Nat Commun:手術前利用液體活檢標記物檢測前列腺癌侵襲性

2020-11-30 生物谷

2016年7月2日訊 /生物谷BIOON/ --近日，來自加拿大多倫多大學的研究人員利用非侵入性液體活檢方法發現了前列腺癌生物標記物，能夠在手術前幫助鑑定侵襲性前列腺癌。

 

該研究發表在國際學術期刊Nature Communication上，研究人員認為對於許多男性來說生長緩慢低風險的前列腺癌可能永遠都不需要進行手術治療，而目前全世界存在許多過度治療問題，該研究將推動精確的非侵入性診斷工具的開發。

 

目前臨床上主要使用穿刺活檢幫助進行前列腺癌診斷，但是這種技術可能無法檢測到隱藏腫瘤或者已經擴散的腫瘤。而液體活檢是一種理想的診斷方法，有助於區分哪些病人適合進行強化治療，而哪些病人不需要。

 

該研究耗時四年，收集了大約300名病人的尿液樣本，其中包含了前列腺分泌物，這些病人都進行過直腸指檢（DRE），DRE是確定是否需要進行進一步前列腺檢查的標準臨床檢測方法。

 

隨後研究人員利用靶向蛋白質組學技術精確定量了病人尿液樣本中的幾百種蛋白，確定液體活檢的明顯特徵。首輪研究共包含了80名病人，定量出大約150種蛋白，隨後研究人員進一步縮小範圍選擇了34種蛋白進行進一步研究。第二輪研究共包含了210名病人。

 

研究人員通過計算生物學方法，使用質譜獲得的定量數據找到了可以指示侵襲性前列腺癌的液體生物標記物。他們計劃進一步擴大病人樣本數量，驗證他們發現的這些生物標記物是否在前列腺癌領域有更廣泛的臨床應用。

 

研究人員這樣說道："我們相信我們利用液體活檢技術已經找到了手術前預測是否為侵襲性前列腺癌的生物標記物，這將有助於為病人進行個體化癌症治療。"（生物谷Bioon.com）

 

 

 

Targeted proteomics identifies liquid-biopsy signatures for extracapsular prostate cancer

 

Yunee Kim,Jouhyun Jeon,Salvador Mejia,Cindy Q Yao,Vladimir Ignatchenko,Julius O Nyalwidhe,Anthony O Gramolini,Raymond S Lance,Dean A Troyer,Richard R Drake,Paul C Boutros,O. John Semmes & Thomas Kislinger

 

Biomarkers are rapidly gaining importance in personalized medicine. Although numerous molecular signatures have been developed over the past decade, there is a lack of overlap and many biomarkers fail to validate in independent patient cohorts and hence are not useful for clinical application. For these reasons, identification of novel and robust biomarkers remains a formidable challenge. We combine targeted proteomics with computational biology to discover robust proteomic signatures for prostate cancer. Quantitative proteomics conducted in expressed prostatic secretions from men with extraprostatic and organ-confined prostate cancers identified 133 differentially expressed proteins. Using synthetic peptides, we evaluate them by targeted proteomics in a 74-patient cohort of expressed prostatic secretions in urine. We quantify a panel of 34 candidates in an independent 207-patient cohort. We apply machine-learning approaches to develop clinical predictive models for prostate cancer diagnosis and prognosis. Our results demonstrate that computationally guided proteomics can discover highly accurate non-invasive biomarkers.

 

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