有很多與乳腺癌有關(guān)的致病因素，但其診斷、預(yù)后和治療卻仍需更好的標(biāo)記物。

 

由Metodi Metodiev博士領(lǐng)導(dǎo)的艾塞克斯大學(xué)(Colchester, UK; www.essex.ac.uk)蛋白質(zhì)組學(xué)小組近日發(fā)現(xiàn)的一組蛋白質(zhì)生物標(biāo)記物將能夠更好地診斷乳腺腫瘤的類(lèi)型并達(dá)到精確治療。Metodiev博士說(shuō)，高通量篩選(HTS)技術(shù)（包括納米技術(shù)和質(zhì)譜法(MS)）、強(qiáng)大的算法和復(fù)雜的生物信息的結(jié)合能使他們?cè)跇O短的時(shí)間內(nèi)篩選成千上萬(wàn)的蛋白質(zhì)。

 

該小組利用基于大小的完整蛋白質(zhì)分餾法、納米水平的液體肽分離、電噴霧離子阱質(zhì)譜以及生物信息學(xué)對(duì)從乳腺癌患者體內(nèi)分離的新鮮外科樣本進(jìn)行整個(gè)蛋白質(zhì)組的分析。該質(zhì)譜數(shù)據(jù)表現(xiàn)出明顯的定性和定量模式，這些模式不僅可以區(qū)分腫瘤與健康組織，還可以區(qū)分轉(zhuǎn)移和未轉(zhuǎn)移的人類(lèi)乳腺癌。按照組織學(xué)水平、腫塊大小和受體表達(dá)水平對(duì)這些腫瘤進(jìn)行分組，然后對(duì)所篩選出的蛋白質(zhì)用免疫印跡的方法進(jìn)行評(píng)估。

 

對(duì)多種乳腺腫瘤進(jìn)行了免疫組化分析，以評(píng)估不同類(lèi)型乳腺癌的表達(dá)水平和候選蛋白質(zhì)在細(xì)胞中的分布狀況。Metodiev博士和他的同事已經(jīng)挑選出一組準(zhǔn)生物標(biāo)記物并正在縮小其范圍來(lái)發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)的模式。他們最終將開(kāi)展一次大規(guī)模的臨床試驗(yàn)。

 

Metodiev博士的研究發(fā)表在2008年2月的網(wǎng)絡(luò)版《蛋白質(zhì)組研究雜志》上。

 

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