一、priming agents助力提高液体活检灵敏度

液体活检技术通过分析血液中的游离DNA(cfDNA)，用于疾病的诊断、监测以及分子层面的分析。尽管液体活检在多个医学领域已广泛应用，但在肿瘤学领域，由于循环肿瘤DNA（ctDNA）数量极少，因此要开发出灵敏度足以捕捉到这种微小信号的检测方法一直是个挑战。来自美国麻省理工学院和布罗德研究所的研究人员开发了称之为“启动剂（priming agents）”的可注射分子，通过暂时减缓血液中循环的肿瘤DNA的清除速度和保护cfDNA不被循环DNA酶降解以显著提高体内ctDNA浓度，从而提高检测效能。这种“启动剂”由两种成分组成：一是作用于负责cfDNA清除细胞的脂质体纳米粒子，二是保护cfDNA的DNA结合抗体aST3。在对小鼠的实验中，他们发现这些启动剂可以提高ctDNA水平，使早期肺转移灶的可检测到的比例从不到10%大幅提高至超过75%。这种方法不仅为癌症的早期诊断带来了希望，还有望改善对癌症复发的监测，并可能实现对肿瘤突变的更灵敏检测，为临床治疗提供精准指导。这项技术的进步，预示着液体活检在肿瘤学领域的应用将更加广泛和深入，为患者带来更精准的医疗服务。

发表期刊：Science, 2024, doi:10.1126/science.adf2341

关键作者：Viktor A. Adalsteinsson, Carmen Martin-Alonso

主要作者单位：美国麻省理工学院博德研究所和布罗德研究所

二、血浆蛋白质图谱重新定义疾病预测和精准医疗

蛋白质是生物学功能的核心执行者，从调节新陈代谢、传递信号，到支持免疫功能。近年来，尽管基因组学已揭示了人体健康与疾病的部分秘密，但蛋白质才是真正执行生命指令的关键。基因转录和翻译过程的复杂性阻碍了因果基因的识别，使得精准医学的发展受限。蛋白质能够直接反映生物过程和病理变化，是理解疾病机制和开发新疗法的关键。为了更加全面地理解健康与疾病的复杂性，复旦大学附属华山医院郁金泰、毛颖团队联合复旦大学类脑智能科学与技术研究院程炜、冯建峰团队联合通过深入分析53,026名个体的血浆蛋白质组数据，纳入了2,920种血浆蛋白质与406种既往患病、660种随访新发疾病以及986种健康相关特征，跨越了14.8年的中位随访期，揭示了168,100个蛋白质-疾病关联和554,488个蛋白质-表型关联。研究还发现免疫系统相关通路在绝大部分疾病中富集，强调了炎症在人类健康中的重要作用。为了精准评估血浆蛋白质组学在疾病预测和诊断中的临床价值，利用人工智能与大数据分析技术，研究识别出具有潜在诊断和预测价值的生物标志物，发现基于蛋白质的模型在183种疾病中的AUC值超过0.80。特别地，GDF15被发现是预测和诊断多种疾病的关键蛋白，其在对200种疾病的预测中的重要度均排名第一，这表明GDF15在疾病的早期识别和风险评估中的潜力。综上所述，本研究绘制了迄今为止最全面的人类健康与疾病蛋白质组图谱，构建疾病诊断预测模型，揭示了数千种蛋白质与上千种疾病及健康特征之间的密切关系。这一突破不仅为人类健康管理提供了新思路，也为未来的精准医学指明了方向。

发表期刊：Cell, 2024, doi: 10.1016/j.cell.2024.10.045

关键作者：郁金泰、毛颖，程炜、冯建峰

主要作者单位：复旦大学附属华山医院，复旦大学类脑智能科学与技术研究院

三、更适合亚洲孕期母亲的个性化产检

孕期代谢物研究对于母婴健康至关重要，但相较于其他疾病，这一领域的研究较为缺乏。之前的研究多集中在欧洲人群，在亚洲人群中更是空白。华大生命科学研究院和华大基因等机构首次对孕期生化指标进行全面遗传分析，发现了410个与产检指标相关的基因，其中116个为新发现，31个可能特有于孕期人群。这些基因与雌激素抵抗和免疫通路相关，为理解妊娠表型和母体健康提供了新视角。研究还通过质谱技术检测了84种孕期代谢指标，识别出53个相关基因，其中23个为新发现。此外，研究还发现妊娠期与非妊娠期女性代谢物遗传效应不同，揭示了妊娠期特异的遗传调控机制。孟德尔随机化分析显示，这些代谢指标与中老年疾病存在潜在因果关系。而在新生儿代谢物研究中，分析了75种指标，发现平均遗传度为76%，并在基因组上找到30个显著相关信号，其中11个“代谢物-基因”关联为新发现。这些基因在新生儿肝细胞和肾小管细胞中特异表达，为理解新生儿代谢物浓度的影响因素提供了参考。血糖水平是孕期健康的重要指标，该研究发现了25个与血糖相关的基因，包括与妊娠糖尿病相关的CDKAL1和MTNR1B基因，以及亚洲人群中首次发现的ESR1基因。研究还开发了新型妊娠糖尿病风险预测算法，为孕期血糖管理提供了新思路。这些成果为理解妊娠期母婴健康的遗传机制提供了新视角，为未来的妊娠健康管理和疾病预防带来了新的科学依据，有望促进我国妊娠期疾病早期筛查和个性化健康管理的进展。

