共论尿液生物标志物研究前景 Urimarker 2020线上召开

2020年5月17日 09:03:04 来源: 分析测试百科
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  分析测试百科网讯 2020年5月15日-17日,第二届尿液生物标志物网络研讨会(Urimarker 2020)线上直播召开。Urimarker 2020由北京师范大学与分析测试百科网联合主办,基因工程药物及生物技术北京市重点实验室、中国医学科学院基础医学研究所协办,北京师范大学生命科学学院承办。分析测试百科网全程参与报道。

  会议邀请对临床生物标志物研究有兴趣的临床医师、检验科医生、科研院所和高校研究人员,蛋白质组/代谢组 /microRNA 等组学分析领域的专家,生物样本库专家,临床大数据专家,科学出版领域和风险投资领域的专家,共同讨论尿液生物标志物研究的进展和临床应用前景,促进各个领域专家的合作,建立一个平等、自由、高效的学术交流与合作的平台,展示各领域的研究成果、研究能力和合作意愿,探索新的契机,推进尿液生物标志物研究各领域深入发展和成果的临床转化。

  大会首日,华大集团联合创始人刘斯奇、普渡大学陶纬国教授、北京蛋白质组研究中心秦钧研究员等知名专家学者带来精彩的学术报告。

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华大集团联合创始人刘斯奇

  华大集团联合创始人刘斯奇带来题为《A comprehensive investigation towards the indicative proteins of bladder cancer in urine: From surveying cellular secretomes to verifying urine biomarkers》的精彩报告。

  膀胱癌是指发生在膀胱黏膜上的恶性肿瘤。是泌尿系统最常见的恶性肿瘤,也是全身十大常见肿瘤之一。占我国泌尿生殖系肿瘤发病率的第一位,而在西方其发病率仅次于前列腺癌,居第2位。膀胱癌尿液生物标志物研究中要注意3个问题:1、避免尿液中高含量蛋白质的干扰2、特异性分泌膀胱癌组织,可能来自膀胱恶性上皮3、单一方法可能导致数据偏差。报告介绍了Bca相关蛋白综合分析的基本策略、双向电泳分离蛋白质、2DE和ITRAQ鉴定蛋白质的比较。

  报告提出了寻找膀胱癌相关尿蛋白的综合策略,筛选膀胱癌细胞株分泌蛋白中的生物标记物并在患者尿液中进行验证。通过蛋白质组学研究,共发现714种蛋白在不同于正常的癌细胞系中表达,而94种差异蛋白可能来自Bca患者的尿液。基于Mrm的定量方法被应用于验证个体尿样中膀胱癌相关蛋白,从而得到10种与癌症相关的差异尿蛋白。

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普渡大学陶纬国教授

  普渡大学陶纬国教授带来题为《Phosphoproteins from urine-derived extracellular vesicles as disease markers》的精彩报告。

  报告介绍了细胞外囊泡定量磷酸蛋白质组学、疾病特异性磷蛋白的网络分析、尿细胞外囊泡磷蛋白组学分析平台、细胞外囊泡TRAP分离细胞外囊泡蛋白和磷酸化蛋白。

  报告还介绍了肾癌病毒磷酸蛋白质组学的分析过程:样本收集(肾细胞癌患者的尿液、血浆和组织)、从生物流体(尿浆)中分离Evs-从组织中提取蛋白质、富集磷酸肽、液相色谱质谱(lc-ms)分析、数据分析。

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北京蛋白质组研究中心秦钧研究员

  北京蛋白质组研究中心秦钧研究员带来题为《尿蛋白组与大健康》的精彩报告。

  报告介绍了健康人尿蛋白参考范围。从500例样本(167个人,二个中心)记录个体几小时到几天的尿蛋白变化,并且运用机器学习的方法,可以用5个尿蛋白就能准确区分肺癌、肺病,健康对照和5个其他癌症!

