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今回紹介するのは、炎症性腸疾患（IBD）患者を対象にしたマルチプレックス健康監視パネルの開発と臨床評価に関する研究です。この研究では、Stellar質量分析装置を用いた超高スループットのパラレルリアクションモニタリング（PRM）法を採用し、57種類の血漿タンパク質を定量化しました。特に、24種類のFDA承認バイオマーカーを含むこのアッセイは、1日あたり最大300サンプルの処理能力を持ち、最終的には180サンプルのスループットで493件のIBDサンプルと509件の対照サンプルを分析しました。
研究の結果、PRMアッセイは高い定量性を示し、直線性、感度、再現性に優れたデータを提供しました。また、最近の発見実験で特定されたIBDの候補マーカーであるC反応性タンパク質とオロソムコイドタンパク質の検証も行われました。このように、技術的な最適化を経て、臨床的なバイオマーカーの翻訳に向けた新たな道を開く成果が得られました。
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最新誌に「Integrating MALDI-MSI-Based Spatial Proteomics and Machine Learning to Predict Chemoradiotherapy Outcomes in Head and Neck Cancer」が報告されました。頭頸部扁平上皮癌（HNSCC）は、しばしば進行した段階で診断され、その内部の異質性が高いため、信頼できるリスク層別化や治療反応の予測が困難です。本研究では、HPV陰性の進行ステージHNSCC患者における5-フルオロウラシル/プラチナ系化学放射線療法（CDDP-CRT）の治療結果に関連するペプチドシグネチャーを特定することを目的としています。
研究では、31人の治療未経験のHPV陰性HNSCC患者から得られたホール腫瘍切片をフォルマリン固定し、パラフィン包埋後にトリプシンで現場消化し、生成されたペプチドをマトリックス支援レーザー脱離/イオン化質量分析イメージング（MALDI-MSI）を用いて分析しました。臨床フォローアップの結果、20人の患者に再発または進行（RecPro）が見られ、11人は病気の証拠がありませんでした。ペプチドプロファイルに基づいて分類モデルが開発され、無制限および特徴制限アプローチが用いられました。無制限モデルは患者レベルで71%のバランス精度を達成し、特徴制限モデルは72%のバランス精度を示しましたが、特異度は92%に向上しました。これらの結果は、MALDI-MSIに基づくプロテオミクスプロファイリングがCDDP-CRT後の再発リスクが高い患者を特定する可能性を示しています。
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最新誌に「Innovative Approaches to EMT-Related Biomarker Identification in Breast Cancer: Multi-Omics and Machine Learning Methods」が報告されました。乳がんは女性に最も多く見られるがんであり、その多様なサブタイプやステージのために診断や治療が困難です。精密医療は、新しい臨床バイオマーカーを特定することで早期発見、予後、治療計画の改善を目指しています。
このレビューでは、上皮-間葉転換（EMT）に関連する新しいバイオマーカーを特定するために、最先端技術と人工知能（AI）の重要性が強調されています。EMTの過程では、上皮細胞が間葉状態に変化し、これはがんの進行を促進する遺伝的およびエピジェネティックな変化によって駆動されます。多オミクスデータに適用された統計解析や機械学習手法が新たなEMT関連バイオマーカーの発見を促進し、治療戦略の進展に寄与することが論じられています。この結論は、乳がんに関する多くの臨床および前臨床研究によって支持されています。
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最新誌に「Proteomics profiling for the global and acetylated proteins of High-Grade Serous Ovarian Carcinoma」が報告されました。高悪性度漿液性卵巣癌（HGSOC）は予後が悪い主要な卵巣癌の一種であり、プロテオミクスはHGSOCの理解に広く用いられていますが、アセチル化タンパク質の全体像は未だ不明です。この研究は、HGSOCの発癌メカニズムの理解や有用なバイオマーカーの同定に寄与することを目的としています。
