近日，中南大学湘雅二医院心血管内科团队在中华心血管病网络杂志上发表了一篇题为“High-sensitivity C-reactive protein may be a biomarker of high-density lipoprotein dysfunction and structural remodeling in patients with coronary atherosclerotic heart disease”的文章，文章基于核磁共振波谱技术（NMR），探讨冠心病患者中能反映高密度脂蛋白（high‑density lipoprotein,HDL）介导的胆固醇流出能力（cholesterol efflux capacity, CEC）的指标。文中特别致谢了谱天生物在核磁检测与分析等方面做出的支持。基于核磁共振波谱技术的微量样本无损检测、高通量全程自动化、无与伦比的重现性，独家数据库平台等优势，谱天生物持续在心脑血管疾病的早期预警、用药指导和长期监测方面进行探索研究，推动以更精准的方式实现包括心脑血管、常见癌种等在内的筛查与用药指导。研究背景全球疾病负担研究和中国心血管健康与疾病报告显示，以冠心病（coronary atherosclerotic heart disease，CHD）为代表的动脉粥样硬化性心血管疾病仍然是全球范围内的首位死亡原因，且我国CHD的死亡率仍在逐年上升，防治CHD刻不容缓。尽管当前降低低密度脂蛋白胆固醇（low‑density lipoprotein cholesterol，LDL‑C）水平的治疗方法在CHD的防治中取得了显著的获益，但是即使将LDL‑C降低到0.78 mmol/L的低值，仍有约10%的患者发生心血管事件，即仍然存在剩余风险，这敦促我们仍应积极地寻找新的干预靶点。20世纪80年代，多项流行病学研究一致发现高密度脂蛋白（high‑density lipoprotein，HDL）胆固醇（HDLcholesterol，HDL‑C）水平与CHD事件发生率呈负相关，因此，HDL‑C曾被认为是重要的心血管保护因素。但是，接下来的升高HDL‑C的药物临床试验、遗传学研究结果均不支持上述观点。HDL是血浆中一群8~13 nm、异质性很强的脂蛋白颗粒，有介导泡沫细胞胆固醇流出、抗氧化和抗内皮细胞炎症等功能。目前，多项大规模临床试验已证实体外实验测得的HDL胆固醇流出能力（cholesterol efflux capacity，CEC）不仅可以独立预测健康人群的心血管风险，还可以独立预测CHD患者的不良事件发生率和死亡率，有重要的临床价值。但是CEC的测定需要体外细胞模型和同位素，这限制了它在日常临床工作中的使用。因此本研究中我们希望找到能反映CHD患者的CEC的指标。研究方法连续纳入2018年6月至7月在中南大学湘雅二医院心血管内科住院且经冠状动脉造影确诊的冠心病患者（CHD组）36例和同期非冠心病患者（非CHD组）61例。采集患者入院次日晨起空腹血，离心全血后获得血浆样本。将血浆样本分装后冻存于-80 ℃冰箱用于CEC和HDL结构的检测。CEC的检测主要有以下5个步骤：以肝素锰沉淀法获得HDL、巨噬细胞荷脂、上调胆固醇流出通道蛋白的表达、胆固醇流出及检测同位素含量。使用核磁共振波谱技术（nuclear magnetic resonance spectroscopy, NMRS）检测HDL的结构。收集研究对象的基线特征、常规生化指标，并检测 CEC 和HDL的结构参数。应用Pearson相关分析寻找与CEC相关的变量，并以多重线性回归分析进一步评价变量与 CEC 的关系。研究结果1. 临床特征CHD组所有患者均诊断为急性冠状动脉综合征，包括4例ST段抬高型心肌梗死，14例非ST段抬高型心肌梗死，18例不稳定型心绞痛。其中，29例患者（80.6%）的采血时间距离发病时间间隔≥7 d。与非CHD组相比，CHD组的患者年龄更大、男性更多，糖尿病、高血压、现况吸烟者更多，血浆总胆固醇、HDL‑C、LDL‑C更低，但hs‑CRP更高［1.76（0.88~4.05）vs. 0.91（0.32~1.87），Z=2.89，P=0.004］。2.高密度脂蛋白胆固醇与胆固醇流出能力的关系CHD组的CEC低于非CHD组［（11.9%±2.3%）vs.（13.0%±2.2%），t=-2.32，P=0.022，图 1］，差异有统计学意义。在非 CAD 组，HDL‑C 与 CEC 正相关（r=0.358，P=0.006，图 2A），但是该相关性在CAD组中差异无统计学意义（r=0.216，P=0.206，图 2B）。NMRS验证了该结果，即HDL‑CNMRS在非CHD组中与CEC呈正相关（r=0.416，P=0.001，图2C），但在CAD组中与CEC无相关性（r=0.065，P=0.708，图2D）。NMRS还同时检测了总HDL和各HDL亚组中的载脂蛋白A‑Ⅰ（apolipoprotein A‑Ⅰ，apoA‑Ⅰ）、apoA‑Ⅱ、磷脂、甘油三酯、游离胆固醇含量。将CEC与以上指标作单变量相关分析，可发现非CHD组中，CEC与总HDL磷脂、总HDL游离胆固醇、总HDL apoA‑Ⅰ、总 HDL apoA‑Ⅱ均呈正相关（P

近日，《柳叶刀》（THE LANCET）发表年度重磅肺癌筛查综述，汇集了当前全球最新医学证据，针对全球当前肺癌筛查现状与未来方向，展开详细分析。文中对肺癌高危人群、肺结节与肺癌、戒烟干预、成本效益以及肺癌筛查未来方向等方面进行了论述。从个性化筛查时间间隔、人工智能、生物标志物三个角度对未来的肺癌筛查方向进行了详细分析。其中在个性化筛查时间间隔中指出，对通过开发肺癌风险分层模型，指导个性化筛查时间间隔，大大提高肺癌筛查效率，是未来重要的肺癌筛查研究领域之一。而谱天生物开发的PT-L1™ I 期肺癌术后复发风险分层预测产品与这一方向不谋而合，通过 I 期肺癌术后组织进行复发风险分层预测，对低风险者延长随访时间，对高风险者加强干预，缩短筛查时间间隔可以有效监测复发风险，提高患者生存率。原文摘要： 肺癌是全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。筛查与早诊早治是降低所有人群肺癌死亡率的有效措施。美国国立肺癌筛查试验（NLST）与荷兰比利时NELSON肺癌筛查试验研究显示，与胸片或无筛查相比，低剂量CT筛查可降低肺癌死亡率。以上研究已经明确了肺癌筛查的关键问题，但对于优化临床效果和成本效益的关键方面仍存在不确定性。近日，《柳叶刀》（THE LANCET）发表年度重磅肺癌筛查综述，汇集了当前全球最新医学证据，针对全球当前肺癌筛查现状与未来方向，展开整合分析。 肺癌筛查里程碑20世纪70年代的早期临床试验研究了胸片和痰液分析用于肺癌筛查的潜力。发现这些试验结果并未降低肺癌死亡率，导致20世纪80年代的相关肺癌筛查研究放缓。第一个使用低剂量CT的肺癌筛查试验在日本进行，随后20世纪90年代在北美进行了早期肺癌行动计划（ELCAP）。之后，全球开展美国国立肺癌筛查试验（NLST）和荷兰比利时肺癌筛查（NELSON）试验两项大型随机对照试验，以确定使用低剂量CT进行肺癌筛查对死亡率的影响。NLST试验将美国33个中心的53454名肺癌高危人群随机分配，在2002年至2004年间每年进行三次低剂量CT或胸片筛查。在低剂量CT组中，与X线组比较，肺癌死亡率相对降低了20.0%（95%CI 6.8–26.7；P=0.004），全因死亡率降低6.7%（95%CI 1.2–13.6；P=0.02）。为预防一例肺癌相关死亡而需要筛查的人数为320人。NELSON试验将2003年至2006年间的13195名男性（主要分析）和2594名女性（亚组分析）随机分为两组，分别在基线、1年、3年和5.5年时接受低剂量CT检查，或不进行筛查。与NLST中定义阳性和阴性扫描的基于二维（2D）直径的肺结节评估不同，NELSON试验依赖于半自动体积结节测量来指导治疗。研究表明，10年后肺癌累积死亡率下降24%。然而，与NLST不同，NELSON试验中筛查组和无筛查组10年全因死亡率的差异无统计学意义。一项来自中国的2021年基于人群的前瞻性队列研究（1016740名参与者）发现，一次性低剂量CT筛查与肺癌死亡率下降31%及全因死亡率下降32%相关。确定肺癌筛查的人群肺癌高危人群肺癌筛查被认为对肺癌高危人群最有效。NLST和NELSON研究中定义肺癌高风险的标准相对简单。在NLST试验中上述人群是指年龄在55-74岁，吸烟史≥30包/年且如果戒烟，年限≤15年。而NELSON试验中肺癌高风险人群是指年龄在50-74岁，吸烟史＞25年，每天＞15支或每天＞10支香烟超过30年，如果戒烟，年限≤10年。另一种定义方法是开发多变量数学模型，在特定时期内估计肺癌风险，并选择一个风险阈值来确定是否合格。目前前列腺、肺、结肠直肠和卵巢(PLCO)模型和利物浦肺计划(LLP)模型已经得到了很好的评估，并用于筛查试验。从不吸烟人群筛查尽管NLST和NELSON肺癌筛查风险评估侧重于烟草暴露，但全世界至少有四分之一的肺癌患者从不吸烟。南亚从不吸烟的女性肺癌患病率最高（83%的肺癌女性从不吸烟），其次是东亚（61%）。肺癌高危人群还需要考虑职业和环境风险因素，包括接触氡（存在于土壤中，可能集中在矿井和家庭中）、石棉、铬、砷和空气污染。癌症幸存者的筛查与普通人群相比，先前患有肺癌和其他癌症的幸存者患原发性肺癌的风险更高。根据美国监测、流行病学和最终结果计划数据的分析，在被诊断为十种最常见原发性恶性肿瘤之一的成年患者中，8.1%的患者发展为第二原发性肿瘤，其中最常见的是肺癌。筛查结果的管理任何筛查计划都需要利大于弊。在低剂量CT肺癌症筛查中，潜在的生理和心理伤害主要与非特异性肺结节的检测和检查以及偶然发现有关。肺癌筛查也为评估COPD和心血管疾病提供了机会。已经引入各种准则，以标准化筛查发现的报告和管理，这些准则可能会减少危害和成本。肺结节与肺癌在过去的四十年里，以结节的大小、形态、位置和随时间的变化为基础，肺结节的治疗方法不断发展。