“质谱血浆蛋白质组”+“三角法”实现生物标志物开发
2022-11-14
中科新生命
3825
三角法介绍
传统的“三角法”旨在于小队列中发现大量候选的生物标志物，然后在更大的验证队列中进行下一步的验证和确证，队列数量从少到多，而筛选的蛋白质标志物的数量从成千上百缩减到只有少数几个，具体步骤如下。
文章：A pipeline that integrates the discovery and verification of plasma protein biomarkers reveals candidate markers for cardiovascular disease
期刊：nature biotechnology
影响因子：68.164
研究背景：截至当时，使用蛋白质组学鉴定的蛋白质生物标志物仅停留在科研阶段，尚未被应用于临床。
内容简介：开发了一个整合蛋白质组学技术的研究路径，从血浆生物标志物的发现到验证，并将其应用于临床，作为识别PMI患者心脏损伤的早期生物标志物。在受控心肌损伤的不同阶段，从患者心脏中采集血液，以确保候选生物标志物的富集，并允许患者作为自己的生物对照。LC-MS/MS分析检测到121个高度差异表达的蛋白，包括先前证实的心血管疾病标志物和>100个心肌梗死(MI)的新候选生物标志物。通过对外周血浆样本进行靶向质谱检测，来筛选候选标志物。通过PRM或免疫分析，对不同组别（对照组和PMI/自发性MI患者）的外周血浆进行分析，表明候选生物标志物可能是MI的特异性标志物。
技术路线：
文章：Plasma Proteomics Identify Biomarkers and Pathogenesis of COVID-19
期刊：immunity
影响因子：43.474
研究背景：2019冠状病毒(COVID-19)大流行是一场全球公共卫生危机。然而，我们对COVID-19的发病机制和生物标志物知之甚少。
内容简介：通过对新冠肺炎病亡、重症、轻症患者的血浆蛋白质组学进行系统性分析，揭示了不同临床结局患者的血浆蛋白质在疾病进展的不同阶段发生了大量独特的变化。此外，基于机器学习，获得了用于预测患者不同临床结局的11种蛋白标志物，并通过独立队列进行验证和确证。
技术路线：
小编小结
“三角法”+“血液质谱蛋白质组学”强强联合，目前已可对血液蛋白质组进行深度检测，并获得有效、科学的生物标志物，有望实现临床科研的转化，再次推进国内精准医疗的进程。
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