研究では、病理学的に診断されたHGSOCの女性患者6名から得た混合抽出物を用い、timsTOF質量分析計を用いて全タンパク質およびアセチル化タンパク質の解析を行いました。解析の結果、腫瘍組織から356種類の差次的発現タンパク質（DEP）が同定され、そのうち124種類が上方制御、232種類が下方制御されていました。また、アセチル化タンパク質においては57種類の差次的発現アセチル化タンパク質（DEAP）が確認され、29種類が上方制御、2種類が下方制御されていました。これらの差次的発現タンパク質は主に代謝経路に関連しており、腫瘍において上方制御されていることが示されました。この研究は、全体的なタンパク質オミクスとアセチル化タンパク質オミクスを統合することで、HGSOCの発癌に対する新たな視点を提供し、診断バイオマーカー選定の新たな方向性を示すものです。
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最新誌に「Preliminary screening of urinary host protein biomarkers for Schistosomiasis haematobium: A proteome profiling study identifying candidate diagnostic targets in school-aged children」が報告されました。シュistosomiasisは重大な公衆衛生上の課題であり、特にアフリカ諸国において、尿生殖器型の原因となるSchistosoma haematobiumは学校年齢の子供たちに最も影響を与えています。従来の診断法は尿中の寄生虫卵を顕微鏡で確認するものであり、労力がかかり、専門的な技術を要し、特に軽度の感染に対して感度が低いという課題があります。
この研究では、ザンジバルから7〜15歳の135人の子供を対象に、データ独立取得（DIA）プロテオミクスと機械学習を組み合わせて、Schistosoma haematobiumに感染した個体の尿サンプルからホストタンパク質バイオマーカーを特定しました。プロテオミクス分析により、感染群の尿サンプルから823種類の共通ホストタンパク質が同定され、機械学習アルゴリズムによってSYNPO2、CD276、α2M、LCAT、hnRNPMが最も識別力のあるバイオマーカーとして強調されました。これらのタンパク質の差異表現傾向は酵素結合免疫吸着法（ELISA）によって確認され、特にLCATとα2Mは診断の可能性を示しました。この研究は、Schistosoma haematobium感染に関連する重要な尿中タンパク質バイオマーカーを特定し、ホストと寄生虫の相互作用に関する新たな洞察を提供するとともに、非侵襲的な診断ツールの可能性を示しています。
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最新誌に「High throughput tear proteomics with data independent acquisition enables biomarker discovery in allergic conditions」が報告されました。この研究は、健康状態を反映する病理的バイオマーカーの探索において、涙液が有望な生体液であることを示しています。涙液は非侵襲的に採取可能であり、環境要因にさらされるため、アレルギー反応を敏感に反映するタンパク質が濃縮されやすい特性があります。しかし、涙液はこれまで十分に研究されておらず、重要な研究機会を提供しています。
本研究では、健康な個体とアレルギー患者からシュルマー試験を用いて涙サンプルを収集し、データ独立型取得（DIA）戦略を用いた高スループットプロテオミクスを組み合わせた最適化されたワークフローを採用しました。このアプローチにより、2542種類のタンパク質を同定し、2つのグループの成功した区別を実現しました。また、99種類の差次的に発現するタンパク質を特定しました。この結果は、涙液におけるタンパク質分析の実現可能性を示し、健康状態を検出するための非常に感度の高い液体としての涙の重要性を強調しています。データはProteomeXchangeにて、識別子PXD067099で利用可能です。