肺结节管理的主要目的是尽快区分临床相关肺癌结节与良性或惰性肺癌结节。结节大小和生长速度是恶性肿瘤最重要的预测指标。疑似癌症转诊后检查的总目标是快速、安全确诊，完成肿瘤分期，并评估患者是否适合治疗。可能降低预期寿命的癌症应得到治疗，而患有良性或惰性疾病的患者应该放心，并继续筛查。偶然发现除肺结节外的影像学发现——通常在肺癌症筛查低剂量CT扫描中发现。偶然发现可能会导致患者焦虑加剧、后续成像的辐射暴露、检查或治疗的并发症以及医疗系统成本。偶然发现的检查相关的潜在风险应与潜在受益相平衡，针对偶然发现的适当管理方案至关重要。COPD评估肺癌筛查是诊断COPD的一个机会。心血管风险评估NLST和NELSON试验表明，死于心血管疾病的风险等于或高于死于癌症的风险。戒烟干预戒烟是降低肺癌相关死亡率最有效的干预措施，而肺癌筛查为支持个人戒烟提供了许多机会。将低剂量CT与有效的戒烟计划相结合，通过降低肺癌和其他烟草相关疾病（包括慢性阻塞性肺病、心血管疾病和其他癌症）的风险，优化肺癌筛查计划的发病率和死亡率效益，并已被证明可提高筛查的成本效益。成本效益据报道，肺癌筛查的成本效益阻碍了其在许多国家的实施。文献中的成本估计范围很广，从质量调整寿命年（QALY）1464美元到200万美元不等。癌症筛查的成本效益也因人群而不同。成本分析中需要考虑的一个关键方面是过度诊断，因为非进展性或成长缓慢的癌症的治疗是成本增加的重要因素，通常不会给患者带来益处，且有潜在危害。未来，个性化的筛查间隔和当前不确定肺结节的精细风险分层可以提高癌症筛查的成本效益。肺癌筛查的未来方向个性化筛查时间间隔对于肺癌风险较低的肺癌筛查参与者，延长低剂量CT扫描的间隔时间可以大大减少每年进行的扫描次数，降低筛查计划的成本，并减少个人的辐射剂量。相反，缩短高风险患者的CT扫描间隔时间可以降低肺癌延误诊断的数量，而延误诊断将大大缩短患者的生存时间。开发肺癌风险分层模型，指导个性化筛查时间间隔，可以大大提高肺癌筛查效率，这是未来重要的肺癌筛查研究领域之一。最佳的筛查间隔可以通过患者的流行病学信息、以前胸部CT扫描的信息和生物标记物来综合确定。人工智能包括机器学习、深度学习在内的人工智能有望改变肺癌筛查。人工智能可以在整个肺癌筛查工作流程中发挥作用，包括减少辐射剂量、肺结节检测、肺结节定性和个性化筛查时间间隔。它还有助于在没有合格放射科医师的地区进行低剂量CT扫描判读。到目前为止，最受关注的是使用人工智能作为第一或第二阅读器来提高肺结节检测的灵敏度。许多已公布的人工智能算法的缺点是它们尚未得到外部验证，并且许多算法尚未作为商业产品用于临床。CE认证和美国食品和药物管理局批准的用于肺结节检测和测量的人工智能软件产品的最新概述现已发布。生物标志物血液生物标志物检测可能在完善肺癌筛查的选择标准、帮助管理不确定的肺结节、支持个体化筛查时间间隔以及帮助预测对辅助治疗的反应方面发挥作用。在亚洲人群中，纳入生物标志物进行肺癌筛查可能尤为重要，因为从不吸烟的人群肺癌发病率很高。· 血浆微小RNA信号一项在意大利进行的多中心肺检测（MILD）试验子集样本的回顾性分析中，血浆微小RNA信号将直径大于5mm的非钙化结节的假阳性率从19.4%降至3.7%。对13种微小RNA的miRNA进行标记，在吸烟受试者连续观察（COSMOS）研究中应用于1000多名高风险参与者，并显示肺癌诊断的总体准确性为75%（95%CI 72-78）。在BIOMILD试验中评估了微小RNA信号在基线低剂量CT扫描后安全评估筛查时间间隔的潜力。尽管低剂量CT的高阴性预测值限制了血液miRNA结果在扫描阴性人群中应用，但临床研究结果表明在扫描阳性参与者中，生物标志物可以有效帮助医生进行活检或随访频率的临床决策。· 肺癌自身抗体从血液里检测肺癌自身抗体，是目前唯一被前瞻性肺癌筛查评估的生物标志物指标。将肺癌自身抗体应用于1613名被认为具有肺癌高风险的人群时，血液检查结果显示在6个月内诊断为肺癌的阳性预测值为9-16%，这取决于使用的是六项肺癌自身抗体测试还是七项肺癌自身抗体测试。在随后的肺癌筛查项目中，苏格兰肺癌早期诊断（ECLS）试验将12000多名高危参与者随机分配到七项肺癌自身抗体血液检查和低剂量CT（如果肺癌自身抗体检查为阳性）或标准临床护理，2年后显示，干预组的Ⅲ期或Ⅳ期肺癌发病率低于标准临床护理组。在德国肺癌筛查干预试验的一组参与者中进行评估时，该测试的敏感性仅为13%，特异性为89-91%，这表明在高危人群中不应取代低剂量CT。· 循环蛋白生物标志物来自肺癌病因学和风险综合分析（Integral）协会的一项原理验证研究显示，一组由四种循环蛋白生物标志物组成的panel可用于识别肺癌筛查的高危个体。结果显示，AUC为0.83，而基于单独吸烟的模型的AUC为0.73，该指标将来可能用于帮助确定肺癌筛查资格和区分低剂量CT显示的结节良恶性。· 其他有潜力血液生物标志物其他有潜力用于肺癌早期检测的生物标志物包括补体片段、循环肿瘤DNA、DNA甲基化、支气管内上皮细胞的蛋白质概况和遗传分析、单核苷酸多态性与ELISA检测。· 呼出气体呼出气体，包括呼出气体冷凝物，也已被研究用于肺癌检测。呼出气体冷凝物包括细胞和DNA片段，而呼出气体中的挥发性有机化合物可通过气相色谱或质谱、纳米传感器和比色传感器进行分析。肺癌筛查实施注意事项由于肺癌筛查计划的高资源要求和不断发展的筛查证据，实施国家有组织的肺癌筛查计划相对较少。拥有国家或国家资助的筛查计划的国家，或肺癌筛查是国家保险福利的国家，包括美国、波兰、克罗地亚和韩国。加拿大和许多欧洲国家已经启动了试点项目或较小规模的肺癌筛查计划。2022年，英国国家筛查委员会建议英联邦四个国家对55-74岁的肺癌高危人群实施有针对性的肺癌筛查，同时进行综合戒烟。同样在2022年，澳大利亚政府医疗服务咨询委员会建议，针对年龄在50-70岁之间、吸烟导致肺癌风险较高的人群，实施一项全国性的肺癌筛查计划。即使在资源充足的环境中，肺癌筛查的实施也面临着许多挑战，需要一个庞大而专注的团队、多学科专业知识以及强大的临床和组织领导。应对筛查过程中的共同挑战，包括参与者选择、招募方法、采集和判读、结节管理和转诊，结果的交流。对于肺癌筛查项目来说，最大限度地提高效益和减少危害至关重要。但无论是在试点环境中还是在既定计划中，肺癌筛查的参与度仍然很低。结论随机对照试验表明，低剂量CT用于肺癌筛查有助于降低肺癌死亡率，并且在过去三十年中，广泛证据支持在许多具有不同特征的卫生系统中开展肺癌筛查。对个性化筛查时间间隔、COPD和心血管风险的综合评估、人工智能和新型生物标记物的进一步研究是提高肺癌筛查效率的关键机会。肺癌发病率的地理差异，如亚洲国家从不吸烟的人群中肺癌患者比例很大，将需要特别注意细化选择标准和风险模型，以有效地让高危人群参与进来，促进健康公平。持续的研究和循证策略的广泛采用可以使肺癌筛查覆盖更多的人群，并改善全球人口的健康状况。谱天生物 | PT-L1TM I期肺癌患者术后复发风险预测ProteinT-Lung1TM (PT-L1TM)采用液相质谱联用（LC-MS/MS）技术对受检者肿瘤组织开展蛋白质组学检测，基于公司独立开发的肺癌I期复发风险模型计算患者复发分数，进一步评估复发风险，为临床医生和受检者更个性化的筛查方案和干预措施的制定提供依据。其灵敏度和特异性分别为96%和86%，阴性预测值（NPV）为98%。通过对高风险患者加大随访与筛查次数，可显著降低由于延误诊断而大大缩短的生存时间。而对低风险患者降低筛查与随访次数，则可降低筛查成本，提高患者生活质量。谱天生物 | n-LAPE/MS TM下一代纳米富集液体活检新标志物发现平台n-LAPE/MS TM是谱天生物自主知识产权的下一代纳米低丰度蛋白富集质谱分析技术液体活检新标志物发现平台。通过自主合成、修饰的纳米材料，可实现对血液低丰度蛋白质组的特异性有效富集，质谱检测血液蛋白质数量实现10倍以上提升，通过高分辨的LC-MS/MS平台检测，单位小时内可实现4000+蛋白质检出，且数据稳定。目前已具备包括自动化样本前处理、储备几十种自主合成修饰的纳米材料、自主知识产权的试验方法等全流程的服务能力。可广泛应用于癌症、心脑血管疾病、药物靶点发现等多方向临床医学研究和探索，为肺癌等液体标志物的发现提供有力工具。参考来源：1.https://www.163.com/dy/article/HS5RBR040514C42P.html2.Lung cancer screening - The Lancet DOI:https://doi.org/10.1016/S0140-6736(22)01694-4

