来源:康尔诺生物技术文献2026-06-05
肿瘤标志物检测,正在经历一场从"单兵作战"到"集团作战"的变革。
癌症,至今仍是全球人类死亡的主要原因之一。在我国,肺癌的发病率和死亡率均居首位,结直肠癌、肝癌、胃癌、食管癌和胰腺癌五大消化系统肿瘤同样高发。面对这些"沉默的杀手",早发现、早诊断、早治疗是提高生存率的关键。然而,传统的肿瘤标志物(如CEA、CA19-9等)单一使用时,敏感度和特异度往往不尽如人意。有没有一种方法,能够更早、更准地发现肿瘤的蛛丝马迹?答案是:蛋白/多肽指纹图谱。2024年,《实用肿瘤杂志》发布了《蛋白/多肽指纹图谱在肿瘤中的临床应用专家共识(2024版)》,由国内多位肿瘤学和检验医学领域的专家学者共同编写。本文将带你一文读懂这项正在改变肿瘤检测格局的新技术。
要理解这个概念,先要知道"多肽"是什么。
多肽是由2~100个氨基酸组成的小分子蛋白,包括细胞因子、生长因子、激素等。它们处于生命活动的"下游",与疾病表型的关系更为直接和密切。在肿瘤的发生发展过程中,多肽通过调控转录、信号传递、细胞间通讯等多种机制发挥着关键作用。
蛋白/多肽指纹图谱,顾名思义,就是通过检测体液(如血液、尿液)中多个肿瘤相关多肽的特征峰,利用人工智能算法整合分析,形成一套类似"指纹"的图谱模型,用于肿瘤的检测和预测。打个比方:单一多肽标志物就像用一根手指去识别一个人,而蛋白/多肽指纹图谱则是用整只手的十根指纹去精准锁定目标——准确度自然大幅提升。
目前液体活检领域还有ctDNA(循环肿瘤DNA)、CTC(循环肿瘤细胞)、外泌体和miRNA等技术。蛋白/多肽指纹图谱的优势在于:
整个检测流程分为四个关键步骤:
第一步:样本采集
最常用的是血液和尿液样本。血液采样微创、可及性高;尿液采样非侵入性、多肽稳定性好,尤其适合泌尿系统肿瘤检测。
第二步:多肽提取富集
生物样本中低丰度多肽占比不到1%,如何从大量高丰度蛋白中"捞出"有价值的多肽,是技术难点。我国学者开发的多孔硅颗粒材料,能高效捕获小分子多肽并保护其不被降解,已获得国家药监局备案,为产业化奠定了基础。
第三步:质谱检测
目前最具临床应用前景的平台是MALDI-TOF MS(基质辅助激光解析离子化飞行时间质谱),具有样本前处理要求低、通量大、自动化程度高、操作便捷等优势。
第四步:AI建模分析
基于多中心大样本数据,采用机器学习算法(逻辑回归、随机森林、支持向量机等)构建包含多个多肽特征峰的集成模型,最终形成可用于临床的诊断软件。
这是目前进展最快的应用方向。共识中披露了多项令人振奋的数据:

值得一提的是,肺部肿瘤检测对5~15mm肺结节的检测准确度高达93.2%,这对于临床中"肺结节良恶性鉴别"这一老大难问题,提供了极具价值的辅助手段。
在非小细胞肺癌领域,基于8个多肽的VeriStrat检测模型,可有效预测患者使用EGFR-TKIs靶向药的疗效,已通过美国FDA审核并被纳入NCCN指南——这是目前唯一进入临床应用的蛋白/多肽指纹图谱检测项目。
此外,在直肠癌新辅助放化疗敏感性预测、黑色素瘤免疫治疗响应预测等方面,也展现出良好前景。
膀胱癌复发预测模型的敏感度达87%,结直肠癌化疗反应预测、小细胞肺癌复发监测等研究也在推进中,不过这一方向目前整体仍处于研究阶段。
共识共提出8条指导意见,核心要点包括:
共识指出,蛋白/多肽指纹图谱的未来发展需要在以下四个方面持续发力:
从"单兵作战"到"集团作战",蛋白/多肽指纹图谱正在重新定义肿瘤液体活检的边界。它不仅能实现多种癌症的联合检测,还能辅助临床医生制定更精准的治疗方案。随着技术的不断成熟和更多临床研究的推进,这项技术有望成为肿瘤防控体系中不可或缺的一环,为患者带来真正的福音。
参考文献:蛋白/多肽指纹图谱临床检测专家组,袁瑛. 蛋白/多肽指纹图谱在肿瘤中的临床应用专家共识(2024版)[J]. 实用肿瘤杂志,2024,39(6):489-505. DOI:10.13267/j.cnki.syzlzz.2024.074.
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