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[發明專利]一種iTRAQ標記在骨關節炎模型中的使用方法在審

專利信息
申請號: 201711169092.6 申請日: 2017-11-22
公開(公告)號: CN107655998A 公開(公告)日: 2018-02-02
發明(設計)人: 于思創;王海云 申請(專利權)人: 南寧科城匯信息科技有限公司
主分類號: G01N30/02 分類號: G01N30/02
代理公司: 南寧指北針知識產權代理事務所(特殊普通合伙)45120 代理人: 于勤,林培
地址: 530022 廣西壯族自治區南*** 國省代碼: 廣西;45
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 itraq 標記 骨關節炎 模型 中的 使用方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及基因轉錄組學和蛋白質組學領域,尤其是一種iTRAQ標記在骨關節炎模型中的使用方法。

背景技術

骨關節炎(osteoarthritis,OA)又稱退行性骨關節病,是最常見的關節疾患之一, 主要表現為關節緩慢發展的疼痛、僵硬、腫大, 伴關節功能障礙, 甚至發生殘疾[1-2]。OA的發病機制是關節受遺傳學、生物學和機械力學事件(如遺傳、代謝異常、勞損、創傷等)的共同作用,誘發細胞和基質在形態學、生物力學、分子學等方面發生改變,導致關節軟骨細胞、細胞外基質及軟骨下骨的降解和合成不平衡。其結局為軟骨細胞的軟化、纖維化、潰瘍并丟失,在失去了軟骨的保護作用后,軟骨下骨發生硬化、象牙化,最終導致骨贅及軟骨下骨囊腫的形成。

OA可累及全身多個關節,其患病率隨年齡增長而增長,尤其危害老年人健康,并給社會帶來沉重負擔。目前65歲以上人群中OA的患病率可達50%以上,而在75歲以上人群中,這一數值可達到80%左右。美國的調查數據顯示,OA是導致50歲以上男性喪失工作能力的第2號殺手,僅次于心血管疾病[5]。隨著世界及我國社會人口老齡化的加速,OA已越來越成為醫患乃至社會關注的焦點話題。

目前, 對OA 的診斷主要依靠臨床癥狀、影像學資料和關節鏡檢查等, 其中, 后兩者對于明確關節部位組織病理變化情況有很大價值。影像學中X線的改變是評價OA 進展的常用方法, 但它仍具有一定的局限性, 其特異性和敏感性較差。通過病理標本研究發現,即使在X 線表現正常時, 關節軟骨也可能已嚴重受累; 一旦患者出現X 線改變, 疾病往往已經處于進展期[6-7], 關節的正常功能和患者的生活質量已經受到嚴重的、不可逆的影響。磁共振成像(MRI) 對軟組織分辨率高, 可從任意面成像及多參數、多序列成像, 能直接顯示軟骨的改變情況, 有助于OA 的早期診斷, 但由于價格昂貴, 難以用于大范圍的疾病評估和普查。此外, 關節鏡是評價關節軟骨受損的最佳手段, 被認為是診斷關節軟骨受損的金標準, 可以直接觀察透明軟骨的腫脹及破潰情況。但是由于檢查的有創性, 且不能顯示軟骨深層和軟骨下骨質的改變, 其臨床應用也受到限制。因此, 探究有效、廉價且微創的檢查手段來檢測亞臨床的OA 和監測病變的進展, 對早期診斷和有效防治OA 有著重要的意義。

隨著分子生物學的發展和研究手段的提高,研究者試圖將目光放在可用于臨床預測和評估OA 的生物學血清標志物方面[8-9]。OA的血清標志物, 為關節組織基質的分子物質或片斷, 它們在組織合成和分解的代謝過程中被釋放進入血液, 可以通過酶聯免疫吸附法( ELISA) 或放射免疫法進行測定,適宜在健康體檢和人群篩查中應用,對人群的骨關節健康預警有重要意義。目前檢測、分析和確定疾病血清標志物主要依賴蛋白組學技術,用蛋白質組學技術來闡明疾病標志物蛋白表達水平的變化與疾病發生發展不同階段的相互關系及其規律,已成為解決疾病早期診斷難題的最有利的途徑[10-11]。而質譜技術是蛋白組學技術的核心,近兩年來新發展的iTRAQ(isobaric tags for relative and absolute quantification,iTRAQ)標記結合MALDI-TOF MS/MS技術,為疾病標志物的發現與鑒定提供了定性、定量信息[12],是疾病標志物篩選研究中最新并且最強有力的手段。

因此,應用iTRAQ標記結合MALDI-TOF MS/MS技術發現和鑒定OA標志物蛋白,是目前能讓我們從數以千計的血清蛋白中篩選到確實在血清中存在,又能指示OA的血清標志物的最為理想的方案。然而,由于質譜技術具有高靈敏度和高分辨率的特性,其得到的數據信息往往是海量的,在這些相對海量的差異蛋白中,既含有OA形成所必需的關鍵性改變, 也含有僅僅因疾病基因組的不穩定性而產生的伴隨性改變[13]。此外,人類疾病也非常復雜,老年OA患者更可能同時罹患多器官系統的疾病,即使都是僅患OA的病人,因年齡、性別、體質、遺傳等各不相同,對血清蛋白的表達譜均有影響。如何將那些影響OA發生發展的關鍵性分子從非OA特異性,不穩定性以及伴隨性改變中識別出來,是當前研究的重要挑戰。

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