纵横捭阖新医学：纵向多组学队列开启精准医疗新篇章

在数字化浪潮的推动下，医学研究正迎来一场革命。传统的医学研究往往局限于横断面研究，即在某一时间点对人群进行观察，这种方法虽然能够提供快照式的信息，但却无法捕捉到疾病的动态变化。纵向队列多组学研究（Longitudinal multi-omics）打破这一局限，通过在不同时间点对同一组人群进行跟踪观察，为我们提供了一个动态的、立体的疾病发展全貌。中科新生命针对纵向队列多组学建立了一套完整的研究方案，技术路线图如下： 那纵向队列相较于传统医学研究，有哪些特点和优势呢，下面请一睹为快。
   


 
 
  特点
 
   
 
 
  特点一
 
 
  纵向队列研究：追踪疾病的时空轨迹 纵向队列研究的魅力在于其能够捕捉到时间的力量。通过对研究对象进行长期跟踪，我们可以观察到疾病从发生到发展的每一个阶段，从而更准确地理解疾病的本质。这种研究方法不仅能够帮助我们发现疾病的早期征兆，还能够揭示疾病发展的潜在规律，为早期干预提供可能。  
 
 
  特点二
 
 
  多组学联合分析：揭开生命的复杂面纱 在生物学领域，多组学联合分析是一种新兴的技术，它通过整合基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等多种生物信息，为我们提供了一个全面的生命视角。这种分析方法能够揭示不同生物分子层面之间的相互作用，为我们理解疾病的复杂机制提供全面的线索。  
 
 
  特点三
 
 
  纵向队列多组学：医学研究的新前沿新方向 将纵向队列研究与多组学分析相结合，我们得到了一种全新的研究模式——纵向队列多组学研究。这种研究模式不仅能够在时间尺度上追踪疾病的动态变化，还能在分子层面上揭示疾病的复杂机制。能够帮助我们发现更精准的诊疗时机，为早期诊疗与个性化医疗提供基础^[1]。   ​
 
  纵向队列多组学应用方向
 
  纵向研究目前在衰老，个体化诊疗，母婴等多个领域应用广泛。下面我们通过三个案例更直观的了解纵向多组学队列的研究秘钥。   1. 衰老的非线性分子变化研究 衰老是一个与几乎所有疾病都相关的复杂过程。尽管许多研究已经探索了衰老过程中的线性变化，但与衰老相关的疾病发病率和死亡风险在特定时间点后加速。2024年7月，发表在Nature Aging上的＂Nonlinear dynamics of multi-omics profiles during human aging＂对衰老过程进行了纵向多组学的解析, 通过对个体进行长达数年的纵向队列多组学数据分析，揭示了“断崖式衰老”的关键转折时间点，为延缓衰老提供了新的角度^［1］。 该研究对108名25－75岁的参与者进行了全面的多组学分析，每个参与者追踪时间中位数为1.7年，最长追踪6.8年。该研究揭示了衰老的分子标记呈现出一致的非线性模式，在约44岁和60岁的两个主要时期出现显著的失调。该研究还鉴定了与这些时期相关的不同分子和功能通路，如在60岁过渡期间变化的免疫调节和碳水化合物代谢，以及在40岁过渡期间变化的心血管疾病、脂质和酒精代谢。总体而言，这项研究展示了衰老相关疾病的风险和功能在人类寿命中非线性变化，并为涉及这些变化的分子和生物学通路提供了数据支持。


  2. 个体化精准医学研究 2019年5月，发表在Nature Medicine上的一篇研究论文 “A longitudinal big data approach for precision health” ^[2]，通过对109名糖尿病高风险参与者进行长达8年的纵向多组学分析，探索了深度纵向分析在精准健康中的应用。该研究使用了可穿戴传感器、多组学技术和计算方法，全面评估了参与者的健康状况，并识别了可能改善疾病风险预测和早期检测的健康偏差。 该研究对参与者进行季度性的临床实验室测试和多组学检测与评估。通过开发胰岛素抵抗的预测模型，展示了多组学数据可能取代繁琐生理测量的潜力。研究通过深度纵向分析，发现了与代谢、心血管和肿瘤病理生理学相关的分子途径。并发现多组学数据在预测胰岛素抵抗方面优于仅使用临床数据。该研究还涉及了心血管健康评估，并探讨了个体在研究期间的饮食和运动习惯的变化。研究还涉及了肿瘤学、血液学和免疫学评估，发现了一些具有临床意义的遗传变异。通过深度纵向分析识别与疾病相关的生物标志物和途径。总的来说，这项研究展示了纵向多组学分析在精准健康领域的潜力，为个体提供更精确的健康评估和疾病预防策略。


  3. 母婴肠道微生物组垂直传播 2022年12月，Cell杂志发表了题为“Mobile genetic elements from the maternal microbiome shape infant gut microbial assembly and metabolism”的文章^[3]。该研究通过纵向队列多组学手段对母婴微生物群的垂直传播进行了探索。研究团队通过追踪70对母婴从孕晚期到婴儿1岁的微生物组和代谢组数据，发现母体肠道细菌的水平基因转移（HGT）对婴儿肠道微生物组的组装和代谢有显著影响。 该研究发现母体肠道细菌通过水平基因转移影响婴儿肠道微生物组的组装和代谢潜力；孕期与产后母体的代谢组发生了变化，可能会影响母体的代谢健康，并间接影响婴儿的发育。研究揭示了母体到婴儿的大规模物种间基因传递事件，涉及与饮食适应相关的基因。婴儿肠道代谢组比母体的多样性低，但包含了数百种独特的代谢物和微生物-代谢物关联。该研究还探讨了母乳喂养和不同类型配方奶对婴儿肠道微生物组和代谢组的影响，以及这些因素如何影响婴儿的免疫系统成熟。 总的来说，该研究通过纵向队列多组学研究提供了关于母婴肠道微生物组和代谢组的发展过程，扩展了我们对肠道微生物组垂直传播的理解。对于婴儿早期发展中的微生物组和代谢组的变化可能对婴儿健康和疾病预防提供新的策略。


 
 
  小结
 
  在这个大数据时代，纵向队列多组学研究为我们打开了一扇通往未知世界的大门。它不仅能够让我们更深入地理解疾病，还能够为未来的医学研究和临床实践提供强大的支持。随着技术的不断进步，我们相信，这种研究模式将会带来更多令人兴奋的发现，为我们的健康保驾护航。中科新生命提出了纵向队列多组学的领域解决方案，为生物医学的研究提供完善的服务与全流程的支持，纵向队列多组学的具体方案后续将于公众号推出，敬请大家期待！


  参考文献 [1] Shen, X., Wang, C., Zhou, X. et al. Nonlinear dynamics of multi-omics profiles during human aging. Nat Aging (2024). [2] Schüssler-Fiorenza Rose, S.M., Contrepois, K., Moneghetti, K.J. et al. A longitudinal big data approach for precision health. Nat Med 25, 792–804 (2019). [3] Tommi V., Karolina S.J., Terhi R., et al. Mobile genetic elements from the maternal microbiome shape infant gut microbial assembly and metabolism. Cell 185(26): 4921-4936 (2022).

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