[发明专利]基于质谱技术发现胃癌多肽谱生物标志物的一种无创快捷的筛选方法及其应用在审
申请号: | 202010559760.1 | 申请日: | 2020-06-18 |
公开(公告)号: | CN113899820A | 公开(公告)日: | 2022-01-07 |
发明(设计)人: | 黄飞娟;吴正治;黄东娜;蔡元哲;刘展艳;从文娟;杨世伟;张玉;李光熙 | 申请(专利权)人: | 深圳市未美医疗科技有限公司;深圳市第二人民医院(深圳市转化医学研究院) |
主分类号: | G01N30/02 | 分类号: | G01N30/02;G01N30/06;G01N30/72;G01N30/86;G01N33/68;G01N27/62;C12Q1/40 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 潘登 |
地址: | 518000 广东省深圳市龙华区观澜街*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 技术 发现 胃癌 多肽 生物 标志 一种 快捷 筛选 方法 及其 应用 | ||
本发明涉及基于质谱技术发现胃癌多肽谱生物标志物的一种无创快捷的筛选方法及其应用,包括如下步骤:(1)取肿瘤患者和健康人临床唾液样本,进行多肽提取;(2)对提取到的多肽样本进行多肽谱峰分析;(3)将得到的多肽谱峰分析结果进行统计分析,得到显著差异肽峰;(4)进一步地,进行诊断小组的建立与验证、鉴定显著差异肽峰的蛋白归属。本发明采用该筛选方法从唾液中筛选出系列可以用于胃癌诊断的生物标志物,这些胃癌生物标志物的敏感度显著高于常用的血清肿瘤标志物CEA、CA72‑4、CA125和CA19‑9。且这些生物标志物来源于唾液,因此为肿瘤的诊断提供了新的非侵入性检测方法。本方法具有无创、高通量、微上样量、快速便捷等特点。
技术领域
本发明属于分子诊断技术领域,具体涉及一种胃癌多肽谱生物标志物的筛选方法及其应用,尤其涉及一种基于质谱技术发现胃癌多肽谱生物标志物的一种无创快捷的筛选方法及其应用。
背景技术
胃癌是世界上第六大最常见的癌症,在所有癌症死亡率中排名第三,胃癌是多因素疾病,高脂肪、高盐、高糖饮食、EB病毒、遗传因素、胃癌前病变和吸烟会增加胃癌的发生机率。胃癌在地理上有高度异质性,胃癌患者的性别结构有差异。胃癌是一种侵袭性疾病,肿瘤具有生物学和遗传学上的异质性,其致癌作用在分子水平上尚不清楚。胃癌(GC)患者的预后很差,如果早期诊断为胃癌,生存率将显著提高,一旦扩散,生存率将急剧下降。因此,早期检测、定时复查、积极监测,选择合适的治疗方案,是降低胃癌死亡率的关键。
CN110484624A公开了一种基于外周血的胃癌生物标志物及其检测方法和应用。该发明同时公开了通过检测外周血RNA m6A水平来诊断胃癌的试剂或试剂盒。该发明提供的特异的外周血RNA m6A通过单独或联合相关mRNA或联合血清肿瘤标志物检测组合作为诊断胃癌的中间结果,有助于医师结合临床症状、病史或其他检查信息进行胃癌的诊断。
CN108490179A公开了Metaxin-2作为胃癌诊断标志物的应用。本发明研究发现,胃癌患者Metaxin-2基因或蛋白的表达水平与健康人或者癌旁组织相比,表达水平显著降低,因此可作为胃癌诊断标志物,用于制备胃癌诊断制剂和试剂盒产品。该发明提供了一种新的特异性的胃癌生物标志物Metaxin-2,并给出了具有参考价值的Metaxin-2的检测方法。该胃癌生物标志物Metaxin-2用于胃癌的胃癌筛查/诊断效果好,准确性高,具有很好的应用前景,值得大范围推广。
CN108872599A公开了PDLIM3作为胃癌诊断标志物的应用。该发明研究发现,胃癌患者PDLIM3基因或蛋白的表达水平与健康人或者癌旁组织相比,表达水平显著升高,因此可作为胃癌诊断标志物,用于制备胃癌诊断制剂和试剂盒产品。
基于临床信息和综合基因组分析鉴定生物标志物,可提高诊断和预后。质谱仪和生物信息学工具可以对待测样品进行高精确度、高特异性的蛋白质组学分析,但现有技术中利用该策略进行胃癌生物标志物筛选的报道还鲜少。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种胃癌多肽谱生物标志物的筛选方法及其应用,尤其提供基于质谱技术发现胃癌多肽谱生物标志物的一种无创快捷的筛选方法及其应用。
所述“快捷”是指本发明所涉及的筛选方法借助Clin-TOF-MS质谱技术,唾液样本可用96孔板点样上机检测,进行大样本高通量检测,具有快速简便(仅需30min)的特点。
为达到此发明目的,本发明采用以下技术方案:
第一方面,本发明提供基于质谱技术发现胃癌多肽谱生物标志物的一种无创快捷的筛选方法,所述筛选方法包括如下步骤:
(1)取胃癌患者临床唾液样本和健康人临床唾液样本,对其进行高通量一步法多肽提取;
(2)对步骤(1)提取到的多肽样本进行多肽谱峰分析;
(3)将步骤(2)得到的多肽谱峰分析结果进行统计分析,得到显著差异肽峰;
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