CN111751550B - 肝癌诊断的生物标志物及其预后方法 - Google Patents

肝癌诊断的生物标志物及其预后方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111751550B
CN111751550B CN202010513237.5A CN202010513237A CN111751550B CN 111751550 B CN111751550 B CN 111751550B CN 202010513237 A CN202010513237 A CN 202010513237A CN 111751550 B CN111751550 B CN 111751550B
Authority
CN
China
Prior art keywords
protein
liver cancer
diagnosis
patient
tissue
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010513237.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111751550A (zh
Inventor
张水军
孙耀辉
喻诗哲
张嘉凯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
Original Assignee
First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by First Affiliated Hospital of Zhengzhou University filed Critical First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
Priority to CN202010513237.5A priority Critical patent/CN111751550B/zh
Publication of CN111751550A publication Critical patent/CN111751550A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111751550B publication Critical patent/CN111751550B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6803General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
    • G01N33/6848Methods of protein analysis involving mass spectrometry
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • C12Q1/6886Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02Column chromatography
    • G01N30/88Integrated analysis systems specially adapted therefor, not covered by a single one of the groups G01N30/04 - G01N30/86
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6893Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids related to diseases not provided for elsewhere
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/118Prognosis of disease development
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158Expression markers
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02Column chromatography
    • G01N30/88Integrated analysis systems specially adapted therefor, not covered by a single one of the groups G01N30/04 - G01N30/86
    • G01N2030/8809Integrated analysis systems specially adapted therefor, not covered by a single one of the groups G01N30/04 - G01N30/86 analysis specially adapted for the sample
    • G01N2030/8813Integrated analysis systems specially adapted therefor, not covered by a single one of the groups G01N30/04 - G01N30/86 analysis specially adapted for the sample biological materials