  研究还扩大样本量(全蛋白组):通过收集了北京307医院+天津宝坻医院2304人的体检样本,质控后检测到6196个蛋白。通过分析全蛋白主成分,可以清晰的分为两族:前列腺特异蛋白仅在男性中监测到,女性的富集到大量的食道、皮肤特异的蛋白。

  研究还揭示全蛋白分为三组:年轻、中年、老年。蛋白质组结果显示,差异明显。其中和Skin相关的蛋白属于“年轻蛋白”,和 Liver相关的属于“老年蛋白”。

  报告还介绍了尿蛋白在健康管理、疾病诊断、医疗用药、养老养生的相关应用。

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约翰•霍普金斯大学张会教授

  约翰•霍普金斯大学张会教授带来题为《Glycans, Glycosite, and Intact Glycopeptide Analysis of glycoproteins Using Liquid Handling Systems》的精彩报告。报告介绍了完整糖肽的一步分离、使用液体处理系统进行聚糖、糖苷和完整糖肽分析的工作流程以及定量尿糖蛋白与吞吐量和可重复鉴定的糖蛋白变化与侵袭性前列腺癌相关。

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西湖大学郭天南研究员

  西湖大学郭天南研究员带来题为《COVID19患者尿液蛋白质组分析》的精彩报告。

  报告介绍了COVID-19患者尿和血清蛋白质组的工作流程,从血清和尿液中提取肽,运用高分辨率质谱设备取得了样本的蛋白质组和代谢组谱图,对血清样本中的蛋白和代谢物的相对浓度进行了全景式的测定,从而揭示了重症患者体内多种独特的分子调控。

  研究表明尿液可能是COVID的一个有用的蛋白质生物标记物来源,尿蛋白组可以诊断COVID-19严重程度的可能性,下一步将检测血清蛋白质组测定及其与尿液蛋白质组的相关性。

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上海华盈生物医药科技有限公司张庆华博士

  上海华盈生物医药科技有限公司张庆华博士带来题为《尿液外泌体生物标志物研究的策略》的精彩报告。尿液作为生物标志物材料可以完全无创、连续、大量收集;尿液蛋白质组的组成复杂度相对较低,更容易鉴定到低丰度蛋白;不受稳态的调节:必须排出的过多的、有害的成分含量高;分子量相对较小的代谢物及蛋白在入血之后,会很快排泄进入尿液;这些蛋白在尿液中检测到的概率比在血中要大很多。报告介绍了尿液生物标志物概况、外泌体研究概况、相关的技术体系、技术应用及案例。

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Sciex公司李春波博士

  Sciex公司李春波博士带来题为《以临床转化为目标的尿液生物标志物高通量组学研究方法》的精彩报告。报告主要介绍了SCIEX精准医学方案、SCIEX多组学技术流程。SCIEX多组学技术流程分为标志物发现、标志物验证、检标志物确证、实验室开发、临床检测(体外诊断IVD)。健康者与患者、不同患者之间、同一疾病的不同阶段等,蛋白组都会有很大差距。对大批量样本的定量信息进行整体的队列分析,才能够真正的找到疾病的 biomarker。

  SWATH技术和Microflow系统是SCIEX工业化蛋白质组学平台的重要组成部分。

  与传统的shot-gun技术相比,SWATH采集模式能够将扫描区间内所有的肽段母离子经过超高速扫描并进行二级碎裂,从而获得完整的肽段信息。因此,SWATH技术是一种真正全景式的、高通量的质谱技术。同时也解决了shot-gun鉴定较低重复度的缺点。

  在提高上样量后, Microflow System的蛋白鉴定能力与 Nanoflow System相当,甚至更好。

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首都医科大学宣武医院王蓉教授

  首都医科大学宣武医院王蓉教授带来题为《AD早期诊断外周生物学标志物AD7c-NTP的流行病学调查研究》的精彩报告。

  阿尔茨海默病相关神经丝蛋白(AD7c-NTP)是一种在神经元中表达的分子量约41k Da的跨膜磷蛋白。报告指出了AD7c-NTP与AD的5点关系:AD7c-NTP在AD脑额叶和颞叶表达水平增加、AD7c-NTP与神经元纤维缠结共存、出现在组织学尚完整的变性神经元、异常AD7c~NTP表达是AD神经元变性的早期事件、AD7c-NTP过表达与磷酸化tau蛋白水平正相关。报告介绍了王蓉课题组的前期组织工作及AD7c-NTP的流行病学调查研究。

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北京蛋白质组研究中心邵晨副研究员

  北京蛋白质组研究中心邵晨副研究员带来题为《尿液生物标志物数据库》的精彩报告。报告指出分子生物标记本体将非结构化文本中的生物标记知识转换为机器可理解的格式,并具有最小的信息损失。此外,知识图增强了概念与数据挖掘之间关系的表示。

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中国医学科学院基础医学研究所孙伟副研究员

  中国医学科学院基础医学研究所孙伟副研究员带来题为《正常人尿液蛋白质组分析》的精彩报告。报告介绍了低分辨率尿蛋白组、高分辨率尿蛋白组、尿蛋白质组变异分析等方面的研究工作。