我院陶生策課題組建立高效血清標志物篩選新技術并發(fā)現系統(tǒng)性紅斑狼瘡潛在診斷標志物
?????? 針對疾病生物標志物發(fā)現的重大需求，上海交通大學系統(tǒng)生物醫(yī)學研究院陶生策課題組發(fā)展了一套基于噬菌體隨機多肽展示庫結合二代測序技術的新型疾病血清生物標志物高效發(fā)現技術。并將該技術運用在系統(tǒng)性紅斑狼瘡的生物標志物發(fā)現中，最終篩選出四條多肽，這組多肽有望成為有效的系統(tǒng)性紅斑狼瘡診斷標志物。該研究成果于2019年7月16日在國際蛋白組學領域專業(yè)期刊Molecular & Cellular Proteomics （MCP）上在線發(fā)表。
?????? 系統(tǒng)性紅斑狼瘡（Systemic Lupus Erythematosus, SLE）是一種臨床表現為多系統(tǒng)損害的免疫介導的自身免疫性疾病，常引起多器官系統(tǒng)的不可逆損害，嚴重影響患者的生活質量和壽命。血清蛋白組學是尋找系統(tǒng)性紅斑狼瘡診斷標志物的有效手段之一，目前已有的系統(tǒng)性紅斑狼瘡標志物的特異性和靈敏度不可兼得，在實際使用中并不理想。因此，系統(tǒng)性紅斑狼瘡新型標志物的發(fā)現就具有重要現實意義。
?????? 噬菌體展示庫是上個世紀80年代發(fā)展起來的一項高通量篩選技術，喬治·史密斯因發(fā)明該技術而獲2018年諾貝爾化學獎。該技術的核心在于噬菌體展示的肽/蛋白與編碼這些肽/蛋白的核酸在物理上相連，已成功的用于生物標志物的發(fā)現。目前已有的噬菌體展示肽庫包括組學肽庫和隨機肽庫。隨機肽庫具有多樣性高，覆蓋度廣的優(yōu)勢。
?????? 在本研究中，研究人員以多樣性為109的M13噬菌體隨機肽庫為篩選階段的材料，將50例病人血清和50例年齡、性別匹配的健康人血清分別與肽庫進行孵育，經過二代測序分析得到116條在病人與健康人中區(qū)分度較高的肽。研究人員將效果最佳的10條肽進行獨立樣本（60例病人vs60例健康人）的驗證，根據ROC曲線結果，最終得到四條最優(yōu)的肽，其AUC（Area Under Curve）分別為0.81，0.83，0.7，0.81。為了進一步驗證肽區(qū)分系統(tǒng)性紅斑狼瘡與其他自身免疫疾病的特異性，研究人員選取一定數量的其他自身免疫疾病病人的血清樣本進行驗證，結果表明至少有兩條多肽能夠區(qū)分系統(tǒng)性紅斑狼瘡和其他自身免疫疾病病人。不僅如此，這四條多肽組合后展現了比臨床診斷所用生物標志物更高的區(qū)分能力（AUC=0.86，靈敏度約75%，特異性約90%）。根據以上結果，通過噬菌體隨機肽展示庫篩選出的四條肽有望成為診斷系統(tǒng)性紅斑狼瘡的新型生物標志物。
?????? 綜上所述，研究人員結合噬菌體隨機多庫與二代測序技術篩選出四條多肽可作為SLE的高潛力血清生物標志物。這些肽可以單獨或組合地將系統(tǒng)性紅斑狼瘡患者與健康個體區(qū)分開。此血清生物標志物發(fā)現策略具有較好的通用性，可以較容易地應用于其他疾病的血清生物標志物的發(fā)現，可以預計該技術會得到廣泛的應用。
?????? 陶生策課題組吳凡林博士及碩士生賴丹昀為本文共同一作。陶生策研究員的主要研究方向為蛋白質芯片及相關高通生物學技術的開發(fā)和應用以及結核病系統(tǒng)生物學研究。建立了系列特色蛋白質芯片技術平臺，并在其基礎上開展了與醫(yī)學密切相關的系統(tǒng)性研究。
?????? 該項目得到了國家自然科學基金等資助。
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英文摘要：
Identification of serum biomarkers for Systemic Lupus Erythematosus using a library of phage displayed random peptides and deep sequencing
Fan Lin Wu, Dan Yun Lai, Hui Hua Ding, Yuan Jia Tang, Zhao Wei Xu, Ming Liang Ma, Shujuan Guo, Jingfang Wang, Nan Shen, Xiaodong Zhao, Huan Qi, Hua Li and Sheng-ce Tao
Systemic lupus erythematosus (SLE) is one of the most serious autoimmune diseases, characterized by highly diverse clinical manifestations. Biomarker is still needed for the accurate diagnostics. SLE serum autoantibodies were discovered and validated using serum samples from independent sample cohorts encompassing 306 participants divided into three groups, i.e., healthy, SLE patients, and other autoimmune related diseases. To discover biomarkers for SLE, a phage displayed random peptide library (Ph.D. 12) and deep sequencing were applied to screen specific autoantibodies in a total of 100 serum samples from 50 SLE patients and 50 healthy controls. A statistical analysis protocol was setup for the identification of peptides as potential biomarkers. For validation, ten peptides were analyzed using enzyme linked immunosorbent assays (ELISA). As a result, four peptides (SLE2018Val001, SLE2018Val002, SLE2018Val006 and SLE2018Val008) were discovered with high diagnostic power to differentiate SLE patients from health controls. Among them, two peptides, i.e., SLE2018Val001 and SLE2018Val002 were confirmed between SLE with other autoimmune patients. The procedure we established could be easily adopted for the identification of autoantibodies as biomarkers for many other diseases.
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全文鏈接：https://www.mcponline.org/content/early/2019/07/15/mcp.RA119.001582
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稿件來源：陶生策課題組
圖文編輯：王華瑤
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