バイオマーカー

パーソナル医学は医学研究における最も重要な目標の一つです。疾患の検出および治療の進歩は、過去数十年の間に改善しているが、個々のプロファイルに応じて、治療に対する反応についての困難が残っています。病状に対処するための最良の方法の理解を容易にするために、様々な分野が出現している。プロテオミクスは、バイオマーカーの発見の中で最も有望として表示されます。バイオマーカーユーティリティを有するタンパク質を検出することは、より良い診断および予後のために必須であり得る。このレビューでは、我々はいくつかの目標とプロテオミクス定量化手法について説明します。さらに、我々は、癌、自己免疫および質量分析のアプローチは、バイオマーカーの発見のために使用されている代謝性疾患での研究をまとめる。

肝疾患は、現在、世界の人口の10%以上を苦しめ、それらの発生率が増加している。主な危険因子が知られており、リスクのある集団が日常的に監視されているが、新たなバイオマーカーが緊急に早期診断及びより有効な治療的介入を可能にするために必要とされる。タンパク質は全て一般オミクス技術として知られている中で、プロテオミクス、生物学的プロセスのほとんどを実行するために使用される細胞のツールであるため、健康および疾患におけるヒトの生理を理解するために、細胞機能および精液情報の近いENVISIONを提供することが期待される。大規模比較プロテオミクスは、過去数年の間に部分的にいくつかの肝臓疾患の主要な病原性のメカニズムを概説し、潜在的なバイオマーカーを指摘するデータの偉大な量を提供してきました。しかし、新興の仮説の厳しい検証と通常複雑な生物学的マトリックス中のサブ化学量論と非常に低い豊富な割合を表す臨床的意義の共有結合的に修飾されたタンパク質種の検出は、まだトランスレーショナルリサーチのボトルネックである。質量分析および親和性に基づく濃縮方法に基づいて標的のプロテオミクスのアプローチは確実に候補タンパク質の大きなリストの発見および適切な試料コホートにおける臨床使用の評価との間のギャップを埋めるために貢献する。