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│IF16.6 Nature Communications│蛋白质组学驱动的无创筛选循环血清蛋白面板用于肝细胞癌的早期诊断

IF16.6 Nature Communications蛋白质组学驱动的无创筛选循环血清蛋白面板用于肝细胞癌的早期诊断

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总述:

在这项研究中,研究人员展示了一种创新的基于质谱(MS)的蛋白质组学工作流程,用于探索早期诊断肝细胞癌(HCC)的血清蛋白质组学生物标志物。我们的研究突破了传统临床诊断手段在早期诊断HCC时遇到的限制,特别是在灵敏度和特异性方面的挑战。

研究设计与方法

本研究的核心是一个包含1002HCC病例的大型队列,通过一个精细的发现-验证-验证的蛋白质组学工作流程,以确定有效的血清生物标志物。这个工作流程基于高效的阶段质谱技术,结合了先进的生物信息学方法。

关键发现

在研究人员的研究中,P4面板(HABP2CD163AFPPIVKA-II)的应用是一个重要的里程碑。通过机器学习模型的辅助,该面板能够清晰地区分HCC、肝硬化(LC)和健康个体(HC)。特别是,它在区分HCCLC时展示了卓越的表现(AUC 0.979,灵敏度0.925,特异性0.915),并在区分HCCHC方面也表现优异(AUC 0.992,灵敏度0.975,特异性1.000)。这一成果明显优于现有的临床预测策略。

前瞻性外部验证

在一个独立的前瞻性外部验证队列中,P4面板同样显示出了显著的效果。它不仅准确预测了LCHCC的转化(AUC 0.890,灵敏度0.909,特异性0.877),而且能在影像学检查前11.4个月预测HCC的发生。这一发现为早期诊断和治疗提供了突破性的可能性。

研究意义与未来方向

科研人员的研究不仅为液体活检提供了宝贵的参考资料,而且在改善HCC的早期诊断方面具有巨大潜力。通过精准识别生物标志物,我们为早期诊断、治疗策略制定以及疾病监控提供了新的视角。未来,这一工作流程有望被进一步优化并应用于其他类型的癌症诊断,从而促进精准医疗的发展。

结论

综上所述,本研究通过蛋白质组学驱动的方法,发现了一系列具有高度敏感性和特异性的血清生物标志物,这为HCC的早期诊断和治疗提供了新的思路。研究人员的发现验证了质谱技术在肿瘤生物标志物探索中的重要作用,并为未来的癌症研究和临床实践开辟了新的道路。

引用文献:Xing, Xiaohua., Cai, Linsheng., Cai, Linsheng., Ouyang, Jiahe., Wang, Fei..   Proteomics-driven noninvasive screening of circulating serum protein panels for the early diagnosis of hepatocellular carcinoma. Nature communications, 2023.

https://doi.org/10.1038/s41467-023-44255-2


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