Revista de Proteómica y Bioinformática
Acceso abierto

abstracto

Análisis peptidómico a través de la tecnología de transferencia directa de un solo paso para colorrectal Descubrimiento de biomarcadores de cáncer

Kazuhiko Uchiyama, Yuji Naito, Nobuaki Yagi, Katsura Mizushima, Yasuki Higashimura, Yasuko Hirai, Tetsuya Okayama, Naohisa Yoshida, Kazuhiro Katada, Kazuhiro Kamada, Osamu Handa, Takeshi Ishikawa, Tomohisa Takagi, Hideyuki Konishi, Daisuke Nonaka, Kyoichi Asada , Lyang-Ja Lee, Kenji Tanaka, Yoshiaki Kuriu, Masayoshi Nakanishi, Eigo Otsuji y Yoshito

El cáncer colorrectal (CCR) es una de las principales causas de mortalidad relacionada con el cáncer en todo el mundo. El diagnóstico temprano del CCR es fundamental, ya que los pacientes diagnosticados en una etapa temprana tienen una mayor tasa de supervivencia a cinco años después de la resección quirúrgica. Se han descrito biomarcadores séricos para la detección de CCR y el análisis peptidómico es un enfoque prometedor debido a su potencial diagnóstico. Se investigaron un total de 72 pacientes con CCR y 63 controles sanos. Utilizamos una técnica integral de análisis de péptidos, el análisis BLOTCHIP®-MS, una combinación de electroforesis y espectrometría de masas, para la detección de alta sensibilidad de cantidades traza de péptidos séricos. El modelo de predicción comprendía cinco péptidos: m/z 1616,66 (cadena alfa de fibrinógeno), m/z 2390,26 (alfa-1-antitripsina), m/z 2858,42 (forma S-cisteinilada de AHSG), m/z 3622,78 (VASP) y m/z 3949,98 (F. XIIIa). Los tres grupos de CRC, etapas II a IV, II + IIIa y IIIb + IV, se discriminaron de los controles. El AUC (0,924), la sensibilidad (83 %), la especificidad (92 %) y la razón de probabilidad media (6,80) para el estadio II a IV del CCR sugirieron un rendimiento diagnóstico alto. Describimos un modelo de predicción para el diagnóstico de CCR utilizando péptidos biomarcadores candidatos descubiertos mediante una tecnología de transferencia directa de un solo paso (análisis BLOTCHIP®-MS). La tecnología de alto rendimiento tiene una alta reproducibilidad y es aplicable para la cuantificación de péptidos y el análisis diferencial para el descubrimiento de biomarcadores.