一项名为“TEDDY—青少年糖尿病的环境决定因素”的大型综合研究对北美和欧洲6个研究地点近1000名儿童的8000多个血浆样本（从出生到六岁期间采集的多个血液样本）进行了分析。TEDDY包括由于基因构成而比其他人更容易患T1D的儿童。

该研究旨在确定预测IA和T1D发展的生物标志物，样本分为 8 组：在6岁时发生T1D的个体（T1D组）或仍处于IA的个体，研究由两个阶段组成：发现阶段纳入n = 184，进行血浆非靶向蛋白质组学分析；随后的验证阶段则纳入跨多个时间点的更大队列n = 990，通过靶向蛋白质组学对选定的候选生物标志物进行分析（图1）。

图1 研究设计

1、发现阶段筛选候选蛋白标志物

在发现阶段采用非靶向蛋白质组学检测了184名儿童的2252份血液样本，总共鉴定了1720种蛋白质的36252种肽。最终研究人员发现了376种蛋白质在两组之间存在显著差异（图2）。

图2 发现阶段数据处理及分析

2、候选蛋白质生物标志物的验证

靶向蛋白质组学检测了990名儿童的6426份血液样本（图3A）。基于特定的筛选标准最终选择了167种蛋白质用于验证阶段，其中811种肽被选择用于靶向蛋白质组学验证，成功检测了来自所有167种蛋白质的总共694种肽（图3B）。定量分析发现83 种 (50%) 蛋白质的127种肽具有显著差异，并且在 I1、T1、I2 和 T2 比较中显示出与发现阶段相似的丰度模式，验证了它们作为生物标志物的作用。

图3 候选蛋白质生物标志物的验证

3、用于预测 T1D 发病的 ML 模型

研究使用逻辑回归构建可以预测不同结果的机器学习模型，识别基于最能预测不同结果的肽组的模型，并通过重复100次引导迭代的交叉验证来测试它们。ROC分析显示模型可以提前6个月高精度预测6岁时的IA和T1D状态，曲线下的平均面积为0.871和0.918（图4A）。该模型中涵盖的血浆蛋白包括补体和凝血级联的蛋白质（例如 C4B、C5、C6、C8B、C9、F2 和 F5）、细胞外基质（ 例如 MMP2、COL1A1、COL1A2、WVF 和 ADAMTS13）以及抗原加工和呈递（HLA-A、HLA-B 和 B2M），表明它们是疾病发展中的重要过程。

图4 候选蛋白质生物标志物的验证

开发出用于诊断和预后的特异性、敏感性和非侵入性生物标志物有利于患者的临床管理。该研究先通过血清蛋白质组学手段，找到了差异表达的蛋白，随后纳入独立样本分别开展靶向蛋白质组学和ELISA验证蛋白差异。进一步基于差异蛋白构建的Panel，发现具备较高的诊断效能，对我们开展其他疾病的血清蛋白标志物提供了很好地研究范本。

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