[发明专利]一种肽指纹图谱的快速质谱分析与谱图判别方法

说明书

本发明公开了一种肽指纹图谱的快速质谱分析与谱图判别方法，包括以下步骤：1)制备多孔硅微粒，并进行表面化学修饰；2)利用多孔硅微粒富集生物样本中的多肽类物质；3)将捕获有生物样本的多肽类物质的多孔硅颗粒与质谱基质混合后直接点靶，进行颗粒原位质谱检测；4)通过统计学算法及人工神经网络构建基于血清肽指纹谱的判别预测模型。本发明通过多孔硅微粒材料达到一步分离、富集和检测血清样品中低丰度小分子蛋白的作用。3.本发明基于肽指纹谱通过统计学算法和人工神经网络建立疾病预测模型，能够很好地从大量样本中识别患者，具有较高的特异性和敏感性。本发明基于肽指纹图谱的疾病判别及监测的质谱试剂盒简单易储存，检测方法准确快捷。

技术领域

本发明属于创新的体外诊断质谱检测方法，涉及多肽指纹图谱质谱检测领域，具体涉及一种肽指纹图谱的快速质谱分析与谱图判别方法。

背景技术

蛋白质组学(Proteomics)是以一个细胞或组织的基因组所表达的全部蛋白质为研究对象，从整体系统水平上分析细胞、组织或生物体中的蛋白质组成及其活动规律。在肿瘤的研究过程中发现了癌基因、抑癌基因等许多相关基因，正常细胞中癌基因被抑制，抑癌基因处于激活状态，而肿瘤细胞中则相反，基因的激活与抑制最终需要蛋白质参与调节，因此在正常细胞与肿瘤细胞中表达的蛋白、多肽与蛋白酶必定存在差异。同样，肿瘤患者血液及血清中的分子量较小的多肽(<20KD1)也可能由于细胞基因表达及调控，修饰的差异或蛋白酶表达的差异而呈现出不同的特征肽段，且这些低分子量肽段易从细胞和组织中分泌出来进入血液循环，因而特别适合于作为肿瘤液体活检的生物标志物。然而肿瘤患者与正常人群之间往往有多个肽段的差异。因此，需要通过对正常人与癌症患者的肽指纹谱比较和统计学算法分析，实现对肿瘤患者进行判别。

基质辅助激光解吸离子化飞行时间质谱(M1LDI-TOF-MS)是现阶段用于分析生物样本中多肽和蛋白的主要手段之一，所用基质能从脉冲激光中吸收能量，将其转化为电能，并传递给多肽分子，使其离子化，快速产生样本多肽图谱，整个过程在几秒之内完成，从而实现样本的高通量检测。质谱技术可在单次分析中同时检测出几十个甚至上百个生物标记物，相比于传统诊断技术， M1LDI-TOF的灵敏性、特异性和准确性高，且具有高通量、高效率和低成本的优势。目前M1LDI-TOF-MS技术已经成功应用于多种癌症(如肺癌、子宫癌等)的生物标志物分析。由于M1LDI-TOF对于分子量在1KD-20KD区间的肽段具有极高的分析与检测能力，因而该类仪器特别适合于液体活检中的肽谱分析工具。然而这些含有丰富生物信息的肽段在血液中的含量极少，且易被体液中的蛋白酶分解，此外，在质谱分析之前需去除高峰度蛋白，否则这些高峰度蛋白会吸收激光能量造成肽段质谱信号的损失。因而对肽指纹谱分析之前需对这些肽段进行捕获、富集和保护。现有的肽段捕获与分离富集技术包括免疫层析柱(去除高丰度蛋白)、磁珠(捕获)，洗脱，透析(脱盐)，液相色谱分离等较为繁琐的操作步骤，且成本高、通量低，无法应用于临床分析。因此，解决液体活检肽指纹谱的快速分析及高保真分析(肽谱信息高度保留)，并构建复杂肽谱准确判别方法，对于质谱技术的临床诊断应用至关重要。目前，生物样本和肽谱数据的复杂性，以及缺少配套的快速分析试剂盒、数据库和软件是阻碍肽谱分析技术临床应用的瓶颈。本发明提出了一种肽指纹图谱的快速质谱分析与谱图判别方法。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种肽指纹图谱的快速质谱分析与谱图判别方法，本发明用于肽指纹图谱检测的质谱试剂盒可以快速获取生物样本的血清肽指纹图谱，利用统计学算法和人工神经网络建立基于血清肽指纹图谱的疾病预测模型，实现临床质谱分析过程的简便性、标准化、高可靠性、高灵敏度和高通量。

为了解决上述技术问题，采用如下技术方案：

一种肽指纹图谱的快速质谱分析与谱图判别方法，包括试剂盒，所述试剂盒包括盒体、用于预处理生物样本的多孔硅材料、缓冲溶液及质谱基质，具体包括以下步骤：

1)制备多孔硅微粒，并进行表面化学修饰；