与多数其他癌症相比，肝癌，特别是肝细胞癌（HCC）的发生率显著较高。由于早期HCC通常不表现出明显的症状，大部分病例在确诊时已进展至晚期，目前针对早期肝细胞癌的有效监测方法仍显不足。因此，发现与HCC相关的早期生物标志物显得尤为重要。

2024年8月，美国布莱根妇女医院的研究团队在《Journal of the National Cancer Institute》上发表了一篇题为“诊断前血浆蛋白质组学特征与肝细胞癌”的研究论文。研究者借助SomaScan平台，对108名HCC患者及对照组的血浆蛋白进行了靶向高通量检测，识别出56种潜在的生物标志物，并基于其中四种蛋白构建了一个预测模型，从而展示了更为优越的预测性能。

研究材料

研究样本包括护士健康研究（NHS）和卫生专业人员随访研究（HPFS）两个队列中的54对HCC患者及匹配的无肝病对照，此外，研究还利用了英国生物样本库制药蛋白组学项目（UKB-PPP）的血浆样本作为验证材料。

技术路线

本研究的技术路线如下：

1. 识别与HCC相关的早期生物标志物及其变化;
2. 通过系统生物学分析诊断前失调蛋白;
3. 通过酶联免疫吸附试验（ELISA）验证选定的生物标志物;
4. 通过Olink技术对选定蛋白进行独立验证。

研究结果

差异表达的诊断蛋白识别

通过对1305种蛋白的SomaScan分析，研究团队在NHS/HPFS队列中发现121种蛋白的表达在HCC患者与健康对照组中显著不同。受限于样本量，经过FDR校正后，这些蛋白没有保持统计显著性。不过，在这121种蛋白中，有56种在HCC患者中表现为上调，其中8种表现出明确的功能关系。

系统生物学分析

为了更深入地理解HCC的生物学机制，研究者对上述56种蛋白进行了IPA分析，结果表明这些蛋白与炎症、免疫功能、细胞活力以及活性氧合成等生物过程密切相关。利用STRING数据库进行蛋白质互作网络（PPI）分析，定义了这些蛋白的相关互作网络，并预测其上游调控蛋白，如TNF、TGFβ1、IL1和MYD88等。

筛选并验证生物标志物

ELISA结果显示CHI3L1、GDF15、SELE和IL1RN这四种蛋白在HCC患者群体中呈现显著的差异表达，且与HCC的风险呈正相关。逻辑回归模型的AUC值为0.83，明显高于传统基础模型的0.67。在将这四个蛋白纳入基础模型后，AUC进一步提升至0.87，灵敏度为76%，特异度为85%。

独立验证结果

在UKB-PPP队列的Olink分析中，这四种蛋白同样与HCC正相关。将这四种蛋白纳入基础模型后，AUC达到了0.88，灵敏度为80%，特异度为88%。在62名肝硬化患者中，有5名患者在随访期间发展为HCC，这些患者的CHI3L1和GDF15水平显著高于非HCC参与者，显示出了相关性。

总结

本研究通过SomaScan高通量靶向蛋白组学技术筛选出了56种与HCC发展相关的血浆蛋白。经过ELISA和Olink技术验证，其中四种已知与癌症相关的蛋白可以用作早期HCC预测的生物标志物，显著提升了现有经典模型的表现。强烈推荐金年会金字招牌诚信至上，深入组学研究20载，拥有丰富的蛋白质检测平台及项目经验，推出超高深度靶向蛋白组新产品，助力大规模的蛋白质组分析。

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