    • G01N2030/8831Integrated analysis systems specially adapted therefor, not covered by a single one of the groups G01N30/04 - G01N30/86 analysis specially adapted for the sample biological materials involving peptides or proteins
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/08Hepato-biliairy disorders other than hepatitis
    • G01N2800/085Liver diseases, e.g. portal hypertension, fibrosis, cirrhosis, bilirubin
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/52Predicting or monitoring the response to treatment, e.g. for selection of therapy based on assay results in personalised medicine; Prognosis
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/70Mechanisms involved in disease identification
    • G01N2800/7023(Hyper)proliferation
    • G01N2800/7028Cancer

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

本发明涉及医学分子诊断领域,具体涉及一种蛋白分子作为肝癌生物标志物及其预后方法;肝癌诊断的生物标志物,包括FXR1蛋白,SERPINF1蛋白,MRPS31蛋白,YIPF3蛋白,SNX12蛋白和TMEM70蛋白中的一种或几种蛋白分子。本发明采用LC‑MS/MS质谱分析法,将大量临床样本进行质谱分析后,在蛋白质检测中筛选出来6个有代表性的蛋白分子。通过癌组织与癌旁组织相应分子含量的差异倍数(大于2或小于0.5)可以确定6个蛋白分子具有良好的检验效益;将FXR1蛋白,SERPINF1蛋白,MRPS31蛋白,YIPF3蛋白,SNX12蛋白和TMEM70蛋白作为生物标志物对被试者进行肝癌诊断,简单易行、诊断过程安全有效、易为病人所接受、诊断标准统一且受主观因素影响较小。

Description

肝癌诊断的生物标志物及其预后方法
技术领域
本发明涉及医学分子诊断领域,具体涉及一种蛋白分子作为肝癌诊断的生物标志物及其预后方法。
背景技术
癌症是一种对人类危害极大的疾病,根据相关流行病学资料显示,每年大约会有1100万新发癌症。而在诸多癌症之中,肝癌尤其凶险,其发病率和病死率均较高,分别居世界第五位和第二位。近年来,肝癌的诊断和治疗都取得了相当大的进展,但是目前仍旧有很大一部分患者由于诊断不及时而导致预后不良。有相关的研究显示:在亚洲人群中,能够做到早期诊断(肝癌病灶小于2cm),手术后的5年生存率可以提高到近70%,而如果到了肝癌的中晚期,以目前的诊疗水平其预后仅比胰腺癌略好,5年生存率仅能达到16%。
由于尚无有效的早期诊断工具,导致仅有30%-40%的HCC患者能够得到及时的诊断和治疗。目前,甲胎蛋白(AFP)广泛用于临床工作中肝癌的诊断,但是甲胎蛋白的敏感度和特异度均不理想。HCC的诊断还可以依据影像学检查和病理活检,我国是一个乙肝大国,目前患者的定期随诊意识并不高,因此相应的影像学手段也无法定期开展。
肝细胞肝癌(HCC)是预后较差的常见恶性肿瘤之一。全球每年新发病例数约65万,其发病率占所有恶性肿瘤的第5位,死亡数约为60万,为所有恶性肿瘤的第3位。肝癌早期症状不明显,具有进展迅速、易早期转移的特点,在临床上早诊困难、预后效果差。当前,B 型超声显像、肿瘤标志物甲胎蛋白(α-fetoprotein,AFP)的血清含量检查是肝癌筛查的主要方法。
然而,B超在小肝癌和肝硬化结节的鉴别上常有困难。甲胎蛋白(AFP)血清水平在诊断肝癌时存在敏感性和特异性较低的缺点,单独用于确诊时的检出率一般只有50%—75%左右。以上方法的局限性极大地限制了肝细胞癌的早期有效诊断,预警作用有限。对于肝细胞癌的早期有效诊断有助于显著提高患者的生存率,因此,开发具有临床早诊潜力的新方法对于降低肝细胞癌的发病率和死亡率具有非常重要的现实意义。
从蛋白质水平上讲,一旦机体出现异常(即疾病的早期状态),体内的蛋白质便会有相应的细微改变,然而这一细微改变对疾病发生却有十分重要的作用。目前已证实:无论是肿瘤的出现还是肿瘤的生长过程中都伴随有多种蛋白质的异常表达,因此,肿瘤也是一种蛋白质相关性疾病。
肝癌癌前病变是良性病变向恶性病变过渡的移行阶段,是一类具有细胞不典型性和分化异常的增生性病变,持续时间较长。肝硬化-肝癌癌前病变恶性转变促进肝癌的发生、发展,但如果对于肝癌的早期能够进行有效诊断,则有助于显著提高患者的生存率。
因此,开发具有临床早期诊断潜力的新方法对于降低肝癌发病率和死亡率具有非常重要的现实意义。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种蛋白分子作为肝癌生物标志物及其预后方法,采用质谱分析的方法检测生物标志物的含量来诊断肝癌;该方法简单,实用,且通过多种小分子的检测可以更好地提高检测方法的灵敏度与特异性。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