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最新誌に「Novel proteomics biomarkers of recurrent pregnancy loss reflect the dysregulation of immune interactions at the maternal-fetal interface」が報告されました。この研究は、流産が妊娠の50-70%に影響を及ぼし、臨床的に認識された妊娠の15-20%に関与していることを背景に、特に再発性流産（RPL）の原因と分子経路が十分に理解されていない現状を踏まえています。信頼できる診断および予防方法が未だ確立されていない中、次世代プロテオミクス技術を用いてRPLの新しいバイオマーカーを発見し、早期かつ効果的な診断ツールの開発を目指しました。
研究では、妊娠6〜13週のRPLを持つ女性（n=11）と選択的妊娠中絶を受けた対照群（n=11）から血液サンプルを収集しました。14種類の高濃度タンパク質を免疫除去した後、プラズマサンプルは還元、アルキル化、トリプシン消化され、ナノフロー逆相クロマトグラフィーを用いてペプチドの分離が行われました。その後、Q Exactive質量分析計を使用して質量分析が実施され、差次的に豊富なタンパク質が特定されました。最終的に651種類のタンパク質が同定され、RPLにおいては50種類の差次的に豊富なタンパク質が見つかり、特にCGBとPAPPAの2つのバイオマーカー候補が免疫測定法で検証されました。この研究は、妊娠中の免疫相互作用の調節異常を反映した新たなバイオマーカーの可能性を示唆しており、今後の診断法の発展に寄与する意義があります。
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本研究では、Field Asymmetric Ion Mobility Spectrometry（FAIMS）の低解像度を利用して、低負荷および単一細胞プロテオミクスにおけるペプチドカバレッジの向上を目指しました。FAIMSは、イオンの異なる移動度に基づいて信号対雑音比を向上させるため、単一細胞や低入力のプロテオミクスにおいて不可欠なツールです。研究では、電極温度の調整によるFAIMS解像度の調整がペプチド同定感度に与える影響を調査し、FAIMS解像度を下げることで補償電圧ウィンドウが広がり、イオン伝送が増加することを示しました。この低解像度モードは、HeLa消化物の濃度範囲からのペプチド同定を最大18%向上させ、単一細胞サンプルでも同様の効果が観察されました。
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小児肥満は21世紀の重要な公衆衛生課題の一つとして浮上しており、早期の肥満は将来的に多くの合併症を引き起こすリスクが高まります。肥満の発症および持続に関与する分子メカニズムは未だ完全には理解されていませんが、プロテオミクスはこれらのメカニズムに関する有望な洞察を提供します。本研究では、PubMed、Scopus、Web of Scienceを用いて、2010年から2025年に発表された小児肥満に関するヒト研究を系統的に検索し、239件の文献から20件を選定しました。主にLC-MS/MS技術を用いてプロテオミクス解析が行われ、APOA1、CLU、HPなどの重要な異常調節タンパク質が特定されました。
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単一細胞質量分析（MS）は、細胞のプロテオームを高感度でプロファイリングする手法ですが、高度な機器のコストが普及を妨げています。本研究では、キャピラリー電気泳動（CE）とデータ依存型取得（DDA）、電気泳動相関（Eco）イオンソーティングを組み合わせ、人工知能（AI）を用いたスペクトルのデコンボリューション技術CHIMERYS（Eco–AI）を活用することで、単一細胞プロテオミクスへのアクセスを広げることを目指しました。この「リアルタイムEco–AI」ワークフローは、レガシーのハイブリッド四重極オービトラップ質量分析計（Q Exactive Plus）に接続されたカスタムCEプラットフォーム上で実施されました。
この手法により、1 ngのHeLa消化物から2142のタンパク質が同定され、現代のnanoLC Orbitrap Fusion Lumosで検出された969のタンパク質を上回りました。また、約250 pg（単一細胞相当）からも1799のタンパク質が15分未満で同定され、理論的には1日あたり48サンプルのスループットが可能です。実証実験として、リアルタイムEco–AIはXenopus laevisの胚の単一前駆細胞から1524のタンパク質をプロファイリングし、神経系と表皮系の運命決定におけるプロテオームの非対称性を明らかにしました。これにより、リアルタイムEco–AIは、CE–MSを用いた単一細胞プロテオミクスのためのコスト効率の良い強力な戦略であることが示されました。