液体活检：从传统诊断到蛋白质标志物的新篇章 MDPI Proteomes。论文标题：In Search of Ideal Solutions for Cancer Diagnosis: From Conventional Methods to Protein Biomarkers in Liquid Biopsy
论文链接：https://www.mdpi.com/2227-7382/13/4/47
期刊名：Proteomes
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/proteomes
抽血就能查癌症——这是液体活检技术带给临床的想象。与传统的组织活检相比，液体活检具有无创、可重复、可动态监测等优势，正在改变癌症诊断和管理的模式。
Proteomes发表的一篇综述《In Search of Ideal Solutions for Cancer Diagnosis: From Conventional Methods to Protein Biomarkers in Liquid Biopsy》，从蛋白质组学视角，系统回顾了癌症诊断技术的发展历程，重点介绍了基于蛋白质标志物的液体活检策略。
一、癌症诊断方法的演进
文章首先梳理了癌症诊断技术的历史发展脉络。
传统诊断方法：包括影像学检查（X线、CT、MRI、超声）、组织活检（手术或穿刺获取肿瘤组织）和细胞学检查（脱落细胞、穿刺细胞）。这些方法虽然准确可靠，但存在明显局限：影像学在某些情况下无法区分良恶性；组织活检具有侵入性，难以重复取样；对深部或微小病灶难以获取样本。
血清肿瘤标志物：CA-125、PSA、CEA、AFP等进入临床后，为无创诊断提供了新手段。但单一标志物的敏感性和特异性仍不理想，限制了其在早期诊断中的应用。
液体活检的兴起：随着检测技术的进步，通过分析血液、尿液等体液中的肿瘤来源物质进行诊断成为可能。液体活检的核心优势在于无创、可重复、可动态监测，并能反映肿瘤的异质性和演化过程。
二、液体活检的分析对象
液体活检主要分析以下几类肿瘤来源物质：
循环肿瘤细胞（CTC）：从原发灶脱落进入血液循环的完整肿瘤细胞。CTC计数可用于预后评估，但CTC数量稀少（每毫升血液仅数个），富集和检测存在技术挑战。
循环肿瘤DNA（ctDNA）：肿瘤细胞释放的DNA片段，携带肿瘤特有的基因突变。ctDNA检测可用于靶向治疗筛选、耐药监测和微小残留病检测。
外泌体：细胞分泌的纳米级囊泡（30-150 nm），携带蛋白质、mRNA、miRNA等分子。外泌体在体液中含量丰富，可反映来源细胞的分子特征。
蛋白质标志物：肿瘤分泌或诱导产生的蛋白质，在临床应用中具有较高可及性。蛋白质具有稳定、易于检测、与功能直接相关等优点。
三、蛋白质液体活检标志物的研究策略
文章系统介绍了基于蛋白质组学的液体活检标志物研究策略：
样本选择与处理：血清、血浆、尿液、脑脊液、唾液等不同样本类型各有优劣。血液样本中高丰度蛋白（白蛋白、免疫球蛋白等）会掩盖低丰度疾病相关蛋白，高丰度蛋白去除是常用的预处理策略。
蛋白质组学分析技术：质谱是蛋白质组学分析的核心技术。液相色谱-质谱联用（LC-MS）可实现高通量的蛋白鉴定和定量；靶向蛋白质组学（如MRM、PRM）可对候选标志物进行精准定量；DIA技术兼顾通量和定量准确性。
数据挖掘与验证：蛋白质组学数据需要通过生物信息学分析筛选差异表达蛋白，进行功能富集分析和通路分析。发现的候选标志物需要在独立队列中进行验证，最终通过ELISA等临床适用方法进行转化。
多组学整合：将蛋白质组学数据与基因组、转录组、代谢组数据整合，可以更全面地理解疾病机制，提高标志物发现的准确性。
图1. 癌症检测和治疗中使用的传统方法与现代方法。
图2. 用于液体活检中蛋白质生物标志物检测的蛋白质组学工作流程。
四、当前面临的挑战
尽管液体活检技术发展迅速，文章指出了该领域仍面临的诸多挑战：
技术挑战：
• 低丰度蛋白的检测灵敏度有待提高
• 样本处理和储存的标准化不足
• 不同研究平台之间结果可比性差
• 缺乏统一的数据分析标准和质控体系
生物学挑战：
• 肿瘤异质性导致标志物表达差异
• 良性疾病也可能导致标志物升高
• 同一标志物在不同癌种中表达模式不同
• 缺乏疾病特异性的金标准标志物
临床转化挑战：
• 已报道的标志物大多缺乏大规模前瞻性验证
• 成本效益分析不足，医保覆盖有限
• 监管审批路径尚不清晰
• 临床医生对新技术接受度有待提高
五、未来发展方向
文章最后提出了液体活检领域的未来发展方向：
技术层面：
• 开发更高灵敏度、更高通量的检测技术
• 建立统一的样本处理和数据分析标准
• 发展单细胞水平的液体活检技术
• 推进即时检测（POCT）设备的研发
多组学整合：
• 将蛋白质组学与基因组学、转录组学、代谢组学数据整合
• 结合临床信息构建多维度诊断模型
• 利用机器学习算法提升标志物组合的诊断效能
新型样本来源：
• 拓展尿液、脑脊液、唾液、泪液等样本类型的应用
• 探索呼气、皮肤渗出液等非传统样本的潜力
临床应用拓展：
• 从辅助诊断向早期筛查延伸
• 从单一时间点检测向动态监测发展
• 从预后评估向治疗响应预测拓展
• 开展大规模、多中心的前瞻性临床验证研究
六、延伸阅读：从发现到验证的两个实例
如果您对蛋白质组学在肿瘤标志物发现中的应用感兴趣，本期推荐的两篇文章展示了从标志物发现到临床验证的完整路径：
1. 基于新型血清糖蛋白生物标志物PromarkerEso的食管腺癌诊断试验的临床验证
https://www.mdpi.com/2227-7382/13/2/23
食管腺癌是一种预后极差的恶性肿瘤，早期诊断困难。该研究开发了一个基于血清糖蛋白标志物组合的诊断测试PromarkerEso，并通过独立队列进行了临床验证。研究结果显示，该标志物组合在区分食管腺癌患者与健康对照方面具有良好的诊断效能。
该研究的意义在于：展示了液体活检标志物从发现到临床验证的完整路径；证明了多标志物组合策略的有效性；为其他癌症的液体活检研究提供了参考范例。
2. 使用质谱法鉴定结直肠癌中癌症相关蛋白
http://www.mdpi.com/2227-7382/13/3/38
该研究利用质谱技术分析结直肠癌组织样本，鉴定出多个与癌症相关的蛋白，包括已知的癌症标志物和潜在的新靶点。该研究展示了蛋白质组学在肿瘤标志物发现中的直接应用，为液体活检研究提供了组织层面的参考。
Proteomes 期刊介绍
主编：Jens R. Coorssen, Brock University, Canada; Matthew P. Padula, The University of Technology Sydney, Australia
期刊专注于蛋白质组分析的各个方面，特别关注蛋白质组在蛋白质形式（proteoforms）、功能性生物学单元以及标准氨基酸序列水平上的定量和表征。目前已被Scopus、ESCI (Web of Science)、pubmed等数据库收录。
2024 Impact Factor: 3.6
2024 CiteScore: 7.2
Time to First Decision: 28.6 Days
Acceptance to Publication: 5.6 Days
来源：Proteomes
