检测“自身抗体”已经成为用于早期诊断恶性肿瘤的最有希望的方法之一，有证据表明在恶性肿瘤发作之前就有很多针对良性肿瘤的主动免疫监视机制，因此，鉴定脑膜瘤中特异性自身抗体特征可能有助于早期诊断肿瘤发生的发生。印度Sanjeeva Srivastava副教授利用人蛋白质芯片对脑膜瘤患者的自身抗体特征进行评估，并探究其与组织抗原变化的相关性。这也是第一项使用人蛋白芯片研究脑膜瘤血清自身抗体反应的研究。

1. 不同级别脑膜瘤自身抗体的差异表达分析

   本研究使用人类蛋白芯片鉴定脑膜瘤中的自身抗体生物标志物。筛选来自15个健康个体的血清和15个脑膜瘤患者的血清（10个MGI和5个MGII），设置log2倍数变化大于0.5或小于-0.5且调整后的p值小于0.05的蛋白质是差异表达的。比较健康对照与不同级别的脑膜瘤，在MG中发现了203个显著失调的自身抗体， 在MG1中有489个自身抗体失调，在MG2中有104个自身抗体显著失调。

图1. 自身抗体差异检测。

A. 实验设计示意图；B/C/D 不同级别脑膜瘤芯片结果图（MG脑膜瘤I级和II级样本；MGI脑膜瘤I级；MGII脑膜瘤II级）

2. 自身抗体反应与组织蛋白质组的相关性及与基因表达谱分析比较

  从实验获得的自身抗体谱与从GEO上获得的GSE43290的基因表达谱进行比较，分析相应的数据，与对照相比，候选物如EFCAB2，EPS8L1，NOL3，PAIP1和SNX1的基因表达谱的趋势显示在脑膜瘤中表达升高，而CAMK2N1，CRYM和PRPSAP2在脑膜瘤中表现出与对照相比降低的表达水平。CARHSP1，DOHH和LHX1的基因表达谱上调，而其相应的蛋白表达下调。此外，MAPK3的基因表达谱显示下调，而蛋白质在脑膜瘤中上调， EFCAB2和CRYM在基因表达谱趋势和自身抗体反应中表现出类似的趋势。

图2. 显著失调的自身抗体

A和B分别代表本研究中基于HuProt芯片的自身抗体数据和GEO分析中常见的15个目标

3. 使用免疫印迹验证SELENBP1和TPD52

   SELENBP1和TPD52是自身抗体数据与蛋白质组谱的交叉比较中出现的两个候选物。研究者使用组织裂解物进行免疫印迹，评估SELENBP1和TPD52L2的抗原水平是否改变，结果表明脑膜瘤组织样本中这些蛋白质水平的升高与脑膜瘤等级相关，并可能导致自身抗体产生。

图3. SELENBP1和TPD52的免疫印迹以及它们在蛋白质微阵列中的特征强度

4. 途径分析

  使用功能富集分析工具对具有小于0.05的校正p值和大于0.5的绝对log2倍变化的显着蛋白质进行富集分析，与对照相比时，发现在MG1中有48个途径显着失调，NRAS，MAPK3，YWHAB，PTPN11，MAPK1等蛋白质涉及大多数途径。RAC1信号传导途径在MG2中显着失调，涉及ARPC3，MAPK3，CDKN1B，DLC1，RHOA，MYL2，HBG2等蛋白质。

图4. 显著失调的自身抗体的富集分析。

A．显示了HC与MG1和MG2分析出现的失调途径。 绿色条代表每个途径的倍数富集，黄色代表基因的百分比，红色代表数据集中的基因数；B．代表涉及HC与MG1途径的蛋白质的蛋白质相互作用网络；C．代表涉及HC与MG2途径的蛋白质的蛋白质相互作用网络。

   该研究是脑膜瘤患者首次全面的蛋白质组研究之一，可用于检测因脑膜瘤患者恶性肿瘤相关的各种细胞改变而产生的自身抗体。这项基于蛋白质组学的综合调查分别揭示了脑膜瘤I级和II级489和104个蛋白的失调，以及几种信号通路的富集，这些信号通路可能在该疾病的表现中起关键作用。

参考文献

Gupta S, et al. Evaluation of autoantibody signatures in meningioma patients using human proteome arrays [J]. Oncotarget, 2017:58443-58456.

关于我们

   美国CDI的HuProt™人类全蛋白质组芯片是迄今为止最高通量的蛋白组芯片，包含20,240个蛋白，蛋白质库大，适用于大规模样本筛选而且消耗样本量较少。是用于疾病自身抗体标志物发现的理想工具。该款蛋白质芯片已应用于原发性胆汁性肝硬化、神经精神性红斑狼疮等自身免疫性疾病，以及胃癌等恶性肿瘤的生物标志物发现。

  2014年，博翀生物正式成为CDI的代理商。博翀生物拥有成熟的蛋白质芯片技术服务平台和实践经验，目前正在开展肿瘤标志物筛选计划（TEAMS）和自免病诊断自身抗体标志物筛选计划（ADREAM），我们期待您的加入！

蛋白质芯片进行血清学筛选示意图