[发明专利]一种分子标志物及其制备生物标志物试剂的应用有效
申请号: | 201610034426.8 | 申请日: | 2016-01-19 |
公开(公告)号: | CN105699367B | 公开(公告)日: | 2018-06-26 |
发明(设计)人: | 袁正伟;顾卉;安东;李慧;魏晓伟;刘丹 | 申请(专利权)人: | 中国医科大学附属盛京医院 |
主分类号: | G01N21/76 | 分类号: | G01N21/76 |
代理公司: | 沈阳智龙专利事务所(普通合伙) 21115 | 代理人: | 宋铁军 |
地址: | 110004 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 分子标志物 球蛋白 抑制因子 血浆 糖基化磷脂酰肌醇 白血病抑制因子 诊断分子标志物 蛋白转化酶 淀粉样蛋白 枯草溶菌素 神经管畸形 血小板因子 对氧磷酶 胎球蛋白 铜蓝蛋白 制备生物 标志物 磷脂酶 血清 无创 蛋白质 应用 | ||
本发明涉及一种神经管畸形产前无创诊断分子标志物,包括6个miRNA(miR‑144、miR‑142‑3p、miR‑720、miR‑1275、miR‑575和miR‑765)和12个蛋白质(前蛋白转化酶枯草溶菌素9、铜蓝蛋白、白血病抑制因子、14‑3‑3、对氧磷酶、血浆a‑球蛋白抑制因子H4、血清S蛋白、糖基化磷脂酰肌醇特异性磷脂酶D1、胎球蛋白A、淀粉样蛋白P、血浆a‑球蛋白抑制因子H2和血小板因子4)。还包括该分子标志物的应用。
技术领域
本发明属于检验医学、临床医学、生物技术、生物化学及分子生物学领域,具体涉及一种神经管畸形产前无创诊断分子标志物,及其作为检测试剂的应用及使用方法。
背景技术
神经管畸形( neural tube defects, NTDs) 包括无脑畸形、脊柱裂、脑膨出、脑积水等, 是一种严重的出生缺陷。全世界每年有神经管畸形儿30 万~40 万例,中国发生率明显高于西方国家。神经管畸形病理改变复杂,导致治疗效果很差。近年来,虽然随着孕期补充叶酸的普及率提高,神经管畸形的发生率有所降低。但由于神经管畸形是复杂的多基因疾病,由环境因素和遗传因素共同作用所致,单纯补充叶酸很难预防所有的神经管畸形的发生,目前为止,神经管畸形仍然是常见的出生缺陷之一,脑积水、下肢功能障碍和尿便失禁依然是严重的术后并发症。
建立无创的神经管畸形产前诊断新方法,一直是人们不断追求的理想目标。随着影像学技术(超声和MRI)的不断发展使一些有明显结构异常畸形的诊断时间获得提前,但也只能在畸形完全形成后给予诊断,失去治疗和预防的最佳时机,不能达到早期诊断的要求。 通过在孕妇血液和尿液中筛选早期诊断的分子标志物,对于建立早期无创诊断新方法具有重要意义。羊水和血清中甲胎蛋白的含量测定可以用于神经管畸形的筛查,但由于甲胎蛋白检测受影响因素较多,包括母亲年龄与体重、怀孕胎龄和病毒感染等,同时甲胎蛋白检测的假阳性和假阴性率也较高。目前尚无理想的神经管畸形产前诊断分子标志物。由于神经管畸形属于多基因疾病,发病机制复杂,影响因素较多,并不能通过单一的特异性标志物来实现准确诊断和疾病程度判定,因此,非常适合利用高通量的基因组和蛋白质组学技术从众多复杂的基因或蛋白质中筛选出一组(数十或数百个)特异性分子标志物,才能更准确进行早期诊断和疾病进展程度判断。因此,我们实验室利用miRNA芯片对神经管畸形孕妇外周血特异改变的miRNA进行筛选,并利用定量PCR进行大样本的验证。利用蛋白质组学(ITRAQ)方法比较神经管畸形胎儿母亲血清与正常孕妇血清的差异表达蛋白质,并利用ELISA方法进行大样本验证。因此,我们发现了一些有临床应用价值的分子标志物,对于神经管畸形的早期诊断和干预具有极其重要的意义。
发明内容
发明目的:本发明是一种神经管畸形产前无创诊断分子标志物,及其作为检测试剂的应用及使用方法,其目的在于解决神经管畸形发病机制复杂,影响因素较多,并不能通过单一的特异性标志物来实现准确诊断和疾病程度判定的问题。
技术方案:
一种分子标志物,其特征在于:该标志物由6个miRNA和12个蛋白质组成,其中所述的miRNA分别为:miR-144、miR-142-3p、miR-720、miR-1275、miR-575、miR-765;所述的蛋白质分别为:前蛋白转化酶枯草溶菌素9、铜蓝蛋白、白血病抑制因子、14-3-3、对氧磷酶、血浆a-球蛋白抑制因子H4、血清S 蛋白、糖基化磷脂酰肌醇特异性磷脂酶D、胎球蛋白、淀粉样蛋白P、血浆a-球蛋白抑制因子H2、血小板因子4。
还包括含有该分子标记物的试剂盒。
所述的神经管畸形产前诊断生物标志物试剂针对的神经管畸形包括无脑畸形、脑膨出、脑积水、脊柱裂、脊膜膨出。
一种由所述的分子标志物制备的神经管畸形产前诊断生物标志物试剂的使用方法,其特征在于:该方法使用训练的算法来比较生物样品和对照样品之间的miRNA和蛋白质水平的差异,确定神经管畸形分子标志物最佳诊断模型。
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