生物标志物综述—药物研发的催化剂
2011-05-02 20:20:05   来源:   作者:  评论:0 点击:

序言 生物标志物是医药领域一个十分热门的课题。随着对个性化用药的愈发关注与重视,研究人员开始致力于寻找那些在人体内因服用药物而发生相应变化的分子。随着基因组学、蛋白质组学、代谢组学及生物信息学等新兴学科的兴起,生物标志物的研究工作也得到了长足的发展。

1生物标志物基础知识概述
1.1生物标志物概念
1.2生物标志物研究的新方向——突破从发现到确认的瓶颈
1.3新一代基于基因组学和蛋白质组学的生物标志物
2生物标志物的开发与应用
2.1癌症生物标志物的开发与应用
2.2接触、效应及易感性三类生物标志物的开发与应用
3研究亮点
3.1 生物标志物鉴定:“变废为宝”
3.2 有预后诊断价值的蛋白酶体
3.3 小分子,大能耐
4扩展阅读
4.1基因组生物标志物——基因组到生命的桥梁
4.2寻找具有诊断意义的蛋白生物标志物

1生物标志物基础知识概述
生物标志物——药物研发的催化剂 - 液相色谱柱法 - 质谱法原理液相色谱柱选择流动相优化
 每年,全球有多达700万人因癌症而死亡,我国也有100万人因此而失去生命。一直以来,罹患常见恶性肿瘤的患者 的生存率都非常低,尤其是那些直到晚期才被诊断出患有癌症的患者,其生存率更加低。例如,只有不到10%的结肠癌转移患者和5%左右的胰腺癌患者可以生存 5年或5年以上。实际上,目前肿瘤诊治仍然采取 “无差别对待”的方式,即对所有病人都采取同一种方法——按照肿瘤类型和分期进行诊断,在完全不考虑患病个体生物学特性的情况下对病人给予相同的治疗。在 研究人员的不断努力、探求更好更合适的方法来治疗患者的过程中,他们发现,肿瘤生物标志物将有可能改变肿瘤治疗中这种不尽如人意的现状。

1.1生物标志物概念

生物标志物(Biomarker)这一概念首次出现于国家研究委员会(NRC)在1983年出版的红皮书《联邦政府风险评估》中。它是指可以标 记系统、器官、组织、细胞及亚细胞结构或功能的改变或可能发生的改变的生化指标,具有非常广泛的用途。例如,在医学领域,生物标志物可用于疾病诊断(例如 前列腺特异性抗原PSA可用于前列腺癌诊断)、判断疾病分期(例如恶性肿瘤的分期)或者用来评价新药或新疗法在目标人群中的安全性及有效性。
 
 
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此外,标志物还可以用于流行病学或毒理学研究,以判断生物是否暴露于某些环境因素中(如有毒化学品、微生物等)。
 人体内存在多种不同的生物标志物,包括基本身体状况、影像资料(例如乳房X线照片)、特定的分子(例如前列腺特异性抗原PSA)、基因突变 (例如BRCA突变)、基因或蛋白表达谱(例如电泳检测血清蛋白诊断单克隆丙种球蛋白病)、细胞标记(例如循环肿瘤细胞)以及其它的生物标志物。
 
随着分子生物学技术的不断进展,肿瘤生物标志物包括的种类也越来越多,例如SNP、基因组、转录组和蛋白质组等等都被列入肿瘤生物标志物的行 列,而人们也将生物标志物分为0型、1型以及2型。新型分子生物学技术彻底改变了人们以前那种只考虑肿瘤发病机理中某个单一因素的诊断方式。现在,人们可 以从全局的视角去看待整个生物学系统对疾病发生过程中所产生的影响。
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 目前,生物标志物研究的主要目的是为了改善总体人群的健康状况,并降低罹患以下疾病的风险:如身体机能及消化系统疾病、免疫系统及神经系统功能障碍、动脉粥样硬化、肥胖症、糖尿病、癌症以及骨质疏松症。
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1 癌症病人诊疗循环
该循环的启动环节是鉴定出发生改变了的肿瘤特异性生 物小分子,然后将这些发生改变了的分子与参与临床药物实验的患者的某些预后情况联系起来,以寻找患者的个性化癌症治疗方案。以此为基础所建立的关联数据库 和健康信息系统,便可以为其他患者提供诊疗参考,也可为新药开发指引方向。
  