肝癌诊断的生物标志物,包括FXR1蛋白,SERPINF1蛋白,MRPS31蛋白,YIPF3蛋白,SNX12蛋白和TMEM70蛋白中的一种或几种蛋白分子。
肝癌诊断的生物标志物的预后方法,包括以下步骤:采用LC-MS/MS质谱分析法检测待测样本中FXR1蛋白、SERPINF1蛋白、MRPS31蛋白、YIPF3蛋白、SNX12蛋白或TMEM70蛋白的蛋白质表达量强度值。
优选地,样本中FXR1蛋白的蛋白质表达量强度值大于163909524.5,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者,且假阳性率为5%。
优选地,样本中SERPINF1蛋白的蛋白质表达量强度值大于500436703.5,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者,且假阳性率为10%。
优选地,样本中MRPS31蛋白的蛋白质表达量强度值大于92966492.5,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者,且假阳性率为12.8%。
优选地,样本中YIPF3蛋白的蛋白质表达量强度值大于19625579,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者,且假阳性率为16.7%
优选地,样本中SNX12蛋白的蛋白质表达量强度值大于176599126.5时,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者,且假阳性率为15%。
优选地,样本中TMEM70蛋白的蛋白质表达量强度值大于291056869时,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者,且假阳性率为12.5%。
一种用于肝癌的早期诊断、治疗指导及预后判断的试剂盒,包括特异性检测FXR1蛋白的试剂、特异性检测SERPINF1蛋白的试剂、特异性检测MRPS31蛋白的试剂、特异性检测YIPF3蛋白、特异性检测SNX12蛋白的试剂或特异性检测TMEM70蛋白的试剂。
优选地,特异性检测FXR1蛋白的试剂是特异性识别FXR1蛋白核酸的引物或探针;特异性检测SERPINF1蛋白的试剂是特异性识别SERPINF1蛋白核酸的引物或探针;特异性检测MRPS31蛋白的试剂是特异性识别MRPS31蛋白核酸的引物或探针;特异性检测YIPF3蛋白的试剂是特异性识别YIPF3蛋白核酸的引物或探针;特异性检测SNX12蛋白的试剂是特异性识别SNX12蛋白核酸的引物或探针;特异性检测TMEM70蛋白的试剂是特异性识别TMEM70蛋白核酸的引物或探针;试剂可用于检测组织样本。
(三)有益效果
与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
(1)本发明采用LC-MS/MS质谱分析方法检测待测样本,将大量临床样本进行质谱分析后,通过将癌组织与癌旁组织相应分子含量的差异倍数(大于2或小于0.5)确定6个蛋白分子具有良好的检验效益。该6个蛋白分子(即FXR1蛋白,SERPINF1蛋白,MRPS31蛋白,YIPF3蛋白,SNX12蛋白和TMEM70蛋白)可以作为诊断肝癌的生物标志物。
(2)本发明以FXR1蛋白,SERPINF1蛋白,MRPS31蛋白,YIPF3蛋白,SNX12蛋白和TMEM70蛋白为生物标志物对被试者进行肝癌诊断,简单易行、诊断过程安全有效、易为病人所接受、诊断标准统一受个人主观因素影响较小。
(3)本发明通过质谱分析检测出的生物标志物,该方法可以为日后的抗肝癌药物的研发提供新的治疗靶点和思路。
附图说明
图1为FXR1蛋白的蛋白质表达量强度值的ROC曲线图;
图2为癌组织和癌旁组织中FXR1蛋白的蛋白质表达量强度值图;
图3为SERPINF1蛋白的蛋白质表达量强度值的ROC曲线图;
图4为癌组织和癌旁组织中SERPINF1蛋白的蛋白质表达量强度值图;
图5为MRPS31蛋白的蛋白质表达量强度值的ROC曲线图;
图6为癌组织和癌旁组织中MRPS31蛋白的蛋白质表达量强度值图;
图7为YIPF3蛋白的蛋白质表达量强度值的ROC曲线图;
图8为癌组织和癌旁组织中YIPF3蛋白的蛋白质表达量强度值图;
图9为SNX12蛋白的蛋白质表达量强度值的ROC曲线图;
图10为癌组织和癌旁组织中SNX12蛋白的蛋白质表达量强度值图;
图11为TMEM70蛋白的蛋白质表达量强度值的ROC曲线图;
图12为癌组织和癌旁组织中TMEM70蛋白的蛋白质表达量强度值图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
与肝癌诊断相关的生物标志物的筛选
1、实验步骤
(1)蛋白质样品信息
样本:分别取自肝癌组织的样本40例和取自配对癌旁组织的肝硬化样本40例。
(2)样本预处理
样品采用SDT(4%(w/v) 十二烷基磺酸钠,100mM Tris/HCl pH7.6,0.1M二硫苏糖醇)裂解法提取蛋白质,然后采用BCA法进行蛋白质定量;每个样品取适量蛋白质采用Filter aided proteome preparation(FAS)法进行胰蛋白酶酶解,采用C18 Cartridge对肽段进行脱盐,肽段冻干后加入40μL 0.1%甲酸溶液复溶,肽段定量(OD280)。
