概述

近年来，基于质谱（Mass Spectrometry, MS）的尿液蛋白质组学研究取得了显著进展。尿液因其非侵入性采集和成分复杂低的特点，成为疾病生物标志物发现的理想样本。本文总结了近十年尿液蛋白质组学在技术方法、疾病研究及临床应用中的核心进展。

尿液蛋白质组学的优势

1. 非侵入性：无需创伤性采样，适用于大规模筛查和长期监测。
2. 成分简单：相比血清/血浆，尿液蛋白质组复杂度低，更易检测低丰度蛋白。
3. 动态监测：可通过不同时间点（晨尿、随机尿、24小时尿）采集，反映生理或病理变化。
4. 多器官来源：尿液中蛋白质不仅来自泌尿系统，还源于全身器官（如肝脏、肾脏），为远隔器官疾病研究提供窗口。

图1. 尿液蛋白质组学工作流程

关键技术进展

1. 质谱分析技术

技术	优势	局限
MALDI-TOF-MS	高通量、快速分析	需结晶样本，灵敏度较低
CE-MS	低成本、高分辨率	样本量小，不适合高分子量蛋白
LC-MS/MS	高灵敏度和准确性，支持深度覆盖（1000-3000种蛋白）	耗时、需复杂前处理

2. 数据采集模式

• 靶向质谱（MRM/PRM）：精准定量特定蛋白（如膀胱癌标志物ADAM28）。
• 数据非依赖性采集（DIA）：全蛋白质组覆盖，适用于未知标志物发现。

图2. 近10年尿蛋白组学研究时间表

疾病研究的突破性应用

1. 膀胱癌

• 标志物发现：α1-抗胰蛋白酶（A1AT）、ADAM28等蛋白显著上调，可作为诊断或预后标志。
• 外泌体分析：尿液外泌体的蛋白质谱与肿瘤进展相关，如EGFR信号通路蛋白。
• 案例：Carvalho等人通过LC-MS/MS监测病程，发现了复发预测标志物组合。

2. 糖尿病肾病

• 机制研究：溶酶体蛋白异常提示肾脏炎症，血管细胞黏附分子（VCAM-1）水平与疾病进展相关。
• 标志物验证：CKD273分类器可预测2型糖尿病患者的肾病风险。

3. 其他疾病

• COVID-19：尿液病毒相关蛋白检测辅助无症状感染者筛查。
• 神经系统疾病：尿液中特定肽段（如神经肽片段）与阿尔茨海默症相关。

尿液糖蛋白与肽组学研究

糖蛋白组的分析

• 技术：通过亲水作用色谱（HILIC）富集糖肽，结合PNGase F去糖基化确认糖基化位点。
• 应用：前列腺癌中糖基化PSA的诊断价值；肝癌患者尿液外泌体糖基化谱的定量分析。

肽组学的进展

• 内源性肽：肽段片段可反映疾病特异性酶切活动（如肾癌中胶原降解肽的积累）。
• 技术挑战：需结合CE-MS、LC-MS等多平台提升检测覆盖率和灵敏度。

挑战与展望

主要挑战

1. 样本标准化：个体差异、采集时间、蛋白/肌酐比值归一化方法需统一。
2. 技术限制：低丰度蛋白检测灵敏度不足；糖肽与磷酸化肽的高通量分析困难。
3. 临床转化：标志物验证需大规模队列，且需简化实验步骤以适配临床检测。

未来方向

• 多组学整合：联合基因组、代谢组数据提升标志物特异性。
• AI驱动分析：机器学习加速标志物挖掘与分类模型构建。
• 即时检测（POCT）：开发便携式质谱或微流控芯片实现床边检测。

结论

尿液蛋白质组学为非侵入性诊断和精准医疗提供了独特工具。随着质谱技术和数据分析的进步，其在癌症、代谢性疾病及罕见病中的应用将更加广泛。标准化流程的建立与跨学科合作将是推动临床转化的关键。应用于蛋白组学的磁珠请参考http://www.purimagbead.com/Product/MSpretreatment/proteomics/

图片来源及参考文献

1. Joshi, N. et al. Clin Proteom 21, 14 (2024). 原文链接
2. 文中示意图基于参考文献内容绘制，技术对比表格为原创整理。