肿瘤睾丸抗原芯片在筛选肺癌自身免疫抗体谱中的应用

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基本信息

项目摘要

近年研究表明，肿瘤相关抗原诱导机体产生的自身免疫抗体可以作为肿瘤血清标志物，具有很好的临床诊断应用前景。肿瘤睾丸抗原（cancer/testis antigens, CT 抗原），是肿瘤相关抗原的一个较大的蛋白质家族。该类抗原免疫原性强，肺癌血清中检测频率高，是潜在的肺癌肿瘤血清标志物之一。然而，目前CT抗原应用于临床诊断面临的问题主要集中在单个抗原自身免疫抗体的低灵敏度以及在研究中缺乏该抗原自身免疫抗体肿瘤特异性的评估。多抗原的联合同时比较不同肿瘤血清中其抗体信号特征，则有可能为这一领域带来较大的突破。因此，本研究将建立低密度、高专一性的CT抗原芯片，系统大规模地筛选包括肺癌在内的多种血清样本，并借助于生物信息学及其统计建模等手段，找到肺癌中高频率出现的CT抗原自身免疫抗体谱，用于临床的无创诊断。

结项摘要

肿瘤睾丸抗原（CT抗原）在多种肿瘤中有很强的免疫原性，特别是在非小细胞肺癌中。我们对目前已知的CTA进行了序列分析和抗原性分析，挑选出82个抗原性强且能代表CT抗原家族的成员作为重组CTA的候选物，利用酵母和大肠杆菌表达系统，获得了72个CT抗原重组蛋白质和6个非CT抗原重组蛋白质。在此基础上，我们建立起CT抗原蛋白质芯片。为了保证CT抗原芯片的质量，使得不同样本之间的数据具有可比性，我们比较分析了CT抗原芯片内和芯片间的蛋白质杂交的信号CV值，发现大约80%芯片内的Human IgG和Mouse IgG的CV值分别小于9%和14%；Human IgG和Mouse IgG的CV值分别为28%和33%，也在可以接受的范围之内。同时，我们采用了proCAT的芯片归一化的方法，校正了不同样本之间的信号差异，降低了不同样本之间的系统误差。利用CT抗原芯片，我们筛选了377份血清样本。筛选结果显示，四个CT抗原（NY-ESO-1、XAGE-1、ADAM29和MAGEC1）的组合，对于检测非小细胞肺癌血清具有潜在的应用价值。这个标志物组合在训练组有33%的敏感性和96%的特异性，而在测试组中有36%的敏感性和89%的特异性。

项目成果

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A cancer/testis antigen microarray to screen autoantibody biomarkers of non-small cell lung cancer
用于筛选非小细胞肺癌自身抗体生物标志物的癌症/睾丸抗原微阵列
  • DOI：
    10.1016/j.canlet.2012.08.019
  • 发表时间：
    2013-01-01
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    9.7
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    Liu, Siqi

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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]
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