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【前沿关注】尿液蛋白质组学探索透明细胞肾细胞癌诊断生物标志物及预后模型构建
发布时间:2023-08-17

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肾细胞癌(RCC)是最常见的肾癌,每年约有1.79万人死于RCC。透明细胞肾细胞癌(ccRCC)是RCC中最常见的病理类型,ccRCC的诊断高度依赖于术后的病理诊断。尽管影像学特征在某些方面有助于诊断ccRCC,但并非绝对令人信服。如今,液体活检技术受到广泛关注,检测脱落的泌尿细胞已成为膀胱癌的常规诊断方法,它具有操作简单、灵敏度高的优点,对于ccRCC,血清和尿液中分子标志物的识别可用于患者的筛查、诊断和随访。然而,大多数研究集中在血清或尿液代谢组学、microRNA和ctDNA上。


海军军医大学(第二军医大学)长海医院泌尿外科应用尿液蛋白质组学探索ccRCC的诊断生物标志物并构建预后模型,具有一定的临床价值。PKHD1L1,ANGPTL6,FABP4和C3可以帮助诊断ccRCC;由VSIG4、HLA-DRA、SERPINF1和IGLV2-23组成的预后模型可以显著预测ccRCC患者的预后。该研究成果发表于Cancer Molecular Targets and Therapeutics。


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ccRCC患者和非ccRCC患者的尿液蛋白质组学概况


对12名ccRCC患者和11名非ccRCC患者的尿液样本进行4D无标记定量蛋白质组学检测,发现133种差异表达的蛋白质,其中85种蛋白质(Fold Change,FC>1.5)被鉴定为上调,48种蛋白质被鉴定为下调(FC<0.5)。图2A提供了所有差异表达基因的热图,图2B的相关性分析显示尿液样本存在异质性,结合图2A,2B,可以看出尿蛋白具有高度异质性,但仍有很多重要信息需要注意。因此,该研究选择了TOP10蛋白:S100A14,PKHD1L1,FABP4,ITIH2,C3,C8G,C2,ATF6,ANGPTL6和F13B作为ccRCC潜在的诊断生物标志物(图2C)。


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图2 ccRCC患者和对照组的蛋白质组学研究概况

(A)差异蛋白(DEPs)热图;(B)样本间的Pearson相关系数热图;(C)所有DEPs的火山图,图中标记Top10上调蛋白。



PKHD1L1、C3、FABP4与ANGPTL6可用于诊断ccRCC


为了验证TOP10蛋白是否可以作为ccRCC的诊断生物标志物,收集了46名ccRCC患者和45名非ccRCC患者的尿液进行ELISA测试(图3A)。正如预期那样,ccRCC患者尿液中PKHD1L1、FABP4、C3和ANGPTL6四种蛋白质的含量高于非ccRCC患者,具有统计学意义。但PKHD1L1,FABP4,C3和ANGPTL6的单独诊断效率不佳(图3B)。该研究进行了多元逻辑回归分析并绘制了列线图(图3C),使用列线图诊断ccRCC将诊断效率提高到0.835。


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图3 诊断模型的构建

(A) ELISA结果的散点图;(B) PKHD1L1、C3、FABP4、ANGPTL6的个体诊断敏感性ROC曲线;(C) PKHD1L1、C3、FABP4、ANGPTL6联合用药的列线图和ROC曲线。*p < 0.05, **p < 0.01。



包含SERPINF1、HLA-DRA、VSIG4和IGLV2-23的预后模型


研究者对尿蛋白是否可以指导ccRCC患者的预后非常感兴趣,因此,下载了TCGA KIRC RNA-seq数据并取了两个数据集的交集(图4A)。25个基因出现在交叉点中,对它们进行COX回归分析,SERPINF1,HLA-DRA,VSIG4和IGLV2-23具有统计学意义,将这四种分子与患者的年龄、病理等级和病理分期相结合,建立列线图模型以使其可视化(图4B)。


该研究进一步探讨了T期、M期与SERPINF1、HLA-DRA、VSIG4、IGLV2-23表达的关系。如图4B,4C所示,HLA-DRA的表达与T期和M期无关;IGLV2-23、SERPINF1和VSIG4的表达与T期有关;除IGLV2-23外,其他也与M期有关。至于OS,高表达的HLA-DRA,IGLV2-23和SERPINF1预后较差,但VSIG4高、低组之间没有差异(图4D)。虽然T期、M期与HLA-DRA的表达没有差异,但HLA-DRA的预后存在统计学意义。


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图4 构建预后模型,观察HLA-DRA、IGLV2-23、SERPINF1、VSIG4的预后

(A)左:TCGA RNA-seq数据和尿液蛋白质组学的维恩图,右:SERPINF1、HLA-DRA、VSIG4和IGLV2-23的预后模型图;(B) T期与HLA-DRA、IGLV2-23、SERPINF1、VSIG4表达关系的散点图;(C) M期与HLA-DRA、IGLV2-23、SERPINF1、VSIG4表达关系的散点图;(D) HLA-DRA、IGLV2-23、SERPINF1和VSIG4的总生存期(OS) Kaplan-Meier曲线。Ns: p>0.05, *p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001。


根据这5个基因的表达水平计算出每个病例的生存风险评分,将患者分为高危组和低危组(图5A)。危险因素图表明:SRPINF4、VSIG2和IGLV23-5的高表达与较高的风险评分相关,HLA-DRA的较高表达与较低的风险评分有关。正如该研究预期,高风险评分组的预后较差,这意味着高风险评分的患者往往生存时间较短(图5B)。


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图5 预后模型的预测效率

(A)高危组和低危组风险因素图;(B)高危组和低危组K-M曲线。


对于泌尿系统疾病而言,尿液检查是一种完全无创、有前景的液体活检方式。根据该研究,ccRCC患者与对照组之间的尿蛋白存在显著差异,基于差异蛋白可以构建ccRCC的诊断和预后模型。未来需要更大样本量的研究进一步确认,以便对ccRCC进行相对准确的初步筛查,并通过尿液检查预测ccRCC患者的预后。


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其中尿液蛋白质组学,基于Q Exactive系列质谱平台,单个样本可在半小时有效梯度内检出高达6000+蛋白,突破尿液活检技术瓶颈,可广泛应用于泌尿系统疾病及癌症的临床医学研究与探索,实现早筛早诊、病程监测等蛋白标志物的发现。


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