生物标志物是未来的疾病预测因子
现在,研究人员已经开始在貌似健康的、无症状的人群中,使用生物标志物来预测疾病的发生了。到目前为止,已经有许多可以独立作为疾病预报因子的炎症标记被鉴定出来,比如冠心病、II型糖尿病、胰岛素抵抗(IR, 见文后小词典1)、高血压、血脂异常及肥胖等。
这些炎症生物标志物包括C反应蛋白、唾液酸、纤维蛋白原等,也包括一大类别的炎性因子前体,例如白介素6、肿瘤坏死因子α等。
 目前的研究主要侧重于同时评价不同的炎症生物标志物,更好地了解它们与慢性疾病的关系,从而改进预测的准确性及灵敏性。
为了充分开发生物标志物的潜力,便需在大规模的人群中进行相应研究。因此采用一种操作更简单、费用更低廉的检测方法极为重要。只有经过科学、严谨的试验,才能得到令人信服的科学结果,并确保这些成分的有效性在今后可以为人们所接受。
1.2生物标志物研究的新方向——突破从发现到确认的瓶颈
生物标志物研究包括为了解复杂的生物系统,对蛋白质混合物的定量研究,从而发现大量蛋白样品中真正起作用的蛋白分子之间的功能联系。研究生物标志物的目的就是为了发现并证实那些能在临床上用来诊断病人、疗效监测或帮助药物开发的生物标志物。
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生物标志物——药物研发的催化剂 - 液相色谱柱法 - 质谱法原理液相色谱柱选择流动相优化       一 般而言,生物标志物的研究是一个连续的过程:从发现到确认,直至最终应用于临床。发现生物标志物的首要一步是筛选候选分子,对这些候选分子进行定量研究, 根据它们在某些环境改变、给予药物治疗后或发生疾病的情况下是否发生相应的改变来判断这些候选分子是否为真正的生物标志物。上述整个过程都需要在大范围的 患者或人群中进行这一筛选工作。为了避免因为大量样本可能给整个过程带来的瓶颈限制,一个能够预先初步检索候选生物标志物的验证步骤就显得尤为重要。这 样,便可以保证只有那些最有可能“出线”的“候选分子”进入下一步的研究阶段——即昂贵的确认阶段。可见这个初筛的验证步骤对于节约成本来说具有非常重要 的意义。一个高通量、高特异性及高灵敏度,同时所需的样品准备时间又较短的检测设备是用于初筛标志物的较为理想的设备,同时该设备最好还能够进行初步确 认。此外,验证阶段的测量结果要能够用于确认阶段,也十分重要。
鉴定生物标志物工作流程图
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更快、更有效率地发现候选生物标志物
蛋白质生物标志物的发现
低丰度的样品要求、广覆盖的样品检测
在发现生物标志物的过程中,最困难的事情莫过于在成分复杂的生物样品中发现中等丰度或低丰度的蛋白质了。比如人类的 血浆中含有超过1×106种不同的蛋白质分子,它们的含量差别可达到1010(Anderson, J.Physiol 563.1 (2005), 23-60)。在这么多的蛋白质中,含量最丰富的22种蛋白质就占了血浆蛋白质总数的99%,而某一个生物标志物的含量在样品中又是波动的。一种优良的能 够发现生物标志物的设备,必须能够在血浆这样的生物样品中准确地发现一系列的生物标志物,并对其进行定量。
生物标志物研究系统
 美国应用生物系统与其合作伙伴MDS Sciex公司正在为生物标志物研究工作制定新的标准。他们设计、开发了更加高级的基于质谱技术的设备来帮助研究人员发现、验证及确认生物标志物分子,并能提供高质量的数据,这套设备对样品的检测范围非常广。
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 QSTAR® Elite LC/MS/MS System系统的BIOiTRAQ? Discovery System QS设备。
 特点:
高速、高准确度
高效、多功能          
        
  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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4800 MALDI TOF/TOF?分析设备的BIOiTRAQ? Discovery System TT设备。
特点:
 最大的检测范围
强大的LC/MALDI,使用简便的MALDI,高敏感度
 
