神戶大學的吉田準教授小組于2012年使用基于氣相色譜質譜聯用儀(GC-MS)的臨床代謝組學分析技術,對大腸癌患者和正常樣品的血清進行分析,開發出4種可用于大腸癌代謝物標記以及基于這些代謝物標記的高可靠性診斷預測方法。該預測方法雖然較以往的基于CEA及CA 19-9等腫瘤標記物方法有更高的實用性,但作為篩查方法在靈敏度、特異性方面還不夠完善。
島津制作所結合高速掃描控制技術(ASSP)和Smart MRM技術獨創了高速、高靈敏度GC/MS/MS技術。島津制作所和神戶大學組成的共同研究小組使用該技術,開發出了更高精度的血漿代謝物定量分析手法。采用這種手法,對國立癌癥研究中心所保存的臨床信息明確的600個以上的標本進行分析,最終開發出了高性能的篩查方法。通過對患者及正常人樣本血漿中的代謝物進行綜合分析,發現了8種多生物標記物可以用于大腸癌診斷(丙酮酸,乙醇酸,色氨酸,棕櫚油酸,富馬酸,鳥氨酸,賴氨酸,3-羥基異戊酸)。制作出基于這8種代謝物數據的靈敏度、特異度指標均高于96%的大腸癌診斷預測方法。并且,經確認,最新開發的診斷預測方法對于處于階段0和階段1的早期大腸癌患者也獲得很高的靈敏度。
本研究由日本醫療研究開發機構(AMED)的醫療領域研究成果開發事業尖端分析測試技術/儀器開發計劃(開發課題名稱《全自動超早期大腸癌檢查診斷系統的實用化》,組長:島津制作所分析測試儀器事業部經理尾島典行 副組長:神戶大學研究生院醫學研究科副教授吉田優)協助開展。
(審核編輯: 林靜)
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