基于質譜的尿液蛋白質組學最新進展：非侵入性生物標志物研究的突破
2025-3-6 18:57:57點擊：
概述
近年來，基于質譜（Mass Spectrometry, MS）的尿液蛋白質組學研究取得了顯著進展。尿液因其非侵入性采集和成分復雜低的特點，成為疾病生物標志物發現的理想樣本。本文總結了近十年尿液蛋白質組學在技術方法、疾病研究及臨床應用中的核心進展。
尿液蛋白質組學的優勢
- 非侵入性：無需創傷性采樣，適用于大規模篩查和長期監測。
- 成分簡單：相比血清/血漿，尿液蛋白質組復雜度低，更易檢測低豐度蛋白。
- 動態監測：可通過不同時間點（晨尿、隨機尿、24小時尿）采集，反映生理或病理變化。
- 多器官來源：尿液中蛋白質不僅來自泌尿系統，還源于全身器官（如肝臟、腎臟），為遠隔器官疾病研究提供窗口。
圖1. 尿液蛋白質組學工作流程
關鍵技術進展
1. 質譜分析技術
| 技術 | 優勢 | 局限 |
|---|---|---|
| MALDI-TOF-MS | 高通量、快速分析 | 需結晶樣本，靈敏度較低 |
| CE-MS | 低成本、高分辨率 | 樣本量小，不適合高分子量蛋白 |
| LC-MS/MS | 高靈敏度和準確性，支持深度覆蓋（1000-3000種蛋白） | 耗時、需復雜前處理 |
2. 數據采集模式
- 靶向質譜（MRM/PRM）：精準定量特定蛋白（如膀胱癌標志物ADAM28）。
- 數據非依賴性采集（DIA）：全蛋白質組覆蓋，適用于未知標志物發現。
圖2. 近10年尿蛋白組學研究時間表
疾病研究的突破性應用
1. 膀胱癌
- 標志物發現：α1-抗胰蛋白酶（A1AT）、ADAM28等蛋白顯著上調，可作為診斷或預后標志。
- 外泌體分析：尿液外泌體的蛋白質譜與腫瘤進展相關，如EGFR信號通路蛋白。
- 案例：Carvalho等人通過LC-MS/MS監測病程，發現了復發預測標志物組合。
2. 糖尿病腎病
- 機制研究：溶酶體蛋白異常提示腎臟炎癥，血管細胞黏附分子（VCAM-1）水平與疾病進展相關。
- 標志物驗證：CKD273分類器可預測2型糖尿病患者的腎病風險。
3. 其他疾病
- COVID-19：尿液病毒相關蛋白檢測輔助無癥狀感染者篩查。
- 神經系統疾病：尿液中特定肽段（如神經肽片段）與阿爾茨海默癥相關。
尿液糖蛋白與肽組學研究
糖蛋白組的分析
- 技術：通過親水作用色譜（HILIC）富集糖肽，結合PNGase F去糖基化確認糖基化位點。
- 應用：前列腺癌中糖基化PSA的診斷價值；肝癌患者尿液外泌體糖基化譜的定量分析。
肽組學的進展
- 內源性肽：肽段片段可反映疾病特異性酶切活動（如腎癌中膠原降解肽的積累）。
- 技術挑戰：需結合CE-MS、LC-MS等多平臺提升檢測覆蓋率和靈敏度。
挑戰與展望
主要挑戰
- 樣本標準化：個體差異、采集時間、蛋白/肌酐比值歸一化方法需統一。
- 技術限制：低豐度蛋白檢測靈敏度不足；糖肽與磷酸化肽的高通量分析困難。
- 臨床轉化：標志物驗證需大規模隊列，且需簡化實驗步驟以適配臨床檢測。
未來方向
- 多組學整合：聯合基因組、代謝組數據提升標志物特異性。
- AI驅動分析：機器學習加速標志物挖掘與分類模型構建。
- 即時檢測（POCT）：開發便攜式質譜或微流控芯片實現床邊檢測。
結論
尿液蛋白質組學為非侵入性診斷和精準醫療提供了獨特工具。隨著質譜技術和數據分析的進步，其在癌癥、代謝性疾病及罕見病中的應用將更加廣泛。標準化流程的建立與跨學科合作將是推動臨床轉化的關鍵。應用于蛋白組學的磁珠請參考http://www.posuichina.com/Product/MSpretreatment/proteomics/
圖片來源及參考文獻
- Joshi, N. et al. Clin Proteom 21, 14 (2024). 原文鏈接
- 文中示意圖基于參考文獻內容繪制，技術對比表格為原創整理。
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