艾斯基因精准医疗全新启航 | Astral DIA 蛋白组测序

文摘 2024-05-14 18:09 广东

蛋白质组学（Proteomics）是对蛋白质组的大规模研究，研究涉及蛋白质的表达、翻译及相互作用的各个方面，并可以在细胞、组织、器官等不同水平上进行。它包括定量蛋白质组学技术和非定量蛋白质组学技术两类，目前多使用定量蛋白质组学技术，它分为非靶向和靶向定量两种。其中，非靶向定量蛋白质组学技术无既定目标，对样品中所有蛋白进行分析。传统的蛋白质研究方法通常涉及将蛋白质肽段与数据库中的蛋白比对，这一过程繁琐且具有较低的特异性。而DIA（Data Independent Acquisition）蛋白质组学方法，则是一种非标记蛋白质组学方法，克服了传统方法中丰度依赖的缺陷，以及低重复性、高随机性等问题，从而大大提高了蛋白质检测结果的重复性和稳定性。

2023年6月，第71届美国质谱年会上Thermo推出了革命性的Orbitrap Astral质谱仪，该平台结合了Quadrupole（四级杆）、Orbitrap（轨道阱）和全新的Astral（Asymmetric Ion Mirrors，非对称轨道无损质量检测器），使其能兼具超快的扫描速度，检测的灵敏度，蛋白组覆盖度，超高的通量以及精准定量性。

图1 Orbitrap Astral质谱仪内部结构（Thermo Fisher）

艾斯基因引进全新一代Oribtrap Astral质谱平台，使用DIA蛋白组学检测技术，赋予蛋白检测更高通量、更深覆盖、更高灵敏度、更精准定量、更高稳定性与重现性，并结合生物信息学分析，统计学方法和机器学习方法，提供蛋白标志物“筛选-验证”完整解决方案。基于质谱的蛋白质组学正逐渐成为蛋白质研究的利器，在肿瘤、心血管疾病、生殖领域、免疫疾病等领域具重要的作用和意义，广泛应用于疾病诊断、疗效评估、复发监测、发现治疗靶点等研究。

Astral DIA优势

超高蛋白通量

Orbitrap Astral 质谱仪可在一天内分析180份样本，每份样本分析深度超过8,000蛋白质。

超高蛋白数量覆盖

60分钟梯度模式下，可鉴定到5000+蛋白血浆，HELA细胞12000+蛋白。

批间差异小结果稳定

检测数据三次重复结果高度一致

准确蛋白定量

Orbitrap Astral对蛋白质进行准确、可再现的定量，表现接近RPM。

送样要求

分析结果

应用领域

研究案例1：使用集成学习算法通过定量蛋白质组学研究重度抑郁症的血浆生物标志物组

Plasma biomarker panel for major depressive disorder by quantitative proteomics using ensemble learning algorithm: a preliminary study. (2023)

研究背景：重度抑郁症不仅是一种大脑障碍，也是一种身体障碍。主观上表现为持续的情绪痛苦，客观上抑郁症也会对生活产生影响。近年来，科学家们一直在寻找能够早期发现抑郁症的有效方法。

发表期刊：Psychiatry Research (lF=11)

研究技术：DIA蛋白组测序

研究结果：对44名MDD患者和25名健康对照者的血浆蛋白进行分析，鉴定出247个差异表达蛋白，并建立了包含两个血浆蛋白生物标记物(SELL和RAP1B)的诊断panel。训练集和测试集的AUC分别为0.925和0.901，表明该panel可以将抑郁症患者与健康对照组区分开来。该研究有助于更好地理解MDD的分子机制并为抑郁症的早期诊断提供了新的可能。

图1 差异蛋白火山图

图2 重度抑郁症(MDD)差异表达蛋白的生物信息学

研究案例2：血浆蛋白质组分析发现与上尿路尿路上皮癌相关的分子特征

Plasma proteomic profiling discovers molecular features associated with upper tract urothelial carcinoma. (2023)

研究背景：上尿路尿路上皮癌 (UTUC) 包括输尿管和肾盂癌，相对罕见，仅约占尿路上皮癌 (UC) 的 5%–10%。此外，90%–95% 的 UC 发生在膀胱 (UCB)。由于 UTUC 相对罕见，因此 UTUC 患者的临床决策是根据 UCB 的治疗数据推断的。然而，人们对 UTUC 的分子发病机制知之甚少，也没有有用的生物标志物可用于准确的诊断和分类。

发表期刊：Cell Reports Medicine (lF=14.3)

研究技术：DIA蛋白组测序

研究结果：本项研究分析了362名UTUC患者和239名健康对照的血浆蛋白质组学特征，每个UTUC和正常血浆（健康对照）样本平均分别有1860和1789个蛋白。提出了一种综合组织-血浆蛋白质组学方法来推断用于识别肌肉侵袭性UTUC患者的特征蛋白，对识别高危和预后不良的UTUC患者很有意义。同时还生成了一个蛋白分类器，并建立了预测UTUC患者无进展生存期的进展模型。最后，在一个独立的队列中进一步验证了特征蛋白。总之，这项研究描绘了UTUC队列的血浆蛋白质组学景观，并为UTUC的进一步生物学和诊断研究提供了新的理论依据。

图3 研究流程

图4 差异表达蛋白种类

图5 模型建立与预测效果

参考文献：

[1] Zhang L, Liu C, Li Y, Wu Y, Wei Y, Zeng D, He S, Huang J, Li H. Plasma biomarker panel for major depressive disorder by quantitative proteomics using ensemble learning algorithm: A preliminary study. Psychiatry Res. 2023 May;323:115185. doi: 10.1016/j.psychres.2023.115185. Epub 2023 Mar 28. PMID: 37003170.

[2] Qu Y, Yao Z, Xu N, Shi G, Su J, Ye S, Chang K, Li K, Wang Y, Tan S, Pei X, Chen Y, Qin Z, Feng J, Lv J, Zhu J, Ma F, Tang S, Xu W, Tian X, Anwaier A, Tian S, Xu W, Wu X, Zhu S, Zhu Y, Cao D, Sun M, Gan H, Zhao J, Zhang H, Ye D, Ding C. Plasma proteomic profiling discovers molecular features associated with upper tract urothelial carcinoma. Cell Rep Med. 2023 Sep 19;4(9):101166. doi: 10.1016/j.xcrm.2023.101166. Epub 2023 Aug 25. PMID: 37633276; PMCID: PMC10518597.

深圳市艾斯基因科技有限公司【Acegen Technology Co., Ltd.】成立于2016年，是一家专注表观多组学技术创新及临床转化应用，从事表观多组学技术检测服务的国家高新技术企业。核心团队具有 10 年以上上市公司和跨国药企的研发与管理经验，在表观甲基化技术创新、大数据分析与临床转化方面具有丰富经验，在Nature、Nat Commun、Cell Res、Genome Biol 等著名期刊发表论文几十篇。主营业务是以表观多组学为核心的检测分析技术服务，覆盖表观基因组、表观转录组、染色质结构、蛋白代谢等领域，广泛应用于机制研究、人群队列、医学转化等方向。

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艾斯基因

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