近日，由BCC研究公司发布的《蛋白质组学:技术与全球市场》研究报告正式发布，本报告从蛋白质组学平台、推动增长的市场力量、产品类型、主要市场应用、公司和联盟、行业动态、专利、未来市场潜力以及2019年至2027年期间的产品销售预测等动态，对全球蛋白质组学产业进行了研究分析。最新发布报告以2021年为基准年，预测了到2027年的市场价值。并对市场层次、最新趋势、驱动力和挑战、竞争分析、市场机会及2021年各公司的市场排名进行了更新，同时新增COVID对蛋白质组学市场的影响。以下为部分亮点摘要————蛋白质组学市场规模及预测2020年全球蛋白质组学市场价值近200亿美元，2021年增长到235亿美元，预计将以15.3%的复合年增长率（CAGR）增长，到2027年达到551亿美元的价值。按终端用户划分按终端用户划分的蛋白质组学市场分为四个主要部分：药物发现和开发、诊断、研究和应用蛋白质组学。其中药物的发现和开发细分市场在2021年创造了126亿美元，占市场份额的53.8%。预计该细分市场在增长预测期内复合年增长率为13.2%。诊断在预测期内预计是最快的，复合年增长率18.5%。按技术平台划分主要为质谱及蛋白芯片两个市场，其增长预期如下市场增长的驱动及限制因素、机遇与挑战驱动因素创新与自动化创新增长及自动化相较人工样本制备所带来的突破，使更快、更高质量、更可重复性的测序成为可能，自动化成为推动样本制备市场的主要因素。对高质量样品的需求高通量测序等新技术的引入，测序成本降低的目标，需要更高质量、高产量、低成本的样本制备。自动化带来更好的结果人工样本制备成本高且容易出错。而自动化有助于避免人为错误，消除相应污染，提高数据质量并保持一致的结果。个人基因组学市场蓬勃发展个人基因组学专注于对单个人的基因组进行测序和分析。并提供个人生理的完整描述。这一信息有助于药物基因组学，提供遗传信息以确认遗传疾病的存在，并为患者选择最合适的药物。限制因素设备的成本新样本制备设备和技术的高投资成本导致了高成本设备，这是基因组学和蛋白质组学样本制备中仪器使用增长的主要制约因素之一。复杂样本制备的高成本随着样本的复杂性增加，研究者将通过更复杂的实验进行分析，从而增加样本收集和实验设计的成本。市场机遇基因组学的广泛应用随着基因组学的发展，有关与单一基因相关的罕见疾病和与多个基因相关的更复杂疾病的知识正在快速增加。这将为参与基因组学样品制备等公司提供巨大机会。对蛋白质组学的需求不断增加个性化药物需求的增长以及对基于蛋白质组学的药物发现项目的高研发投资推动了全球蛋白质组学市场的增长。蛋白质组学能够提供个性化医学所需的准确、灵敏的诊断方法，有助于更为有效的靶向药的开发。近年来，发现新的蛋白质生物标志物并开发相应的新药在癌症、心血管、神经退行性疾病领域大大增加。蛋白质能够提供相较基因更深入的疾病机制理解，随着先进技术和测序方法的开发，应用范围进一步扩大，也为蛋白质组学领域的样本制备公司提供了机会。而蛋白质组学市场领域的收购和战略联盟也为市场的持续增长提供了动力。越来越多基于诊断的蛋白质组学平台也在推动整个行业的增长，其应用范围从癌症到传染病。面临挑战数据隐私由于基因组学和蛋白质组学揭示了个人数据，人们对隐私保护的担忧，是整个行业面临的问题，患者对即便正常研究的样本捐献都持谨慎态度，这阻碍了基因组学和蛋白质组学的发展，反过来也阻碍了样本制备的市场。基于蛋白质组学的科学倡议鉴于人类基因组计划帮助基因组学取得重大突破，蛋白质组学的大规模科学研究也将帮助推动蛋白质组学的重大发现与进展，以下为蛋白质组学中的重大科学倡议， BCC Research 认为这些附带成果将在未来几年对蛋白质组学产生深刻影响。不同地域的蛋白质组学市场份额北美蛋白质组学市场份额为38.0%，是最大的区域市场，预计在预测期内复合年增长率将达到13.7%。其次是欧洲，占28.8%，亚太地区占19.9%。从2021到2027年，亚太地区的预计增长率最高，复合年增长率为17.0%。世界其他地区（RoW）市场占整个市场的13.0%。不同技术平台各地域的专利申请情况基于阵列芯片（Array-related Proteomics）、芯片实验室（LOC-Related Proteomics）、质谱平台（Mass Spectrometry-Related Proteomics）的蛋白质组学专利情况。从专利情况可以看出，蛋白阵列芯片技术相对成熟，且以美国为主导。芯片实验室技术更为多样化，仍在不断创新。而质谱平台技术仍很活跃，且中国市场占据份额最高。与此同时，报告中还对新冠疫情对蛋白质组学市场产生的影响进行了综合分析，对各细分技术平台、药物开发、临床应用、收购与战略联盟、竞争格局等领域进行了详细的总结分析与阐述，为蛋白质组学领域的发展提供支持。完整报告信息请登录BCC Research: Market Research Reports & Industry Analysis 查询获取资料来源：www.bccresearch.com

本文转载自公众号 “动脉网”前言近年，随着靶向治疗和免疫治疗的兴起，精准医疗逐渐走进人们的视野。靶向药和免疫治疗药物以前所未有的精准缔造了抗癌神话。精准的药物需要精准的诊断，确定了分型才能对点下药，伴随诊断应运而生。如今，伴随诊断已成为用药前不可或缺的检测环节，是体外诊断的核心细分领域，进入商业化阶段。政策上针对伴随诊断进行规范，技术上百花齐放，模式上显现差异化，伴随诊断市场格局已然形成。新的活力源自技术和商业模式的创新。技术上，主流技术PCR、IHC、FISH、NGS或多或少有升级，新兴技术如单细胞技术、质谱、多组学技术显现出新能量，AI赋能闭环。技术成功应用于临床需满足怎样的“金标准”？商业模式上，LDT在医院试点开始落实、出海增势明显、下基层鲜有尝试、共建实验室充满争议、和药企共同开发逐渐兴起，每一种模式的发展逻辑是什么？接下来的走向会如何？带着问题，我们与超过15家企业、近30位专家进行沟通，《2022伴随诊断行业研究报告》主要探讨伴随诊断在肿瘤领域的应用，对上述问题进行解答，就技术、模式和支付方面，我们得出以下结论：技术上，主流、新兴共促进。PCR和基因测序升级至三代，mIHC可实现多重标记、快速FISH杂交更快。单细胞技术从细胞的维度解读分析，质谱是生物大分子研究领域中重要的分析技术。未来，多技术、多组学平台将共同促进行业发展，同时，AI赋能闭环。技术能成功应用于临床除需满足基本特征如灵敏性、稳定性外，还可用标准化、简便性、通量、技术成本、人才成本这5个维度衡量技术应用潜力。模式上，LDT进院即门槛、认可有差异。国内或以LDT进院而非设置获批途径的形式建立门槛，不管是以共建实验室，还是与试点医院合作的模式，LDT进院都是壁垒，壁垒之下，产品的认可度必然不同，大三甲医院试点的LDT产品获批难度必然比在二级或第三方检测机构试点的获批难度小。同时，LDT产品在哪里落地将是一个新的衡量标准，就监管难度来说，这一阶段的LDT试点医院更容易在公立大三甲医院落实。支付上，医保加速、PCR或最先迎来集采。结合肿瘤基因检测项目以往的动态，及2022年10月12日国家医保局对其纳入医保以及带量采购给予的回应，我们认为，长期来看，肿瘤基因检测项目纳入医保有利于伴随诊断项目在医院的开展。短期来说，NGS因其成本高、大panel研发耗资高，医保恐难覆盖。同时，PCR应用广泛、发展较成熟、成本较低，或最先迎来集采。 政策逐步规范，超百亿蓝海市场1、政策：国内进入调整期，将不断规范伴随诊断起源于精准医学，近年在全球有广泛应用。伴随诊断行业起步最早、发展最成熟的是美国，从美国的监管政策来看，药物和试剂盒共同开发是底层逻辑。目前，美国伴随诊断行业的发展已处于成熟期。美国伴随诊断政策发展阶段（图片来源：蛋壳研究院）从2021和2022年的新规我们可以看到，国内也开始鼓励药物和伴随诊断共同开发。整体来看，国内伴随诊断政策进入调整期，市场处于快速发展阶段。我国伴随诊断政策发展阶段（图片来源：蛋壳研究院）2、融资：近3年53家获融，最新融资B轮最多我们对涉及伴随诊断领域的企业融资情况，据不完全统计，从2020年至今，共有53家涉及伴随诊断的企业获得过融资。其中，最新融资轮次B轮最多，占32.7%。除此之外，近3年的融资在技术上、模式上多有差异。多以新技术如单细胞、多组学，以及主流技术的突破为主，模式上，获投的企业多是以多元化业务而非单一的伴随诊断业务。目前，伴随诊断领域规模较大、完成上市的企业有3家。整体来看，伴随诊断商业化相对成熟，头部企业占领先机，新技术、新模式跃跃欲试，大平台和小而美并存，市场格局已然形成。3、市场：起步晚、发展快、潜力巨大据智研咨询，全球伴随诊断市场规模逐年扩大，2019年高达37.6亿美元，2016至2019年的年复合增长率为25.5%。从市场规模增速上看，该赛道仍处于高速发展阶段。按25.5%的增速估算，2022年全球伴随诊断市场规模将达74.3亿美元，2025年将达146.9.亿美元。2019年我国伴随诊断的市场规模达27.2亿元，规模增速逐年攀升，2016至2019年的年复合增长率为33.3%。按33.3%的增速估算，2022年我国伴随诊断的市场规模为64.4亿元，2025年为152.6亿元。全球与中国伴随诊断市场规模（数据来源：智研咨询，蛋壳研究院） 四类主流技术升级，三类新技术加速应用1、主流技术有升级，PCR和NGS是主力目前，伴随诊断领域中应用最广泛的是PCR和基因测序，PCR和基因测序都经历了2次升级。PCR的升级包括二代荧光定量PCR（qPCR）和三代数字PCR(dPCR)，虽然dPCR相比qPCR在定量分析上有优化，但技术尚未成熟，目前应用最广泛的是qPCR。基因测序的升级包括NGS和三代单分子测序，三代单分子测序在读长上更长但还处于应用早期，目前应用最广泛的是NGS。IHC在研究指标上比较单一，目前多重荧光免疫组化（mIHC）可实现7-9种标志物的染色；FISH技术检测时间长，目前快速FISH技术可将杂交时间由最低8h缩短到2h。上述技术各有特点，在应用上相互补充。我们对这些技术的特点做了梳理如下：主流技术升级前后特点对比（图片来源：蛋壳研究院）● 主流技术产品获批盘点就目前伴随诊断获批产品使用的技术来看，PCR技术相关试剂获批最多。截止2022年10月14日，用于伴随诊断获批的PCR试剂为55个、NGS为16个、IHC为6个、FISH为27个，我们对获批情况分别进行了统计。PCR获批试剂中，除了用于伴随诊断外，还有用于药物基因组、肿瘤辅助诊断、病原微生物等检测，我们对用于伴随诊断的产品进行统计，如下：PCR技术用于伴随诊断获批试剂统计（数据来源：国家药监局）目前NGS获批的产品均为小Panel，大Panel的临床试验的复杂度限制了产品获批。具体来看，NGS在国内的获批情况如下：NGS技术用于伴随诊断获批试剂统计（数据来源：国家药监局）IHC获批的产品同样较早，最早在2014年。获批的产品中除了用于伴随诊断外，还有用于激素受体抗体检测等。我们可以看到，随着免疫治疗在国内的兴起，今年已有2款PD-L1的检测试剂获批。IHC技术用于伴随诊断获批试剂统计（数据来源：国家药监局）FISH获批的产品较早，获批的产品中除了用于伴随诊断外，还有用于产前诊断等的试剂。在以下的试剂中，针对PML/RARA、BCR/ABL、HER2、ALK基因突变有明确的药物，其他还没有明确的药物。