北大CancerRes獲腫瘤特異性抗原篩選新方法

　　來自北京大學醫學部的研究人員與美國貝勒醫學院等單位合作，在篩選鑒定腫瘤特異性抗原方面取得重要進展，其主要研究成果發表在最新一期的國際著名雜志《癌癥研究》(Cancer Research)上。

　　腫瘤特異性抗原是一類在腫瘤組織中特異性高表達，而在所有或者大多數正常組織中不表達或低表達的蛋白。很多腫瘤特異性抗原已經被用于對腫瘤的早期診斷，預后評估以及被作為腫瘤治療的靶點。研究顯示，部分腫瘤特異性抗原在癌癥患者體內能有效誘導免疫應答，限制腫瘤的生長和轉移，在少數患者中甚至能完全清除腫瘤。因而篩選鑒定腫瘤特異性抗原成為腫瘤診斷和治療的研究熱點。

　　篩選腫瘤特異性抗原的現有方法包括重組cDNA表達文庫的血清學鑒定(SEREX)，蛋白質組學分析和抑制性消減雜交技術(SSH)等，但這些實驗技術的實驗成本較高，周期較長，并且常常受到實驗材料的限制，例如各種癌癥病人的血清或者腫瘤組織。在該研究中，由來自北京大學醫學部和美國貝勒醫學院的合作研究團隊，采用了生物信息學算法來快速篩選腫瘤特異性抗原。

　　通過分析在臨床上廣泛認可和應用的經典腫瘤特異性抗原的表達譜特點，該團隊開發出一套獨特的被命名為HEPA(Heterogeneous Expression Profile Analysis)的算法。研究顯示，這種算法能有效從包含數以萬計基因的人類全基因組中篩選出與經典腫瘤特異性抗原具有相似表達譜特點的基因。通過實驗驗證，初步得到19個新的腫瘤特異性抗原。

　　隨后，該團隊檢測了癌癥患者血清中自發產生的對這些腫瘤抗原的特異性抗體。針對腫瘤自身特異性抗體豐度極低的特點，他們開發了一種新的血清學檢測方法PARSE (Protein A/G based reverse serum ELISA) 。研究人員發現，在約為4~11%的肺癌患者血清中，有針對四個新的腫瘤特異性抗原的自身抗體，而在健康志愿者血清中則罕見。在兩組獨立的肺癌病人血清中，該四種腫瘤特異性抗原聯合ROC曲線的曲線下面積均達到0.71以上，提示其可作為肺癌的聯合診斷標志物。如果進一步聯合肺癌其他已知的血清學標志物，其診斷效果很有可能會進一步提高。

　　該研究利用快速發展的生物信息學技術，互聯網上豐富的生物數據資源，發展了從分析腫瘤特異性抗原獨特的表達譜特點入手，開發生物信息學算法用以高通量快速篩選腫瘤特異性抗原，實驗手段驗證其表達譜，檢測患者血清中自發的抗腫瘤免疫反應以確定腫瘤特異性抗原的免疫原性，再到利用聯合標志物診斷癌癥的一套完整思路，對腫瘤的早期診斷和腫瘤疫苗的研制具有重要的參考價值。