生物标志物(Biomarker)通常是指能被客观测量和评价,反映生理或病理过程以及对暴露或治疗干预措施产生生物学效应的指标。生物标志物挖掘是医学研究的一个重要内容,其最终的目标是用于临床实践,更好地帮助医生进行疾病诊断、预防和治疗等。
生物标志物的研究也是临床科研的重要研究内容。在大样本投入前,建议小样本预实验先看看数据结果。下面跟着小编一起来看看小样本、低投入的生物标志物研究是怎么做的吧。
案例一
尿液蛋白组学鉴定新的颈动脉狭窄(CAS)诊断和风险分层标志物
Urinary Proteomics Identifying Novel Biomarkers for the Diagnosis and Phenotyping of Carotid Artery Stenosis
期刊:Frontiers in Molecular Biosciences
影响因子:6.113
PMID:34447787
颈动脉狭窄(CAS)主要由动脉壁内动脉粥样硬化斑块的形成引起的,占所有中风的20-30%。开发一种早期的、非侵入性的诊断方法以及识别高风险患者对于临床实践中CAS管理至关重要。
北京协和医院的研究者通过DIA蛋白质组学对有症状、无症状的CAS尿液及健康人尿液蛋白进行检测,通过差异比较分析及ROC分析寻找CAS诊断和风险分层的标志物。
ROC分析评估差异蛋白的生物标志物潜力:
(1)颈动脉狭窄诊断标志物:对颈动脉狭窄比健康的差异蛋白进行ROC分析,其中ACP2和PLD3分别都有良好的区分疾病和健康的效果(ROC的AUC分别为:0.933和0.924),这两个蛋白的组合有更好的诊断效果, AUC为0.954。因此,ACP2和PLD3单独或者组合都有作为颈动脉狭窄诊断标志物的潜力。
(2)颈动脉狭窄风险分层标志物:对颈动脉狭窄有症状比无症状的差异蛋白进行ROC分析,HLA-C、GGH 、CALML3和IL2RB构成的组合能有效区分有症状和无症状(ROC的AUC为0.935),可作为潜在的颈动脉狭窄风险分层的标志物。
案例二
尿脓毒血症的血浆生物标志物:从兔子模型到人模型
Proteomic Signature of Urosepsis: From Discovery in a Rabbit Model to Validation in Humans
期刊:Journal of Proteome Research
影响因子:5.370
PMID: 34191523
上尿路内窥镜碎石术(UUTEL)治疗引起的尿脓毒血症可能导致尿脓毒性休克,有高死亡率。因此,如果能在早期诊断并及时干预就能进行预防。
浙江大学医学院附属邵逸夫医院的研究者进行了尿脓毒血症早期诊断标志物的探索。研究者首先收集尿脓毒性休克兔子模型的血浆进行TMT蛋白组学检测,随后在UUTEL后发生和未发生尿脓毒血症的病人的血浆中进行靶向蛋白质组学PRM验证,并对差异蛋白进行ROC分析,评估单个差异蛋白或多个差异蛋白构成的组合是否有作为尿脓毒症早诊标志物的潜力。
ROC分析评估差异蛋白作为诊断标志物的潜力:
对人血清PRM验证后获得的差异蛋白进行单变量的ROC分析,其中9个蛋白的ROC AUC≥0.7,上调蛋白VCAM1的ROC AUC最大,为0.8。随后研究者进行了多变量的ROC分析,结果表明,LBP、CLU和VCAM1三者构成的组合有更好的效果,其ROC AUC为0.921。这表明,LBP、CLU和VCAM1构成的蛋白组合有作为脓毒血症诊断的潜力。
案例三
孕妇血清蛋白组学鉴定胎儿先天性心脏病(CHD)的产前诊断标志物
Identifcation of Gravida Serum Biomarkers for Noninvasive Prenatal Diagnosis Fetal Congenital Heart Disease
期刊: Journal of Cardiovascular Translational Research
影响因子:3.216
PMID: 36178661
先天性心脏病(CHD)是最常见的先天性缺陷之一。发现可用的生物标志物将帮助医生进行CHD的无创产前诊断。
武汉大学中南医院的研究者通过DIA蛋白质组学检测发生先天性心脏病和健康胎儿母亲血清和羊水中的蛋白质,并通过靶向蛋白质组学PRM检测对感兴趣的差异蛋白进行验证。随后,进一步对其中两个差异蛋白进行ELISA验证及ROC分析,以评估两个蛋白作为胎儿先天性心脏病产前诊断标志物的潜力。
ROC分析评估差异蛋白作为胎儿先天性心脏病孕前诊断标志物的潜力:
对在孕妇血清和胎儿羊水中变化趋势一致的两个蛋白POSTN和PAPPA进行ROC分析,其中,孕妇血清POSTN和PAPPA的ROC AUC分别为0.798和0.694,羊水POSTN和PAPPA的ROC AUC分别为0.819和0.678。综合分析样本可及性、蛋白质组学和验证的一致性等,最终确定,孕妇血清中POSTN和PAPPA构成的标志物组合有更佳的表现,其ROC AUC为0.842,灵敏度为83.9%,特异性为73.9%。因此,这两个蛋白构成的蛋白组合有作为胎儿先天性心脏病孕前诊断标志物的潜力。
以上三篇研究中,每组临床样本在10-20例左右,影响因子3~5分左右,以生物标志物ROC分析为文章核心结果,此类研究模式可供各位科研工作者学习和参考。
ROC 是评估生物标志物预测性能的一种图形工具,用于指示一个生物标志物组区分两个群组(如实验组和对照组,疾病和健康)的能力。为帮助科研工作者筛选最优诊断模型,吉凯近期对传统ROC分析进行了升级,提供单变量和多变量联合分析内容,以帮助研究者筛选最佳的生物标志物(或组合)。现阶段针对4D-DIA新签项目,可申请免费试用ROC分析,详情请咨询吉凯当地销售工程师。
ROC分析流程:
ROC分析核心结果(2种可视化呈现方式):
上图为2种不同展示方式,均为单变量和多变量ROC比较的示例结果。针对单一分子或者各种分子的组合进行比较,越靠近左上角的 ROC 曲线代表测试越准确,或哪一种试验的 AUC 最大,则哪一种试验的诊断价值最佳。示例结果显示组合分子的诊断能力明显优于单个分子。
ROC分析要求:
样本要求:每组至少≥3例;
支持分析的高通量组学:蛋白质组(不含修饰蛋白质组)、代谢组、Olink蛋白质组、转录组。
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