卵巢癌早期免疫诊断标志物的鉴定、筛选和评价

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81172086
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H1813.肿瘤诊断
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

卵巢癌是女性常见的恶性肿瘤之一,早期症状体征不明显,又缺乏早期诊断方法,致使70%左右的患者初诊时已属晚期,失去彻底治疗的机会。尽管有一些肿瘤标志物如CA125等可用于卵巢癌的诊断,但敏感性和特异性均不高,尤其是对卵巢癌早期诊断价值不大。鉴于此,探索和发现敏感和特异的卵巢癌早期诊断标志物具有重要的临床价值和意义。以往研究表明肿瘤病人血清中存在有各种类型的抗细胞自身抗原的抗体,这些与肿瘤发生有关的抗原被称为肿瘤相关抗原(TAA)。可以假设出现在卵巢癌病人血清中的自身抗体反应是机体针对参与卵巢上皮细胞癌变过程中的一些细胞内抗原的免疫反应。本课题在以前研究工作的基础上,采用cDNA文库筛选和蛋白质组学技术鉴定卵巢癌相关肿瘤抗原,设计针对卵巢癌特异的肿瘤相关抗原组合,并对其作为卵巢癌早期免疫诊断标志的可行性进行评价,从而为建立一种新的卵巢癌早期体外非侵入性免疫诊断技术提供理论依据。

结项摘要

卵巢癌是女性生殖器官常见的恶性肿瘤之一,缺乏有效的早诊方法,探索发现敏感特异的卵巢癌早诊标志物具有重要的临床价值和意义。肿瘤病人血清中存在有各种类型的抗细胞自身抗原的抗体,这些与肿瘤发生有关的抗原被称为肿瘤相关抗原(TAA)。可以假设出现在卵巢癌病人血清中的自身抗体反应是机体针对参与卵巢上皮细胞癌变过程中的一些细胞内抗原的免疫反应,因此对血清中存在的抗-TAA抗体的检测可以用于肿瘤的早期诊断和预后评价。在前工作基础上,采用蛋白质组学技术鉴定卵巢癌相关肿瘤抗原,从编码这些抗原的基因水平和蛋白水平进行了相关研究,进一步运用系统综述和荟萃分析的方法,设计针对卵巢癌特异的TAA组合,对其作为卵巢癌早期免疫诊断标志的可行性进行全面评价。.卵巢癌早期免疫诊断标志物(TAA)的筛选和鉴定:western blot、双向凝胶电泳分离卵巢癌和正常人血清中表达的蛋白,在卵巢癌血清中,分子大小在37KDa-50KDa之间的条带比例较高;质谱分析明确了2个差异表达蛋白。.TAA IMP1 和p62/IMP2在卵巢癌中的免疫诊断及在肝癌细胞系中的定位:ELISA技术检测IMP1 和p62/IMP2自身抗体在卵巢癌患者和正常人血清中的表达,患者中抗体阳性率明显高于正常人;免疫荧光实验检测二者在 HEp-2细胞中的定位,均为胞浆阳性。.卵巢癌TAA的表达和蛋白纯化:利用原核表达技术和相关蛋白表达纯化技术,构建三种蛋白的表达质粒,进行后续的蛋白表达和纯化,成功获得Koc、C-myc、HCC1 三种纯化蛋白。.卵巢癌TAA的系统筛选及在卵巢癌中的诊断价值:利用系统综述方法,对卵巢癌相关抗原研究汇总,有60篇公开发表论文、113个TAA及自身抗体纳入分析中,进行优化组合,分别利用6种和12种TAA联合对卵巢癌的诊断价值进行评价,验证了抗TAA自身抗体联合检测确实能够提高卵巢癌的诊断价值,对卵巢癌术后病情监测和预后评价也有一定参考价值。.到目前为止还没有一种药物能够从根本上彻底治愈肿瘤,要达到临床基本治愈癌症或者延长病人的生命,唯一的办法就是早发现、早诊断和早治疗,即“三早措施”。因此如何能够对包括卵巢癌在内的所有癌症病人进行早期诊断已成为各国肿瘤学研究者重点探索和研究的课题。本研究的实施,为建立一种新的卵巢癌早期体外非侵入性免疫诊断技术和手段提供了科学依据和资料。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Peroxiredoxin 1 is a tumor-associated antigen in esophageal squamous cell carcinoma.
过氧化还原蛋白 1 是食管鳞状细胞癌中的肿瘤相关抗原
  • DOI:
    10.3892/or.2013.2714
  • 发表时间:
    2013-11
  • 期刊:
    Oncology reports
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Ren P;Ye H;Dai L;Liu M;Liu X;Chai Y;Shao Q;Li Y;Lei N;Peng B;Yao W;Zhang J
  • 通讯作者:
    Zhang J
Tumor-associatedantigens (TAAs) or anti-TAA autoantibodies as biomarkers in the diagnosis ofovarian cancer: a systematic review with meta-analysis
肿瘤相关抗原(TAA)或抗 TAA 自身抗体作为卵巢癌诊断中的生物标志物:荟萃分析的系统评价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Expert Review of Molecular Diagnostics
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Shi JX;Qin JJ;Ye H;Wang P;Wang KJ;Zhang JY
  • 通讯作者:
    Zhang JY
Serum autoantibodies in the early detection of esophageal cancer: a systematic review
血清自身抗体在食管癌早期检测中的应用:系统评价
  • DOI:
    10.1007/s13277-014-2878-9
  • 发表时间:
    2015-01-01
  • 期刊:
    TUMOR BIOLOGY
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhang,Hongfei;Xia,Junfen;Zhang,Jianying
  • 通讯作者:
    Zhang,Jianying
HapMap-based study of CIP2A gene polymorphisms and HCC susceptibility
基于HapMap的CIP2A基因多态性与HCC易感性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Oncology Letters
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    张建营
  • 通讯作者:
    张建营
Humoral autoimmune responses to insulin-like growth factor II mRNA-binding proteins IMP1 and p62/IMP2 in ovarian cancer.
卵巢癌中胰岛素样生长因子 II mRNA 结合蛋白 IMP1 和 p62/IMP2 的体液自身免疫反应
  • DOI:
    10.1155/2014/326593
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of immunology research
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Liu X;Ye H;Li L;Li W;Zhang Y;Zhang JY
  • 通讯作者:
    Zhang JY

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  • 通讯作者:
    梁银

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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