近日，我院器官移植研究所杨浩研究员、泌尿外科杨璐教授、病理科王威亚副教授团队，联合四川省人民医院医学遗传与罕见病中心刘珊研究员团队在ACS Nano（IF：15.8）发表文章"Chemical Affinity Capture of Plasma Extracellular Vesicles Enables Efficient and Large-Scale Proteomic Identification of Prostate Cancer Biomarkers"。该研究针对血浆细胞外囊泡（EV）分离的挑战和临床样本的大规模与复杂性，基于我院基础-临床多学科交叉合作，建立了一套高效的EV分析体系，可实现临床大队列样本EV的高通量分离和蛋白质组学检测。应用该方法，研究团队从大规模血浆样本中寻找到了具有良好诊断效果的前列腺癌EV蛋白标志物，并验证了其对前列腺癌的诊断能力以及对不同分期前列腺癌的辨别能力，有望促进前列腺癌的无创精准诊断。

我院为第一完成单位，杨浩研究员、杨璐教授、王威亚副教授以及刘珊研究员为共同通讯作者。我院疾病系统遗传研究院曾文娟助理研究员和张勇副研究员、天府代谢与蛋白组学公共平台王新媛助理研究员和器官移植研究所王诗盛助理研究员为共同第一作者。

目前，前列腺癌（PCa）的早期筛查手段，如血清前列腺特异性抗原（PSA）检测，其肿瘤特异性较差，极易导致过度诊断和不必要的活检。因此，寻找高特异灵敏且非侵入性的生物标志物来辅助PCa的早期精准诊断具有重要的临床价值。细胞外囊泡是液体活检领域的重要研究对象，其广泛存在于各类体液中，具有良好的稳定性；同时，包含丰富多样的分子内含物，并能反映早期病理变化，被视为新型生物标志物的重要来源。但目前尚缺乏标准可靠的方法从大规模复杂的临床体液样本中获得EV，从而限制了EV来源标志物的临床应用。

图1. 研究设计。

为了解决大规模临床血浆EV蛋白质组学分析的技术难题，该研究通过整合TiO2化学亲和捕获与数据非依赖型质谱采集方法，构建了一套高效的EV分析体系。其具有通量高、重现性好、操作简便快速、蛋白覆盖度广、经济实用等关键特点，适用于临床大队列样本EV的高通量分离和蛋白质组学检测。应用这一体系，该研究从大规模血浆样本中寻找到了具有良好诊断效果的前列腺癌EV蛋白标志物—生长分化因子15（GDF15），其预测AUC值可达0.908，优于临床PSA指标（AUC 0.781）。研究进一步在包含457例样本的多个独立队列中，采用多种免疫学方法和质谱技术对该标志物进行了验证，确定了其对PCa的诊断能力以及对不同分期PCa的辨别能力。研究通过机器学习算法评估了GDF15与临床PSA的联合诊断效果，发现二者联合能显著提高诊断的准确性（0.843）、灵敏度（0.875）、特异性（0.815）和AUC值（0.864），显示出了明显的协同效应。即使在PSA诊断灰区，该组合仍然能显著增强PSA的诊断能力。

图2. TiO2亲和捕获与蛋白质组学检测前列腺癌和良性前列腺增生血浆EV。

这些发现不仅证实了GDF15作为无创诊断标志物的临床应用前景，更为推动大规模多中心临床研究以验证其临床价值提供了理论依据。该研究所建立的EV富集与检测方案联合更为灵敏和高通量的Orbitrap Astral等质谱仪，将为EV生物标志物的发现及临床转化提供重要的技术支撑。

论文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.5c01564