「青莲百奥聚焦」当FFPE遇到DIA...

石蜡包埋（Formalin Fixed Paraffin Embedded, FFPE）是目前医学领域中普遍采用的组织处理和保存方法，已广泛应用于病理科的常规病理临床工作中，关于FFPE组织的蛋白质组学的研究也越来越多。

多组学联合分析

今天小编带您了解下如何利用DIA定量蛋白质组学对上千个FFPE微量组织样本蛋白表达进行分析和验证来给临床诊断带来曙光！

甲状腺结节中良性结节主要以甲状腺腺瘤或者结节性甲状腺肿大为主，而恶性的结节也就是甲状腺癌。据报道多达30％的甲状腺结节无法通过细胞病理学准确确诊为良性或者恶性。虽然基于核酸检测可以提高甲状腺结节病理诊断的准确性，但是仍然不可避免的发生误诊，导致一部分患者进行非必须的甲状腺切除术。

西湖大学多课题组强强联合，发表了“Protein Classifier for Thyroid Nodules Learned from Rapidly Acquired Proteotypes”利用DIA定量蛋白质组学对上千个FFPE甲状腺结微量组织蛋白表达进行了准确分析，结合人工智能，鉴定到可区分甲状腺良性结节或恶性结节的生物标志物，为甲状腺结节的患者的诊断和治疗带来曙光。

实验样本

样本包含（I）来自新加坡综合医院的发现队列（n=579个结节），（II）来自中国四家医院的验证队列，包括回顾性（n=288结节）和前瞻性（n=64结节）。该发现集包括来自40例正常甲状腺组织（N），203例多结节性甲状腺肿（MNG），137卵泡的FFPE样本腺瘤（FA），75个滤泡癌（FTC）和124个乳头状癌（PTC）。并将其分为良性（包括N，MNG和FA）和恶性（包括FTC和PTC）甲状腺结节。

蛋白质组学分析及表达特征

52个DDA文件的FFPE组织DDA建库分析采集到5,190个蛋白质，33,802个肽段。579例发现样本中鉴定到 3,708蛋白，30,915个肽段。

研究通过多种算法来可视化不同类型的组织蛋白，研究发现不同组织类型的表达相对隔离，但是同一类型的不同亚型之间相对有较高的重叠，不易区分。

差异蛋白的筛选及验证

通过人工智能网络算法成功筛选到14个差异蛋白用于有效区分甲状腺良性与恶性结节。

后续通过两批样本进行了验证分析。结果显示228例回顾性样本的表达ROC曲线面积达0.95，精度值达0.91以上，t-SNE图显示表明良性结节与恶性结节之间存在明显的区分；同样64例前瞻性样本的表达ROC曲线面积达0.89，精度值达0.87。证明了上述标志物的准确性。

结论

综上所述，研究人员队通过上千列甲状腺结节组织样本进行了系统的蛋白质组学分析及验证，鉴定到包含14个蛋白标志物组合，能够有效的对甲状腺结节组织的良恶性进行区分。为临床甲状腺结节的治疗提供了强有力的理论支持，另外由于人工智能的使用，也为蛋白质组学的分析提供了可借鉴的方法。

DIA技术的应用越来越广泛，主要原因还是得益于其无偏见的扫描模式，定量稳定性以及重复性等特点。青莲百奥在DIA定量蛋白质组学方面项目经验丰富，同样在有着丰富的FFPE样本处理经验，FFPE样本蛋白回收率处于行业前列，拥有国际质谱平台，海归坐镇专业生信分析团队，为您提供专业的蛋白质组学研究服务，还能为您提供专业的代谢组学、转录组学等科研服务，让您在科研道路上乘风破浪。