基于数据非依赖性串联质谱技术的肾癌多组学研究

Mass spectrometry (MS) based omics research strategies have provide powerful tools for cancer diagnosis, biomarker discovery and pathophysiology interpretation. As the major scan approach for untargeted screening by tandem mass spectrometry, data dependent acquisition method (also known as shotgun approach) has the limitations of losing low abundance biomarker information, poor reproducibility and low accuracy in quantitative analysis. In recent years, the rapid development data independent acquisition (DIA) technology are considered to overcome the limitations of traditional shotgun approach and has been successfully used in the quantitative proteomics study of model organisms. While, the application in actual clinical samples and other omics fields are rarely reported. In this proposal, we will focus on developing a DIA-based multi-omics analysis platform for comprehensive detection of clinical samples. As the DIA approach preserved complete qualitative and quantitative information with permanent traceability, it is very suitable for establishment of disease database in digital medical era and has important clinical significance for analysis of rare sample. On the basis of previous work, we will take kidney cancer as the research objective and perform a systemic study on it from multi-omics levels, including proteomics, peptidomics and metabonomics, aiming at discovering ideal biomarkers and revealing molecular mechanisms of kidney cancer from the global biological level.

基于质谱技术的组学研究方法为癌症的预测诊断、标志物发现、机理研究等提供了强有力的工具。作为串联质谱非目标化合物分析主要手段的数据依赖性采集方法（又称鸟枪法）易造成低丰度标志物信息的丢失，且存在重复性不佳、定量准确性差的缺陷。近年来迅速发展的数据非依赖性采集技术（DIA）能有效解决传统鸟枪法存在的缺陷并被成功用于模式生物的蛋白质组学定量研究，但在临床实际样品和其它组学领域中的应用还鲜有报道。本项目拟发展基于DIA的多组学质谱检测平台，将其用于临床样品的全面分析。由于DIA采集的数据保存了最完整的定性和定量信息，且数据具有永久的可回溯性，对医疗信息化大背景下疾病数据库的建立和临床珍稀样品的分析意义重大。在前期的工作基础上，我们将以肾癌为研究对象，拟从蛋白质组学、多肽组学及代谢组学的多个层面对肾癌进行系统研究，以期寻找理想的肿瘤标志物，并从系统生物学水平揭示肾癌发生发展的分子机理。

基于质谱技术的组学研究方法为癌症的预测诊断、标志物发现、机理研究等提供了强有力的工具。作为串联质谱非目标化合物分析主要手段的数据依赖性采集方法（DDA）易造成低丰度标志物信息的丢失，且存在重复性不佳、定量准确性差的缺陷。近年来迅速发展的数据非依赖性采集技术（DIA）能有效解决传统DDA方法存在的缺陷且数据具有可回溯性，被认为具有广泛的临床应用潜力。本项目针对临床体液样本发展了基于DIA的多组学质谱检测平台，并将其用于肾癌的系统研究。研究内容主要包括：基于DIA的多组学质谱分析方法的建立、集成化临床样本制备技术的发展、肾癌样本的分析及数据处理等。研究发现，我们所建立的DIA方法在鉴定重现性和定量准确性上相比传统的DDA方法都具有明显的优势，具有高通量、高重现性、高灵敏度和高准确性的特点。此外，我们发展了集成化的样本制备技术，在大大缩短样本制备时间的同时提高了制样的重现性，十分适合于大规模临床样本的分析。将发展的分析平台用于肾癌的多组学研究，发现了一系列肾癌潜在标志物并从多组学层面揭示了肾癌发生发展的分子机理。本项目已支持3篇SIC论文发表，申请3项国家发明专利，还有部分成果在投稿阶段。本项目的顺利实施为临床样品分析提供了一套高效可行的解决方案，为疾病的标志物筛查和系统生物学研究提供可供借鉴的技术策略，具有十分重要的临床意义。