Proteomika
VýrobceVýznam tématu
Proteomické biomarkery nabídly nové možnosti včasné a přesné diagnostiky mnoha onemocnění. Tělní tekutiny představují atraktivní zdroj netoxických vzorků, často získatelných neinvazivně, s nižší proteomickou komplexitou než krev a s vyšší koncentrací specifických markerů pro cílové orgány.
Cíle a přehled studie / článku
Autoři shrnují současné poznatky o proteomických biomarkerech získávaných z různých tělních tekutin kromě krve. Klade se důraz na charakteristiku jednotlivých matric, postupy odběru a příklady validovaných i kandidátních biomarkerů pro onemocnění ledvin, plic, reprodukčního traktu, centrální nervové soustavy a dalších.
Použitá metodika a instrumentace
Hlavní analytickou metodou je hmotnostní spektrometrie ve spojení s chromatografickými technikami (LC-MS/MS). Pro verifikační a validaci biomarkerů se využívají cílené MS přístupy, imunoenzymové testy (ELISA) a western blot. Pro koncentraci a přípravu vzorků se uplatňují ultrafiltrace, lyofilizace, chromatografie na RP-kuličkách či další sorpční materiály.
Hlavní výsledky a diskuse
1. Moč – neinvazivní odběr, nízká proteinurie u zdravých, významné markery selhání ledvin (NGAL, cystatin C), nádorů močového měchýře (NMP22, UBC).
2. Sliny – snadný odběr, více než 3000 proteinů, komerční sady pro nádor ústní dutiny a záněty dásní.
3. Slzy – proteomické profily pro syndrom suchého oka, diabetickou retinopatii či systémová onemocnění, testy na MMP-9, IgE, laktoferin.
4. Sputum – proteomické studie astmatu, COPD, tuberkulózy, karcinomu plic; identifikace kandidátů UGGT1, COL6A1, MAP4.
5. Kondenzát vydechovaného vzduchu – nízká invazivita, výzva nízkou proteinovou koncentrací, využití v diagnostice plicních nádorů, astmatu, COPD.
6. Sperma – screening mužské plodnosti, proteomy spermatozoí a seminální plasmy, marker akrozomální vezikulární protein 1.
7. Cervikální hlen – zdroj biomarkerů pro rakovinu děložního čípku (alfa-aktinin-4), HIV (myeloblastin, serpin A5), endometriózu, komplikace těhotenství.
8. Mozkomíšní mok – rutinní odběr lumbální punkcí, markery Alzheimerovy (Aβ42, pTau), roztroušené sklerózy, Creutzfeldt–Jakobovy choroby, gliózy (S100β).
9. Pankreatická šťáva – endoskopický odběr, markery karcinomu pankreatu, stanovení mutací KRAS, p53.
10. Žluč – proteomika nádorů žlučových cest, nízká proteomická komplexita po odstranění lipidů.
11. Plodová voda – amniocentéza, biomarkery rizika předčasného porodu (IGFBP1, apolipoproteiny A-I/A-IV, PEDF).
Proteomické studie obvykle procházejí fází discovery (identifikace setek až tisíců kandidátů), verifikace (cílená analýza, menší kohorta) a validace (klinické testování, určení citlivosti a specificity).
Přínosy a praktické využití metody
- Možnost neinvazivního odběru vzorků pro screening rizikových skupin.
- Detekce onemocnění u orgánů, kde je přímý odběr tkáně problematický či rizikový.
- Včasná diagnostika neurologických, onkologických a reprodukčních chorob.
- Komerční využití některých testů (OFNASET pro sliny, InflammaDry pro slzy, SpermCheck pro sperma).
Budoucí trendy a možnosti využití
Očekává se rozšíření cílené proteomiky spojené s vysokokapacitními MS platformami pro rutinní analýzu. Rozvoj multiplexních imunoassay pro rychlé vyšetření v klinické praxi. Integrace s genomikou a metabolomikou umožní komplexní multiomické profily onemocnění. Zvýšené úsilí o validaci v rámci multicentrických studií pro získání regulačního schválení a zařazení do standardních diagnostických protokolů.
Závěr
Tělní tekutiny mimo krev představují perspektivní a do značné míry nevyužitý zdroj proteomických biomarkerů. Kombinace neinvazivního odběru a pokročilých analýz hmotnostní spektrometrie umožňuje detekci onemocnění v raných fázích a cílené sledování efektivity terapie. Přestože je již validováno několik komerčních testů, širší klinické uplatnění vyžaduje dokončení translačních a regulačních kroků.
Reference
Václavková J., Oždian T., Hajdúch M., Džubák P.: Tělní tekutiny jako zdroj proteomických biomarkerů různých onemocnění. Chemické listy 114, 209−215 (2020).
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.