生物標志物（Biomarker）通常是指能被客觀測量和評價，反映生理或病理過程以及對暴露或治療干預措施產生生物學效應的指標。生物標志物挖掘是醫學研究的一個重要內容，其最終的目標是用于臨床實踐，更好地幫助醫生進行疾病診斷、預防和治療等。
生物標志物的研究也是臨床科研的重要研究內容。在大樣本投入前，建議小樣本預實驗先看看數據結果。下面跟著小編一起來看看小樣本、低投入的生物標志物研究是怎么做的吧。
案例一
尿液蛋白組學鑒定新的頸動脈狹窄（CAS）診斷和風險分層標志物
Urinary Proteomics Identifying Novel Biomarkers for the Diagnosis and Phenotyping of Carotid Artery Stenosis
期刊：Frontiers in Molecular Biosciences
影響因子：6.113
PMID:34447787
頸動脈狹窄（CAS）主要由動脈壁內動脈粥樣硬化斑塊的形成引起的，占所有中風的20-30%。開發一種早期的、非侵入性的診斷方法以及識別高風險患者對于臨床實踐中CAS管理至關重要。
北京協和醫院的研究者通過DIA蛋白質組學對有癥狀、無癥狀的CAS尿液及健康人尿液蛋白進行檢測，通過差異比較分析及ROC分析尋找CAS診斷和風險分層的標志物。
ROC分析評估差異蛋白的生物標志物潛力：
（1）頸動脈狹窄診斷標志物：對頸動脈狹窄比健康的差異蛋白進行ROC分析，其中ACP2和PLD3分別都有良好的區分疾病和健康的效果（ROC的AUC分別為：0.933和0.924），這兩個蛋白的組合有更好的診斷效果， AUC為0.954。因此，ACP2和PLD3單獨或者組合都有作為頸動脈狹窄診斷標志物的潛力。
（2）頸動脈狹窄風險分層標志物：對頸動脈狹窄有癥狀比無癥狀的差異蛋白進行ROC分析，HLA-C、GGH 、CALML3和IL2RB構成的組合能有效區分有癥狀和無癥狀（ROC的AUC為0.935），可作為潛在的頸動脈狹窄風險分層的標志物。
案例二
尿膿毒血癥的血漿生物標志物：從兔子模型到人模型
Proteomic Signature of Urosepsis: From Discovery in a Rabbit Model to Validation in Humans
期刊：Journal of Proteome Research
影響因子：5.370
PMID: 34191523
上尿路內窺鏡碎石術（UUTEL）治療引起的尿膿毒血癥可能導致尿膿毒性休克，有高死亡率。因此，如果能在早期診斷并及時干預就能進行預防。
浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院的研究者進行了尿膿毒血癥早期診斷標志物的探索。研究者首先收集尿膿毒性休克兔子模型的血漿進行TMT蛋白組學檢測，隨后在UUTEL后發生和未發生尿膿毒血癥的病人的血漿中進行靶向蛋白質組學PRM驗證，并對差異蛋白進行ROC分析，評估單個差異蛋白或多個差異蛋白構成的組合是否有作為尿膿毒癥早診標志物的潛力。
ROC分析評估差異蛋白作為診斷標志物的潛力：
對人血清PRM驗證后獲得的差異蛋白進行單變量的ROC分析，其中9個蛋白的ROC AUC≥0.7，上調蛋白VCAM1的ROC AUC最大，為0.8。隨后研究者進行了多變量的ROC分析，結果表明，LBP、CLU和VCAM1三者構成的組合有更好的效果，其ROC AUC為0.921。這表明，LBP、CLU和VCAM1構成的蛋白組合有作為膿毒血癥診斷的潛力。
案例三
孕婦血清蛋白組學鑒定胎兒先天性心臟?。–HD）的產前診斷標志物
Identifcation of Gravida Serum Biomarkers for Noninvasive Prenatal Diagnosis Fetal Congenital Heart Disease
期刊: Journal of Cardiovascular Translational Research
影響因子：3.216
PMID: 36178661
先天性心臟病(CHD)是最常見的先天性缺陷之一。發現可用的生物標志物將幫助醫生進行CHD的無創產前診斷。
武漢大學中南醫院的研究者通過DIA蛋白質組學檢測發生先天性心臟病和健康胎兒母親血清和羊水中的蛋白質，并通過靶向蛋白質組學PRM檢測對感興趣的差異蛋白進行驗證。隨后，進一步對其中兩個差異蛋白進行ELISA驗證及ROC分析，以評估兩個蛋白作為胎兒先天性心臟病產前診斷標志物的潛力。
ROC分析評估差異蛋白作為胎兒先天性心臟病孕前診斷標志物的潛力：
對在孕婦血清和胎兒羊水中變化趨勢一致的兩個蛋白POSTN和PAPPA進行ROC分析，其中，孕婦血清POSTN和PAPPA的ROC AUC分別為0.798和0.694，羊水POSTN和PAPPA的ROC AUC分別為0.819和0.678。綜合分析樣本可及性、蛋白質組學和驗證的一致性等，最終確定，孕婦血清中POSTN和PAPPA構成的標志物組合有更佳的表現，其ROC AUC為0.842，靈敏度為83.9%，特異性為73.9%。因此，這兩個蛋白構成的蛋白組合有作為胎兒先天性心臟病孕前診斷標志物的潛力。
以上三篇研究中，每組臨床樣本在10-20例左右，影響因子3~5分左右，以生物標志物ROC分析為文章核心結果，此類研究模式可供各位科研工作者學習和參考。
ROC 是評估生物標志物預測性能的一種圖形工具，用于指示一個生物標志物組區分兩個群組（如實驗組和對照組，疾病和健康）的能力。為幫助科研工作者篩選最優診斷模型，吉凱近期對傳統ROC分析進行了升級，提供單變量和多變量聯合分析內容，以幫助研究者篩選最佳的生物標志物（或組合）。現階段針對4D-DIA新簽項目，可申請免費試用ROC分析，詳情請咨詢吉凱當地銷售工程師。
ROC分析流程：
ROC分析核心結果（2種可視化呈現方式）：
多變量聯合 ROC 曲線圖（組合展示，左圖：原始；右圖：平滑）
多變量聯合 ROC 曲線圖（柵格排布，左圖：原始；右圖：平滑）
上圖為2種不同展示方式，均為單變量和多變量ROC比較的示例結果。針對單一分子或者各種分子的組合進行比較，越靠近左上角的 ROC 曲線代表測試越準確，或哪一種試驗的 AUC 最大，則哪一種試驗的診斷價值最佳。示例結果顯示組合分子的診斷能力明顯優于單個分子。
ROC分析要求：
樣本要求：每組至少≥3例；
支持分析的高通量組學：蛋白質組（不含修飾蛋白質組）、代謝組、Olink蛋白質組、轉錄組。
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