胰腺癌早期诊断的辅助方法技术

本发明专利技术涉及用于胰腺癌的早期诊断的新方法，包括使用金纳米颗粒和随后的图像分析，还涉及筛选或监测病理和非病理患者以鉴定具有胰腺癌风险的病理患者的方法，包括使用金纳米颗粒和随后的图像分析，还涉及包含用于胰腺癌的早期诊断的反应物的试剂盒。的早期诊断的反应物的试剂盒。的早期诊断的反应物的试剂盒。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】influences the therapeutic impact of graphene oxide."Nanoscale 7.19(2015):8978
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8994)。这意味着由于蛋白质组组成的个体差异，蛋白质冠组成会因个体而异。事实上，对蛋白质组变化的分析允许鉴定与病理状况存在相关的蛋白质，这些蛋白质可以作为早期诊断标志物、预后指标或对治疗反应的预测因子。
[0006]最近，许多关于生理pH的蛋白质冠的研究已经变得可用，而在酸性条件(例如在炎症组织、肿瘤块、溶酶体中遇到的那些)的定性/定量冠修饰仍然知之甚少。
[0007]非专利文献Colapicchioni,等人“Personalized liposome
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protein corona in the blood of breast,gastric and pancreatic cancer patients”International Journal of Biochemistry and Cell Biology 2016,75,180
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187公开了从患有乳腺肿瘤、胃肿瘤和胰腺肿瘤的患者的血浆分离的蛋白质冠在统计学上彼此不同。然而，没有进行图像处理，也没有开发任何能够预测样品属于健康患者组或肿瘤患者组的测试。
[0008]非专利文献Caputo等人“Aprotein corona
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enabled blood test for early cancer detection”Nanoscale,2017,9,349
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354公开了使用围绕包含二油酰
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磷脂酰
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甘油(DOPG)脂质的阴离子脂质体形成的冠来区分健康受试者和患有胰腺癌的患者的可能性。提供了关于开发血液测试可能性的可行性证明。
[0009]相反，在现有技术中，尚不清楚沉积在纳米颗粒上的蛋白质冠用于胰腺癌的早期诊断的可能用途。
[0010]目前开发用于胰腺癌早期诊断的筛查测试的尝试主要集中在血清生物标志物上。Ca 19.9是食品和药物管理局批准用于胰腺癌临床实践的唯一标志物。然而，由于其低灵敏度(中位数为79％，范围为70
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90％)和特异性(中位数为82％，范围为68
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91％)，CA19
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9在普通人群中用作胰腺癌筛查工具是不可接受的。
[0011]正是为了提高Ca 19.9的诊断准确度，在过去几年中，已经确定了多种生物标志物组，通过在有或没有Ca 19.9的情况将其中的多种蛋白质结合起来，证明可用于区分与健康对照或患有其它疾病(例如慢性胰腺炎)的受试者相比的患有胰腺癌的受试者。这些组中的一些也被证明能够区分出相比于更晚期肿瘤的处于初始阶段的肿瘤。不幸的是，迄今为止，这些方法在日常临床实践中并不适用于大规模，因为它们依赖高度复杂且昂贵的技术并且需要高度专业化的人员。
[0012]与血清标志物相比，还考虑了其它模式，例如对胰液的标志物收集和研究。为此，需要更昂贵且侵入性的手术，即内镜逆行胰胆管造影术(ERCP)或超声内镜引导下细针穿刺活检术(EUS
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FNA)。这些技术，尤其是ERCP，除其它外，还背负着不可忽视的医源性急性胰腺炎发病率。一些生物标志物也已通过分析通过ERCP或FNA获得的胆管冲洗细胞学收集物来鉴定。然而，在这些情况，也没有达到足够高的灵敏度来证明使用如此侵入性且昂贵的技术来诊断早期胰腺癌是合理的。
[0013]多种成像方法被用于鉴定有症状或高度怀疑胰腺肿瘤形成的患者的肿瘤形成。用于胰腺肿瘤检测的主要成像模式是腹部超声波检查、超声内镜检查、CT、磁共振、ERCP和正电子发射断层扫描(PET)。超声波检查是非侵入性的，易于获得，并且不会使患者暴露于电离辐射。然而，由于胰腺在腹膜后的位置，其准确度<70％。相反，经胃进行的超声内镜检查具有>95％的灵敏度。不幸的是，与所有超声波检查一样，两者都受到与操作者相关的可变性问题的影响。施用造影剂(cm)的CT具有高灵敏度(90％)和特异性(99％)，与超声波检查
相比，具有较低的观察者变异性。然而，CT会使患者暴露在电离辐射下，并且由于需要静脉内造影剂，因此并非适用于所有患者，尤其是肾功能衰竭或过敏患者。磁共振具有与CT相似的灵敏度和特异性，但其采集时间更长，需要患者更大的协作，患者必须保持静止才能获得准确的图像。一般来说，高成本、侵入性和高假阳性率是在大多数肿瘤，尤其是胰腺肿瘤的筛查项目中使用成像技术的主要缺点。

