血浆蛋白质组在肿瘤领域中的研究进展与思路，你该知道的，都在这里了...

血浆蛋白组学是寻找早期诊断生物标志物的更全面、更稳定的亚蛋白质组学，具有更高的临床转化价值，与临床化学参数具有很强的相关性。2010年悉尼人类蛋白质组组织会议上提出人类血浆蛋白质组计划启动后，对于肿瘤的血浆蛋白质组检测的研究层出不穷。针对于肺癌，肝癌，乳腺癌，结肠癌等疾病的诊断标志物，诊断/预后模型和分子机制的研究成果陆续发表。

图1：血浆蛋白质组学在肿瘤领域文献统计（pubmed）

图2：血浆蛋白质组学在肿瘤研究中应用的高分文章（部分）

阿根廷生物与医学实验研究所于2023年在《Clinical Cancer Research》上发表的关于米非司酮的乳腺癌治疗效果的研究中，对20例管腔型乳腺癌患者的蛋白质组和转录组进行检测，筛选乳腺癌驱动基因和蛋白。对比米非司酮治疗前后患者的蛋白质组和基因组，指出米非司酮在该队列患者中具有抗增殖作用，并揭示了解释其治疗作用的关键生物过程。

图3：多组学表征米非司酮的乳腺癌治疗效果^[1]

福建医科大学第一附属医院于2023年在《Journal of the American Academy of Dermatology》发表关于Stevens-Johnson 综合征 (SJS) 和中毒性表皮坏死松解症 (TEN)的预后标志物筛选研究中，对83例SJS/TEN患者分别接受甲泼尼龙单药治疗和阿达木单抗联合治疗。阿达木单抗联合糖皮质激素治疗能够有效改善SJS/TEN患者的临床表型。通过检测患者的血浆蛋白质组，筛选出APOA4作为SJS/TEN的预后标志物。

图4：血浆蛋白质组学分析发现SJS/TEN预后标志物^[2]

上海交通大学医学院于2023年在《Biomarker Research》发表该实验室构建的非小细胞肺癌的诊断模型的研究。对于110名接受治疗的NSCLC患者、108名良性肺部疾病（BPD）患者和100名健康对照（HC），采用TMT-LC-MS/MS技术检测中不同人群中的蛋白质组。使用逻辑回归算法构建高性能非小细胞肺癌筛选模型并通过测试集验证了模型的准确性。

图5：血浆蛋白质组分析构建肺癌诊断模型^[3]

通过不同文章的研究思路分析，不难发现血浆蛋白质组在肿瘤领域相关文章常用的研究策略。基于不同样本的血浆蛋白质组和其他组学分析进行模型构建，根据组学差异评价药物疗效，筛选肿瘤的特征标志物，为肿瘤的诊断和检测提供数据指导，为肿瘤发生发展的机制研究提供数据支撑。

图6：肿瘤血浆蛋白质组学研究思路

为了帮助大家将血浆蛋白质组学技术更好的应用于自己的研究中，青莲百奥直播间将在金秋九月为大家带来《“血”无止境—血浆蛋白质组学技术与应用》系列直播课，为大家深度剖析血浆蛋白质组学在肿瘤、心血管、神经、感染四大应用领域的研究进展和研究思路，以及血浆蛋白质组学样本前处理、质谱检测、生物信息挖掘等环节的最新方法策略。

《血浆蛋白质组学技术与应用》系列直播课第二期将本周四（9月7日）下午启航，为大家进行血浆蛋白质组学在肿瘤研究中进展、趋势和研究策略的全面、深入解读，涵盖肿瘤诊断，泛癌图谱，肿瘤预后标志物筛选，治疗疗效评价等不同方向。更多研究套路，等你来听~

【参考文献】

[1] Elía A, Saldain L, Vanzulli SI, et al. Beneficial Effects of Mifepristone Treatment in Patients with Breast Cancer Selected by the Progesterone Receptor Isoform Ratio: Results from the MIPRA Trial. Clin Cancer Res. 2023;29(5):866-877.

[2] Gong T, Zhang P, Ruan SF, et al. APOA4 as a novel predictor of prognosis in Stevens-Johnson syndrome/toxic epidermal necrolysis: A proteomics analysis from two prospective cohorts. J Am Acad Dermatol. 2023;89(1):45-52.

[3] Xu R, Wang J, Zhu Q, et al. Integrated models of blood protein and metabolite enhance the diagnostic accuracy for Non-Small Cell Lung Cancer. Biomark Res. 2023;11(1):71. Published 2023 Jul 20.