疾病标志物研发及应用:发现、验证疾病标志物,用于开发更精准的疾病早期诊断、肿瘤良恶性判断、疾病疗效与预后监测的临床应用及产品。

精准诊断 ── 疾病标志物

中心法则告诉我们,基因水平信息反映的是疾病发生的概率(即可能性),而蛋白质作为生命活动的最终执行者,其状态的改变更为直接地反映了疾病的发生、发展状况。事实上,大部分的疾病标志物都是蛋白质,相比于基因来说,蛋白质更适合作为一种动态指标,精准地发现与诊断疾病(图1)。

但是目前,疾病标志物,尤其是肿瘤标志物单一、特异性差、灵敏度低的现实,让疾病,尤其是癌症,成为悬在每个人头顶上的达摩克利斯之剑,时刻威胁着人们的生命健康。

疾病标志物从发现到应用分为三个阶段:高通量发现(小规模样本中发现大量潜在标志物)、到初步验证(中等规模样本验证出较为可靠的标志物)、再到大规模确证(大规模样本确证获得最可靠的标志物)并临床应用。Orbitrap 超高分辨质谱是疾病标志物从发现到应用全流程的有效工具和必由之路(图2)。


通过血液、尿液、活检组织等样本,发现特定疾病状态下,健康人群和疾病患者的蛋白质组的定量变化,筛选与该疾病关联的潜在标志物或标志物集(Panel)。Orbitrap 能够在 1 天内实现50% 以上的基因覆盖,配合10 通道的TMT 标记定量技术,是深度挖掘与疾病相关联的蛋白质变化、准确发现疾病标志物的利器(图3)。


通过大样本检测与分析,排除个体差异和实验差异,筛选出高特异性的标志物,中等规模验证、大规模确证其能够准确区分健康人群和疾病患者。验证和确证的关键在于标准化、统一化的分析流程。基于Orbitrap 的DIA 流程使用统一的采集模式、标准化的处理方法,是中等规模验证的最佳方案(图5)。


使用质谱对目标标志物进行监测与绝对定量,真正将发现并确证的标志物应用于临床检测,用于疾病早期诊断、肿瘤良恶性判断、疗效监测等。基于Orbitrap 的PRM 流程无需方法优化、灵敏度高、分辨率高,并能同时定性定量,是目标标志物大规模确证和临床应用的最佳方案(图7)。

相比于现在的临床检测金标准——免疫学方法,质谱检测:

a) 一次检测上百个标志物的高通量,适用于标志物集(Panel) 的检测,如11 种标志物组成的肺结节良恶性判断标志物集XpresysLung™

b) 不受体内自抗体的干扰, 适用于含自抗体的标志物的检测,如甲状腺癌标志物甲状腺球蛋白 (Thyroglobulin)

c) 准确区分蛋白序列与翻译后修饰差异,适用于检测由SNP、亚型、翻译后修饰等造成的蛋白异 构体,如遗传性血红蛋白病中不同的血红蛋白变异体 (Hemoglobin Variants)

实例(图8):SNP 突变造成的血清淀粉样蛋白A突变体的精准区分与定量。

蛋白质组真正用于临床检测需要从样本前处理到获得结果的一整套简单、快速的分析流程。基于Orbitrap 开发出的临床蛋白质组检测流程,从指尖采血、到大规模自动化的样品前处理、到30 分钟的快速质谱分析、再到高通量数据处理并最终获得报告,全程只需要3 个小时,能获得300 多种蛋白的定量结果,其中包含近50 种FDA 批准的疾病标志物(图9)。

蛋白质组应用于临床不再是未来,除已经被FDA 批准作为IVD 的卵巢癌标志物集OVA1 外,美国已有大量关于蛋白标志物质谱检测的实验室自建方法(LDT) 已用于临床检测服务(图10)。

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