胰腺導管腺癌(PDAC)是最兇險的癌癥之一。80%的PDAC患者在晚期才被診斷出來，這使得只有不到20%的患者有機會接受腫瘤切除手術。因此，PDAC的早期診斷至關重要。碳水化合物抗原19-9(CA19-9)是目前PDAC中具有臨床應用價值的生物標志物，但CA19-9的升高對PDAC沒有特異性，也可以在其他類型的癌癥和良性疾?。ㄈ缒懼俜e）中發現。因此，尋找更準確的PDAC早期診斷生物標志物變得尤為迫切。
丹麥的研究團隊在Clinical Cancer Research （中科院JCR一區，IF:12.531）發表了題為“Circulating Protein Biomarkers for Use in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma Identification”的論文。研究者對PDAC患者(I-IV期)患者、非惡性胰腺疾病患者和健康者血清樣本中的92種免疫腫瘤相關蛋白（Olink免疫腫瘤panel）和CA19-9進行了檢測，采用兩種不同的機器學習算法模型，找到了兩種不同的標志物組合，均對PDAC具有良好診斷能力。
兩種機器學習算法分別找到的10個和24個蛋白的生物標志物組合不管在發現隊列還是驗證隊列均能很好地區分PDAC和non-PDAC， Index I中包含的9種蛋白質中的6種(MMP-7、TRAIL、FASLG、VEGFC、CD4和IL10)，以及CA19-9都在Index II中排名前10位。Index I中的所有蛋白質都在Index II中表現最優質的16個蛋白質中。
研究總結
研究者使用Olink Target 96免疫腫瘤panel共檢測了701例胰腺導管腺癌（PDAC）(I-IV期)患者、102例非惡性胰腺疾病患者和180例健康獻血者的血清樣本的92種蛋白和血清CA19-9。兩種不同的機器學習算法尋找區分PDAC和非PDAC的生物標志物，分別找到含9個蛋白+CA19-9和含23個蛋白+CA19-9的生物標志物組合都能很好地區分PDAC患者和所有非PDAC患者。其中Index I中的所有蛋白質都在Index II中表現最優質的16個蛋白質中。該結果對于PDAC的診斷甚至是早期診斷具有潛在的臨床應用價值。
吉凱基因憑借多年在靶標篩選及驗證服務領域的技術積累，建立的標準化 、工程化 、系統化的GRP平臺，為中國研究型醫生提供科研服務，加快科研成果轉化。其中，多組學平臺包含蛋白質組學平臺和單細胞測序平臺：
·蛋白質組學平臺擁有多臺timsTOF Pro、Exploris 480高精度質譜儀，專業的Spectronaut Plusar、Mascot等分析軟件，提供專業的4D、DIA、TMT、PRM、磷酸化修飾組、Olink蛋白質組等檢測服務，強大的機器學習算法、IPA分析、蛋白基因組分析服務，系統的生物標志物、分子分型、藥物靶點、基因功能研究等解決方案，真正讓廣大研究型醫生的科研工作更省心、更省力、更高效；
·單細胞測序擁有10x和BD兩個平臺，提供單細胞RNA-seq、單細胞核測序、單細胞混樣RNA-seq、單細胞（RNA+ATAC）、空間轉錄組測序等服務。
研究思路
研究結果
1. Olink血清樣本蛋白質組學分組設置
血清樣本蛋白質組產品：Olink Target 96免疫腫瘤 panel（可檢測92個蛋白+血清CA19-19。
樣本分組（共983例樣本）：701例PDAC患者(I-IV期)患者、102例非惡性胰腺疾病患者和180例健康個體?；颊吆徒】祩€體詳細的特征如下：
血清樣本蛋白質組產品：Olink Target 96免疫腫瘤 panel（可檢測92個蛋白+血清CA19-19。
樣本分組（共983例樣本）：701例PDAC患者(I-IV期)患者、102例非惡性胰腺疾病患者和180例健康個體?；颊吆徒】祩€體詳細的特征如下：
2. PDAC比non-PDAC的差異蛋白
研究者首先比較了PDAC和non-PDAC個體（包含非惡性的胰腺疾病和健康人）血清中的差異蛋白，共得到78個差異蛋白（p≤0.05）。其中CA19-9、IL-8和MMP7的變化倍數最大。
研究者首先比較了PDAC和non-PDAC個體（包含非惡性的胰腺疾病和健康人）血清中的差異蛋白，共得到78個差異蛋白（p≤0.05）。其中CA19-9、IL-8和MMP7的變化倍數最大。
3. 機器學習算法尋找區分PDAC和non-PDAC的蛋白標志物
（1）Lasso回歸-嶺回歸模型
研究者將樣本分為發現隊列和重復隊列（即驗證隊列）。在發現隊列(n=654)中首先使用Lasso回歸-嶺回歸模型找區分PDAC和non-PDAC的蛋白標志物，并在驗證隊列（n=338）進行驗證。最終找到9個蛋白+CA19-9的蛋白標志物組合（定義為Index I）可以很好地區分PDAC和non-PDAC(發現隊列 AUC為0.93；驗證隊列AUC為0.92）。此外，Index I能很好地區分I&II期或III&IV期的PDAC與non-PDAC。
