Science医学：新技术加速癌症生物标记物筛查

　　

生物通报道  来自苏黎世联邦理工学院的研究人员开发了一种新程序可用于测试癌症生物标记物的临床利益。这种方法可能会大大缩短从实验室到进入临床应用的道路。相关论文发表在7月11日的《科学转化医学》（Science Translational Medicine）杂志上。

蛋白质生物标记物对于个体化医疗至关重要，尤其是那些在血浆或尿液中循环的蛋白质标记物无需任何大的侵入就可以获取。生物标记物可帮助早期阶段在医院中检测疾病，分类，并选择适当的治疗和监控治疗反应。

由于在蛋白质组学和基因组学研究以及计算机模拟生物过程中取得的重大进展，研究人员近年来已经发现了超过1000个潜在的蛋白质生物标记物。对个体癌症患者全基因序列的认识也在不断增长，将推动更进一步地增加潜在生物标记物的数量。

长候选名单

然而，大多数文献中提出和记录的蛋白质生物标记物都没有超越“潜在”状态。“候选生物标记物的名单变得越来越长，但是获得批准投入临床应用的数量却停滞不前，”分子系统生物学教授Ruedi Aebersold课题组博士后Ruth Hüttenhain概括道。为了首先评估候选生物标记物是否具有临床相关性，不得不在大批的患者样本中测量和验证它们。开发临床用新生物标记物无法取得进展的一个主要原因是缺乏对大多数候选生物标记物的验证程序。

研究的第一作者Ruth Hüttenhain 和Martin Soste由此开发出了一个大规模快速检测潜在生物学标记物并验证其临床应用的策略。这种方法是基于一种高通量靶向质谱测定技术，利用这一技术可以一种可靠的可重复的方式在任意特异的时间点测定存在于生物样本中的蛋白质。对于这一程序，需要为每种蛋白预先制定质谱坐标即所谓的检测。

测试程序快速缩小名单

在他们的研究中，研究人员为1157种潜在生物标记物制定了检测，在不同的人类癌症组织中这些生物标记物的丰度有变化，且与驱动癌症形成的突变基因有关。研究人员最终对来自癌症患者和健康个体的血液和尿液样本进行了分析检测。科学家们能够在血浆中检测到超过180种不同的生物标记物，其浓度达到每毫米液体十亿分之一克的范围。在尿液样本中，系统生物学家发现超过400种不同的生物标记物蛋白。

借助这些分析，潜在生物标记物的名单可以被迅速有效地缩小。虽然这些还不能直接用于癌症诊断，它们填补了基础研究和临床应用之间的鸿沟。“我们希望我们的工作正在推动对癌症生物标记物的研究，帮助有前景的候选物用于临床，”这位博士后学生说。为了使其他研究人员从这一基础工作中受益，苏黎世联邦理工学院的的科学家们已将所有的检测放到了可公开访问的数据库中，从而能够迅速扩展，且方便将新发现的候选生物标记物纳入其中。

对卵巢癌的病例研究证实方法

一个关于卵巢癌识别的病例研究证实了苏黎世联邦理工学院研究人员的方法，检验了血浆中的潜在生物标记物。为达此目的，研究人员不仅检测了文献中描述的候选生物标记物，还用基于基因组数据的计算模型预测了新的生物学标记物。“利用血浆检测，有趣的是一些预测的生物标记物生成了可适用于卵巢癌患者分类的极其有前景的结果，”Ruth Hüttenhain强调。因此这些结果凸显了质谱分析方法用于验证新蛋白生物标记物的巨大潜力。这一研究还描述了癌症、遗传数据和蛋白质组检测之间的精辟联系来确定患者的急性状态。

苏黎世联邦理工学院的研究人员在他们的方法中看到了一个普遍策略将对基因和蛋白质相互作用的研究更加强有力地联系起来。由于基因与涉及肿瘤形成的基因产物蛋白质间的联系，研究人员能够借助患者样本质谱分析，在计算机上对预测的新的从前未知的候选生物标记物进行检测。“我们的新方法可用于验证所有患者样本中的提出的候选生物标记物，”Martin Soste说。为疾病相关蛋白开发出高度特异性的检验程序的策略也可以应用于其他的疾病。

（生物通:何嫱）

生物通推荐原文摘要：

Reproducible Quantification of Cancer-Associated Proteins in Body Fluids Using Targeted Proteomics

The rigorous testing of hypotheses on suitable sample cohorts is a major limitation in translational research. This is particularly the case for the validation of protein biomarkers; the lack of accurate, reproducible, and sensitive assays for most proteins has precluded the systematic assessment of hundreds of potential marker proteins described in the literature. Here, we describe a high-throughput method for the development and refinement of selected reaction monitoring (SRM) assays for human proteins. The method was applied to generate such assays for more than 1000 cancer-associated proteins, which are functionally related to candidate cancer driver mutations. We used the assays to determine the detectability of the target proteins in two clinically relevant samples: plasma and urine. One hundred eighty-two proteins were detected in depleted plasma, spanning five orders of magnitude in abundance and reaching below a concentration of 10 ng/ml. The narrower concentration range of proteins in urine allowed the detection of 408 proteins. Moreover, we demonstrate that these SRM assays allow reproducible quantification by monitoring 34 biomarker candidates across 83 patient plasma samples. Through public access to the entire assay library, researchers will be able to target their cancer-associated proteins of interest in any sample type using the detectability information in plasma and urine as a guide. The generated expandable reference map of SRM assays for cancer-associated proteins will be a valuable resource for accelerating and planning biomarker verification studies.