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首页合作平台在线期刊中华中西医杂志2004年第5卷第14期综述

生物芯片技术在肿瘤研究中的应用

来源:INTERNET
摘要:肿瘤的发生和发展是一个复杂的多阶段过程。通常由于某些基因突变和异常表达所致,或者进一步影响另外一些基因的表达发生变化,从而导致细胞内一些蛋白质分子发生改变,并由此产生肿瘤病理学上的差异,形成临床诊断中的不同分类。因此对肿瘤生物学特征的研究应从基因、蛋白质、细胞、组织等不同水平进行。生物芯片技术在此......

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    肿瘤的发生和发展是一个复杂的多阶段过程。通常由于某些基因突变和异常表达所致,或者进一步影响另外一些基因的表达发生变化,从而导致细胞内一些蛋白质分子发生改变,并由此产生肿瘤病理学上的差异,形成临床诊断中的不同分类。因此对肿瘤生物学特征的研究应从基因、蛋白质、细胞、组织等不同水平进行。生物芯片技术在此项研究中具有广阔的应用前景。

    生物芯片(Biochip)技术是生命科学与微电子等学科相互交叉发展起来的一门高新技术,是随着人类基因组计划(Human Genomic Project,HGP)的研究发展应运而生。它主要是指通过微加工技术和微电子技术在固格体芯片表面构建的微型生物化学分析系统,以实现对细胞、蛋白质、DNA以及其他生物组分的准确、快速、大信息量的检测。常用的生物芯片分为三大类:即基因芯片、蛋白质芯片和组织芯片。生物芯片的主要特点是高通量、微型化和自动化。芯片上集成的成千上万的密集排列的分子微阵列,能够在短时间内分析大量的生物分子,使人们快速准确地获取样品中的生物信息,效率是传统检测手段的成百上千倍。

  1 基因芯片
   
  基因芯片,又称DNA微阵列。基因芯片是利用核酸杂交原理检测未知分子,即在芯片上按照特定的排列方式固定大量的探针,形成一种DNA微矩阵,将样品DNA/RNA通过PCR/RT-PCR扩增、体外转录等技术掺入荧光标记分子后,与位于芯片上的探针杂交,最后通过荧光扫描仪及计算机进行综合分析后,便可获得样品中大量基因序列及表达信息。肿瘤细胞是一群生长发生异常的细胞群,与相同来源的正常细胞相比,在基因表达谱上存在着差异。通过分析正常细胞和肿瘤细胞基因表达谱型,一方面可以较为完整地了解这些细胞中的基因表达情况,更重要的是可以同时、快速、重复地筛查上万种DNA分子,从而达到高效率、高通量、低成本地筛查和分析差异表达基因的目的,为研究在肿瘤发生、发展过程中的各个环节和阶段相互协调、共同表达的基因群提供了有力的工具,也使快速寻找和研究肿瘤相关新基因成为了可能。并且为肿瘤临床分类提供更加客观的标准,发现肿瘤临床治疗的靶点,以及为研制抗肿瘤药物提供实验模板 [1]  。这种差异也有助于深入阐明肿瘤的发生、发展、转移的分子机制。Hacia等 [2]  用DNA芯片检测遗传乳腺癌和卵巢癌基因BRCA1第11外显子长度为3.45kb的基因突变,芯片含有96000个长度为20bp的寡核苷酸探针,在15例患者样品中,发现14例有基因突变,突变方式包括点突变、插入及缺失等。在20例对照样品中均未发现假阳性情况。使用基因芯片一次可检测出BRCA1基因的所有突变位点。Minno [3]  等运用一种新型的生物芯片检测抑癌基因FHIT,这种多功能芯片可同时检测FHIT DNA和FHIT表达的蛋白质。显示了基因芯片技术在识别肿瘤相关新基因中的优势。

