卵巢癌早篩難？液體活檢來支援—新型血漿蛋白標記物

　　 卵巢癌作為女性的沉默殺手，其死亡率居婦女惡性腫瘤之首，其發病隱匿、發展迅速、預后差，早期無特異表現，出現癥狀多已屬晚期。70%的患者就診時已是III期或IV期。盡管有了良好的手術治療和化療，但這部分患者的五年生存率還是在20%-40%之間，而I期的卵巢癌患者5年生存率可達90%。因此，迫切需要用于早期檢測和改進診斷的其他手段。

　　近日，來自烏普薩拉大學和哥德堡大學Sahlgrenska學院的科學家表示，他們已經開發了一種血液檢測方法，通過高通量蛋白質組學確定了卵巢癌的11種高精確度的血漿蛋白生物標志物，可以為疑似卵巢癌提供更準確的診斷，有望為卵巢癌高危患者提供早期篩查，降低了卵巢癌患者的剖腹探查術的手術率。 相關文章以“High throughput proteomics identifies a high-accuracy 11 plasma protein biomarker signature for ovarian cancer”為題在線發表在《Communication Biology》雜志上。

　　在細胞剛剛發生癌變但尚未形成癌灶之前，就會在體液(不僅包括血液，還有唾液、尿液、胸腹腔積液等)中出現一些游離的“破壞分子”——主要包括：循環腫瘤細胞(CTC)、循環腫瘤DNA(ctDNA)和外泌體等腫瘤來源的生物標志物。液體活檢便是通過體外無創抽血的方式獲取腫瘤脫落在血液中循環的ctDNA、CTC、外泌體等，以此來判斷腫瘤的基因突變情況。相比傳統腫瘤組織活檢，液體活檢具有許多優勢，包括無創，可以多次取樣，可同時檢測多個腫瘤等等。

　　液體活檢給正在探索的研究人員提供了靈感，為了尋找新的生物標志物，他們使用鄰近延伸試驗（PEA）比較了三組患有卵巢癌和良性腫瘤的患者中593種蛋白質的循環血漿水平，并開發了組合策略用于鑒定不同的多變量生物標志物特征。

593種蛋白質的隊列統計

　　鄰近試驗依賴于“鄰近探測”的原理，其中分析物通過多個(即，兩個或更多個，一般為兩個、三個或四個)探針的同時結合來檢測，當通過結合分析物而靠近(因此為“鄰近探針”)時，所述多個探針允許產生信號。由此，信號產生依賴于探針之間的相互作用，更具體和典型地鄰近探針的核酸結構域/部分之間的相互作用，并且因此僅在必要的兩個(或更多個)探針已結合分析物時發生，由此提高試驗的特異性。

　　基于建立卵巢癌和良性腫瘤分離模型的策略，我們首先識別較小的蛋白質組在幾個分裂中強有力地表達，即所謂的核心。 在第二步，我們通過擴展核心來構建模型，即具有高預測能力的其他蛋白質與特定核心的組合。最后，由11種生物標志物加上年齡組成的最終模型被開發成絕對濃度的多重PEA測試報告。

4個最終模型的ROC曲線

　　在第四個獨立的隊列中評估最終模型，并且對于卵巢癌I-IV期的檢測，AUC = 0.94，PPV = 0.92，靈敏度= 0.85并且特異性= 0.93。

　　以上數據表明，新的血漿蛋白標記物可用于改善附件卵巢腫物的婦女的診斷，或用于進行卵巢癌高危婦女的早期篩查。

　　免疫學，遺傳學醫學分子遺傳學教授Ulf Gyllensten博士表示，“在瑞典，我們有很多宮頸癌篩查經驗。 該研究讓我看到了制定卵巢癌篩查策略的美好前景， 我們現在正在繼續評估這項測試，并正在對西部地區和Halland醫療系統所有醫院收集的樣本進行大規模研究。希望能盡快把這項技術加以完善、確認，盡早帶向臨床。”

　　參考文獻

　　Stefan Enroth Malin Berggrund Maria Lycke High throughput proteomics identifies a high-accuracy 11 plasma protein biomarker signature for ovarian cancer