研究人員報告了一種能檢測血液樣本中幾種類型癌癥的方法，該方法基于免疫應答信號，但有些人對這樣的檢測方法持懷疑態(tài)度。

      坦佩亞利桑那州立大學的研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種廉價的可以檢測幾種常見癌癥的血液測試方法，該方法基于它們引發(fā)的的免疫應答。他們用隨機生成的肽陣列與人血液樣本中的抗體結合，這些血液樣本來自于健康人群或來自患有五種不同癌癥的人�；�于綁定模式或免疫信號，研究者能夠區(qū)分所有這五種類型的癌癥。這個小組還使用另一個隨機生成肽矩陣來區(qū)別更大范圍的癌癥和其他疾病之間的聯(lián)系。研究結果于七月十四日發(fā)表在美國國家科學院院刊PNAS上。

      希臘雅典學院生物醫(yī)學研究基金會的臨床蛋白質(zhì)組研究人員Antonia Vlahou 說“這個想法是簡潔精妙的，但有卻有東西被漏掉了”，她沒有參與這項研究。但她說，從文章中目前還不清楚肽陣列和免疫信號是如何準確工作的，因為它不可能告訴我們哪些抗體結合了這些多肽。“我們必須準確知道是什么結合上了什么，這才能解釋與疾病的關聯(lián)，”她說。“能更好地描述測量特性是必要的�！�

      格拉斯哥大學一位研究蛋白質(zhì)組學生物標記的科學家Harald Mischak表示：“我必須承認，這聽起來太美好，會令人難以置信。”

      亞利桑那州立大學的免疫學家和生物化學家Phillip Stafford領導這項工作。他承認，目前雖然還不清楚到底哪些抗體確定每種癌癥的信號，但堅持認為他團隊的研究方法有效。

研究人員獲得兩組多于10000個隨機多肽來篩選癌癥患者血液樣本中的獨特抗體類型。習慣上，生物標志物檢測是基于多肽和抗體的數(shù)量是十分有限的，但Stafford說，使用更多種類和數(shù)量看起來更有效。“除非你百分之百確定你知道目標信號是什么，否則試圖猜測或者事后預言什么蛋白會對你的免疫系統(tǒng)反應都是徒勞的�！�

      Stafford的小組使用一個隨機數(shù)發(fā)生器生成了它的肽陣列，17個不同的氨基酸產(chǎn)生的多肽，加上三個結構標準蛋白。癌細胞產(chǎn)生的蛋白質(zhì)和其他生物分子，不同于那些由健康細胞產(chǎn)生的。病人的免疫系統(tǒng)將對這些陌生的分子作出反應，釋放出抗體與肽陣列結合并形成免疫信號。

      為確定這些免疫信號與某些疾病有關，Stafford和他的同事從20個分別患有乳腺癌，胰腺癌，多發(fā)性骨髓瘤，膠質(zhì)母細胞瘤，或食管癌的患者收集血液樣本，同時收集了20個健康人的血液樣本作為對照。團隊使用這些樣品來研究每種惡性腫瘤的免疫信號反應。研究者隨后評估了多于120人的具有相同疾病的血液樣本，發(fā)現(xiàn)他們能夠正確診斷出95%的病患。

為進一步測試他們的免疫信號系統(tǒng)，研究人員使用了近1500例健康人對照組和14例病患，包括幾種類型的乳腺癌和非癌疾病如胰腺炎。他們用大約四分之三的樣本來訓練另一個隨機產(chǎn)生的肽陣列。然后測試用它們來評估剩余患相同病癥的人的樣本的能力，其能作出多于98%的正確診斷。

      Stafford說，因為他是HealthTell公司的一個顧問，基于他研究團隊的技術開發(fā)診斷測試�；�于亞利桑那州公司的Chandler計劃至少在第一市場將這些測試直接投向消費者。

      但Vlahou和Mischak爭論說這樣一個普通的癌癥篩選具有的臨床意義很有限，因為醫(yī)生傾向于測試特定的高危人群，而不是一般的人群。Vlahou說，例如，醫(yī)生會對區(qū)別膀胱癌和良性膀胱條件的驗證生物標志物更感興趣，而不是給予捕獲所有癌癥的測試。“我不認為發(fā)現(xiàn)多癌癥的測試對臨床有影響，”她說。

      Mischak 說，“最后可能顯示他們的報告是真實的，但至少應該有一人持懷疑態(tài)度”。

摘自：
http://www.the-scientist.com/?articles.view/articleNo/40487/title/A-Multi-Cancer-Diagnostic-/
（聯(lián)科生物 譯）