BCA法进行蛋白质定量,是根据吸光值可以推算出蛋白浓度,在碱性条件下,蛋白将Cu2+还原为Cu+,Cu+与BCA试剂形成紫颜色的络合物,两分子BCA螯合一个Cu+。将该水溶性复合物在562nm处的吸收值,与标准曲线对比,即可计算待测蛋白的浓度。
(3)LC-MS/MS数据采集
每份样品采用纳升流速的HPLC液相系统Easy nLC进行分离。
其中:缓冲液A液为0.1%甲酸水溶液,B液为0.1%甲酸乙腈水溶液(乙腈为84%)。
色谱柱以95%的A液平衡,样品由自动进样器上样到上样柱(Thermo ScientificAcclaim PepMap100, 100μm*2cm, nanoViper C18),经过分析柱(Thermo scientificEASY column, 10cm, ID75μm, 3μm, C18-A2)分离,流速为300nL/min。
样品经色谱分离后用Q-Exactive质谱仪进行质谱分析。检测方式为正离子,母离子扫描范围300–1800m/z,一级质谱分辨率为70,000 at 200m/z,AGC(Automatic gaincontrol)target为1e6,Maximum IT为50ms,动态排除时间(Dynamic exclusion)为60.0s。多肽和多肽碎片的质量电荷比按照下列方法采集:每次全扫描(full scan)后采集20个碎片图谱(MS2 scan),MS2 Activation Type为HCD,Isolation window为2m/z,二级质谱分辨率17, 500 at 200m/z,Normalized Collision Energy为30eV,Underfill为0.1%。
(4)蛋白质鉴定和定量分析
质谱分析原始数据为RAW文件,用软件MaxQuant软件(版本号1.5.3.17)进行查库鉴定及定量分析。
iBAQ Intensity是基于iBAQ算法得到的样品X中的蛋白质表达量,近似等于该样品中的蛋白质绝对浓度。LFQ Intensity是基于LFQ算法得到的样品X的蛋白相对表达量,常应用于组间比较。一般Labelfree选择其中之一作为定量结果。
iBAQ(Intensity-based absolute quantification)和LFQ属于Maxquant软件提供的两种不同的蛋白质定量算法。
iBAQ一般用于样本的蛋白质绝对定量,主要算法是基于该蛋白质鉴定到的肽段的强度之和与理论肽段个数的比值。
LFQ一般用于多组间的两两定量比较,主要算法是经过肽段和蛋白质多层的pair-wise矫正。本专利采用LFQ进行蛋白质定量。
(5)统计学分析
对符合同组三次重复数据中至少有两个非空值的数据进行比值计算和统计学分析,包含各比较组的LFQ或者iBAQ强度值比值和P-value;初步筛选出各组间的差异物。
进一步根据P-value验证差异蛋白物是否具有显著性。选择同时具有多维统计分析Fold change>2或<0.5认为癌组织和癌旁组织之间该蛋白物的含量存在明显的倍数差异,并且筛选出单变量统计分析P value <0.05的蛋白物,作为具有显著性差异的蛋白质;从而得到差异蛋白分子。然后利用SPSS软件作出差异蛋白物ROC曲线,并计算其曲线下面积(AUC),进而判断其诊断价值。具体判断方法为AUC线下面积大于0.7,且P<0.05,利用约登指数最大时候的阈值标准(cut off值)作为判断肿瘤与否的阈值标准(倍数大于2者认为大于阈值为肿瘤检测阳性,倍数小于0.5者认定小于阈值者为肝癌检测阳性),从而得到较高的敏感度和特异度。
(6)生物信息学分析
① GO功能注释
利用Blast2GO对目标蛋白质集合进行GO注释,过程大致可以归纳为序列比对(Blast)、GO条目提取(Mapping)、GO注释(Annotation)和InterProScan补充注释(Annotation Augmentation)等四个步骤。
② KEGG通路注释
利用KAAS(KEGG Automatic Annotation Server)软件,对目标蛋白质集合进行KEGG通路注释。
③ GO注释和KEGG注释的富集分析
采用Fisher精确检验(Fisher’s Exact Test),比较各个GO分类或KEGG通路在目标蛋白质集合和总体蛋白质集合中的分布情况,对目标蛋白质集合进行GO注释或KEGG通路注释的富集分析。
④ 蛋白质聚类分析
首先对目标蛋白质集合的定量信息进行归一化处理(归一化到(-1,1)区间)。然后,使用Complexheatmap R包(R Version 3.4)同时对样品和蛋白质的表达量两个维度进行分类(距离算法:欧几里得,连接方式:Average linkage),并生成层次聚类热图。
⑤ 蛋白质相互作用网络分析
基于STRING(http://string-db.org/)数据库中的信息查找目标蛋白质之间的相互作用关系,并使用CytoScape软件(版本号:3.2.1)生成相互作用网络并对网络进行分析。
(7)差异表达蛋白质筛选
以倍数变化大于2.0倍(上调大于2倍或者下调小于0.5)且P value小于0.05的标准筛选差异表达蛋白质,各比较组的差异表达蛋白质数目。
(8)实验基本原理
非标记定量蛋白质组学(Label-free)技术近年来已成为重要的质谱定量方法。Label-free技术的定量原理主要有两种:首先,spectrum counts类的非标记定量方法发展较早,也形成了多种定量算法,但核心原理都是根据MS2的鉴定结果作为定量的基础,各种方法的差别在于后期算法对高通量数据的修正;第二种非标记定量方法的原理是以MS1为基础,计算每个肽段信号在LCMS色谱上的积分。本发明采用的Maxquant算法即基于第二种原理。
