上海心肌代谢panelOLINK蛋白质组学怎么样

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随着蛋白检测技术和生物信息学与统计学算法的发展，以疾病研究为主要目的之一的人类蛋白质组计划正快速推进。蛋白质生物标志物在疾病早期诊断和临床***等方面有着非常重要的意义，其发现策略和方法的研究已成为一个重要的热点领域。传统大队列样本的蛋白质筛选主要基于质谱进行检测，随着临近延伸分析（Proximity Extension Assay，PEA）检测技术的出现，弥补了质谱在血液样本检测中的缺陷，为血液蛋白质标志物的发展提供了新的检测方向。上海心肌代谢panelOLINK蛋白质组学怎么样OLINK蛋白质组学服务(代谢 PANEL)。

心血管：为突破这一挑战，英国伯明翰大学的研究人员利用Olink心血管panel对2014年至2016年间的638名医院患者的血液样本进行了心血管生物标志物的分析，并对患者的7个临床危险因素进行了评估。研究发现，在所有的生物标志物中，有两个与中风**为相关，这两个指标是脑钠肽（BNP）和成纤维细胞生长因子-23（FGF-23）。对三个简单的临床风险因素（年龄、性别和身体质量指数BMI）和两个生物标志物（BNP和FGF-23）进行简单的评估，就可以帮助识别AF患者，BNP和FGF-23也可能有助于对AF患者进行分层。

阿尔兹海默症： 该研究使用临近延伸分析技术（PEA）分别检测180位香港市民1160个血浆蛋白水平，训练包括106位AD患者和74位健康对照（HC）组成，验证队列包括36位AD患者和61位HC。 在训练队列中，与HC相比，AD患者共有429种差异蛋白，其中包括61种***上调的蛋白和368种***下调的蛋白。蛋白质聚类分析共找到了19个与AD相关的血浆蛋白簇。研究者选择19个蛋白簇中的关键蛋白，构建了一个AD的诊断模型。在验证队列中该诊断模型的AUC = 0.9690，且再次比血浆ATN生物标记物的模型（AUC = 0.8871）更准确。此外，研究者再次验证，该模型生成的AD分类分数与认知能力相关。对两个**队列的综合分析显示，整合模型可准确地对AD进行分类，敏感性为90.51％，特异性为90.91％（AUC=0.9594）。且19种蛋白标志物模型确定的AD严重程度水平与p-tau181状态***相关：严重组中≈80％的个体为p-tau181阳性，而正常组中为≈20％。这些结果共同证明该19蛋白模型对tau病理分类的AD具有特别高的准确性，为开发针对AD的高度特异性的基于血液的诊断工具提供了基础。OLINK蛋白质组学服务(心血管疾病-II PANEL)。

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