发挥自身抗体优势推动精准医学发展-新型血清组学技术和服务助力下一代生物标志物的发现

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自身抗体: 与疾病状态直接相关的生物标志物

自身抗体通常与自身免疫性疾病相关，但在许多疾病中，它们作为深入了解患者免疫状态的手段却常常被忽视。作为生物标志物，自身抗体在患者分层、疗效预测以及诊断和伴随诊断的开发方面展现出巨大潜力。

自身抗体在疾病中产生有多种原因。疾病组织中的基因异常表达和突变会导致产生一组独特的蛋白质。这些自身蛋白质如果过度表达或不当表达、由变异基因产生、经过异常的翻译后修饰或蛋白酶解，或包含突变的表位，就可能具有免疫原性。这一结果会在外周体液中反映出来，因为体液免疫系统不断在监测并通过产生自身抗体来识别宿主蛋白质组中与疾病相关的变化。

应用

利用自身抗体区分患者群体

分析自身抗体谱能够更全面地揭示患者的免疫状态，为疾病的评估和治疗效果的预测带来了巨大希望。经过Sengenics蛋白质阵列验证的自身抗体生物标志物，已经在早期疾病检测、患者分类、疗效预测以及伴随诊断技术的开发中展现出了其重要的应用价值。

研究案例

非小细胞肺癌中预测性自身抗体生物标志物组合

Kaplan-Meier显示了接受肺切除术的非小细胞肺癌（NSCLC）患者中，高表达和低表达13种自身抗体生物标志物组合的患者的总体生存率。高表达该组合的患者生存率较低，5年总生存率仅为7.6%。

类风湿关节炎患者中抗药抗体的候选自身抗体生物标志物

候选自身抗体生物标志物用于预测阿达木单抗治疗的类风湿关节炎患者中抗药抗体（ADAb）的产生。热图展示了自身抗体的存在情况，以及根据抗药抗体的存在与否和临床疗效进行的层次聚类。血浆样本分别在基线时和阿达木单抗治疗 24周后采集。自身抗体水平以相对荧光单位（RFU）测量，并用颜色标度表示。

系统性红斑狼疮患者的分层

来自发现队列（n=186）和验证队列（n=91）的79种已验证自身抗体的无监督层次聚类热图。这些自身抗体被聚类为四个不同的组。这些聚类可能代表了系统性红斑狼疮（SLE）的不同分子亚型，这些亚型具有不同的疾病发展轨迹和对治疗的不同反应。

服务& 产品

Sengenics提供服务和产品，助力您识别和验证自身抗体特征，以推进您的生物标志物研究项目。我们的专家将与您携手合作，优化研究效能和设计，并为每个服务项目提供经验丰富的生物信息学分析。

自身抗体谱分析:发现和验证自身抗体生物标志物特征谱

肿瘤学药物筛选: 快速高效地筛选免疫肿瘤学药物靶点

系统血清学: 深入探索体液免疫反应

疫苗开发: 进行抗体谱分析，为疫苗开发提供支持

定制阵列: 灵活的形式用于高通量筛选

产品: 在您自己的实验室加速生物标志物研究

KREX^® 蛋白折叠技术

我们的专利KREX®蛋白质折叠技术能够表达功能性蛋白质，并据此构建高密度蛋白阵列，极大地加速了自身抗体生物标志物的发现进程。该技术提供了一种简便快捷的方法，用于固定和纯化正确折叠的蛋白质，从而有效检测自身抗体。

它是如何工作的?

• KREX技术确保仅将正确折叠的蛋白质固定在阵列表面。

• 阻止错误折叠的蛋白质附着，并将其洗去。

• 被固定的蛋白质能够保持其折叠结构，在水凝胶涂层的阵列表面上展现出与在自由溶液中相似的行为。

• 这保证了每个检测都使用正确折叠、全长且功能性的蛋白质进行，这对于自身抗体检测来说至关重要。

因为超过90%的抗体识别的是构象表位，而这些表位仅在蛋白质正确折叠时才存在。

借助独有的表面化学技术，固定的蛋白质能够展现出与在自由溶液中相似的行为特性。

• 蛋白质被固定到涂有链霉亲和素的水凝胶层上。

• 在水性环境中，蛋白质能够保持其折叠结构和功能特性。

• 蛋白质从玻璃表面伸出，并在单一位点附着，从而确保在每个阵列上都能保持一致的定向排列。

在正确折叠、全长且功能性的蛋白质上进行检测，才能获得具有生物学意义的准确结果。蛋白质的功能发挥，离不开其特定的三维结构。无论是药物与蛋白质的结合、蛋白质之间的相互作用，还是蛋白质与配体的相互作用，都要求蛋白质保持正确的折叠结构。这一点对于基于自身抗体的检测尤为重要，因为抗体与抗原之间的相互作用具有极高的特异性。抗体通常识别的是蛋白质表面不连续的三维构象和电荷分布，而非特定的线性肽段序列。如果蛋白质未能正确折叠，那么剩余的线性序列可能并不构成具有生物学相关性的表位。只有蛋白质正确折叠时，才能呈现出那些为抗体识别提供生理选择性和特异性的不连续表位。

技术性能

卓越的一致性