FISH技术用于伴随诊断获批试剂统计（数据来源：国家药监局）对比FDA伴随诊断领域获批的产品，国内没有CISH、ISH技术下的获批试剂，布局相关技术的企业很少。另外，FDA获批的前三名分别是PCR、IHC、NGS，而国内获批的前三名分别为PCR、FISH、NGS，IHC排名第四，和美国差异较大。具体技术获批的占比情况如下：FDA和NMPA获批试剂技术占比统计（数据来源：国家药监局）● PCR、IHC、FISH均有升级数字PCR实现了直接定量分析。数字PCR是一种新兴的核酸检测技术，通过将每个核酸分子分配到一个独立的空间内，避免选择性扩增对扩增结果的干扰，可实现核酸模板绝对定量、稀有突变检测、拷贝数变异、DNA甲基化、基因重排等检测功能。由于数字PCR可以实现直接定量分析，被称为第三代PCR。凭借其绝对定量、检测灵敏度高、可在高丰度背景下检测低丰度靶标，及抗干扰性强等优势。冰冻免疫组化拓展了IHC场景、多重荧光免疫组化技术（mIHC）对IHC进行了升级。术中冰冻病理诊断是临床常用的一种术中急诊病理会诊，是外科医生制定手术方案的重要依据，检测时间可由原来的3-4h缩短到15min。冰冻免疫组化主要用于：（1）确定病变是否为肿瘤以及肿瘤良恶性；（2）判断手术切缘是否为阴性；（3）判断肿瘤是否转移到邻近淋巴结或脏器；（4）帮助识别手术过程中某些意外和不确定的可疑微小组织等。多重荧光免疫组化技术能弥补基因表达谱、流式细胞术和常规免疫组化技术的不足。该技术有三大突破：解决了染色环节的抗体来源冲突的问题，可实现7-9种标志物的染色；解决了扫描成像环节的串色干扰问题，提高了图片的信噪比；解决了图像分析环节的定量分析标准化的问题。快速FISH有效缩短杂交时间。现阶段主用的FISH探针杂交时间是16个小时，最短不少于8个小时。快速FISH产品具有如下技术特点：（1）杂交所需时间可缩减至2h，与已上市的荧光原位杂交探针试剂盒所需的16~24h相比，大大减少了荧光原位杂交检测时间；（2）显著降低非特异性信号，提高探针检测的特异性、灵敏度和准确率。我们对上述技术根据成熟度、在国内发展时长和目前在伴随诊断领域市场规模做出分析如下：主流技术成熟度和市场规模分析（图片来源：蛋壳研究院）2、新技术进行时，多组学雏现● 单细胞技术——创新解读细胞异质性高通量单细胞技术序列可以分为两类，一类是进行基因水平分析的单细胞测序，另外一类是进行蛋白水平分析的质谱流式细胞术。单细胞技术可以帮助药企在单细胞水平上进行高通量药物靶点筛选、药代动力学分析、药效评价等，极大地缩减药物发现周期、节约新药研发成本、优化新药研发管线。单细胞测序助力肿瘤用药指导、靶向药开发和肿瘤微环境分析。在肿瘤治疗过程中利用单细胞测序技术来追踪癌细胞表征，有助于解决肿瘤发病途径、耐药性等演变问题，对未来的临床决策和合理设计治疗策略有重要影响。另外，单细胞测序可以帮助识别不同类型癌症的生物标志物，为不明原发灶肿瘤的诊断提供重要依据。质谱流式助力肿瘤用药指导、免疫治疗药物开发和肿瘤微环境分析。在肿瘤免疫治疗中，质谱流式技术通过对多种标志物组合进行检测，对经免疫应答药物治疗的患者的外周血及肿瘤组织的免疫微环境特征进行表征，有助于对生物标志物特别是蛋白的深入分析，从而更好地评估治疗对免疫系统的影响、寻找预后相关生物标志物、为临床用药提供重要指导。同时，对于关键差异细胞亚群，单细胞测序和质谱流式可从基因和蛋白层面联合分析，从而对单亚群蛋白质组分析，展开差异蛋白分析、表达模式分析、GO富集分析、通路分析以及蛋白互作。单细胞测序和质谱流式联合分析（图片来源：蛋壳研究院）● 质谱——分析蛋白的强大工具质谱助力临床蛋白质组学上的标志物开发。与传统免疫分析方法相比，质谱可以在蛋白质组层面对某种疾病进行整体、全面地分析，包括蛋白翻译后修饰和源自基因组畸变的变体。质谱和色谱联合使用可为肿瘤诊断、治疗提供重要指导。在代谢组学研究中，质谱和色谱联合使用可提高分离能力和灵敏度。代谢变化发生在肿瘤细胞和正常细胞之间表现为增殖、侵袭、转移等特点。另外，核酸质谱技术还可助力肿瘤基因检测，如使用核酸质谱和RT-PCR分别对非小细胞肺癌患者的EGFR基因突变情况进行检测时发现，两者检测结果一致，且核酸质谱的成本低，具有高通量、高灵敏度和全自动化特点。● 多组学技术——系统性思维实现更精准多组学技术体现生物学的系统研究思想。组学研究是探究生物系统中多种物质之间相互作用的方法，包括基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、微生物组学等，这些物质共同影响生命系统的表型、性状等。随着组学研究不断深入，通过对各组学数据整合研究，可以全面和系统地了解基础研究、临床诊断和药物研发等领域中多种物质的相互关系。多组学技术可提高诊疗精准度。多组学整合分析的常见思路为：筛选各种目标生物分子，再根据系统生物学的功能层级逻辑，分析目标分子的功能，对转录、蛋白和代谢等数据根据协同网络、协同调控逻辑进行整合分析。通过数据的整合分析，相互验证补充，最终实现对生物变化大趋势与方向的综合了解，提出分子生物学变化机制模型，并筛选出重点代谢通路或者蛋白、基因、代谢产物进行后续深入实验分析与应用，找到最精准的标志物，从而实现更精准的诊疗。3、技术应用需满足“金标准”技术能成功应用于临床需要满足一些特性。首先是临床相关性、灵敏性、稳定性这些基本特征，除此之外，还要满足一些特征才能广泛应用于临床。我们通过专家调研选取了5个指标，分别是标准化、简便性、通量、技术成本、人才成本。其中，标准化指技术的注册获批规则的完善程度，简便性指技术是否容易操作。整体来看，主流技术及其升级技术中PCR的标准化、简便性程度最高，NGS的通量最大，IHC的成本最低；新兴技术的标准化程度普遍较低、成本较高，距离成功应用在临床还有一段距离，当然，这个是大多数新兴技术在应用时会呈现的特点。具体评分如下：主流技术及其升级技术特性分析（图片来源：蛋壳研究院）新兴技术特性分析（图片来源：蛋壳研究院）4、AI赋能病理解读和生信分析AI解读病理在速度、准确率、多重分析上均具有优势。基于AI的生信分析助力伴随诊断产品开发是未来方向。一方面，基于AI的医疗器械和传统器械不同，可以在真实世界中不断学习与优化，性能不断提高，真实世界研究在药品上市时也可以做相关支撑。另一方面，人的基因组有两万多个，用AI技术把基因、蛋白等组学的数据协同分析，为患者精准匹配适合的伴随诊断产品，这是AI在伴随诊断应用比较长远的设计。 出海正当时，和药企共开发方兴未艾1、主流：院内、院外模式互补共存、监管不一伴随诊断产品进入临床端有两种模式：院内模式和院外模式，一般意义上，两者的区别在于产品是否获批，获批了可以以IVD试剂的形式进院，未获批则只能以LDT服务的形式在院外开展，具体模式如下：院内院外模式特点（图片来源：燃石医学、泛生子招股书）美国的“医保局”CMS在2017年出台一个政策，要求可以报销的肿瘤NGS检测必须是经过FDA批准的，所以实验室会将相关检测服务向FDA申请批准，就意味着LDT也会面临监管、LDT模式有了更高的门槛。国内LDT首次有规范，院内LDT逐步开始落实。2021年3月18日，国家药监局网站发布修订后的《医疗器械监督管理条例》，其中53条就LDT的使用场景给出了明确的规范要求，这也是政策上首次就LDT使用场景和规范层面做出要求。2021年7月15日，《中共中央国务院关于支持浦东新区高水平改革开放打造社会主义现代化建设引领区的意见》第四条明确提出：在浦东新区范围内允许有条件的医疗机构按照相关要求开展自行研制体外诊断试剂试点。2022年10月9日，上海市深化医药卫生体制改革领导小组办公室印发《开展上海市公立医院高质量发展试点工作的通知》。其中，有关部门遴选确定了40家公立医疗机构作为试点单位、确定了20家公立医院为辅导类试点单位参照实施，试点工作为期5年。该通知将LDT模式在医院试点的落实向前推进了一步，虽然没有明确哪些医院可以开展LDT试点，但是单位遴选并公开名单还是首次。业界普遍认为，在公立三甲医院开展LDT试点的概率更大。一方面，在公立三甲医院开展LDT试点让LDT的监管变得更加可控，另一方面，LDT产品本身具有风险，而三甲医院承担风险的能力较强。虽然目前没有LDT更强的监管政策出现，但是能进入到三甲医院的LDT产品的相关企业在研发能力与综合实力上必然具备优势。换而言之，能进入试点医院本身就是门槛，如此来说，LDT监管或将进入新阶段。2、渠道：出海近年增势明显，下沉尚处早期近年来，随着新冠疫情的爆发，IVD试剂作为国产替代的代表性医疗器械，出口占比逐渐提升，持续优化医疗器械出口的品类结构。其出口占比已由2019年的1.3%增长到2022年上半年的23%，增势最明显。2019-2022年上半年我国医疗器械出口各品类情况（图片来源：蛋壳研究院）就出海的目的地来说，企业主要考虑的因素是注册难度和产品成熟度，其中，注册难度和产品成熟度呈正相关。就美国、日本、欧洲、中东、东南亚、非洲这几个市场来说，我们从产品成熟度和注册难度角度分析如下：不同区域市场伴随诊断产品注册难度和成熟度分布（图片来源：蛋壳研究院）出海主要面临监管和合作伙伴选择两大问题。首先是监管，要想在海外长期发展，必然要注册。各国的政策环境、监管力度不一，需要企业对海外注册法规有充分的理解，注册的流程和国内相似，但在细节上又有不同，比如，是否可以在国内生产、是否由本公司注册等等。找到共赢、长期的合作伙伴是出海成功的一半。出海的策略一般有三种：代理商、子公司+代理商、子公司模式。整体来看，国内企业出海在近年基于新冠疫情的原因兴起，处于初期阶段，主要采取代理商的模式。出海的合作伙伴大致包括经销商、代理商、药企、注册合作伙伴等。能和跨国药企合作共同开发伴随诊断产品是最优策略，当然这对企业自身实力要求较高，对经销商和代理商的选择上则要注重其渠道能力，合作伙伴可以帮助企业解决渠道、注册上的难题，找到共赢、持续的合作伙伴至关重要。内力、外力并用是出海的长久之道。回到企业自身，成功出海的企业有什么样的共同点？