2、实验结果
经质谱数据分析,将肝癌组织与癌旁组织(肝硬化)的蛋白小分子进行比较,最终得到6个蛋白分子(即FXR1蛋白,SERPINF1蛋白,MRPS31蛋白,YIPF3蛋白,SNX12蛋白和TMEM70蛋白),可作为诊断肝癌的生物标志物。
为了评估蛋白分子的蛋白质表达量强度值对肝癌的诊断效能,本发明采用了ROC曲线分析,AUC为ROC曲线下的面积,是最常用的评价ROC曲线特征的参数,也是重要的试验准确度指标。若AUC在0.7以下,则表示诊断的准确率较低;AUC在0.7以上,则可以满足临床诊断的要求。
具体结果与分析如下:
(1)采用LC-MS/MS质谱分析,检测到FXR1蛋白在癌组织与癌旁组织中存在差异。
经研究发现,FXR1蛋白在肝癌样本中显著性上调了3.82倍,p值<0.05。
由图1可知,FXR1蛋白的AUC为0.847>0.7,说明FXR1蛋白可以作为诊断肝癌的生物标志物。
当FXR1蛋白的蛋白质表达量强度值为163909524.5时,灵敏度为62.5%,特异度为95%。当进行个体检测时,FXR1蛋白的蛋白质表达量强度值大于163909524.5时,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者(假阳性率为5%)。
由图2可知,肝癌组织样本主要分布在检测阈值(图2中的实线)以上,癌旁组织主要分布在检测阈值以下,说明肝癌组织和癌旁组织的蛋白质表达量强度值相差甚大,该检测阈值检测效果良好。
综上所示,FXR1蛋白可以作为诊断肝癌的生物标志物。
(2)采用LC-MS/MS质谱分析,检测到SERPINF1蛋白在癌组织与癌旁组织中存在差异。
经研究发现,SERPINF1蛋白在肝癌样本显著性上调了3.15倍,p值<0.05。
由图3可知,SERPINF1蛋白的AUC为0.788>0.7,说明SERPINF1蛋白可以作为诊断肝癌的生物标志物。
当SERPINF1蛋白的蛋白质表达量强度值为500436703.5时,灵敏度为62.5%,特异度为90%。当进行个体检测时,SERPINF1蛋白的蛋白质表达量强度值大于500436703.5时,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者(假阳性率为10%)。
由图4可知,肝癌组织样本主要分布在检测阈值(图4中的实线)以上,癌旁组织主要分布在检测阈值以下,说明肝癌组织和癌旁组织的蛋白质表达量强度值相差甚大,该检测阈值检测效果良好。
综上所示,SERPINF1蛋白可以作为诊断肝癌的生物标志物。
(3)采用LC-MS/MS质谱分析,检测到MRPS31蛋白在癌组织与癌旁组织中存在差异。
经研究发现,MRPS31蛋白在肝癌样本显著性上调了3.04倍,p值<0.05。
由图5可知,MRPS31蛋白的AUC为0.784>0.7,说明MRPS31蛋白可以作为诊断肝癌的生物标志物。
当MRPS31蛋白的蛋白质表达量强度值为92966492.5时,灵敏度为64.1%,特异度为87.2%。当进行个体检测时,MRPS31蛋白的蛋白质表达量强度值大于92966492.5时,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者(假阳性率为12.8%)。
由图6可知,肝癌组织样本主要分布在检测阈值(图6中的实线)以上,癌旁组织主要分布在检测阈值以下,说明肝癌组织和癌旁组织的蛋白质表达量强度值相差甚大,该检测阈值检测效果良好。
综上所述,MRPS31蛋白可以作为诊断肝癌的生物标志物。
(4)采用LC-MS/MS质谱分析,检测到YIPF3蛋白在癌组织与癌旁组织中存在差异。
经研究发现,YIPF3蛋白在肝癌样本显著性上调了2.66倍,p值<0.05。
由图7可知,YIPF3蛋白的AUC为0.859>0.7,说明YIPF3蛋白可以作为诊断肝癌的生物标志物。
当YIPF3蛋白的蛋白质表达量强度值为19625579时,灵敏度为76.5%,特异度为83.3%。当进行个体检测时,YIPF3蛋白的蛋白质表达量强度值大于19625579时,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者(假阳性率为16.7%)。
由图8可知,肝癌组织样本主要分布在检测阈值(图8中的实线)以上,癌旁组织主要分布在检测阈值以下,说明肝癌组织和癌旁组织的蛋白质表达量强度值相差甚大,该检测阈值检测效果良好。
综上所述,YIPF3蛋白可以作为诊断肝癌的生物标志物。
(5)采用LC-MS/MS质谱分析,检测到SNX12蛋白在癌组织与癌旁组织中存在差异。
经研究发现,SNX12蛋白在肝癌样本显著性上调了2.58倍,p值<0 .05。
由图9可知,SNX12蛋白的AUC为 0.830>0 .7,说明SNX12蛋白具有较好的诊断效果,可以作为诊断肝癌的生物标志物。
当SNX12蛋白的蛋白质表达量强度值为176599126.5时,灵敏度为72.5%,特异度为85%。当进行个体检测时,SNX12蛋白的蛋白质表达量强度值大于176599126.5时,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者(假阳性率为15%)。
由图10可知,肝癌组织样本主要分布在检测阈值(图10中的实线)以上,癌旁组织主要分布在检测阈值以下,说明肝癌组织和癌旁组织的蛋白质表达量强度值相差甚大,该检测阈值检测效果良好。
鉴于上述结果,SNX12蛋白可以作为诊断肝癌的生物标志物。
(6)采用LC-MS/MS质谱分析,检测到TMEM70蛋白在癌组织与癌旁组织中存在差异。
经研究发现,TMEM70蛋白在肝癌样本显著性上调了2.45倍,p值<0 .05。
