技术简介
SomaScan平台由SomaLogic公司（现并入Standard BioTools）开发，基于慢速解离速率修饰适配体（SOMAmer）技术，实现了一次性对单个样本中7,000至11,000种人类蛋白质的高通量、高灵敏度定量检测，突破了血液蛋白质组分析的极限，已获得FDA认可并广泛应用于全球大规模队列研究。
技术原理
（引自SomaLogic Operating Co., Inc.）
核心优势
超高覆盖
单次检测7,000-11,000种蛋白，覆盖人类基因编码蛋白的半数以上
超高灵敏度
直接检测fM级低丰度蛋白，动态范围跨越10个数量级
超高稳定性
批间变异CV仅~5%，多批次数据可直接合并分析
微量样本
仅需55μL血浆/血清，适配珍贵临床队列
低丰度蛋白优势
可检测大量被质谱和Olink遗漏的信号蛋白
应用场景
大规模队列生物标志物发现
肿瘤、心血管、神经退行性疾病早期诊断标志物
药物研发与药效评估
药效标志物筛选、药物靶点发现
心血管疾病预测
冠心病、心衰风险预测与机制解析
神经退行性疾病
血液/脑脊液中AD、PD低丰度蛋白检测
肿瘤免疫治疗
循环蛋白识别癌症特征、预测免疫反应
多组学整合
与基因组、转录组联合挖掘pQTL
技术对比：SomaScan vs Olink vs 质谱
| 对比维度 | SomaScan (适配体) | Olink (PEA) | 高通量质谱 (MS) |
|---|---|---|---|
| 核心原理 | SOMAmer 适配体特异性捕获 | 双抗体邻位识别+DNA扩增 | 离子化后根据质荷比分离检测 |
| 检测通量 | 极高（单次11,000+蛋白） | 高（单次5,000+蛋白） | 中等至高（覆盖数千蛋白） |
| 灵敏度 | 极高（fM级，10个数量级动态范围） | 极高（fg/mL级） | 中等（主要针对中高丰度蛋白） |
| 样本量需求 | 极低（55 μL） | 极低（1-8 μL） | 较高 |
| 数据稳定性 | 极高（批间CV ~5%，缺失率<1%） | 中等（CV ~23%，缺失率~51%） | 中等（CV ~19%，缺失率~12%） |
| 检测模式 | 靶向（已知蛋白） | 靶向（已知蛋白） | 非靶向/靶向（可发现新蛋白） |
| 主要优势 | 覆盖最深、稳定性最高、低丰度蛋白检测能力最强 | 兼顾高通量与超高灵敏度 | 无偏发现，可鉴定新蛋白及修饰 |
| 适用场景 | 超大队列筛查、低丰度标志物发现与验证 | 大队列筛查、低丰度标志物发现 | 蛋白组全景扫描、新蛋白发现 |
对比数据参考（Nat Commun, 2025; bioRxiv, 2025）
研究案例
Comparative studies of 2168 plasma proteins measured by two affinity-based platforms in 4000 Chinese adults
研究背景与挑战：蛋白质作为遗传与环境因素致病的最终生物效应分子，能够直接反映人体内的生物学过程及病理生理变化。近年来，高通量蛋白质组学技术蓬勃发展，基于抗体的Olink平台和基于适配体的SomaScan平台已被广泛应用于大规模人群研究。然而，这两个平台的检测结果一致性如何？各自在哪些场景下更具优势？此前，大部分研究集中在欧洲人群，且样本量有限，缺乏在非欧洲人群中的大规模、系统性的头对头比较。
多组学技术应用：研究团队采用Olink Explore 3072和SomaScan Assay v4.1两个平台对同一批样本进行并行检测。Olink Explore 3072基于抗体的邻位延伸分析（PEA）技术，纳入2923个试剂；SomaScan Assay v4.1基于适配体的SOMAmer技术，纳入7301个SOMAmers。通过匹配试剂和UniProt ID，最终获得2749对Olink-SomaScan试剂对，覆盖2168个蛋白。分析维度包括：平台间相关性分析、顺式/反式pQTL鉴定、表型关联分析（BMI、缺血性心脏病风险预测）、蛋白质组风险评分模型构建等。
主要研究发现：平台间相关性适度，受蛋白丰度影响：两个平台检测的蛋白水平相关性为中度（中位数rho = 0.29），蛋白丰度和数据质量参数是影响相关性的关键因素。pQTL鉴定互补性强：Olink平台鉴定出765个具有顺式pQTL的蛋白（45.2%），SomaScan平台鉴定出513个（30.3%），两个平台在pQTL鉴定上具有互补性。表型关联一致性良好：Olink平台有1096个蛋白与BMI显著相关，SomaScan平台有1429个。疾病风险预测均有效：在传统风险因素基础上加入蛋白，缺血性心脏病的C统计量显著提升。
研究意义：本研究首次在中国大型人群队列中对Olink和SomaScan两大高通量蛋白质组学平台进行了系统的头对头比较，证明两个平台在平台间相关性、pQTL鉴定和表型关联上各具优势，为研究人员在生物标志物发现、疾病风险预测及药物靶点筛选等场景中提供了关键的技术选型参考。