                                                  
 
 
因为正常范围的临床差异性或生物差异性的存在,在发现生物标志物候选分子后的确认过程中需要对大量样品进行检测。因 此,研究人员需要一种耗时更少的检测手段来检测尽可能多的样品,样品可以多达数百个至数千个。显然,对如此多的样品进行检验将是一个十分费时费力的工作, 同时也是一个瓶颈步骤,如果对抗体或人工合成的肽段进行检测则更是如此。
对生物标志物候选分子进行验证——即初筛,有可能突破这一瓶颈。因为经过初筛后,只有那些最有希望的候选分子才能进 入到下一步的确认程序中。MIDAS?系统就能同时进行多路(10个至100个分子)验证工作。成分复杂的样品,例如血浆或组织样品需要尽量短的样品准备 时间,并且要能够在数分钟之内分析完毕。经过这个初筛步骤之后,最有可能成为最终的生物标志物的候选分子就可以进入下一步更加严格的确认阶段了。由于有了 验证步骤,使人们节约了时间和经费,同时也提高了分析质量。
 
用于验证及确认阶段的设备
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  4000 Q TRAP®Tempo? nano MDLC系统的MIDAS TRAQ? 确认系统。
特点:
极高的敏感性
出色的定量表现
大范围的定量区间
 
 
 
 
 
 
生物标志物——药物研发的催化剂 - 液相色谱柱法 - 质谱法原理液相色谱柱选择流动相优化
3200 Q TRAP®Tempo? nano MDLC系统的MIDAS TRAQ?确认系统。
特点:
一次试验定量测定及蛋白质确认
经济高效
高度的敏感性及出色的定量表现
 
 1.3新一代基于基因组学和蛋白质组学的生物标志物
尽管出现了多种不同的“组学(omics)”技术,但还没有可以用于临床的生物标志物产品的出现。美国食品与药物监督管理局(FDA)最近批准了几款属于“特定靶向性治疗”的新药,其中包括甲磺酸伊马替尼、吉非替尼以及曲妥单抗。
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 上述三种药物有一个共同特点,那就是它们各自针对特定的分子,而这些分子都是肿瘤发生所必需的。不过,慢性髓细胞性白血病(CML)则有所不同——只针对其中一个分子进行治疗并不能取得很好的治疗效果,即使只是将病情长期维持在缓解状态也十分困难。
人们越来越清楚,癌症是一个有很多因素参与的病理过程,甚至可能是由于身体的整个生理系统出现问题而导致的。只有针对整个系统进行治疗而不只是针对单个分子,才有可能取得更好的治疗效果。
有鉴于此,“omics”技术,因其能发现生物系统不正常的表达方式,所以正成为既能评价癌症病人恶性程度即异质性(heterogeneity),又能在新药研发过程中参与评价生物系统反应的新技术。
既然如此,那还等什么呢?为什么这项技术还没有得到普遍应用呢?这是因为,在这项新技术被用于对临床肿瘤病人进行分析以前,还需要对这一复杂的技术本身进行反复测试,以证明其可靠性和可重复性等,此外还需要其它资料的辅助。
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 “omics”技术是能最准确分析肿瘤组织样品的技术。
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要建立一个对于临床有指导意义并能帮助发现生物标志物的综合数据库,必需要搜集至少上万例患者以及他们所患肿瘤类别的详细资料。建立这样的数据 库需要一整套标准的方法和最好的数据分析系统,该数据分析系统应该能将回顾性数据分析与前瞻性临床药物试验设计,以及患者一生的临床资料结合起来进行分 析。这种关系数据库有助于判断使用某种疗法来治疗一个被临床诊断为乳腺癌的患者是否有效,因为人们可以从数据库中了解到和它情况相似、生物标志物也相似的 其他病例的治疗情况,以资借鉴。理论上说,使用该数据库可以帮助临床医生为患者选择目前最有效、最合适的治疗方案。
 毫无疑问,使用该方法也可以发现目前无法医治的患者,因此,这些患者就可以避免接受那些“摧残性的”而事实上是无效的治疗方法,转而考虑选择 其它新型疗法。这项系统应该被纳入公众健康医

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