根据动脉网发布的出海指数，用五大维度评估企业的出海能力，分别是：海外注册、专利软著、临床实力、研发能力和营收状况，这些是企业需要修炼的内力。同时，我们可以预见，随着企业自身的不断修炼，将会有更多企业开启海外并购之路，或者把握资本的力量撑起海外市场。比如，选择技术型、渠道型或者两者兼有的企业，其中，欧美市场技术型企业较多，可成为企业出海并购的最佳选择。当然，不得不说的是，国外的监管也日趋严格。比如，欧盟对体外诊断试剂的IVDR新规于2022年5月26日实行，IVDR法规对体外诊断类产品重新分类，新规执行之后上市难度增加了许多。设备、药品、医生成为下沉基层关键门槛，供给需求难平衡。从需求端来讲，基层的癌症患者体量大、较分散、防癌意识低。从供给端来看，首先，肿瘤医生分配不均衡，存在极强的虹吸效应；其次，设备和药是问题。肿瘤的检查、治疗需要精密仪器设备，跟踪检查设备、化疗设备的投入成本让二级医院望而却步，更不用说靶向药在基层的供应了。在伴随诊断产品由三级医院下沉二级医院的路上，我们认为可分为三个阶段，这三个阶段主要是设备、药物和医生的下沉程度变化。伴随诊断下沉基层三阶段（图片来源：蛋壳研究院）3、延伸：院内共建实验室，和药企共同开发● 院内共建实验室是LDT和IVD模式的中间形态整体来看，院内共建实验室主要针对创新技术的临床应用，目的是促进创新技术的精进和推广，和第三方医学实验室形成互补，是LDT模式向IVD模式的过渡形态。在应用于伴随诊断的技术中，目前基于NGS共建实验室是主流，其参与的企业基本为头部企业，企业与医院之间也不是一对一的关系，而是多对多。院内共建实验室对企业是把双刃剑。共建实验室解决了新技术在医院落地的难题，在仪器设备、技术培训、质量控制等软硬件上帮助医院建立起标准化的检测实验室，实现了快速、准确及合规的基因检测，于医院利好，企业产品也实现入院，占据先发优势。但就目前的实践来看，因NGS参与共建投入成本过高，短期内企业多是亏损状态。长期来看，大三甲医院医生随着企业的培训，对NGS的应用会更加熟悉，医院自建实验室的壁垒会减小，对企业的依赖性就会降低；同时，入院的产品受政策影响性强，一旦NGS产品发展成熟，后面在集采和控费的大环境下，企业的产品和医院可能面临非绑定状态。对于二级医院来说，目前阶段，因NGS投入成本高、肿瘤伴随诊断产品下沉困难，共建实验室更适合普检的项目。总体来看，共建实验室更适合投入较大的新技术在大三甲医院的初步落地，由头部企业尝试。另一方面，则是投入较小的技术在二级医院的落地。● 和药企共同开发伴随诊断产品正兴起2022年6月28日，《与抗肿瘤药物同步研发的原研伴随诊断试剂临床试验注册审查指导原则》正式发布。旨在督促药品与伴随诊断产品的协同开发，促进药企与伴随诊断开发企业从更早的临床节点进行合作。伴随诊断产品开发模式主要有同步、桥接、跟随三种。伴随诊断产品开发的3种模式（图片来源：蛋壳研究院）更创新的靶点是制药企业与伴随诊断企业合作的重心。药物的潜在靶点众多，其对应的伴随诊断试剂盒也同样纷繁复杂，每一款不同靶点的药物都必须与专属于自己的伴随诊断试剂盒联合使用，才能真正实现治疗的精准化。一些目前开发度比较高的生物标志物，如EGFR、ALK、PD-L1等，已经有多款伴随诊断产品上市，市场正逐渐从蓝海转向红海状态。而一些更创新的靶点，则完全处于蓝海状态，也是制药企业与伴随诊断企业合作的重心所在。药企相关的伴随诊断合作正沿着药物研发的时间线逐步提前。实际上，很多在临床阶段的药品都开始开展配套伴随诊断产品的研发，并同步纳入临床。将伴随诊断与新药开发相结合，不仅优化了伴随诊断试剂开发效率，也在一定程度上降低了新药临床试验的风险。在新药临床试验中，伴随诊断通过对患者进行分层或富集，可精准锁定目标人群及适应症，帮助药物获得更理想的临床结果，从而缩短新药研发周期、控制临床规模、提升临床试验成功率。伴随诊断的提早介入也带来了更大的挑战。在错综复杂的新药研发中，同时优化伴随诊断产品开发和新药临床试验效率，并非易事。这其中有三个关键点。第一，需选择检测灵敏度和特异性足够高的伴随诊断产品。对于伴随诊断试剂盒开发而言，性能验证是核心环节，需要综合考虑准确性、最低检出限、精密度和特异性4方面内容。第二，开发伴随诊断的检测企业需要具备相当强的技术可靠性和稳定性。在过去10年间，伴随诊断技术已经发生分化。在生物标志物的选择上，出现了由单一靶点向复合靶点转变的趋势；样本类型不断拓展，从以组织样本为主转变为包含液体活检样本在内的多元化选择；检测技术也不断迭代，由过往以针对单一靶点的qPCR、IHC、FISH为主，过渡到以生物标记物富集化为特点的各类NGS panel的呈现。第三，开发伴随诊断的检测企业需要具备丰富的注册经验和有实力的注册团队。新药临床试验中纳入伴随诊断开发，是需要药企和检测公司双方通力合作、共同推进的，双方团队要负责各自产品的注册审批，确保同步的、尽早的完成上市流程。总体来看，精准匹配药物的伴随诊断产业在国内正兴起。这一波风潮是国内创新药产业与基因检测行业繁荣之下的交叉产物，也是精准医疗的大势所趋。 LDT优先落地三甲，伴随诊断医保扩容1、技术：主流技术与新兴技术共促进PCR和基因测序升级至三代，mIHC可多重标记、FISH更快。盘点近年应用于伴随诊断的主流技术，PCR和基因测序均升级至三代，IHC一方面出现了术中冰冻免疫组化解决方案，另一方面在mIHC多重标记上有了突破，从原来的单一标记升级到7-9个标志物标记；传统FISH技术杂交时间长、出结果慢，现快速FISH解决了这一痛点。单细胞技术、质谱为伴随诊断技术注入新活力。伴随着核心技术的突破，新技术也在近年逐渐走入人们的视野，以单细胞和质谱为代表的新技术赢得了众多关注。单细胞技术从细胞的维度解读分析变化，基因层研究的单细胞测序和蛋白层研究的质谱流式是高通量单细胞技术的核心方向，结合基因、蛋白的联合分析。同时，质谱分析法是蛋白质研究领域和生物大分子研究领域中最重要的分析技术，在近年颇受关注。多技术、多组学将共同促进行业发展。一方面，技术特性不一，技术间互补、协同，共同发展，与此同时，AI的闭环应用将赋能这些技术。另一方面，多组学的系统性思维或将带领生物学走向下一个高度。目前，以基因、蛋白、代谢等组学的多元、联合分析或将给出更精准的答案。未来，多技术、多组学平台将共同促进伴随诊断行业的发展，助力其走向个性化医疗。2、监管：LDT进院即门槛，认可有差异国内或以LDT进院而非设置获批途径的形式设置门槛。LDT承载着创新产品的落地，同时易出现鱼龙混杂、产品参差不齐的现象。关于NGS的LDT产品，美国有获批的途径而国内没有，这一点上，中国是否会对LDT设置相应的获批途径，让LDT的监管更加严格？我们认为，根据今年LDT在医院试点不断落实的背景下，国内或以LDT进院而非设置获批途径的形式建立门槛。LDT进院即为门槛，不同合作的认可度或有差异。不管是共建实验室，还是以与试点医院合作的模式，对LDT进院都是壁垒。壁垒之下，产品的认可度必然不同，比如，基于试点医院的差异，试点LDT产品的认可度不同，从而产品注册的难度不同。未来，我们认为，大三甲医院试点的LDT产品获批难度比在二级或第三方检测机构试点的获批难度小。企业间的竞争或将围绕LDT产品合作的医院展开。LDT产品在哪里做将是一个新的衡量标准，对大三甲试点医院的渠道之争也会开启，能走下去的依然是研发能力、市场能力兼具的企业。除了公立大三甲医院可以开展LDT试点外，不排除二级医院和第三方检测机构开展LDT试点。但是，就监管难度来说，我们认为这一阶段的LDT试点更容易在公立大三甲医院落实，短期内二级医院或第三方检测机构的成为试点概率不大。3、支付：医保加速扩容，PCR或最先迎来集采肿瘤基因检测项目纳入医保将进一步加速。支付方面，目前国内伴随诊断产品只有北京地区纳入医保，涉及到的商保多以技术形式如NGS检测项目参保，而非伴随诊断项目参保。而伴随诊断是刚需，据悉，先行的国家医保目录中包含了30余种靶向药，按照医保限定支付范围有关要求，使用特定的靶向药需要进行基因检测。2022年10月12日，国家医保局对肿瘤基因检测项目纳入医保以及带量采购给予正式回应：部分地区已将部分基因检测项目纳入医保支付范围，除此之外，对于“安全有效、费用适宜且收费标准明确”的基因检测项目，也将有望纳入医保。短期来说NGS恐难覆盖。长期来看，肿瘤基因检测项目纳入医保有利于伴随诊断项目在医院的开展，但是，短期来说NGS恐难覆盖。从技术上来说，目前PCR、IHC在医保目录内，NGS未纳入医保。众所周知，NGS产品价格高，约在数千元至上万元不等。但是，NGS前期投入大，获批需要时间长，一般为3-5年，目前对于大panel的产品还在研发中，如近期纳入医保，企业盈利空间将缩小，研发投入不能保证。所以，我们认为短期内NGS不会纳入医保，或将待成本进一步下降再实行。集采终有时，PCR或首当其冲。在集采的大环境下，肿瘤基因检测项目是否会迎来带量采购，国家医保局进一步表示：“肿瘤基因检测属于医疗服务项目，按照现行政策，公立医疗机构提供的基本医疗服务实行政府指导价。目前，我们正在指导地方按照’技耗分离’的原则，探索对诊断试剂开展集中采购，促进试剂价格回归合理水平，带动相关医疗服务项目价格下降。”另一方面，医保局今年9月首次明确表态创新医疗器械暂不纳入集采。指出“由于创新医疗器械临床使用尚未成熟、使用量暂时难以预估，尚难以实施带量方式。在集中带量采购过程中，国家医保局会根据临床使用特征、市场竞争格局和中选企业数量等因素合理确定带量比例，在集中带量采购之外留出一定市场为创新产品开拓市场提供空间”。如此，PCR或最先迎来集采，目前，PCR已纳入医保，且满足应用广泛、发展较成熟、成本较低，且PCR设备已实现下基层。因此，PCR是集采最佳选项。以上为报告主要内容节选，报告完整框架如下：第一章 概况：政策逐步规范，超百亿元蓝海市场1.1政策：国内进入调整期，将不断规范1.2融资：近3年53家获融，最新融资B轮最多1.3市场：起步晚、发展快、潜力巨大第二章 技术：四类主流技术升级，三类新技术加速应用2.1主流技术有升级，PCR和NGS是主力2.2新技术进行时，多组学雏现2.3 AI赋能病理解读和生信分析第三章 商业化：出海正当时，和药企共开发方兴未艾3.1主流:院内、院外模式互补共存、监管不一3.2渠道：出海近年增势明显，下沉尚处早期3.3延伸：院内共建实验室、和药企共同开发第四章 趋势：LDT优先落地三甲，伴随诊断医保扩容4.1技术：主流技术与新兴技术共促进4.2监管：LDT进院即门槛，认可有差异4.3支付：医保加速扩容，PCR或最先迎来集采第五章 企业案例5.1迈杰医学—打造伴随诊断整体解决方案5.2慧算基因—布局AI+精准诊疗，提供全面解决方案5.3谱天生物—基因-蛋白-代谢“三位一体”多组学分析5.4阔然生物—布局NGP+NGS，提供一站式解决方案5.5康录生物—FISH和PCR共发力，打造精准诊断5.6艾沐蒽—提供免疫驱动医学解决方案5.7赛诺特生物—深耕肿瘤诊断，提供病理完整解决方案