技术实现思路

[0014]尽管迄今为止对胰腺癌的风险因素的了解还不全面，但多年来，基于临床和遗传特征，一些群体已被确定为高风险，它们可能代表了所提出技术的应用目标。临床风险因素包括年龄、肥胖、吸烟、糖尿病和慢性胰腺炎。超过95％的胰腺导管腺癌病例出现在45岁后，肥胖受试者以及吸烟者和戒烟不到5年的人和有记录家族史的人患这种疾病的风险高达1.8倍。糖尿病患者面临1.76倍的高风险，并且新发糖尿病可能代表了胰腺肿瘤形成的早期指标。在患有慢性胰腺炎的患者中，患肿瘤的风险增加超过一倍。
[0015]相反，就遗传风险因素而言，BRCA2突变与癌症风险增加至少3.5直至10倍相关，而已观察到与BRCA1突变的可能联系。其它遗传风险因素包括风险为132倍的Peutz
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Jeghers综合征(STK11/LKB1突变)、风险增加13
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22倍的家族性非典型多发痣黑素瘤综合征(CDKN2A突变)、风险增加4倍的家族性腺瘤性息肉病(FAP)、风险增加8.6倍的Lynch综合征和风险为53倍的遗传性胰腺炎(PRSS1突变)。
[0016]本专利技术的作者已经发现，通过分析由金纳米颗粒与患有腺癌的患者的血液样品接触而产生的蛋白质冠，可以通过低成本技术鉴定整体蛋白质表达的异常，例如通过使用十二烷基硫酸钠(SDS)对蛋白质进行聚丙烯酰胺凝胶电泳(PAGE)。SDS
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PAGE是一种低成本、快速的实验技术，广泛应用于临床实验室。电泳的低分辨率虽然不能鉴定单个肿瘤生物标志物(如质谱法所做的那样)，但即使没有关于可能的改变的先验假设，也能够评估蛋白质图谱中的“整体变化”，并检测表达随着病理的存在而整体改变的多种蛋白质的图谱。
[0017]简而言之，本专利技术基于在与来自健康受试者的人血浆和患有胰腺癌的患者的人血浆相互作用后，在尺寸等于100nm的金纳米颗粒周围形成的蛋白质冠的整体组成中检测到的差异。通过SDS
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PAGE实验表征冠的整体组成。本专利申请中报告的研究结果由AIRC(意大利癌症研究协会)(IG 2017ID.20327；首席研究员：Giulio Caracciolo教授)资助，并事先获得罗马大学校园生物医学伦理委员会的批准(协议号：10.3(12).18；2018年9月18日第3次修订)。
[0018]与Caputo等人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种辅助胰腺癌的早期诊断的方法，所述方法允许通过根据两个或更多个风险级别对受试者的血浆样品进行分类来鉴定有必要或适合进行二级检查的处于疾病早期状态或有胰腺癌风险的受试者，其中所述样品分类为所述风险级别中的至少一个表明需要或有机会进行二级检查，包括以下步骤：a)提供来自待分析受试者的血液样品的血浆样品；b)将所述血浆样品与金纳米颗粒一起孵育，以允许在所述纳米颗粒上形成蛋白质冠，所述阶段b)之后任选地有阶段b')，其中对经过孵育的材料进行离心并用磷酸盐缓冲液进行一次或多次洗涤以去除弱结合的蛋白质；c)从所述纳米颗粒分离构成所述蛋白质冠的蛋白质；d)将所述蛋白质在变性聚丙烯酰胺梯度凝胶上进行电泳，以获得在点b)或b')中获得的蛋白质冠的蛋白质图谱(Pp)；e)提供至少一个判别函数(f(α1,α2,
…
α
n
),g(α1,α2,α3,
…
α
n
))和两个或更多个分子量条带(A1,A2…
A
n
)，所述至少一个判别函数(f(α1,α2,
…
α
n
),g(α1,α2,α3,
…
α
n
))和所述分子量条带(A1,A2…
A
n
)是基于参考样品组预先确定的；f)对于所述分子量条带(A1,A2…
A
n
)中每一个，计算所述蛋白质图谱(Pp)的积分面积值(VA1,VA2…
VA
n
)；g)对于所述积分面积值(VA1,VA2…
VA
n
)中的至少一种配对，计算所述至少一个判别函数(f(α1,α2,
…
α
n
),g(α1,α2,α3,
…
α
n
)的至少一个判别值(VD
f
,VD
g
)；h)通过将所述至少一个判别值(VD
f
,VD
g
)与至少一个预定阈值(VS)进行比较来对所述血浆样品进行分类。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述二级检查包括以下中的一种或多种：腹部CT、腹部MRI、超声内镜检查、ERCP。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述至少一个判别函数(f(α1,α2,
…
α
n
),g(α1,α2,α3,
…
α
n
))是通过线性判别分析获得的。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述至少一个判别函数(f(α1,α2,
…
α
n
),g(α1,α2,α
3,
…
α
n
))包括由以下的类型直线方程表示的第一函数(f(α1,α2))：f(α1，α2)＝r1+r2*α1+r3*α2＝0其中r1、r2和r3是线的系数，并且α1和α2是积分面积值。5.权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述至少一个判别函数(f(α1,α2,
…
α
n
),g(α1,α2,α3,
…
α
n
))包括由以下的类型平面方程表示的第二函数(g(α1,α3,α4))：g(α1，α3，α4)＝p1+p2*α1+p3*α3+p4*α4＝0其中p1、p2、p3、p4是平面的系数，并且α1、...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱利奥，
申请(专利权)人：罗马生物医学大学，
类型：发明
国别省市：