利用新一代精准蛋白质组学进行肿瘤学研究
尽管已有数十年的基础研究和基因组技术的探究，癌症仍然是全球医疗资源不堪重负的负担，对科学界来说也是一个巨大的挑战。目前，蛋白质生物标志物越来越多地被视为可行的“液体活检”技术手段，可用于更好地了解癌症生物学、识别风险因素、分层患者群体、提供诊断、预后和治疗反应标记，并推动新的、更有效的治疗方法的开发。Olink公司的可扩展的、经过验证的多重蛋白质生物标志物发现和开发平台在癌症研究的几个关键领域正在产生越来越大的影响。
01. 癌症的早期检测
癌症的早期检测可以提高生存率，降低治疗成本，改善整体患者预后。正如下面所展示的几项研究显示，在临床癌症症状出现之前，某些特定蛋白标志的水平会显著增加，同时还可以鉴定出能够准确诊断早期癌症的微创血液生物标志物。
✴ Magis et al. (2020) Untargeted longitudinal analysis of a wellness cohort identifies markers of metastatic cancer years prior to diagnosis, Scientific Reports, DOI: 10.1038/s41598-020-73451-z
✴ Ura et al. (2022) A Targeted Proteomics Approach for Screening Serum Biomarkers Observed in the Early Stage of Type I Endometrial Cancer, Biomedicines, DOI: 10.3390/biomedicines10081857
由Gal-1、Gal-9、MMP7、FASLG和COL9A1组成的组合，能够在AUC=0.969的情况下诊断早期I期子宫内膜癌。
✴ Thiis-Evensen et al. (2022) Plasma protein biomarkers for the detection of pancreatic neuroendocrine tumours and differentiation from small intestinal neuroendocrine tumours, Journal of Neuroendocrinology, DOI: 10.1111/jne.13176
Olink数据在机器学习分析鉴定出一个9个蛋白组成的标志，可以用于鉴别胰腺神经内分泌肿瘤（NET）和对照组（AUC=0.99），并区分胰腺和小肠NET（AUC=0.98）（见下图）。
02. 疗效监测
治疗干预在癌症患者中的结果可能会有很大的变化，而能够预测哪些个体更有可能对特定治疗做出反应的生物标志物将是无价之宝，尤其是在个体化医学的背景下，以指导和优先考虑不同的治疗选择。以下最近的研究使用Olink技术显示蛋白质组学如何鉴定循环生物标志物以预测治疗结果。
✴ Loriot et al. (2021) Plasma proteomics identifies leukemia inhibitory factor (LIF) as a novel predictive biomarker of immune-checkpoint blockade resistance, Annals of Oncology, DOI: 10.1016/j.annonc.2021.08.1748
基线水平低的LIF与接受免疫检查点抑制剂治疗多种癌症患者的中位总生存时间延长5倍有关（AUC=0.735）。
✴ Tang et al. (2023) Multiplex immune profiling reveals the role of serum immune proteomics in predicting response to preoperative chemotherapy of gastric cancer, Cell Reports Medicine, DOI: 10.1016/j.xcrm.2023.10093
基于术前关键蛋白质的血清水平，蛋白质组学将胃癌术前化疗的反应者/非反应者分层（详见下图）— 中科普瑞提供Olink蛋白组服务。