由图11可知,TMEM70蛋白的AUC为0 .802>0 .7,说明TMEM70蛋白具有较好的诊断效果,可以作为诊断肝癌的生物标志物。
当TMEM70蛋白的蛋白质表达量强度值为291056869时,灵敏度为69.2%,特异度为87.5%。当进行个体检测时,TMEM70蛋白的蛋白质表达量强度值大于291056869时,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者(假阳性率为12.5%)。
由图12可知,肝癌组织样本主要分布在检测阈值(图12中的实线)以上,癌旁组织主要分布在检测阈值以下,说明肝癌组织和癌旁组织的蛋白质表达量强度值相差甚大,该检测阈值检测效果良好。
鉴于上述结果,TMEM70蛋白可以作为诊断肝癌的生物标志物。
实施例1
肝癌诊断的生物标志物,包括FXR1蛋白。
肝癌诊断的生物标志物的预后方法,包括以下步骤:采用LC-MS/MS质谱分析法检测待测样本中FXR1蛋白的蛋白质表达量强度值;当待测样本中FXR1蛋白的蛋白质表达量强度值大于163909524.5,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者(假阳性率为5%)。
一种试剂盒及其在肝癌的早期诊断、治疗指导及预后判断中的用途,包括特异性检测FXR1蛋白的试剂,特异性检测FXR1蛋白的试剂是特异性识别FXR1蛋白核酸的探针;试剂可用于检测组织样本。
实施例2
肝癌诊断的生物标志物,包括SERPINF1蛋白。
肝癌诊断的生物标志物的预后方法,包括以下步骤:采用LC-MS/MS质谱分析法分别检测待测样本中SERPINF1蛋白的蛋白质表达量强度值;当样本中SERPINF1蛋白的蛋白质表达量强度值大于500436703.5,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者(假阳性率为10%)。
一种试剂盒及其在肝癌的早期诊断、治疗指导及预后判断中的用途,包括特异性检测SERPINF1蛋白的试剂;特异性检测SERPINF1蛋白的试剂是特异性识别SERPINF1蛋白核酸的探针试剂;试剂可用于检测组织样本。
实施例3
肝癌诊断的生物标志物,包括MRPS31蛋白。
肝癌诊断的生物标志物的预后方法,包括以下步骤:采用LC-MS/MS质谱分析法分别检测待测样本中MRPS31蛋白的蛋白质表达量强度值;当待测样本中MRPS31蛋白的蛋白质表达量强度值大于92966492.5,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者(假阳性率为12.8%)。
一种试剂盒及其在肝癌的早期诊断、治疗指导及预后判断中的用途,包括特异性检测MRPS31蛋白的试剂,特异性检测MRPS31蛋白的试剂是特异性识别MRPS31蛋白核酸的探针;试剂可用于检测组织样本。
实施例4
肝癌诊断的生物标志物,包括YIPF3蛋白。
肝癌诊断的生物标志物的预后方法,包括以下步骤:采用LC-MS/MS质谱分析法分别检测待测样本中YIPF3蛋白的蛋白质表达量强度值;当待测样本中YIPF3蛋白的蛋白质表达量强度值大于19625579,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者(假阳性率为16.7%)。
一种试剂盒及其在肝癌的早期诊断、治疗指导及预后判断中的用途,包括特异性检测YIPF3蛋白的试剂;特异性检测YIPF3蛋白的试剂是特异性识别YIPF3蛋白核酸的探针试剂,可用于检测组织样本。
实施例5
肝癌诊断的生物标志物,包括SNX12蛋白。
肝癌诊断的生物标志物的预后方法,包括以下步骤:采用LC-MS/MS质谱分析法分别检测待测样本中SNX12蛋白的蛋白质表达量强度值;当待测样本中SNX12蛋白的蛋白质表达量强度值大于176599126.5时,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者(假阳性率为15%)。
一种试剂盒及其在肝癌的早期诊断、治疗指导及预后判断中的用途,包括特异性检测SNX12蛋白的试剂;特异性检测SNX12蛋白的试剂是特异性识别SNX12蛋白核酸的探针试剂,可用于检测组织样本。
实施例6
肝癌诊断的生物标志物,包括TMEM70蛋白。
肝癌诊断的生物标志物的预后方法,包括以下步骤:采用LC-MS/MS质谱分析法分别检测待测样本中TMEM70蛋白的蛋白质表达量强度值;当样本中SNX12蛋白的蛋白质表达量强度值大于291056869时,被判为肝癌患者,否则被判为肝硬化患者,且假阳性率为12.5%。
一种用于肝癌的早期诊断、治疗指导及预后判断的试剂盒,包括特异性检测SNX12蛋白的试剂,特异性检测TMEM70蛋白的试剂是特异性识别TMEM70蛋白核酸的探针;试剂可用于检测组织样本。
本发明以FXR1蛋白,SERPINF1蛋白,MRPS31蛋白,YIPF3蛋白,SNX12蛋白和TMEM70蛋白为生物标志物对被试者进行肝癌诊断,简单易行、诊断过程安全有效、易为病人所接受、诊断标准统一且受主观因素影响较小。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (1)

1.检测生物标志物的试剂在制备用于肝癌诊断的试剂盒中的用途,其特征在于:生物标志物包括MRPS31蛋白或FXR1蛋白、SERPINF1蛋白、YIPF3蛋白、SNX12蛋白和TMEM70蛋白中至少一种蛋白与MRPS31蛋白的组合。
