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        蛋白質組學在缺血性腦卒中中的應用研究進展▲

        2020-03-03 20:25:50陳梓焜黎軍宏龔勝男梁新梅馬燕渝
        廣西醫(yī)學 2020年18期
        關鍵詞:組學標志物缺血性

        陳梓焜 黎軍宏 唐 農(nóng) 龔勝男 梁新梅 李 婧 馬燕渝 吳 多

        (1 廣西中醫(yī)藥大學研究生院,南寧市 530001,電子郵箱: 1239465152@qq.com ;2 廣西中醫(yī)藥大學第一附屬醫(yī)院腦病科,南寧市 530001)

        【提要】 缺血性腦卒中是神經(jīng)系統(tǒng)多發(fā)病,可造成不同程度的神經(jīng)功能障礙,嚴重影響患者的生活質量。基于質譜技術的蛋白質組學在缺血性腦卒中診斷和治療中廣泛應用,并積累了大量的研究證據(jù),有助于從蛋白質組學的角度加深對缺血性腦卒中的病理生理、診斷、治療及相關生物學標記物等認識,為缺血性腦卒中的早期診斷、治療及預后帶來新的契機。本文對近幾年來蛋白質組學在缺血性腦卒中病理生理、診斷和治療中的研究進展進行綜述。

        腦卒中是由多種原因引起腦血管受損,進而造成腦組織損傷的一類疾病。隨著社會老齡化的進展,我國腦卒中的發(fā)病率持續(xù)上升[1-2],該病具有高發(fā)病率、高致殘率和高死亡率的特點[3],對患者健康造成極大的影響,且增加社會經(jīng)濟負擔。據(jù)估計,2013年我國腦卒中的患病率為1 287.3/10萬,以此推算我國腦卒中患者為1 100萬(不包括影像學診斷的無癥狀性腔隙性梗死)[1],我國已成為名副其實的腦卒中大國[4]。腦卒中分為出血性腦卒中和缺血性腦卒中,其中缺血性腦卒中約占我國腦卒中的69.60%[4],因此開展缺血性腦卒中早期檢測、診斷、治療的研究,有利于減輕神經(jīng)功能損害,降低致殘率,提高患者生活質量。

        蛋白質組學是以蛋白質組為研究對象,通過對蛋白質提取、分離、分析,對組織和細胞中蛋白的表達、修飾及蛋白之間的作用等進行高通量篩選和分析的一門學科[5-7],被廣泛應用于疾病的診斷和治療研究中[8]。目前已有大量的缺血性腦卒中蛋白質組學研究,并獲得一些與該病的預測、診斷及治療相關的生物學標志物[9-11],但大多數(shù)研究仍停留在實驗性探索階段。本文將對蛋白質組學在缺血性腦卒中病理生理、診斷、治療中的研究進展進行綜述,以期為實驗及臨床研究提供參考。

        1 蛋白質組學在揭示缺血性腦卒中病理生理變化中的應用

        近年來,基于高通量的蛋白質組學技術迅速發(fā)展,為缺血性腦卒中發(fā)病機制的研究提供了新思路,越來越多的學者開始研究缺血性腦卒中發(fā)病機制及病程中的特異性標志物,包括采用蛋白質組學技術研究動脈粥樣硬化所致的腦梗死組織及梗死栓子導致缺血性腦卒中的特異性標志物。例如,Degraba等[12]發(fā)現(xiàn)在頸動脈粥樣硬化患者血清中有4個差異蛋白表達顯著增高;Rao等[13]在高LDL缺血性腦卒中患者的栓子中檢測到與炎癥相關的蛋白質(例如整合素α-M);Dayon等[14]發(fā)現(xiàn)腦梗死后梗死組織、血液中差異蛋白的含量具有一致性,提示血漿標志物可在一定程度上反映梗死灶的病理生理變化。因此,利用蛋白質組學技術可以從蛋白翻譯層面揭示缺血性腦卒中的病理生理變化,有利于缺血性腦卒中的早期診斷和識別。

        2 蛋白質組學在缺血性腦卒中診斷中的應用

        目前缺血性腦卒中的確診主要依賴影像學技術[15],而頭顱CT檢查在發(fā)病24~48 h內(nèi)才會出現(xiàn)低密度灶,不利于該病的早期診斷,因此開展關于缺血性腦卒中早期診斷的研究顯得尤為重要。研究發(fā)現(xiàn),利用蛋白質組學技術檢測缺血性腦卒中的生物學標志物,有利于缺血性腦卒中的早期預防及診斷[16]。Pang等[17]檢測不同缺血時間節(jié)點的大鼠缺血半暗帶組織中的蛋白質含量,發(fā)現(xiàn)半暗帶中Rho家族成員A(RhoA)和細胞分裂周期蛋白42的表達水平隨著缺血時間的延長逐漸增加,故認為Rho家族成員A和細胞分裂周期蛋白42可用于缺血性半暗帶的早期評估。趙新玲等[18]應用蛋白質組學技術檢測發(fā)現(xiàn),血小板反應蛋白1在缺血性腦卒中患者血漿中呈高表達,且其表達水平越高,患者預后越差,提示檢測血小板反應蛋白1有助于缺血性腦卒中的早期診斷及預后評估。有研究者通過對液相色譜-串聯(lián)質譜技術進行研究發(fā)現(xiàn),尿蛋白質組學生物標志物模型有助于缺血性腦卒中的診斷[19]。Anand等[20]發(fā)現(xiàn)腦卒中患者的血清神經(jīng)元特異性烯醇化酶水平高于健康人群,并與梗塞組織體積呈正相關,神經(jīng)元特異性烯醇化酶水平一般在缺血性腦卒中發(fā)病24 h后達到峰值,其達到峰值時間越長,卒中越嚴重。因此,利用蛋白質組學技術,從缺血性腦卒中患者的缺血半暗帶組織、血清、血漿、尿液等樣本中獲取相關生物學標志物,可以作為缺血性腦卒中新的診斷方法,有利于提高早期診斷率,并且對更好地評估病情、預后,降低致殘率具有重要意義。

