针对疾病生物标志物发现的重大需求，上海交通大学系统生物医学研究院陶生策课题组发展了一套基于噬菌体随机多肽展示库结合二代测序技术的新型疾病血清生物标志物高效发现技术。并将该技术运用在系统性红斑狼疮的生物标志物发现中，最终筛选出四条多肽，这组多肽有望成为有效的系统性红斑狼疮诊断标志物。该研究成果于2019年7月16日在国际蛋白组学领域专业期刊Molecular & Cellular Proteomics （MCP）上在线发表。
系统性红斑狼疮（Systemic Lupus Erythematosus, SLE）是一种临床表现为多系统损害的免疫介导的自身免疫性疾病，常引起多器官系统的不可逆损害，严重影响患者的生活质量和寿命。血清蛋白组学是寻找系统性红斑狼疮诊断标志物的有效手段之一，目前已有的系统性红斑狼疮标志物的特异性和灵敏度不可兼得，在实际使用中并不理想。因此，系统性红斑狼疮新型标志物的发现就具有重要现实意义。
噬菌体展示库是上个世纪80年代发展起来的一项高通量筛选技术，乔治·史密斯因发明该技术而获2018年诺贝尔化学奖。该技术的核心在于噬菌体展示的肽/蛋白与编码这些肽/蛋白的核酸在物理上相连，已成功的用于生物标志物的发现。目前已有的噬菌体展示肽库包括组学肽库和随机肽库。随机肽库具有多样性高，覆盖度广的优势。
在本研究中，研究人员以多样性为109的M13噬菌体随机肽库为筛选阶段的材料，将50例病人血清和50例年龄、性别匹配的健康人血清分别与肽库进行孵育，经过二代测序分析得到116条在病人与健康人中区分度较高的肽。研究人员将效果最佳的10条肽进行独立样本（60例病人vs60例健康人）的验证，根据ROC曲线结果，最终得到四条最优的肽，其AUC（Area Under Curve）分别为0.81，0.83，0.7，0.81。为了进一步验证肽区分系统性红斑狼疮与其他自身免疫疾病的特异性，研究人员选取一定数量的其他自身免疫疾病病人的血清样本进行验证，结果表明至少有两条多肽能够区分系统性红斑狼疮和其他自身免疫疾病病人。不仅如此，这四条多肽组合后展现了比临床诊断所用生物标志物更高的区分能力（AUC=0.86，灵敏度约75%，特异性约90%）。根据以上结果，通过噬菌体随机肽展示库筛选出的四条肽有望成为诊断系统性红斑狼疮的新型生物标志物。
综上所述，研究人员结合噬菌体随机多库与二代测序技术筛选出四条多肽可作为SLE的高潜力血清生物标志物。这些肽可以单独或组合地将系统性红斑狼疮患者与健康个体区分开。此血清生物标志物发现策略具有较好的通用性，可以较容易地应用于其他疾病的血清生物标志物的发现，可以预计该技术会得到广泛的应用。
陶生策课题组吴凡林博士及硕士生赖丹昀为本文共同一作。陶生策研究员的主要研究方向为蛋白质芯片及相关高通生物学技术的开发和应用以及结核病系统生物学研究。建立了系列特色蛋白质芯片技术平台，并在其基础上开展了与医学密切相关的系统性研究。
该项目得到了国家自然科学基金等资助。
英文摘要：
Identification of serum biomarkers for Systemic Lupus Erythematosus using a library of phage displayed random peptides and deep sequencing
Fan Lin Wu, Dan Yun Lai, Hui Hua Ding, Yuan Jia Tang, Zhao Wei Xu, Ming Liang Ma, Shujuan Guo, Jingfang Wang, Nan Shen, Xiaodong Zhao, Huan Qi, Hua Li and Sheng-ce Tao
Systemic lupus erythematosus (SLE) is one of the most serious autoimmune diseases, characterized by highly diverse clinical manifestations. Biomarker is still needed for the accurate diagnostics. SLE serum autoantibodies were discovered and validated using serum samples from independent sample cohorts encompassing 306 participants divided into three groups, i.e., healthy, SLE patients, and other autoimmune related diseases. To discover biomarkers for SLE, a phage displayed random peptide library (Ph.D. 12) and deep sequencing were applied to screen specific autoantibodies in a total of 100 serum samples from 50 SLE patients and 50 healthy controls. A statistical analysis protocol was setup for the identification of peptides as potential biomarkers. For validation, ten peptides were analyzed using enzyme linked immunosorbent assays (ELISA). As a result, four peptides (SLE2018Val001, SLE2018Val002, SLE2018Val006 and SLE2018Val008) were discovered with high diagnostic power to differentiate SLE patients from health controls. Among them, two peptides, i.e., SLE2018Val001 and SLE2018Val002 were confirmed between SLE with other autoimmune patients. The procedure we established could be easily adopted for the identification of autoantibodies as biomarkers for many other diseases.
全文链接：https://www.mcponline.org/content/early/2019/07/15/mcp.RA119.001582
稿件来源：陶生策课题组
图文编辑：王华瑶