动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）是导致我国人口死亡的最主要原因。近日，国内几十名专家联合在《中国预防医学杂志》上发表了《非传统血脂指标与动脉粥样硬化性心血管疾病风险管理中国专家共识》（简称《专家共识》）。《专家共识》从检验和临床两个角度系统阐述了包括载脂蛋白B和脂蛋白a、非高密度脂蛋白胆固醇和脂蛋白残粒及非空腹血脂等非传统血脂指标在ASCVD风险管理中的意义，并给出了相应的临床专家指导意见。核磁共振波谱仪（nuclear magnetic resonance spectroscopy，NMRS）首次作为新技术检测方法被国内《专家共识》认可推荐。谱天生物自2018年便引进了核磁共振波谱仪并致力于推动其临床应用，目前已累计检测临床样本超6万例，随着该技术被纳入专家共识，谱天生物将有望为更多心脑血管疾病患者带来更高效精准的血脂检测，为大幅降低风险、精准防控带来可能。 据《中国心血管健康与疾病报告2020》报道，中国心血管病现患病人数约为3.3亿，其中脑卒中1300万，冠状动脉粥样硬化性心脏病1100万，平均每5例死亡患者中有2例由心血管疾病导致。中国心脑血管疾病负担已成为重大公共卫生问题。临床上广泛被应用的传统血脂指标LDL-C可显著减少心血管事件发生率，然而临床研究显示，积极降脂治疗强化LDL-C管理后仍存在较高的ASCVD风险，传统血脂指标LDL-C不能完全满足ASCVD的风险管理。 2014年美国脂质协会（National Lipid Association，NLA） 在以患者为中心的血脂异常管理的建议中将non-HDL-C、ApoB、残粒胆固醇、Lp（a）等非传统血脂指标逐步纳入ASCVD的风险评估和治疗靶标。中国中西医结合学会检验分会组织国内专家，参考国际指南、共识及对临床中备受关注的这些非传统血脂指标展开讨论研究，并就其在临床中应用方法、界值及价值认知达成共识。同时，该共识中还对一些如核磁共振波谱仪（nuclear magnetic resonance spectroscopy，NMRS）、凝胶过滤柱高效液相色谱法（high-performance liquid chromatography with gel filtration columns，HPGFC）等新型检测仪器和方法进行了推荐，该专家共识的发布将大大提升对非传统血脂指标在ASCVD风险管理临床实践中的应用效率。 此次《专家共识》对non-HDL-C、ApoB、Lp（a）、RLP-C以及非空腹血脂检测在ASCVD风险管理中的应用从概念、与ASCVD的关系、检测方法、应用与指南推荐等进行了详细阐述。并对非传统血脂指标在临床中应用方法、界值及价值认知达成了共识。以下为关于ASCVD相关的非传统血脂指标、意义、分层靶值及干预靶值的意见共识一览表（一键保存方便使用）—— 此次专家共识由中南大学湘雅二医院心血管内科彭道泉、检验医学科胡敏担任专家组组长，汇集了全国超过40位临床专家的讨论、修改与评议，旨在为临床医生提供参考依据，提升非传统血脂指标在ASCVD风险管理临床实践中的应用效率。 谱天生物自成立之初便扎根于基因+蛋白+代谢的多组学研究，并致力于将其应用于肿瘤、心血管等疾病的早筛早诊、复发监测和伴随诊断。自2018起，谱天生物便引进了以上共识中提及的核磁共振波谱技术，并与核磁共振龙头品牌德国布鲁克签署了为期十年的协议，成为中国独家合作运营商。谱天生物的核磁共振精准血脂检测服务，可检测到脂蛋白颗粒及亚组分等13 项核心指标、114项血脂指标和39项血液代谢物，大大弥补了国内现有临床手段的不足，在ASCVD早期预警、血脂监测、诊治指标、用药指导等方面有重要意义。基于核磁共振的血脂检测在美国MAYO CLINIC、LabCorp等已被广泛使用，每年检测量超过250万人次。截止目前，谱天在国内已累计检测了超过6万例血脂样本。随着核磁共振波谱技术被纳入专家共识，谱天生物将有望为更多心血管疾病患者带来更全面、更精准的风险预测与用药指导，助力国内血脂检测的水平显著提升。

近日，中南大学湘雅二医院及其研究所团队在《中华检验医学杂志》上发表了一篇题为“基于磁共振波谱技术的直接法餐后低密度脂蛋白胆固醇下降原因探究”的文章，文章基于核磁共振波谱技术（NMR），探讨直接法测得的低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）餐后水平低于空腹水平的原因，提出了直接法测量所得的餐后LDL-C，并不适合用于衡量心血管事件的发生风险。文中特别致谢了谱天生物在核磁检测方面做出的支持。依托强大的核磁平台，谱天生物持续在心脑血管疾病的早期预警、用药指导、长期监测方面进行探索研究，推动以更精准的方式实现包括心脑血管、常见癌种等在内的筛查与用药指导。研究背景餐后血脂代谢紊乱是冠心病发病的危险因素，进食后LDL-C会发生明显下降，因此，一些指南将非空腹状态的血脂水平用于预测冠心病发生风险，然而这种下降是由于胆固醇绝对值减少还是胆固醇重新分布仍不明确。临床上衡量LDL-C水平更为常用的是直接法，但直接法无法精确检测脂蛋白亚组分，且结果会受到脂蛋白亚组分颗粒大小变化的影响。最近已有研究发现磁共振波谱（nuclear magnetic resonance spectroscopy，NMRS）技术可检测脂蛋白的数量、密度、大小和构成，且结果不易受脂蛋白组分变化的影响。本研究旨在比较直接法和NMRS测量的餐后血脂差异，探究餐后血脂亚组分的变化，有助于鉴别餐后LDL-C水平下降的真正原因；同时测量餐后PCSK9的水平，探究其与血脂变化间的关系。研究方法1. 人群本研究纳入中南大学湘雅二医院2017年11月至2019年5月的85名受试者。2. 分组分成冠心病组（n=33）和非冠心病组（n=52）。非冠心病组又分为高TG组（n=13）和正常组（n=39）。冠心病组为缺血性心电图异常，且造影显示至少1支冠状动脉狭窄≥50%的患者。高TG组为空腹TG>2.26 mmol/L的患者。正常人组为无高TG、无冠心病的受试者，排除肾功能衰竭、恶性肿瘤等疾病患者。3. 实验室检测和核磁共振波谱学脂质测定记录所有受试者的临床信息，于空腹、餐后2h和4h取血液标本并分离血清，-80℃下保存。直接法检测生化与血脂指标，核磁共振波谱技术检测脂蛋白颗粒及其亚组分，酶联免疫吸附法测定血清PCSK9水平。4. 统计分析正态分布采用单因素方差分析，两两比较用Bonferroni法；非正态分布采用Friedman双向秩方差分析，两两比较用Wilcoxon符号秩检验。分类变量采用χ²检验。PCSK9水平与脂蛋白颗粒数之间的相关性用Spearman相关分析。P< 0.05为差异有统计学意义。研究思路在所有患者以及冠心病、糖尿病(DM)和代谢综合征(MS)患者中，采用多因素Logistic回归及Spearman相关分析，探讨患冠心病的危险因素及Gensini、PCSK9与NMR核磁结果的关系。研究结果1. 基线情况本研究共纳入85例受试者，冠心病、高血压、糖尿病分别占38.8%、29.4%、12.9%，服用他汀类药物的患者占31.8%。详情见表1。2. 餐后致动脉粥样硬化脂蛋白颗粒中胆固醇的变化85例受试者经直接法和NMRS测量受试者餐后的血脂情况见表2。与空腹状态比较，进食后2h、4h经直接法测量的LDL-C浓度下降（P

近日，天津市武警特色医学中心的张梅教授团队在《ResearchSquare》预印本网站上发表了一篇题为“NMR Metabolomics Risk Factors for Coronary Heart Disease in Postmenopausal Women Under Moderate Intensity Statins”的文章，文章基于核磁共振波谱技术（NMR），探讨脂蛋白颗粒亚组分在服用中等强度他汀类药物绝经后妇女人群中冠心病发生的危险因素。该研究的发布为更精准的预测冠心病做出了有益贡献，文中特别致谢了谱天生物在核磁检测与分析等方面做出的支持。依托强大的核磁平台，谱天生物持续在心脑血管疾病的早期预警、用药指导和长期监测方面进行探索研究，推动以更精准的方式实现包括心脑血管、常见癌种等在内的筛查与用药指导。研究背景血脂异常特别是低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平过高，是冠心病(CHD)发生的重要危险因素。绝经后妇女是一个特殊的女性群体，具有LDL-C升高和冠心病风险增高的特点。糖尿病(DM)和代谢综合征(MS)患者由于脂质代谢异常也更容易发生冠心病。前蛋白转化酶枯草杆菌蛋白酶 kexin 9(PCSK9)合成并由肝细胞分泌后，会与LDL受体(LDL-R)结合，导致LDL-C代谢下降。PCSK9近年来成为脂质代谢干预的新靶点。然而，尽管PCSK9单克隆抗体中的依洛尤单抗(evolocumab)和阿利西尤单抗(alirocumab)实现了大约50%-60%的LDL-C的大幅降低和15%的主要不良心脏事件(MACE)的相对风险降低，他汀类药物仍然是最广泛使用的一线降脂治疗药。