传统质谱难以检测低丰度蛋白，Olink技术可覆盖fg/mL至μg/mL的宽浓度范围，适用于血浆等复杂样本。例如在阿尔茨海默症研究中，该技术可提前10年检测到GFAP、NEFL等标志物的浓度变化。

提供从靶向（Target 48/96）到探索型（Explore 1536/3072/HT）的多样化Panel，覆盖多疾病通路。与代谢组学、单细胞测序联用时，可深入解析疾病机制，如特应性皮炎中成纤维细胞与炎症蛋白的互作网络。

通过内外部多重质控确保数据可靠性，中国序祯达生物等服务商通过铂金认证，支持跨国临床样本分析。

-肺癌致死率高且早期诊断困难，低剂量CT假阳性率较高。利物浦大学团队利用Olink Explore 3072平台，对超1.15万例样本开展前瞻性研究，构建血浆蛋白组早筛模型。

- 队列：训练队列来自LLP（包含肺癌患者及对照的诊断前1-5年样本），验证队列采用UK Biobank数据（392例肺癌患者+5500例对照）。

- 技术路线：结合Explore 3072（检测2926种蛋白）与Target 96 Panel验证，运用机器学习筛选标志物。

-标志物挖掘：在诊断前1-3年和3-5年分别发现240/270个差异蛋白，其中117个重叠蛋白富集于免疫和代谢通路。

-模型性能：LLP队列中，1-3年预测AUC达0.76-0.90，1-5年AUC为0.73-0.83；UK Biobank验证显示模型特异性强（AUC=0.7），对其他癌症无显著预测能力。

-临床价值：可提前5年预警风险，短期模型以免疫蛋白为主，长期模型关联慢性炎症通路，揭示不同阶段发病机制。

- 检测到传统方法难以捕获的低丰度蛋白（如CCL13）；

- 多平台数据一致性确保标志物可靠性；

- 万人级队列验证，适用于大规模临床研究。