標志物組合由10個蛋白構成，分別是T細胞表面糖蛋白CD4(CD4)、細胞毒性和調節性T細胞分子(CRTAM)、Fas配體(FASLG)、IL8、IL10、單核細胞趨化蛋白3(MCP-3)、MMP-7、腫瘤壞死因子相關凋亡誘導配體(TRAIL)、VEGFC和CA19-9。
（2）Lasso回歸-彈性網絡模型
換用Lasso回歸-彈性網絡模型這一新的生物標志物模型后，找到23個蛋白+CA19-9的蛋白標志物組合（定義為Index II）可以很好地區分PDAC和non-PDAC(發現隊列 AUC為0.96；驗證隊列AUC為0.93）。同Index I類似，Index II也能很好地區分I&II期或III&IV期的PDAC與non-PDAC。
標志物組合由24個蛋白構成，分別是caspase-8(CASP-8)、CCL3、CCL20、CCL、CCL23、CD4、CD40配體(CD40L)、CRTAM、巨噬細胞集落刺激因子1(CSF-1)、CXCL1、IL8、IL10、IL5、IL33、溶酶體相關膜表明糖蛋白3(LAMP3)、MCP-3、MIC-A/B、MMP-7、程序性細胞死亡1配體2(PD-L2)、TRAIL、VEGFC和CA19-9。
（1）Lasso回歸-嶺回歸模型
研究者將樣本分為發現隊列和重復隊列（即驗證隊列）。在發現隊列(n=654)中首先使用Lasso回歸-嶺回歸模型找區分PDAC和non-PDAC的蛋白標志物，并在驗證隊列（n=338）進行驗證。最終找到9個蛋白+CA19-9的蛋白標志物組合（定義為Index I）可以很好地區分PDAC和non-PDAC(發現隊列 AUC為0.93；驗證隊列AUC為0.92）。此外，Index I能很好地區分I&II期或III&IV期的PDAC與non-PDAC。
標志物組合由10個蛋白構成，分別是T細胞表面糖蛋白CD4(CD4)、細胞毒性和調節性T細胞分子(CRTAM)、Fas配體(FASLG)、IL8、IL10、單核細胞趨化蛋白3(MCP-3)、MMP-7、腫瘤壞死因子相關凋亡誘導配體(TRAIL)、VEGFC和CA19-9。
（2）Lasso回歸-彈性網絡模型
換用Lasso回歸-彈性網絡模型這一新的生物標志物模型后，找到23個蛋白+CA19-9的蛋白標志物組合（定義為Index II）可以很好地區分PDAC和non-PDAC(發現隊列 AUC為0.96；驗證隊列AUC為0.93）。同Index I類似，Index II也能很好地區分I&II期或III&IV期的PDAC與non-PDAC。
標志物組合由24個蛋白構成，分別是caspase-8(CASP-8)、CCL3、CCL20、CCL、CCL23、CD4、CD40配體(CD40L)、CRTAM、巨噬細胞集落刺激因子1(CSF-1)、CXCL1、IL8、IL10、IL5、IL33、溶酶體相關膜表明糖蛋白3(LAMP3)、MCP-3、MIC-A/B、MMP-7、程序性細胞死亡1配體2(PD-L2)、TRAIL、VEGFC和CA19-9。
兩種機器學習算法分別找到的10個和24個蛋白的生物標志物組合不管在發現隊列還是驗證隊列均能很好地區分PDAC和non-PDAC， Index I中包含的9種蛋白質中的6種(MMP-7、TRAIL、FASLG、VEGFC、CD4和IL10)，以及CA19-9都在Index II中排名前10位。Index I中的所有蛋白質都在Index II中表現最優質的16個蛋白質中。
研究總結
研究者使用Olink Target 96免疫腫瘤panel共檢測了701例胰腺導管腺癌（PDAC）(I-IV期)患者、102例非惡性胰腺疾病患者和180例健康獻血者的血清樣本的92種蛋白和血清CA19-9。兩種不同的機器學習算法尋找區分PDAC和非PDAC的生物標志物，分別找到含9個蛋白+CA19-9和含23個蛋白+CA19-9的生物標志物組合都能很好地區分PDAC患者和所有非PDAC患者。其中Index I中的所有蛋白質都在Index II中表現最優質的16個蛋白質中。該結果對于PDAC的診斷甚至是早期診斷具有潛在的臨床應用價值。
吉凱基因憑借多年在靶標篩選及驗證服務領域的技術積累，建立的標準化 、工程化 、系統化的GRP平臺，為中國研究型醫生提供科研服務，加快科研成果轉化。其中，多組學平臺包含蛋白質組學平臺和單細胞測序平臺：
·蛋白質組學平臺擁有多臺timsTOF Pro、Exploris 480高精度質譜儀，專業的Spectronaut Plusar、Mascot等分析軟件，提供專業的4D、DIA、TMT、PRM、磷酸化修飾組、Olink蛋白質組等檢測服務，強大的機器學習算法、IPA分析、蛋白基因組分析服務，系統的生物標志物、分子分型、藥物靶點、基因功能研究等解決方案，真正讓廣大研究型醫生的科研工作更省心、更省力、更高效；
·單細胞測序擁有10x和BD兩個平臺，提供單細胞RNA-seq、單細胞核測序、單細胞混樣RNA-seq、單細胞（RNA+ATAC）、空間轉錄組測序等服務。