研究人员报告了一种能检测血液样本中几种类型癌症的方法，该方法基于免疫应答信号，但有些人对这样的检测方法持怀疑态度。
坦佩亚利桑那州立大学的研究人员已经开发出一种廉价的可以检测几种常见癌症的血液测试方法，该方法基于它们引发的的免疫应答。他们用随机生成的肽阵列与人血液样本中的抗体结合，这些血液样本来自于健康人群或来自患有五种不同癌症的人。基于绑定模式或免疫信号，研究者能够区分所有这五种类型的癌症。这个小组还使用另一个随机生成肽矩阵来区别更大范围的癌症和其他疾病之间的联系。研究结果于七月十四日发表在美国国家科学院院刊PNAS上。
希腊雅典学院生物医学研究基金会的临床蛋白质组研究人员Antonia Vlahou 说“这个想法是简洁精妙的，但有却有东西被漏掉了”，她没有参与这项研究。但她说，从文章中目前还不清楚肽阵列和免疫信号是如何准确工作的，因为它不可能告诉我们哪些抗体结合了这些多肽。“我们必须准确知道是什么结合上了什么，这才能解释与疾病的关联，”她说。“能更好地描述测量特性是必要的。”
格拉斯哥大学一位研究蛋白质组学生物标记的科学家Harald Mischak表示：“我必须承认，这听起来太美好，会令人难以置信。”
亚利桑那州立大学的免疫学家和生物化学家Phillip Stafford领导这项工作。他承认，目前虽然还不清楚到底哪些抗体确定每种癌症的信号，但坚持认为他团队的研究方法有效。
研究人员获得两组多于10000个随机多肽来筛选癌症患者血液样本中的独特抗体类型。习惯上，生物标志物检测是基于多肽和抗体的数量是十分有限的，但Stafford说，使用更多种类和数量看起来更有效。“除非你百分之百确定你知道目标信号是什么，否则试图猜测或者事后预言什么蛋白会对你的免疫系统反应都是徒劳的。”
Stafford的小组使用一个随机数发生器生成了它的肽阵列，17个不同的氨基酸产生的多肽，加上三个结构标准蛋白。癌细胞产生的蛋白质和其他生物分子，不同于那些由健康细胞产生的。病人的免疫系统将对这些陌生的分子作出反应，释放出抗体与肽阵列结合并形成免疫信号。
为确定这些免疫信号与某些疾病有关，Stafford和他的同事从20个分别患有乳腺癌，胰腺癌，多发性骨髓瘤，胶质母细胞瘤，或食管癌的患者收集血液样本，同时收集了20个健康人的血液样本作为对照。团队使用这些样品来研究每种恶性肿瘤的免疫信号反应。研究者随后评估了多于120人的具有相同疾病的血液样本，发现他们能够正确诊断出95%的病患。
为进一步测试他们的免疫信号系统，研究人员使用了近1500例健康人对照组和14例病患，包括几种类型的乳腺癌和非癌疾病如胰腺炎。他们用大约四分之三的样本来训练另一个随机产生的肽阵列。然后测试用它们来评估剩余患相同病症的人的样本的能力，其能作出多于98%的正确诊断。
Stafford说，因为他是HealthTell公司的一个顾问，基于他研究团队的技术开发诊断测试。基于亚利桑那州公司的Chandler计划至少在第一市场将这些测试直接投向消费者。
但Vlahou和Mischak争论说这样一个普通的癌症筛选具有的临床意义很有限，因为医生倾向于测试特定的高危人群，而不是一般的人群。Vlahou说，例如，医生会对区别膀胱癌和良性膀胱条件的验证生物标志物更感兴趣，而不是给予捕获所有癌症的测试。“我不认为发现多癌症的测试对临床有影响，”她说。
Mischak 说，“最后可能显示他们的报告是真实的，但至少应该有一人持怀疑态度”。
摘自：
http://www.the-scientist.com/?articles.view/articleNo/40487/title/A-Multi-Cancer-Diagnostic-/
（联科生物 译）