核磁共振(NMR)波谱是一种先进的测量方法，可以提供大量的代谢组学数据，包括脂质指标、代谢物和氨基酸。在脂质方面，核磁共振不仅可以根据脂蛋白颗粒大小对不同的脂蛋白进行分组(极低密度脂蛋白(VLDL-1~5)，中密度脂蛋白(IDL)，低密度脂蛋白(LDL-1~6)，高密度脂蛋白(HDL-1~4))，还可以根据物质在磁场中的不同反应，定量测定脂蛋白(胆固醇酯(CE)、游离胆固醇(FC)、甘油三酯(TG)和磷脂(PL))的含量。一些研究已经报道了脂质指标与冠心病风险之间的相关性。在本研究中，我们结合核磁共振波谱和实验室检测，在139个核磁共振结果中探索冠心病发生的危险因素，并试图找到核磁共振代谢组学、PCSK9和一组在中度他汀类药物治疗绝经后妇女冠状动脉粥样硬化之间的关系。研究方法1. 人群本研究将符合纳入和排除标准的患者纳入实验，共计300例样本。纳入标准为女性，46岁以上，自然绝经1年以上，连续每日服用一次阿托伐他汀10mg QD，瑞舒伐他汀20mg。在2019年6月至2020年6月期间进行了至少6个月的冠状动脉造影(CAG)。排除标准包括既往经皮冠状动脉介入治疗(PCI)或冠状动脉搭桥术(CABG)、卵巢切除等。2. 分组所有入组的患者根据三个标准分组，冠状动脉狭窄≥50%的患者根据CAG结果分为冠心病组（242例），冠状动脉狭窄< 50%的患者根据CAG结果分为非冠心病组（58例）。根据DM和MS的诊断情况将患者分为DM组和非DM组、MS组和非MS组。3. 实验室检测和核磁共振光谱学脂质测定从病历系统收集患者的临床特征，在CAG前一天采集空腹血样，离心后-70°C保存，基于CAG计算Gensini评分，进行核磁共振波谱、脂蛋白a (Lp(a))、PCSK9和C-反应蛋白(C-RP)检测。4. 统计分析分类变量以n（%）表示，组间采用卡方检验评估组间差异。连续变量用Kolmogorov-Smirnov检验其分布的正态性。采用Student’s t检验来评估组间连续变量的差异。与临床相关且与冠心病诊断有单因素关系的变量进入多变量Logistic回归模型。将变量与Gensini或PCSK9的Spearman相关分析绘制成热图。研究思路在所有患者以及冠心病、糖尿病(DM)和代谢综合征(MS)患者中，采用多因素Logistic回归及Spearman相关分析，探讨患冠心病的危险因素及Gensini、PCSK9与NMR核磁结果的关系。研究结果1. 临床人口统计学特征，常规和高级脂质指标本研究纳入300例患者，其中冠心病242例分为CHD组。糖尿病123例分为DM组，代谢综合征75例分为MS组。如补充表1~3所示，列出了CHD组、非CHD组；DM组、非DM组；MS组、非MS组的9项临床信息和139项NMR结果并进行比较。其中，年龄、空腹血糖(FPG)、LDL颗粒/浓度(P/C)不一致，载脂蛋白A2(ApoA2)、载脂蛋白B(ApoB)、总颗粒、LDL-6颗粒、HDL-PL、LDL-6-TG、LDL-6-CE、LDL-6-FC、LDL-6-PL、LDL-6-ApoB、HDL-3-PL、HDL-2-ApoA1和HDL-3-ApoA1在三者比较时均存在差异，其中，ApoA2、HDL-PL、HDL-3-PL、HDL-2-ApoA1和HDL-3-ApoA1在CHD、DM和MS组中均显著降低。如补充表1所示，冠心病组的LDL颗粒数明显较高，而不是浓度。进一步比较发现，差异主要是由LDL-1和LDL-6颗粒引起的。在DM和非DM患者的比较中，如补充表2所示，DM患者的IDL-PL和VLDL-PL要高得多，DM患者的HDL-FC要低得多。MS患者与非MS患者的比较见补充表3，MS患者的VLDL-PL、IDL-PL、LDL-PL和HDL-TG高得多，而MS患者的HDL-CE和HDL-FC则低得多。与未确诊人群相比，冠心病患者和MS患者的PCSK9较低。2. 冠心病的危险因素采用多因素logistic回归分析进一步评估脂蛋白颗粒与冠心病的关系，结果如图2所示，年龄、LDL-6颗粒、LDL-TG 、LDL-FC是冠心病的危险因素，而乙醇和甘油是冠心病的保护因素。即使没有统计学意义，PCSK9对冠心病的影响也为中性。3. Gensini评分与核磁共振结果之间的关系采用Spearman相关分析评估Gensini评分与核磁共振结果之间的关系，结果如图3所示。CHD、DM患者和所有患者的核磁共振结果显示，与Gensini正相关的指标包括ApoB/A1，VLDL和IDL颗粒，VLDL-3~5、LDL-1~2和LDL-5~6的TG，VLDL-2~5和IDL的CE，VLDL-2~5、LDL-1和IDL的FC，VLDL-3~5的PL含量。与Gensini负相关的指标包括ApoA1，ApoA2，HDL-2~4的CE和PL，ApoA1、HDL-3的FC，HDL-4的ApoA2含量。在MS患者中，与Gensini呈正相关的指标仅限于VLDL-3~5的TG、CE和PL，与Gensini呈负相关的指标为LDL-2的FC、PL含量，HDL-1的ApoA1、CE、PL含量。所有患者和DM患者的PCSK9与Gensini均呈负相关。4. PCSK9与核磁共振结果的关系采用Spearman相关分析评估血浆PCSK9与NMR结果之间的相关性，结果如图4所示。在所有患者和CHD、DM患者中，PCSK9与总胆固醇(TC)、ApoB/A1、VLDL、IDL和LDL颗粒以及VLDL-3~5、IDL和LDL-1中几乎所有的脂质含量均呈负相关。在MS组中，PCSK9与NMR结果之间的相关性不大。讨论血管疾病(CVD)是女性死亡的主要原因。传统的脂质测量主要关注脂蛋白含量对冠心病的致病作用，但脂蛋白的数量和结构也是CVD的危险因素。VLDL中的TG从LDL和HDL通过胆固醇酯转运蛋白转化为CE，产生CE耗尽的LDL和HDL。VLDL、LDL和HDL核心的TG随后被肝脂肪酶水解，产生IDL和更小、更密集的LDL和HDL。核磁共振测定了脂蛋白亚组分，VLDL-1~VLDL-5、IDL、LDL-1~LDL-6和HDL-1~HDL-4，排列方式更小、更密集，TG更少，PL更多。有研究者采用核磁共振测量每天40mg的普伐他汀对脂蛋白颗粒浓度和含量的具体影响，发现降脂作用与脂蛋白颗粒的大小之间存在着“V”的关系。脂蛋白含量(CE、FC和TG)的下降趋势相似，但LDL中TG和FC的总体下降趋势明显降低。在我们的研究中，即使在调节强度下，脂蛋白TG和FC含量仍然是冠心病的危险因素。在本研究的相关分析过程中，我们注意到Gensini与NMR结果的正相关主要集中在VLDL-2~VLDL-5、IDL和LDL-1的脂蛋白含量上。这些结果也呈现了与脂蛋白大小相关的趋势，与之前的研究一致。相反，PCSK9与NMR结果之间的相关性分析结果与之前研究的结果相反。有研究表明，循环PCSK9水平与VDLD、IDL大颗粒、LDL小颗粒和极小颗粒、HDL小颗粒和VLDL颗粒大小呈正相关，与LDL大小和HDL大小呈负相关。也有报道称，血清PCSK9水平可能受到性别、HDL-C、TG和体力活动的影响。但是，除了参与这两项研究的患者的一般异质性外，最大的差异是我们研究中的患者接受了他汀类药物治疗。据报道，他汀类药物可以消除PCSK9和LDL-C之间的相关性。一些研究已经证实了他汀类药物可以提高PCSK9的作用。我们的假设是，他汀类药物降低了脂质水平，同时增加了循环中的PCSK9，导致它们之间的负相关。本研究还证明了乙醇和甘油是冠心病的保护因素。甘油主要是从TG的水解过程中释放出来的。据报道，炎症和同型半胱氨酸会抑制TG的代谢。但我们没有发现甘油对冠心病有直接保护作用的任何证据。我们倾向于认为甘油只是TG水解减少的一个标志。很少有研究证实乙醇对不饮酒者冠心病的临床影响。自合成乙醇的保护作用有待进一步研究。小结在本研究中，我们探讨了在一组接受他汀类药物治疗的绝经后妇女的核磁共振结果中发生冠心病的危险因素。结果表明，年龄、LDL6颗粒、LDL-TG和LDL-FC是冠心病的危险因素，乙醇和甘油是保护因素。NMR结果显示，VLDL-2~5、IDL、LDL-1和LDL-2的脂蛋白含量与Gensini呈正相关，而ApoA1、ApoA2和HDL-1~4的脂蛋白含量与Gensini呈负相关。PCSK9与NMR结果显示，VLDL、IDL和LDL、TC、ApoB/A1颗粒，以及VLDL-3~5、IDL和LDL-1中几乎所有脂质含量均呈负相关。这些指标的临床意义和价值有待进一步研究。