CN202010513237.5A 2020-06-08 2020-06-08 肝癌诊断的生物标志物及其预后方法 Active CN111751550B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010513237.5A CN111751550B (zh) 2020-06-08 2020-06-08 肝癌诊断的生物标志物及其预后方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010513237.5A CN111751550B (zh) 2020-06-08 2020-06-08 肝癌诊断的生物标志物及其预后方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111751550A CN111751550A (zh) 2020-10-09
CN111751550B true CN111751550B (zh) 2023-07-21

Family

ID=72675714

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010513237.5A Active CN111751550B (zh) 2020-06-08 2020-06-08 肝癌诊断的生物标志物及其预后方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111751550B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106248940A (zh) * 2016-07-07 2016-12-21 广西医科大学 多指标联合诊断卵巢癌和/或非卵巢来源的恶性肿瘤的系统
CN107894507A (zh) * 2017-11-22 2018-04-10 南宁科城汇信息科技有限公司 一种发现和鉴定肝癌血清差异表达蛋白和验证标志物蛋白方法
CN108287242A (zh) * 2017-11-30 2018-07-17 深圳市老年医学研究所 基于唾液蛋白质组学的肝癌肝郁证生物标志物检测的方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080254456A1 (en) * 2007-04-16 2008-10-16 Jung-Yaw Lin Gene marker for human hepatocellular carcinoma diagnosis

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106248940A (zh) * 2016-07-07 2016-12-21 广西医科大学 多指标联合诊断卵巢癌和/或非卵巢来源的恶性肿瘤的系统
CN107894507A (zh) * 2017-11-22 2018-04-10 南宁科城汇信息科技有限公司 一种发现和鉴定肝癌血清差异表达蛋白和验证标志物蛋白方法
CN108287242A (zh) * 2017-11-30 2018-07-17 深圳市老年医学研究所 基于唾液蛋白质组学的肝癌肝郁证生物标志物检测的方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A secretomic study on human hepatocellular carcinoma multiple drug-resistant cell lines;Yi Xiang 等;《ONCOLOGY REPORTS》;20151231;第34卷;第1249-1260页 *
Downregulation of TMEM70 in Rat Liver Cells After Hepatocarcinogen Treatment Related to the Warburg Effect in Hepatocarcinogenesis Producing GST-P-Expressing Proliferative Lesions;Sayaka Mizukami 等;《Toxicological Sciences》;20170627;第159卷(第1期);第211-223页 *
Integrated Stable Isotope Labeling by Amino Acids in Cell Culture and Isobaric Tags for Relative and Absolute Quantitation Quantitative Proteomic Analysis Identifies Galectin-1 as a Potential Biomarker for Predicting Sorafenib Resistance in Liver Cancer;Chao-Chi Yeh 等;《Molecular & Cellular Proteomics》;20150407;第14卷(第6期);第1527-1545页 *
Pigment epithelium-derived factor promotes tumor metastasis through an interaction with laminin receptor in hepatocellular carcinomas;Jianjing Hou 等;《Cell Death & Disease》;20170803;第8卷;第e2969页 *
