20K人类蛋白组芯片在自身抗体研究中的经典案例

       肿瘤、炎症、自身免疫性疾病（如：红斑狼疮、类风关、克隆氏病、多发性硬化）等多种疾病中，体内产生和累积大量的自身抗体。HuProt™20K蛋白组芯片覆盖~2万种人类蛋白质，能够结合并大规模筛选这些人类自身抗体，从而为多种疾病的诊断、预后、药效评价等提供丰富候选标志物。

案例1

       2020年7月，复旦大学附属中山医院肝癌研究所高强教授和丁光宇教授在Journal of Hematology & Oncology（IF=17.388）上发表研究文章，发现了一个由7种自身抗体组成的Panel可用于HCC的无创早期检测，并为了解针对肝癌发生的免疫反应提供了新的线索。

原文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32616055/

案例2

       2017年9月，上海市肺科医院周彩存教授团队在Oncolmmunology上发表研究成果1，发现七种自身抗体Panel（p53、PGP9.5、SOX2、GAGE7、GBU4-5、MAGEA1、CAGE）在肺癌早筛早诊中的临床价值。该研究是国内第一次大规模的针对中国人群进行肺癌自身抗体分子谱筛查的临床研究，通过对2848例临床样本进行系统分析，首次确认肺癌血清七种自身抗体分子在肺癌早期诊断中的重要临床应用价值，并在502例I期肺癌中再次进行验证了早期肺癌诊断的敏感性。

原文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29308305/

案例3和4

        2022年2月，Cancer Science同期发表了两篇关于肿瘤自身抗体标志物的研究文章，分别发现了肝癌和乳腺癌的自身抗体特征。

1）郑州大学公共卫生学院叶华副教授团队利用20K人类蛋白质组芯片发现6种自身抗体组成的panel可用于早期肝癌诊断。研究纳入888份血清样本，包括296例肝癌（HCC）患者、296例肝硬化（LC）患者和296例正常健康对照（NCs），用6种AAbs（PCNA、 AAGAB、CDC37L1、TAF7L、DUSP6、 ZIC2）构建了最佳诊断模型，发现训练集中的AUC为0.826，测试集中的AUC为0.773。该组用于诊断早期肝癌的AUC为0.889。对于早期HCC，AFP与6种AAbs组合的敏感性为90.9%，优于单独使用AFP的53.2%。

原文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34821436/

2）中国医学科学院北京协和医学院韩晓红教授团队利用20K人类蛋白质组芯片发现5种自身抗体组成的panel可用于早期乳腺癌诊断。研究共纳入899份血清样本，包括574例早期乳腺癌（ES-BC）患者、126例良性乳腺疾病（BBD）患者和199例正常健康对照（NHS），发现5种自身抗体组成的panel（KJ901215、FAM49B、HY、GARS、CRLF3）可用于早期乳腺癌诊断，单个AAb和5-AAb Panel的敏感性分别为20.41%-28.57% 和38.78%，而特异性分别超过90%和85.94%。用5种AAbs构建最佳诊断模型，以区分ES-BC与Control或BBD，并识别TN亚型，其AUC分别为0.870、0.860 和0.875。

原文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34843149/

案例5

       2023年5月，Ann Rheum Dis（IF=27.973）上发表题为“Autoantibodies identify primary Sjögren's syndrome in patients lacking serum IgG specific for Ro/SS-A and La/SS-B”的文章，揭示由30种蛋白组成的Panel可用于识别Ro/SS-A阴性原发性干燥综合征。

原文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37147113/