疾病相关标志物研究 (系列第二篇)
如何发现与疾病相关的新型蛋白标志物
该研究策略适用于疾病蛋白标志物筛选
上海交通大学医学院附属瑞金医院刘炳亚课题组与系统生物医学研究院陶生策课题组合作,于 2016 年 2 月,在蛋白质组学 专业杂志 Molecular&Cellular Proteomics ( 影响因子:6.56) 上发表了一篇文章,讲述了如何利用人蛋白质组芯片和定制蛋白 芯片发现 4 个新的胃癌血清蛋白标志物。该研究中采用了购自博奥晶典的蛋白平台。
相比于传统的标志物及其联合,新发现的血清标志物在敏感性、特异性、准确性方面均有大幅度提高,若应用于临床,将对 胃癌的筛查和早期诊断具有较高临床价值。那么,这些有望为广大胃癌患者带来福音的血清标志物是如何被层层筛选出来的呢? 让我们一起来学习下吧!
研究策略与方案
方法与结果
● 筛选差异蛋白
取 37 例胃癌病人和 50 例健康人的血清样 本,通过人蛋白质组芯片筛选出 17 种候选差 异表达蛋白。
● 差异蛋白扩大样本验证
取 300 例胃癌病人、300 例健康人以及 314 例其它胃病(如胃溃疡、胃息肉、慢性 萎缩胃炎等)患者血清样本,通过定制蛋白芯 片对 17 种候选蛋白进行验证,其中 4 种蛋白 (COPS2、CTSF、NT5E、TERF1) 在 疾 病组与正常组中存在显著差异。
● 候选蛋白敏感性检测
在上述 300 例胃癌病人和 300 例健康人 中对候选 biomarker 进行 ROC 分析,发现 每个候选 biomarker 单独或联合使用时 AUC 都约为 0.9,表明这 4 个候选 biomarker 都 能较好的预测 GC 风险(A-D);在上述 314 例其它胃病患者中进行检测,发现每个 候选 biomarker 对胃癌的反应都显著高于其 它胃病,表明这 4 个候选 biomarker 都具有 GC 特异性,可从这些胃病中单独区分 GC 的 发病风险(E-H)。
● 候选蛋白预后分析
在上述 300 例胃癌病人中进行预后分析, 发现 4 个候选 biomarker 其高表达的患者 5 年生存率显著高于低表达患者。
● ELISA 验证
对其中 2 个候选 biomarker(COPS2 和 CTSF)在上述 300 例胃癌病人和 300 例健康人中各随机选取 100 例进行 ELISA 验证,结果与芯片实验相符(A-B);另 外选取各 200 例胃癌病人和健康人血清样本进行 ELISA 验证,结果也与芯片实验相符 (C-D)。
结论
通过对胃癌患者和正常人血清样本采用人蛋白质组芯片进行初筛、利用定制蛋白芯片进行大样本量二次筛选以及后续 ELISA 验证等实验和分析,成功筛选出 4 个新的胃癌血清标志物。相比于传统的标志物及其联合,新发现的胃癌血清标志物在敏感性、 特异性、准确性方面均有大幅提高,其联合诊断的敏感度和特异性达 95% 和 92%,对于胃癌的筛查和早期诊断具有较高的临床 价值,并且可独立作为预后评估的潜在预测指标。
这是一篇典型的利用蛋白芯片平台和大量样本(~1400例)进行生物标志物研究的文章。该研究具有两方面突出的价值。其一, 所发现的血清标志物相比于传统标志物具有高灵敏度和高特异性,在胃癌早期诊断和预后预测方面具有显著的转化应用潜力,若 应用于临床则有望造福广大胃癌患者。其二,不仅证实了蛋白芯片可作为癌症血清标志物研究的有力工具,而且该研究建立的基 于蛋白芯片的血清标志物发现流程具有通用性,可方便地移植于其它肿瘤和免疫相关疾病的血清生物标志物的系统性发现。
参考文献
[1] Yang L, Wang J, Li J, et al . 2016. Identification of serum biomarkers for gastric cancer diagnosis using a human proteome microarray. Mol Cell Proteomics 15: 614-623.
[2] Jemal A, Bray F, Center MM, et al . 2011. Global cancer statistics. CA Cancer J Clin 61: 69-90.
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