一組研究人員通過分析手術過程中常規(guī)取出的微小眼液滴，繪制了來自眼內不同細胞類型的近6000種蛋白質的圖譜。美國斯坦福大學研究人員在10月19日的《細胞》雜志發(fā)表論文稱，他們使用人工智能模型根據這些數據創(chuàng)建了一個“蛋白質組時鐘”，可根據健康人的蛋白質譜判斷其眼睛的分子年齡。該時鐘顯示，糖尿病視網膜病變和葡萄膜炎等疾病會導致特定類型細胞加速衰老。令人驚訝的是，研究人員還在眼液中檢測到與帕金森病相關的蛋白質，這可能為帕金森病的早期診斷提供途徑。
為了繪制眼內不同類型細胞的蛋白質圖譜，研究團隊使用高分辨率方法來表征120個液體活檢中的蛋白質，這些活檢樣品取自接受眼科手術患者的房水或玻璃體液。他們總共鑒定出了5953種蛋白質，是之前類似研究中鑒定的蛋白質數量的10倍。使用新創(chuàng)建的軟件工具，研究人員能將每種蛋白質追溯到特定的細胞類型。
研究人員建立了一個人工智能機器學習模型，來研究疾病與分子衰老之間的關系，其可根據26種蛋白質的子集預測眼睛的分子年齡。因此，該模型能準確判斷健康眼睛的年齡，表明疾病與顯著的分子衰老有關。
研究人員還檢測到了幾種與帕金森病相關的蛋白質。篩查眼液中的這些標記物可實現帕金森病的早期診斷和后期的治療監(jiān)測。
研究表明，衰老可能是器官甚至細胞特異性的，這可能會促進精準醫(yī)學和臨床試驗設計的進步。這些發(fā)現表明，人體器官正在以不同的速度老化，使用靶向抗衰老藥物可能是預防性精準醫(yī)學的下一步。
接下來，研究人員計劃對更多患者和更廣泛的眼部疾病的樣本進行表征。他們表示，新方法可用于分析其他難以采樣的組織。例如，腦脊液活檢可用于研究或診斷大腦，滑液可用于研究關節(jié)，尿液可用于研究腎臟等。