Post-translational deregulation of YAP1 is genetically controlled in rat liver cancer and determines the fate and stem-like behavior of the human disease;Maria M 等;《Oncotarget》;20160623;第7卷(第31期);第49194-49216页 *
Quantitative proteome analysis reveals the correlation between endocytosis-associated proteins and hepatocellular carcinoma dedifferentiation;Wael Naboulsi 等;《Biochimica et Biophysica Acta》;20160809;第1864卷(第11期);第1579-1585页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111751550A (zh) 2020-10-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2977760B1 (en) Biomarker for diagnosing liver cancer
SG173310A1 (en) Apolipoprotein fingerprinting technique
US8518654B2 (en) Lung cancer diagnostic polypeptide, method for detecting lung cancer, and method for evaluating therapeutic effect
US20160363560A9 (en) Metabolite Biomarkers for the Detection of Esophageal Cancer Using NMR
EP2781913B1 (en) Method for aiding in the diagnosis and therapy of asthma and lung cancer
EP3444359A1 (en) Methods of identification of non-small cell lung cancer
Liu et al. Potential biomarkers for esophageal carcinoma detected by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry
Yang et al. Proteomic profiling of invasive ductal carcinoma (IDC) using magnetic beads‐based serum fractionation and MALDI‐TOF MS
CN116879558B (zh) 卵巢癌诊断标志物、检测试剂及检测试剂盒
CN111273023B (zh) 一种肺腺癌肿瘤标记物蛋白及其应用
CN101246176B (zh) 鳞状细胞癌抗原阴性宫颈癌血清蛋白质检测的质谱试剂及其制备方法
CN111748624B (zh) 用于预测肝癌是否复发的生物标志物
Song et al. MALDI‐TOF‐MS analysis in low molecular weight serum peptidome biomarkers for NSCLC
CN111748623B (zh) 肝癌患者是否复发的预测标志物及试剂盒
CN111751551B (zh) 蛋白分子作为诊断肝硬化的生物标志物及其预后方法
CN111751550B (zh) 肝癌诊断的生物标志物及其预后方法
Liao et al. Serum profiling based on fucosylated glycoproteins for differentiating between chronic hepatitis B and hepatocellular carcinoma
CN115128285A (zh) 一种蛋白质组合对甲状腺滤泡性肿瘤鉴别评估的试剂盒、系统
WO2010030641A2 (en) Pancreatic cancer markers
Qian et al. SELDI-TOF MS combined with magnetic beads for detecting serum protein biomarkers and establishment of a boosting decision tree model for diagnosis of pancreatic cancer
CN114609389A (zh) 一种基于znf326蛋白作为ii期结直肠癌疗效预测标志物的方法
JP5429725B1 (ja) 前立腺癌の進行度の評価方法、前立腺癌の検出方法、および検査キット
CN111751549A (zh) 蛋白分子在肝癌诊断中的预后方法及其应用
Yao et al. Serum profile of low molecular weight fucosylated glycoproteins for early diagnosis of hepatocellular carcinoma
AU2004239418A1 (en) Biomarkers for the differential diagnosis of pancreatitis and pancreatic cancer

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant