自身抗体图谱在预测吸烟人群中非小细胞肺癌风险的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81472744
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    72.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H1824.肿瘤大数据与人工智能
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Cigarette smoking is the number one cause of lung cancer. It is critical and difficult to identify those individuals who have high susceptibilities to lung cancer from high-risk smoking populations. In this study, we will take the advantage of immune surveillance to identify smoking-related non-small cell lung cancer (NSCLC) autoantibody profiles using phage-display and protein microarray technologies by screening a large number of banked serum samples from non-smoking normal, smoking normal and smoking NSCLC populations. In previous studies, we successfully identified 5 autoantibody biomarkers for the detection of early stage NSCLC with both sensitivity and specificity of 91.3%. However, the same autoantibody biomarkers could not accurately predict the potential risks of NSCLC from high-risk smoking populations in the preliminary study. Therefore, in this study we will extend our previous study to identifying smoking-related NSCLC autoantibody profiles as biomarkers. Eventually, the combined autoantibody profiles will be used as a screening test for predicting the risk of NSCLC, as well as for detecting the early stage NSCLC from high-risk smoking populations.
吸烟是导致肺癌的首要危险因素,如何能从高风险的吸烟人群中准确地识别出肺癌的"易感人群"已成为临床上亟待解决的难题。因此,本项目根据免疫监视原理,运用噬菌体展示与蛋白芯片技术相结合,利用大量已存的非吸烟正常人群、吸烟正常人群和吸烟型非小细胞肺癌(NSCLC)患者血清样本及随访记录,进行生物淘洗、芯片筛选和统计分析,从而得到与吸烟型NSCLC相关的自身抗体图谱。运用此类方法,申请人已在前期工作中成功筛选到了5种NSCLC早期诊断自身抗体,其联合诊断的敏感性及特异性均达到91.3%。虽然在预试验中这5中抗体展示出了一定的区分吸烟型NSCLC的能力,但其尚不能够对随访的吸烟人群中NSCLC进行准确预测。因此,本项目将结合前期的工作基础,将吸烟与NSCLC风险预测结合起来,筛选出高敏感性和特异性的自身抗体图谱,用于高风险吸烟人群中NSCLC发病的筛查及早期诊断,从而降低NSCLC的发病率及死亡率。

结项摘要

吸烟是导致肺癌的首要危险因素,肺癌患者中90%为吸烟人群。由于吸烟诱发肺癌产生要经历10年多的时间,如何能从高危的吸烟人群中准确地识别出肺癌的“易感人群”已为成为临床上亟待解决的难题。因此,本项目根据免疫监视原理,运用噬菌体展示与蛋白芯片技术相结合,利用大量已存的不吸烟正常人群、吸烟正常人群和吸烟型非小细胞肺癌(NSCLC)患者血清样本及随访记录,进行生物淘洗和统计分析,从而筛选出6个与吸烟和肺癌相关的特异性抗原(BMI1, GAGE7, LTBP1, CAGE, Annexin1, SOX2)。通过对200份吸烟正常人群和吸烟肺癌人群的血清中相对应的自身免疫抗体进行双盲法验证,准确的从100位吸烟肺癌病人中预测出83位癌症患者(敏感性83%),而正确的从100位吸烟正常人群中鉴别出78位正常烟民(特异性78%)。目前这一检测方法包括肿瘤标志物蛋白正在申报国家专利,为今后临床上预测吸烟诱发肺癌提供了一种新方法。为了进一步提高检测的准确性,课题组还对NSCLC血清中DNA甲基化、白细胞端粒长度在诊断及预后中的应用进行了研究。研究发现RUNX3、RASSF1A、3-OST2、DAPK、PTPRO基因甲基化检出率明显高于正常人,联合检测可能有助于NSCLC早期诊断及其预后评估。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
1型、2型及2型伴动脉硬化糖尿病患者外周血白细胞端粒长度的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国病理生理杂志,
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王建飞;曹若琼;孙阳阳;邱宇;王君;钟理
  • 通讯作者:
    钟理
Characterizing the Effects of Glutathione as an Immunoadjuvant in the Treatment of Tuberculosis
表征谷胱甘肽作为免疫佐剂在结核病治疗中的作用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Antimicrob Agents Chemother.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ruoqiong Cao;Garrett Teskey;Hicret Islamoglu;Rachel Abrahem;Shalok Munjal;Karo Gyurjian;Li Zhong;Vishwanath Venketaraman
  • 通讯作者:
    Vishwanath Venketaraman
非小细胞肺癌患者血浆 runx3、rassf1a、3-ost-2、dapk、ptpro 基因甲基化状态观察
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    山东医药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曹丽;孙阳阳;曹若琼;张毅;王建飞;钟理
  • 通讯作者:
    钟理
Targeting Signaling Pathways in Cancer Stem Cells for Cancer Treatment
靶向癌症干细胞中的信号通路进行癌症治疗
  • DOI:
    10.1155/2017/2925869
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Stem Cells International
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Koury J;Zhong L;Hao J
  • 通讯作者:
    Hao J
DMH4, a VEGFR2 Inhibitor, Effectively Suppresses Growth and Invasion of Lung Cancer Cells
VEGFR2抑制剂DMH4有效抑制肺癌细胞的生长和侵袭
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Applied Biomedicine
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hao Li;Helen Ha;Xiaoxu Ding;Chay Bae;Nicky Gazy;Jijun Hao;Li Zhong
  • 通讯作者:
    Li Zhong

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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
    周敬华
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    化工进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邢俊恒;夏正斌;张燕红;钟理
  • 通讯作者:
    钟理
非小细胞肺癌患者血浆RUNX3、RASSF1A、3-OST-2、DAPK、PTPRO基因甲基化状态观察
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    山东医药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曹若琼;张毅;王建飞;钟理
  • 通讯作者:
    钟理
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    仉洁;钟理;石伟;张志远;康现江
  • 通讯作者:
    康现江

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新型外周血分子标志物组合在非小细胞肺癌早期诊断中的研究
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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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