  2 蛋白质芯片
   
  在2001年7月,当人类基因组计划(Human Gene Proˉject,HGP)完成人类第一张基因序列图时,HGP负责人Franˉcis Collins就预言基因研究真正的竞赛即将开始。这就是后基因组时代—蛋白质组的到来。因为基因的主要功能是通过其表达产物—蛋白质来实现的,而蛋白质在合成之后又具有相对独立的修饰、转运和相互间的作用能力,同时基因的角度进行研究尚不能解决基因的表达时间、表达量、蛋白质翻译后加工和修饰等问题,只有从蛋白质组学的角度对所有蛋白质的总和进行研究,即开展蛋白质组学研究,才能更加贴近对生命现象和本质的掌握,生命活动的本质和活动规律才能找到答案 [4,5]  。蛋白质芯片的最大优点是快速、简便易行、用量少和高通量分析等特点。它可直接检测尿液、血液、脑脊液、关节腔滑液、支气管洗脱液、细胞裂解液和各种分泌物等,应用方面具有明显的优势。蛋白质芯片技术就是顺应这一需要发展起来的。其基本原理是将各种蛋白质有序地固定于滴定板、滤膜和载玻片等各种载体上 [6]  成为检测用的芯片,生物初样品(血清/细胞裂解液)-蛋白质通过亲合作用结合到芯片的化学或生物位点上;用水洗去非特异性结合的蛋白质和缓冲液中的杂质,以消除干扰;用基质辅助激光解吸附电离-飞行时间质谱技术(MALDI-TOF),精确的测量出各种蛋白质的质量 [7]  。

    Terence C W Poon [8]  等用蛋白质芯片检测肝细胞性肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)和慢性肝炎共有的2384个血清蛋白位点,其中250个位点两者之间有明显不同,因此可进一步筛查出特异的HCC标志。J.Trad Wadsworth [9]  等用蛋白质芯片系统,扫描检测头颈部扁平细胞癌,为早期发现和诊断此类疾病提供了可靠的实验依据。Jens Koopmann [10]  等运用蛋白质芯片检测60例可切除性胰腺癌患者血清,同60例未恶变胰腺疾病患者及60名健康对照者血清比较后,发现了两种肿瘤标记物,其对胰腺癌诊断的敏感性为78%,特异性为97%。明显优于当前使用的标准血清标记物CA19-9。上述实验表明,随着以功能基因组学和蛋白质组学为主要研究内容的后基因组时代来临,蛋白质芯片作为检测蛋白质存在和运动变化的高效工具,必将发挥越来越大的作用。

  3 组织芯片

    组织芯片技术是近年来基因芯片技术的发展和延伸,与基因芯片、蛋白芯片一样,属于一种特殊生物芯片技术。组织芯片技术可以将数十个甚至上千个不同个体的临床组织标本按预先设计的顺序排列在一张载玻片进行分析研究,是一种高通量、多样本的分析工具。它使科研人员第一次有可能同时对几百甚至上千种正常或疾病以及疾病发展不同阶段的自然病理生理状态下的组织样本,进行某一个或多个特定的基因,或与其相关的表达产物的研究。现已有结肠癌、胃癌、直肠癌、食道癌、肺癌、乳腺癌等组织芯片上市,可进行肿瘤不同发展阶段组织结构的变化比较,不同肿瘤组织的比较,以及免疫组化实验等。如Kononen [11]  等使用标准免疫组化方法利用组织芯片技术研究了553例乳腺癌组织标本,试验数据与传统病理切片相应研究结果完全一致;同时他们还发现有关p53等6种基因的检测结果表明,新鲜与石蜡包埋的组织标本的检测结果没有差异。Hoos [12]  等用组织芯片技术对59例成纤维细胞瘤进行免疫表型分析。Mucci [13]  等用组织芯片证实了神经内分泌因素与前列腺癌进展的关系。Chaib等也应用组织芯片技术证实了AIPC蛋白的表达与前列腺癌发生的相互关系。由于组织芯片技术可以与其他很多常规技术,如免疫组化(1HC)、核酸原位杂交(1SH)、荧光核酸原位杂交(FISH)、原位PCR等结合应用,它的应用领域仍在不断地拓展。

    4 其他

  细胞微阵列芯片由细胞芯片裸片、封装盖板和底板构成,细胞芯片裸片上密集设置6,000~10,000乃至更高密度不同细胞阵列,封装于盖板和底板之间。细胞芯片能通过控制细胞培养条件使芯片上所有细胞处于同一细胞周期,在不同细胞株间生化反应及化学反应结果可比性强;一块芯片上可同时进行多信息量检测。有人尝试用这种细胞芯片来确证药物作用靶点,寻找能改变细胞生理状态的基因产物。由于目前在对化学物质和药品的鉴定中,一般都用动物进行实验。不仅增加了鉴定成本,也日益受到动物保护组织和环保人士的激烈批评。日本环境省组织有关力量着手开发细胞芯片,以此取代实验动物,进行化学物质毒性或药品副作用的鉴定。
   