发表期刊：Cell Genomics. 2024 doi: 10.1016/j.xgen.2024.100657.

关键作者：刘斯奇, 金鑫

主要作者单位：华大生命科学研究院、华大基因

四、颠覆传统规则，新的抗菌药物敏感性测试方法无需血液培养

败血症，一种由微生物引起的严重疾病，能触发失控的免疫反应，若未及时识别和治疗，可能迅速恶化为败血性休克，导致高死亡率。全球每年有超过4000万人受其影响，死亡率高达20-50%。及时使用合适的抗生素对提高患者生存率至关重要，但现行的抗菌药物敏感性测试（AST）耗时且复杂，通常需要2-3天的周转时间（TAT），迫使医生在等待结果期间使用广谱抗生素，这可能影响患者生存。传统上进行快速AST的主要障碍在于漫长的血液培养过程。为了解决这一挑战，韩国首尔大学Sunghoon Kwon等研究人员合作开发出无需血液培养的超快速抗菌药物敏感性测试（uRAST）方法，将AST的周转时间缩短了40-60小时。该方法利用合成β2糖蛋白I（β2GPI）肽涂层纳米颗粒从全血中分离病原体，并通过荧光标记与图像处理算法快速鉴定病原体种类，最后使用低接种AST芯片进行药物敏感性评估。在190名怀疑感染的住院患者的临床评估中，该平台的物种鉴定匹配率达到100%，且在八个阳性病例中，六个临床分离株的回顾性AST测试显示总分类一致性为94.90%，平均理论周转时间为13±2.53小时。综上，这一基于表型的uRAST平台能够直接从患者的全血中进行药物敏感性分析，避免了血液培养的需要，有望指导临床医生及时给予患者最佳治疗，提高败血症患者的生存率和生活质量，同时减缓抗菌素耐药性的传播。

发表期刊：Nature. 2024 doi: 10.1038/s41586-024-07725-1.

关键作者：Sunghoon Kwon

主要作者单位：韩国首尔大学

五、血液生物标志物或推动阿尔茨海默病的早期诊断

阿尔茨海默病（AD）以其特征性的β淀粉样蛋白（Aβ）斑块和Tau蛋白缠结而闻名，这些异常蛋白质积累导致神经元功能障碍，引发记忆和认知能力严重下降。传统诊断方法如脑脊液检测和PET扫描虽然准确，但成本高、操作复杂，不适合大规模筛查和早期诊断。因此，研究者开始探索基于血液的生物标志物，以期通过更简便、经济的方式实现AD的早期诊断和监测。研究发现，血液中特定蛋白质的变化能反映AD的病理变化，尤其是Tau蛋白的不同形式。Tau蛋白在AD进展中从微管脱落形成缠结，其中p-tau217作为关键的生物标志物，其磷酸化修饰在病理进展中起着重要作用。瑞典隆德大学Oskar Hansson团队在2020年2月至2024年1月间分析了1213名因认知症状接受评估的患者，通过质谱血浆分析测试血浆中的p-tau217与Aβ42:Aβ40的比率（APS2）。结果显示，APS2的诊断准确性与p-tau217相当，且血液检测的预测值优于临床判断，能更准确地识别AD患者。这一发现显示出血液生物标志物p-tau217在AD诊断中的重要性，使得临床试验的招募过程更加简化和快速，有助于筛选出最有可能潜在的AD患者，并通过监测治疗效果。这些血液标志物的应用，可能使定期的AD血液生物标志物检测成为体检的一部分，类似于胆固醇检测，从而改善AD患者的生活质量，并减轻全球医疗体系的经济负担。

发表期刊：JAMA. 2024 doi: 10.1001/jama.2024.13855.

