在癌症研究領域，一項突破性的進展正在改變我們對癌症的認識和監測方式。這項創新來自於Proteotype Diagnostics公司，他們發佈了一篇革命性的研究報告，展示其免疫診斷平台如何以前所未有的靈敏度檢測癌症的早期跡象，並提供一個新的方法以預測治療效果。
透過研究，目前正專注研究如何更有效檢測癌症。癌症診斷公司Proteotype Diagnostics與其合作者共同宣布，其研究以開放獲取的形式發表在《自然通訊》期刊上。這篇研究展開了一項新的、創新的平台，以最小侵入性的方式利用人體自身的免疫反應，在癌症還處於早期階段時即檢測到其存在，並可預測病患的治療反應。
這項由Proteotype Diagnostics的科學長Dr. Emma V. Yates和來自劍橋大學的Professor Gonçalo J. L. Bernardes共同領導的研究，驗證了其方法在170名涵蓋多種癌症類型以及健康或非癌症人群中的臨床試驗的有效性。這項技術不再依賴於尋找循環中的腫瘤DNA的微小片段，而是測量特定氨基酸殘基的濃度波動，這些氨基酸是免疫蛋白質結構中的組成部分，在簡單的血液樣本中即可進行此測量。
關鍵發現
- 高靈敏度與特異性：通過機器學習方法，這些氨基酸殘基測試結果顯示，能檢測78%的早期癌症且虛報率為0，AUROC值達到0.95。
- 治療反應預測：在接受CDKi治療的晚期乳癌患者中，特定氨基酸殘基濃度模式可以預測98%的治療反應者，這使得個性化療法的決策能夠提前數月確定。
- 穩健且快迅的分析：此平台利用了生物正交的螢光標籤，專門標記其目標氨基酸，這允許在純血漿中進行高通量光學讀數而不需要複雜樣本處理。
- 廣泛應用：初步的多癌症早期檢測概念驗證已經證明區別癌症、自體免疫疾病和感染性疾病的免疫診斷特徵的能力，表明其在腫瘤學上的廣泛應用潛力。
技術原理
- 生物嵌入：不再是觀察數千個個別的血漿蛋白，而是將血漿蛋白組重新想象成氨基酸“組件”的混合物。研究人員辨識在腫瘤誘發的免疫激活中濃度大幅變化的氨基酸殘基。
- 螢光標記：每個氨基酸殘基則被標記上螢光探針，該探針僅在共價反應後變成螢光，這確保了測試的特異性並消除了未反應染劑造成的背景噪音。
- 機器學習分析：隨後的螢光強度透過蛋白校準曲線轉換為濃度值，經過訓練的分類器能以高準確度辨識出與癌症相關的免疫監控模式。
重要性及未來計劃
這個平台利用了免疫系統對初期腫瘤的固有靈敏性，通過專注於血漿蛋白組中氨基酸殘基，我們擴大了傳統檢測方法無法偵測出的微弱信號，從而更早檢測出癌症並更有效地指導治療選擇。
該團隊目前正在擴大不同人群中的驗證研究，並探索如何與例行的臨床工作流程整合。合作伙伴已經在研發和推出全面自動化的多癌症早期檢測和治療監測的測試中。
Proteotype Diagnostics公司為開拓式的診斷公司，致力於開發先進的多癌症早期檢測和個性化醫療測試，這些測試可測量宿主對腫瘤發展的反應。透過尖端科技和全面的研究，Proteotype旨在革新癌症診斷並改善早期檢測，最終提升病患的結果及存活率。
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