工业化的蛋白质组学转变医疗的未来
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研究人员发现大量的潜在的新生物标志物,每年每个吹捧为“下一个大事件”,将有助于精密医学的预示着一个新时代。但到目前为止,很少有进入临床实践。我们找出一些蛋白质组学实验室现在使用工厂类型设置解决这个瓶颈,获得更多的生物标记到诊所,更快。
“在许多疾病,药物给病人通常不是有效的,所以我们需要能够将病人给他们正确的药物,在适当的剂量,在正确的时间,”托尼Whetton教授说,主任短距起落生物标志物发现曼彻斯特大学的中心。
但有一个巨大的障碍,这种革命性的新方法——被称为精密医学成为司空见惯的事了。让它发生,临床医生需要一个电池强劲的生物标志物。
“生物标志物是流行词——这就是使我们能够区分不同的疾病的病理过程,”亚历山大·Zougman博士解释说,团队领导在临床蛋白质组学在利兹大学的。“对我们来说,一个生物标志物是一种蛋白质,对另一些人来说,它可能是别的东西——一个基因或一个代谢物。”
“如果你看看文献对生物标志物有成千上万的论文,但在现实中,你看不到,他们中的许多人进入诊所。它必须改变,”他补充道。
加快蛋白质组生物标志物管道
短距起落生物标志物发现中心在曼彻斯特,Whetton头,是欧洲最大的临床生物标志物设施。其目的不仅是发现新的生物标志物的诊断,预后和对治疗的反应,但也为临床使用验证,验证他们。
“通常情况下,开发一个新的蛋白质组生物标志物的时间进程将12年左右。但通过整合所有的各个方面都需要到一个中心我们计划时间大大减少,“Whetton说。
团队已经着手克服所有可能的阻塞管道从实验室到临床尽可能有效。
“我们的第一个挑战是与一个像样的临床研究。第二个是质谱仪上运行的样品尽可能高质量控制可以实现这样的数据实际上意味着什么。然后你需要做的信息广泛、深度数据集为了把它变成信息尽可能迅速,“Whetton解释道。
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"Times New Roman";mso-ansi-language:EN-US;mso-fareast-language:EN-US;
mso-bidi-language:AR-SA" lang="EN-US">3代谢组学工作流,每个人都在谈论(信息装备)
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蛋白质组学的工厂
精密医学生物相关性取决于统计相关的样本数量,并解决这一问题的方法之一是通过使用越来越大的样本集。
“我们所做的就是工业化蛋白质组学,这样我们可以证明数字化地图后样品样本非常迅速,“Whetton说。
“通常,蛋白质组学实验室可能有一个或两个质谱仪——但我们有13的机器可以通过管道泵样本非常有效。质量控制是高水平的,我们有很多的高端计算能力,这样我们可以处理数据在几秒或几分钟,而其他实验室可能需要时间,”他补充道。
生物标记从实验室转移到诊所
重要的是,团队就能够说明他们的蛋白质组学数据和病人的电子医疗记录。以及整个实验室是建立在良好的临床实践,一切都是在启用新的生物标记物进入诊所尽可能迅速。
虽然有各种不同的疾病,新的临床生物标志物可能有用,中心目前正在关注炎性疾病和癌症。
“例如,我们一直在寻找标记在卵巢癌和肺癌的风险,有一些成功,“Whetton说。
在其他疾病,包括类风湿性关节炎,他们正试图找到新的生物标志物,可以帮助确定是否有人对一个特定的治疗。
蛋白质组学技术的进步
这个新工厂式的重要推动者,方法的成熟和液相色谱质谱耦合(质)与更好的数据采集方法。
主管马克•Cafazzo SCIEX全球学术和应用市场业务,解释说:“在过去的几年里,我们看到了一个方面的速度和灵敏度和动态范围这些工具能够获得足够的数据,还可以给你一个测量非常low-abundance蛋白质丰富的蛋白质的存在。”
”和获取数据的新方法是使实验室运行越来越多的样本和得到一个可再生的定量结果整个样本集的每一个蛋白质,他们正在寻找,”他补充道。
尽管最近技术的进步,基于抗体的检测仍然非常在前面当它归结为病理。然而,质谱平台可以有希望在未来成为病理实验室的夹具。
“我们也雇佣了两位教授的病理学,试图开发新测试,可以习惯而不仅仅是一种技术或技术,不影响诊所,“Whetton说。
新一代生物信息学
下一个挑战将是找到方法来处理越来越多的大型数据集,也寻找各种“组学数据集成在生物层面将其绑定到一起。
Cafazzo解释说:“如果这项研究的目的是对的,你可以得到RNA-Seq,蛋白质组学和代谢组学的结果在同一组样本然后你有一个更强大的,非常多维数据集玩,试图梳理出最有用的标记。”
但做所需的信息解决方案仍处于初级阶段,和更大的进步需要管理这些丰富的数据集。
“集群和阵列的硬件在当地网站是解决这个问题的一种方法。或者另一种方法是把你的数据到云解决方案,利用更强大的技术应用软件,“Cafazzo说。
解锁精密医学的好处
临床蛋白质组学的未来看上去很光明,尤其是工业化蛋白质组学所增加的能力,将有助于推动更多的生物标记到诊所。释放过多的福利承诺通过精密医学依靠其成功。
Zougman总结:“如果你能找到一个分子的预后和诊断工具在不同的疾病,是伟大的,这是伟大的为病人管理、疾病的结果,经济和医疗体系。”
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