关键作者：Oskar Hansson, Sebastian Palmqvist

主要作者单位：瑞典隆德大学

六、可提前20年预测阿尔茨海默病的生物标志物

阿尔茨海默病（AD）的发病过程从无症状阶段逐渐演变为明显的临床综合征，这一过程可能需要多年时间。在AD的临床前期，尽管认知功能看似正常，但脑脊液（CSF）生物标志物已出现异常，这些变化是逐渐发生的，且其顺序和趋势存在争议。预测个体是否会发展为AD对于公共卫生至关重要，它关系到高危人群的及时转诊、早期诊断和干预。首都医科大学贾建平团队开展了一项大规模纵向队列研究，这是目前世界上规模最大、随访时间最长的关于AD诊断前生物标志物变化的研究。研究纳入648名AD患者，每隔2至3年进行一次CSF生物标志物检测、认知评估和脑成像，持续观察达20年。通过潜在类别混合模型（LCMM）分析，研究发现与对照组相比，AD患者在诊断前不同时间点的CSF和成像生物标志物出现显著变化：CSF Aβ42为18年；CSF Aβ42/Aβ40比值为14年；CSF p-tau 181和t-tau差异分别为11年和10年；CSF NfL为9年；双侧海马体总体积为8年。这项研究首次揭示了AD患者从无症状期到有症状期脑脊液和影像学生物标志物的动态变化规律，明确了AD发病早期的关键生理病理变化节点，为抗AD新药研究提供了时间窗指导，也为AD的超早期诊断和精准干预提供了有力证据。

发表期刊：NEJM. 2024 doi: 10.1056/NEJMoa2310168.

关键作者：贾建平

主要作者单位：首都医科大学宣武医院

七、通过最小化靶扩增干扰实现快速灵敏的CRISPR室温反应检测

在传染病防控中，快速、灵敏、经济的现场快速检测（POCT）方法对于遏制疾病传播至关重要。抗原检测虽普及，但假阳性率较高；而等温扩增技术如RPA和LAMP则展现出更高的灵敏度。结合CRISPR-Cas系统的等温扩增检测能进一步提升灵敏度，但操作复杂，延长了检测时间。简化的一锅法等温扩增CRISPR检测虽操作简便，但Cas12和Cas13酶的存在可能会干扰扩增过程，影响检测的灵敏度和速度。为解决这一问题，武汉大学医学研究院殷昊课题组深入分析了Cas12b和Cas13a在一锅法检测中的限制因素，并基于Cas12b的三元复合物结构，构建了AapCas12b蛋白突变体。研究发现，通过降低Cas12b与底物的相互作用力，可以显著降低其顺式切割能力，从而提高检测灵敏度。该突变体在一步法检测中显著提升了扩增子积累，检测灵敏度提高了10至10,000倍，仅需15分钟即可检测出极低浓度的RNA底物，灵敏度与RT-qPCR相媲美，对85个SARS-CoV-2真实样本的检测准确率更是达到了100%。值得注意的是，该Cas12b突变体采用的LAMP等温扩增技术，相较于多酶组成的RPA体系，成本更低，临床应用潜力更大。这一突破为传染病的快速、灵敏检测提供了新工具，有望在疫情防控中发挥重要作用。

发表期刊：Nature Chemical Biology. 2024 doi: 10.1038/s41589-023-01534-9.

关键作者：殷昊

主要作者单位：武汉大学医学研究院

八、血浆cfRNA可作为检测结核病的宿主反应生物标志物

结核病（TB）是由结核杆菌引起的全身性传染疾病，主要通过呼吸道传播，仍是全球主要的传染病死亡原因之一。是现有结核病诊断检测方法对疾病状态的全部谱系的敏感性存在不足，无法确定感染是否已被清除，无法区分潜伏期、早期和亚临床期疾病，也无法预测其是否会进展为活动性结核病。由于诊断检测缺乏敏感性和特异性，结核病的管理和控制面临着巨大的挑战。转录组学特征或宿主细胞基因表达的变化可以揭示宿主对结核病的反应。目前，虽然已将几种全血RNA（wbRNA）特征作为结核病的生物标志物进行过检测，但没有一种能达到世界卫生组织（WHO）推荐的非痰液分诊或诊断检测的最佳目标产品概况（TPP）。细胞游离RNA（cfRNA）作为一种新兴的分析物，可提供传统wbRNA特征所不能提供的两个关键信息：包含系统免疫动态和免疫细胞、组织相互作用的信息，以及为细胞死亡和组织损伤途径提供更清晰的见解，这使得cfRNA有望成为一种潜在的新型结核病宿主生物标志物。近期，美国康奈尔大学、加利福尼亚大学欧文分校的研究团队使用RNA测序和机器学习方法，在跨三个国家的患者队列中评估了血浆cfRNA作为宿主特异性生物标志物检测结核病的效用。他们的研究取得了突破性进展，利用RNA测序和机器学习发现了一个6基因cfRNA特征，该特征在测试、训练和验证队列中的AUC分别为0.95、0.92和0.95，可有效区分结核病阳性和阴性个体，准确率高达91.8%。无论地理位置、样本采集方法和HIV感染状况如何，该特征均符合WHO TPPs要求（敏感性：97.1%，特异性：85.2%）。此外，该研究还发现血浆cfRNA和wbRNA的来源存在差异，血浆cfRNA比wbRNA更充分地捕捉到宿主对结核病的反应。综上，这项研究表明血浆cfRNA是一种有前景的诊断结核病的宿主反应生物标志物。这为开发基于血浆cfRNA特征的结核病即时检测方法奠定了坚实的基础，有助于我们更有效地改善结核病的诊疗。

发表期刊：Nature Communications. 2024 doi: 10.1038/s41467-024-49245-6.