        3 蛋白質組學在缺血性腦卒中治療中的應用

        整體觀念是中醫(yī)藥診療疾病的一大特色,與蛋白質組學技術從整體水平研究疾病的相關蛋白在一定程度上具有相似性。通過蛋白質組學技術對中醫(yī)藥治療缺血性腦卒中進行深入研究,可發(fā)現(xiàn)多種蛋白質、多靶標、多信號通路共同調節(jié)缺血性腦卒中的分子機制,對臨床治療缺血性腦卒中具有重大意義[21]。

        Hsu等[22]采用無標記定量蛋白質組學、代謝組學分析技術,觀察補陽還五湯在缺血性腦卒中治療中的療效,結果顯示,采用補陽還五湯治療不僅對腦梗死組織具有保護作用,還可以改善神經(jīng)系統(tǒng)疾病通路中的缺陷。Cui等[23]使用丹紅注射液對腦缺血大鼠進行藥物干預,采用無標記定量蛋白質組學技術分析腦缺血損傷和修復后24 h海馬的蛋白質表達,發(fā)現(xiàn)丹紅注射液和糖原合成酶激酶3β抑制劑均能減少缺血性損傷。有研究基于同位素標記相對和絕對定量的蛋白質組學和生物信息學技術,分析大黃治療大鼠大腦中動脈閉塞模型的潛在機制,結果顯示,經(jīng)大黃治療后,大腦中動脈閉塞大鼠的改良神經(jīng)學嚴重程度評分得到明顯改善,腦梗死體積顯著減少[24]。說明大黃可通過調節(jié)多種蛋白質、靶標等途徑對缺血性腦卒中發(fā)揮治療作用。Zhang等[25]采用蛋白質組學技術研究川芎嗪硝酮對中風動物模型的治療效果,結果提示川芎嗪硝酮能抑制神經(jīng)炎癥標志物波形蛋白的過度表達并減少膠質原纖維酸性蛋白陽性細胞的數(shù)量,同時逆轉髓鞘形成相關蛋白2′,3′-環(huán)核苷酸3′-磷酸二酯酶的表達下調,并增加同側梗死區(qū)神經(jīng)元核抗原陽性細胞的數(shù)量,對缺血性腦卒中的治療起重要作用。以上關于蛋白質組學技術的研究中,補陽還五湯、丹紅注射液、大黃、川芎嗪硝酮等藥物都在缺血性腦卒中的治療上發(fā)揮積極的作用,可進一步揭示中藥治療缺血性腦卒中的作用機制,增加中藥治療缺血性腦卒中的說服力、可信度,同時拓寬缺血性腦卒中的治療途徑。

        4 問題與展望

        4.1 更新蛋白質組學技術 高通量蛋白質組學技術的快速發(fā)展,已為疾病的診治提供了精準靶點,近年來,一些蛋白質組學技術方法不斷更新[26]。其中,無標記小分子探針技術作為蛋白質組學領域的新興技術之一,其基于蛋白質組進行靶點篩選,具有無需對小分子成分進行結構修飾與改造的特點,更適用于復雜的中藥化學成分分析,有利于發(fā)現(xiàn)中藥作用的新靶點[27]。同時,有學者開發(fā)了綜合多組分路徑解析算法,可以輕松追蹤信號通路,提供更準確的藥物設計和更有效的治療策略[28]。更新蛋白質組學技術可以探索更為精準的靶點,對缺血性腦卒中的診斷及用藥有更精確的把握。

        4.2 更新蛋白質組學技術在疾病研究中的思路 應用蛋白質組學技術探討疾病的進展演變,需要更新的研究思路作為支撐。有研究者使用肽基質輔助激光解吸/電離質譜成像技術,在原發(fā)腫瘤樣本中鑒別出轉移因子[29];有學者采用同位素標記相對和絕對定量技術結合二維液相色譜-串聯(lián)質譜分析技術,檢測差異表達蛋白在鼻咽癌組織標本中的表達水平,發(fā)現(xiàn)三結構域蛋白29和 Ras相關核蛋白表達水平與鼻咽癌淋巴結轉移密切相關[30]。這些發(fā)現(xiàn)為判斷腫瘤轉移提供了新途徑。但是,如何更好地把握缺血性腦卒中的疾病進展仍是臨床面臨的難題,這需要在蛋白質組學技術研發(fā)上有更新的思路,探討出新的蛋白質組學技術,研究出新的生物標志物,以便更好地把控缺血性腦卒中的進展。

        4.3 蛋白質組學在缺血性腦卒中的研究趨勢 利用蛋白質組學技術能發(fā)現(xiàn)疾病發(fā)生發(fā)展過程中的特異性生物學標志物,為缺血性腦卒中的診斷和治療提供靶點,還可以對缺血性腦卒中治療過程中的蛋白質變化進行動態(tài)分析,有利于臨床醫(yī)師更有計劃、有目的地完善治療方案,以提高對缺血性腦卒中患者的治療效果。但目前蛋白質組學技術仍有待進一步完善,有關蛋白質組學在缺血性腦卒中治療中的應用主要集中在實驗性研究,相關的特異性生物學標志物存在與臨床結合不夠深入、研究數(shù)量不足、機理闡述不夠全面等諸多問題,這些都是未來蛋白質組學技術的重點研究方向。

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