癌症的转移过程通常通过循环肿瘤细胞（CTCs）脱落进入血液中扩散而实现。循环肿瘤细胞（CTCs）是由肿瘤组织自发或受外界干扰而产生并进入外周血液循环或体液中的肿瘤细胞，大部分CTCs在进入循环系统后会发生凋亡或被机体免疫细胞吞噬，而少数逃逸的CTCs有可能发展成为肿瘤转移灶，增加恶性肿瘤患者的死亡风险。目前，研究者通常假设CTCs是在肿瘤组织不断生长的过程中脱落，或由于某种机械损伤而脱落，而决定具有转移能力的CTCs产生的动态过程并不明确。来自苏黎世联邦理工学院的Nicola Aceto团队围绕CTC的产生和释放过程展开深入研究，结果在乳腺癌患者和小鼠模型中都观察到了令人意想不到的现象，大多数自发的CTCs内渗事件都发生在睡眠过程中。研究者证实休息状态下的CTCs更容易发生转移，而活动状态下CTCs则缺乏转移能力。这项研究成果2022年6月22日在线发表于Nature杂志，题为The metastatic spread of breast cancer accelerates during sleep。研究思路研究者通过单细胞RNA测序结果分析，在乳腺癌患者和小鼠模型中，都观察到了有丝分裂基因在休息期显著上调，从而佐证了其转移能力。研究者进一步系统研究了关键的昼夜节律激素，如褪黑激素、雄激素和糖皮质激素等，都决定了CTCs生成的动力学过程，胰岛素水平也直接促进了体内肿瘤细胞的增殖，且这一过程具有明显的时间依赖性。据此可以得出结论，具有高转移倾向的CTCs并不是持续性产生的，而是集中在患者的睡眠过程中，这一成果为具有转移倾向的癌症的时间控制与治疗提供了新的理论依据。昼夜节律与CTCs释放过程研究者招募了30名未接受治疗或暂时停止治疗的女性进展期乳腺癌患者，其中21名患者为早期无转移病灶的乳腺癌患者，9名为IV期乳腺癌患者，并在同日的活动时间（上午10点）和休息时间（凌晨4点）收集血液样本。通过微流控技术捕获CTCs并经过免疫荧光染色后，作者发现78.3%的CTCs是在休息期采集到的，其中包括单个CTCs、CTC簇和CTC-白细胞簇等形式。为了进一步验证这些发现的普适性，并精确描述时间发生的时间依赖性，作者采用了四种不同的乳腺癌小鼠动物模型，包括人乳腺CTCs异种移植（NSG-CDX-BR16）、人乳腺癌细胞的异种移植（NSG-LM2）、小鼠乳腺癌细胞的异种移植（NSG-4T1），以及具有免疫活性的同基因乳腺癌模型（BALB/c-4T1），并在小鼠血液样本中观察到了与乳腺癌患者数据相同的现象，即多数CTC来自于休息时间采集的样本。为进一步精确研究CTC的内渗过程，研究人员以4小时为间隔收集24小时时间周期内的血液，并发现CTC释放量具有明显的震荡模式，在开灯4小时后到12小时的时间段内达到峰值，即小鼠的休息时间。通过对比休息时间（ZT4）和活跃时间（ZT16）的CTCs释放量，发现在休息时间内多种形式的CTCs均显著提高。研究人员通过控制光照明暗变化或给予睡眠调节关键激素褪黑素的方式干扰小鼠的昼夜节律。结果发现，与正常昼夜节律的小鼠相比，昼夜颠倒的模式下CTC数量显著减少，而褪黑素却会诱导CTC的显著增多。研究人员进一步构建了节律失常的单基因敲除小鼠模型，与野生型小鼠相比，昼夜节律失常的小鼠无法生成CTC，表明了昼夜节律时钟调节因子的破坏可以阻止CTC的内渗过程。睡眠过程中CTCs的转移能力研究人员进一步分析了不同昼夜节律阶段释放的CTCs，结果发现其具有极高的转移能力。研究人员分别利用GFP标记NSG-LM2模型小鼠ZT4时间点收集的CTCs，RFP标记ZT16时间点收集的CTCs，并在不同昼夜节律时间点将其混合注射到无肿瘤的小鼠尾静脉中，以衡量其转移能力。通过体内生物发光成像观察到，在休息时间内转移发生率最高，并通过免疫组化染色证实转移病灶多来源于GFP标记CTCs（即ZT4时间点收集的CTCs）。这些结果表明，休息期产生的CTCs具有更高的转移活性，且在休息期形成更高的转移倾向。研究者进一步将不同形式的CTCs（单一CTCs、CTC簇和CTC-WBC簇）单独注射到无肿瘤小鼠体内并观察其转移能力，得到与混合注射相同的结论，即休息期具有更强的转移能力，且CTC簇和CTC-WBC簇的形式比单个CTCs具有更强的转移能力。以上结果表明，休息期间CTC内渗率升高的同时，其转移能力也更强。CTCs的时间依赖性基因表达研究人员进一步探究了决定CTCs在休息期或活动期转移能力的分子特征，分别收集BR16和LM2小鼠ZT4和ZT16的CTCs，进行单细胞RNA测序。通过主成分分析，发现采样时间点与CTCs基因表达水平直接相关。对比ZT4和ZT16采集样本的基因表达水平，共发现121个在ZT4时间点上调、156个在ZT16时间点上调的基因。在不同形式的CTCs中特征基因的变化趋势一致，其中CTC簇和CTC-WBC簇中的统计学差异最大。通过基因数据集富集分析（GSEA），研究人员发现ZT4时期分离的CTC中上调基因主要为有丝分裂和细胞分裂通路相关，ZT16时期分离的CTC中上调基因主要为核糖体生物源和基因翻译通路相关，这些发现与真核细胞中典型的基因表达时间规律是一致的。对肿瘤增殖标志物Ki67进行染色，也可以观察到其在休息期显著上调，这与CTCs内渗量和有丝分裂相关基因表达量的变化是一致的。这种周期性波动的变化不仅出现在CTCs中，在原发肿瘤中也观察到一致现象，表明这是乳腺癌细胞在疾病进展过程中发生的普遍现象。CTC内渗过程的调节因子最后，研究人员探究了昼夜节律驱动CTC生成和增殖的主要调节因子。首先通过分析癌细胞中典型的生物钟基因在休息期和活动期的表达差异，结果发现在CTCs和原发肿瘤细胞中均没有检测到明显差异，但在非肿瘤组织中可以观察到节律变化。进一步分析了CTC计数的振荡变化与组织液压力、免疫细胞相互作用或溶血率等因素的关系，结果均没有观察到明显的节律性差异。研究人员进一步分析了患者和小鼠模型的RNA测序数据中63个已知的昼夜节律调节激素、生长因子的受体表达水平，其中糖皮质激素受体、雄激素受体和胰岛素受体的表达在各种形式的CTCs中均存在高表达，表明这些配体参与了时间节律性的CTC生成和增殖过程。研究总结过往研究已经证明了昼夜节律在肿瘤发生过程中的作用，然而前瞻性的调控转移性进展过程的动态变化仍不明确。这项研究讨论了具有转移能力的CTCs的产生过程，在乳腺癌患者和小鼠模型中，均观察到CTCs的生成过程集中发生在休息状态中，且具有更高的转移倾向。这种增强的转移能力来源于时间依赖性的增殖速度的变化，且受到昼夜节律调节激素的影响。该研究结果表明，昼夜节律时间的控制对乳腺癌的研究和治疗过程至关重要。

近日，中国医学科学院、北京协和医学院肿瘤医院、分子肿瘤学国家重点实验室研究员赵晓航团队，联合中国医学科学院基础医学研究所孙伟团队发表题为“Noninvasive urinary protein signatures associated with colorectal cancer diagnosis and metastasis”的研究成果于国际知名期刊Nature Communications (IF=14.919)，研究对993例具有明显转移风险的结直肠癌患者组织样本和657例尿液样本进行了discovery-verification-validation 研究，全面识别和验证尿液中更准确的无创生物标志物。研究背景结直肠癌(CRC)是全球第三大常见的恶性肿瘤，也是癌症死亡的第二大原因，值得注意的是，CRC诊断时的临床分期，主要由区域淋巴结转移（LNM）和远处转移（DM）定义，是与CRC患者生存和复发最直接相关的预后因素。在临床中，影像学和血清癌胚抗原(CEA)检测在监测结直肠癌的复发和转移中起着核心作用。然而这些主流成像方式存在一些缺陷，包括成本高、对小淋巴结或病变（8000蛋白，大约40%的尿蛋白来源于血浆蛋白，在健康个体的尿液中可以检测到超过1800种在结肠中高表达的蛋白。因此识别尿液中结直肠癌的非侵入性生物标志物是可行的。研究思路队列选择：lCRC NM：没有任何转移的CRC患者；lCRC LNM：有LNM转移的CRC患者；lCRC DM：有远处转移的CRC患者。lHealthy control：健康人工作流程：如一系列基于MS和免疫测定的方法，包括TMT标记量蛋白质组学策略、基于PRM的靶向蛋白质组学方法、定量点阵分析和组织免疫组织化学方法（图1）。图1 研究样本纳入和排除标准的总体工作流程，以及CRC尿液生物标志物的发现、PRM验证、免疫分析验证和组织验证研究结果发现队列的差异蛋白质组学分析利用TMT方法在四组样本中分别定量了1976、2151、2634和2771个蛋白，对四组中995种常见蛋白进行PCA分析，结果显示HC组和CRC组之间有明显的区别。NM、LNM或DM和HC之间的成对差异尿蛋白分析共鉴定出273、337和355个蛋白。这些差异蛋白在肿瘤相关通路中富集，包括肿瘤生长、肿瘤侵袭、免疫反应、代谢和信号通路（RAC、FAK、CDC42和RhoA）（图2b）。基于PRM的靶向验证研究采用了一种广泛使用的靶向高通量蛋白质组学技术PRM，来定量验证差异尿蛋白。在发现的CRC及CRC转移相关差异蛋白中，分别选择了112个和54个随着CRC进展呈梯度增加或减少趋势的蛋白进行PRM验证。其中，在PRM方法设计中鉴定出77个蛋白，之后在82个独立样本中进行分析（图1）。最终41个差异蛋白中的66个多肽段被成功验证，其趋势与四组中的TMT方法一致。基于其中23个上调蛋白，采用多水平分析来确定结直肠癌的尿蛋白特征，通过斯皮尔曼相关性对其进行评估，排除9个与其他5个以上蛋白中等相关的蛋白(rho≥0.6)，选择其余14个相互依赖性较小的蛋白（中位数相关系数为0.34）进行后续分析。之后研究采用这14个蛋白质使用随机森林算法确定了诊断模型和转移模型中最重要的特征。同时使用ROC分析了各蛋白在诊断和转移风险分层中的分类性能。选择两种模型中最高值前10位的蛋白质作为候选分类器。8种常见蛋白在CRC诊断或转移风险分层方面表现良好。此外通过比较诊断和转移风险分层的联合AUC值来评估任何两种蛋白的互补性能。最后，用于CRC诊断的尿蛋白特征包括CORO1C、ARPC5和RAD23B，CRC转移的分类器包括CORO1C、RAD23B、GSPT2和NDN。尿蛋白标志物的免疫分析验证为了在大规模上验证尿液特征以大规模区分HC和CRC患者，研究根据之前使用血清检测方法，开发了一种使用尿液的定量点印迹检测系统。用各蛋白的标准曲线定量尿蛋白量，然后用相应的尿肌酐测量值进行校准。在免疫分析验证阶段，本研究共招募了434份尿液样本，结果显示CRC患者尿液中CORO1C、ARPC5、RAD23B、GSPT2和NDN的浓度显著高于HC患者。并且，对122个样本（训练集：HC，n=51；CRC，n=33；验证集：HC，n=22；CRC，n=16）进行了CRC筛选生物标记物拟合的测量，结果显示与单独使用CEA相比，尿蛋白标记与血清CEA的结合具有更好的预测能力。组织蛋白质反映了CRC晚期和不良预后为了评估尿液中三种诊断相关蛋白的异常改变是否源于大肠癌组织，本研究在多个组织芯片中进行了免疫组织化学染色分析。CORO1C 和 ARPC5定位于细胞质，而RAD23B主要定位于细胞质和细胞核。在邻近的非癌组织中，CORO1C、RAD23B和ARPC5染色相对较弱。相反，在大肠癌肿瘤组织中，分别观察到CORO1C、RAD23B和ARPC5的阳性免疫染色，与相邻的非癌组织相比，显示出显著的上调（均P