关键作者：Iwijn De Vlaminck, Adrienne Chang

主要作者单位：美国康奈尔大学、加利福尼亚大学欧文分校

九、人工智能整合模型有望成为诊断下呼吸道感染的一种有效工具

下呼吸道感染(LRTIs)是全球导致人口死亡的主要原因之一，每年夺走超过300万人的生命。然而，传统的微生物学检测在急性下呼吸道的诊断上依旧存在诸多不足，如敏感性低、检测速度慢以及检测范围有限。这些不足不仅导致病原体的准确识别，还导致了不必要的抗生素使用，进而加剧了抗生素耐药性的问题。为了寻找更有效的诊断方法，北京大学人民医院的王辉教授团队收集了2020年至2021年间136例下呼吸道感染患者的支气管肺泡灌洗液（BALF）标本，并运用元转录组学技术分析了下呼吸道微生物组（LRTM）和宿主的免疫反应之间的相互作用。研究发现，LRTIs患者的LRTM多样性显著降低，表现为正常微生物群落的减少和条件致病菌的增加。在LRTIs患者中，上调的差异表达基因（DEGs）主要富集于感染免疫反应相关的通路。特别值得注意的是，肺炎克雷伯菌在LRTIs中的丰度增加最为显著，并与宿主感染或炎症基因TNFRSF1B、CSF3R和IL6R存在紧密的相关性。基于这些发现，研究团队构建了一个机器学习模型，该模型通过12个关键筛选特征有效区分LRTIs和非LRTIs患者。验证集数据显示，采用随机森林训练的模型具有最佳性能（ROC AUC：0.937,95% CI:0.832-1）。此外，独立外部数据集的验证进一步证实了该模型的高准确率，达到了76.5%。这项研究不仅揭示了LRTIs患者下呼吸道微生物组和宿主免疫反应的新视角，而且为开发更有效的LRTIs诊断工具提供了科学依据。通过人工智能整合LRTM和宿主转录组数据，我们有望开发出一种新的诊断模型，这将为临床医生提供更有效的诊断支持，从而改善患者的治疗效果，减少不必要的抗生素使用，并对抗日益严峻的抗生素耐药性问题。

发表期刊：npj Biofilms and Microbiomes. 2024 doi: 10.1038/s41522-024-00548-y.

关键作者：王辉, 陈宏斌

主要作者单位：北京大学人民医院

十、scNanoSeq-CUT&Tag测序精准检测单细胞基因组复杂区域的染色质修饰

蛋白质是生命活动的核心，它们与DNA的相互作用调控着细胞的表观遗传状态，影响基因的转录和表达。表观遗传修饰的变化与胚胎发育、癌症以及其他多种疾病的发生发展紧密相关，因此，精确解析蛋白质-DNA相互作用对于理解这些过程的基因调控机制至关重要。然而，传统ChIP-seq技术对于检测基因组复杂区域的染色质修饰等表观基因组信息存在明显的局限性，尤其是基因组中的重复序列区域、高信号区域以及基因组结构变异区域。为了克服这些挑战，北京大学生物医学前沿创新中心汤富酬课题组开发了一种新方法——scNanoSeq-CUT&Tag，它基于单分子长读段测序平台，能够在单细胞水平上研究蛋白质-DNA相互作用。这种方法能够精准解析单个细胞内的染色质修饰，包括组蛋白修饰和转录因子的结合分布模式。尤为重要的是，scNanoSeq-CUT&Tag在解析基因组中重复序列和异常高信号区域的染色质修饰方面展现出卓越的性能，填补了二代测序在基因组复杂区域研究中的空白。scNanoSeq-CUT&Tag的实验流程简单、易于操作，不需要特殊设备，适合各种分子生物学实验室使用。该研究为理解表观遗传异质性、解析基因组复杂区域的表观遗传修饰特征、探索复杂发育过程中的基因表达调控机制提供了一种强有力的工具和方法。

发表期刊：Nature Methods. 2024 doi: 10.1038/s41592-024-02453-w.

关键作者：汤富酬

主要作者单位：北京大学生物医学前沿创新中心