Urine proteomics，生物标志物筛选新利器

景杰学术/原创

生物标志物（Biomarker）是指可供客观测定和评价的一个生理病理或治疗过程中的某种特征性的生化指标，通过对它的测定可以对同一种疾病不同状态进行精确分型，跟踪疾病发展、诊治的进程，最终实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗的目的。

图1. 生物标志物筛选的重要意义

蛋白生物标志物有助于疾病的早期诊断、疗效评估、为治疗和预后判断提供指导。运用蛋白质组学在临床病人体液或组织中，寻找和发现有价值的生物标志物已经成为目前研究的一个重要热点。目前蛋白质组学对生物标志物进行筛选已经逐步形成了基于“全蛋白质组学发现”，“靶向蛋白组验证”两步思路的成熟的疾病标志物筛选方案。

图2. 蛋白质组学筛选生物标志物策略

尿液是一种无创可得的生物样本，它积累了人体生物系统的变化，在生物标志物研究中备受瞩目。虽然正常尿液中的蛋白总量远小于血浆，尿液中约有30%的蛋白来源于血浆，但是超过六千多个蛋白已经在尿液中发现。在疾病早期阶段，机体尚能代偿的时候，血液受机体稳态机制的控制，疾病早期难以产生稳定的变化，而在这个过程中，尿液以各种形式收集血液在稳态机制控制下排除出的废物，其中包括很多疾病相关的变化。因此相较于目前临床检测常用的血液样本，尿液样本具有完全无创，可连续收集、复杂度低，更容易检测低丰度蛋白、早期发现、检测敏感、特异性强等诸多优势。

随着技术的发展，尿液蛋白质组学成为备受关注的生物标志物发现研究领域之一。目前尿液的蛋白质组学已经广泛应用于泌尿生殖系统疾病的发现，同时许多研究也表明，尿液蛋白质变化也能够反映许多远距离部位的失调，如胰腺炎、心血管系统疾病、脑疾病和乳腺癌等。

图3. Urine Proteomics应用于疾病标志物研究

蛋白质组学技术的飞速发展也给精准医学领域疾病生物标志物的筛选赋予了更多的可能。景杰生物基于自主研发的新方法，结合全新一代4D蛋白质组学，推出新Urine proteomics检测分析项目，助力各位老师的研究。新方法显著提高尿液样本蛋白质组学分析的鉴定灵敏度、检测深度、定量准确性，对尿液样本的蛋白质组学平均检测深度≥1200个蛋白。

4D-Urine proteomics检测分析

技术/平台：4D蛋白组平台timsTOF Pro

送样标准：≥ 1ml尿液样本

鉴定深度：≥1200个蛋白（此鉴定深度不包括血尿样本）

技术优势：

1. 新的蛋白提取方式能更好的去除高丰度蛋白，蛋白得率高；

2. 技术检测灵敏度高，样本量需求更少；

3. 样本处理周期更短；

4. 4D平台检测，更高深度，定量更准确，结果更可靠。

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参考文献

1. Shao, Chen, et al. "Comprehensive Analysis of Individual Variation in the Urinary Proteome Revealed Significant Gender Differences." Molecular & Cellular Proteomics 18.6 (2019): 1110-1122.

2. Adachi, Jun, et al. "The human urinary proteome contains more than 1500 proteins, including a large proportion of membrane proteins." Genome Biology 7.9 (2006): 1-16.

3. Kentsis, Alex, et al. "Urine proteomics for profiling of human disease using high accuracy mass spectrometry." Proteomics Clinical Applications 3.9 (2009): 1052-1061.

4. Nagaraj, Nagarjuna, and Matthias Mann. "Quantitative Analysis of the Intra- and Inter-Individual Variability of the Normal Urinary Proteome." Journal of Proteome Research 10.2 (2011): 637-645.

5. Marimuthu, Arivusudar, et al. "A comprehensive map of the human urinary proteome." Journal of Proteome Research 10.6 (2011): 2734-2743.

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7. Zhang, Chunchao, et al. "Urine Proteome Profiling Predicts Lung Cancer from Control Cases and Other Tumors." EBioMedicine (2018): 120-128.

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