yang melibatkan lebih dari 12.000 orang dewasa di Inggris Raya (UK) yang lahir antara tahun 1950 dan 1975. Pengumpulan data meliputi sampel darah (untuk penilaian metabolik), informasi yang diberikan peserta tentang kebiasaan makan, kesehatan umum dan gaya hidup, pengukuran dasar objektif kesejahteraan klinis (kebugaran kardiorespirasi, indeks massa tubuh [IMT], aktivitas fisik, dan komposisi tubuh), dan antropometri. Selain itu, massa lemak (viseral abdomen, subkutan) diperkirakan menggunakan pemindaian dual-energy X-ray absorptiometry (DEXA) dan kesehatan hati (steatosis hepatik) melalui USG abdomen.
Prosedur eksperimen meliputi penentuan genotipe (menggunakan rangkaian Affymetrix UK Biobank Axiom), penentuan profil proteomik (menggunakan platform aptamer SomaScan v4), perhitungan skor risiko genetik tertimbang (GRS), serta Perkiraan dan Proyeksi Manifold Seragam (UMAP) untuk memvisualisasikan setiap struktur yang mendasari penjelasan variasi pola proteom yang diamati.
Faktor genetik/yang dapat diwariskan dihitung menggunakan matriks hubungan genetik berbasis polimorfisme nukleotida tunggal (SNP). Untuk memperhitungkan pengaruh faktor teknis pada kadar protein plasma, faktor-faktor ini secara sistematis diregresikan keluar dari analisis, sehingga memberikan interpretasi biologis yang lebih akurat dari variasi proteom. Protein dengan potensi penemuan obat diberi anotasi menggunakan kumpulan data ekspresi jaringan Human Protein Atlas (HPA). Terakhir, hubungan kausal antara protein dan kontributor biologis utamanya diperkirakan menggunakan analisis pengacakan Mendelian (MR), dan hubungan risiko penyakit menggunakan analisis kelangsungan hidup.