  生物芯片发展的最终目标是将从样品制备、化学反应到检测的整个分析过程集成化以获得所谓的微型全分析系统或微缩芯片实验室。芯片实验室的构建是借用半导体工业中所用的光刻技术将内径在10~100μm的微通道加工在玻璃或硅片中,利用电动泵和流体的压力来控制皮、纳升级液体的流动。到目前为止,利用微刻技术和多种微流结构,诸如阀、压力系统、测量系统、反应仓等已经被整合到芯片实验室中。其结果是快速、高效、简便的将各种生物芯片应用、整和。
   
  5 展望

  生物芯片的飞速发展引起世界各国的广泛关注和重视。美国《财富》杂志载文指出,在20世纪科技史上有两件事影响深远,一是微电子芯片,它是计算机和许多电器的心脏,它改变了我们的经济和文化生活,并已进入每一个家庭;另一件事就是生物芯片,它将改变生命科学的研究方式,革新医学诊断和治疗,极大地提高人口素质和健康水平。众所周知,肿瘤早期诊断是肿瘤治愈的关键,而X线、CT、MRI、B超和红外扫描等影像诊断方法只能发现直径1~2cm的肿瘤,而一个肿瘤倍增至如此大小约需2~5年的时间。组织病理学检查是确诊肿瘤的依据,但也只能在影像学发现肿块的基础上,通过手术或穿刺方法取得标本进行检验,均对人体有较大伤害。而一般性体查由于仅检查AFP和CEA两种肿瘤标志物和胸部X线片,肝胆B超,故肿瘤漏诊率很高,且很难对肿瘤做出早期诊断。而生物芯片信息承载量大,它能把传统的多种分析集成于一体,一次实验检测多种疾病,特别适用于癌症等复杂疾病的早期检测,实现肿瘤的早诊断、早治疗,大大提高肿瘤的治愈率,突破了原肿瘤诊断的心理屏障,极大提高了肿瘤患者的生存机会。

  参考文献
    
  1 Goodfellow PN.Impact of genomics on healthcare.Overview.Br.Med.Bull.Jun,1999,55:305-308.

    2 Hacia JG.Resequencing and mutation analysis using oligonucleotide miˉcroarrays.Nat Genet,1999,21(1Suppl):42-47.

    3 Minno DF,Gordon H,Miller MS,et al.Simultaneous detection of the tuˉmor suppressor FHIT gene and protein using the multi-fuctional biochip.Cancer Detection and Prevention,2002,11:331-342.

    4 Gygi SP,Rochon Y,Franza B,et al.Correlation between Protein and mRNA Abundance in Yeast.Mol Cell Biol,1999,19:1720-1730.

    5 Quadroni M,James P,Daiese-Hatt P,et al.Proteome mapping,mass spectrometric sequencing and reverse transcription-PCR for characteriˉzation of the sulfate starvation-induced response in Pseudomonas aerugˉinosa PAO1.Eur.J.Biochem.Dec,1999,266:986-996.

    6 Walter G,Bussow K,Cahill D,et al.Protein arrays for gene expression and molecular interaction screening.Curr Opin Microbio,2000,3(3):298-302.

    7 Daniel Loncle and Jean Rossier.A Specialized Training Year in Post-genomics for Highly SkilledTechnicians.Biochem.Educ.Nov,2003,31:437-439.

    8 Terence C W Poon,Tai-Tung Yip,Anthony T C.Chan,et al.Compreˉhensive Proteomic Profiling Identifies Serum Proteomic Signatures for Detection of Hepatocellular Carcinoma and Its Subtypes.Clinical Chemˉistry,2003,49:752-760.

    9 J.Trad Wadsworth,Jenneth D.Somers,Brendan C.Stack,Jr,et al.Idenˉtification of Patients With Head and Neck Cancer Using Serum Protein Profiles.Arch Otolaryngol Head Neck Surg,2004,130:98-104.

    10 Jens Koopmann,Zhen Zhang,Nicole White,et al.Serum Diagnosis of Pancreatic Adenocarcinoma Using Surface-Enhanced Laser Desorption and Ionization Mass Spectrometry.Clinical Cancer Research.February,2004,10:860-868.

    11 Joachim Torhorst,Christoph Bucher,Juha Kononen,et al.Tissue Miˉcroarrays for Rapid Linking of Molecular Changes to Clinical Endˉpoints.Am.J.Pathol.Dec,2001,159:2249-2256.

    12 Axel Hoos,Marshall J.Urist,Alexander Stojadinovic,et al.Validation of Tissue Microarrays for Immunohistochemical Profiling of Cancer Specimens Using the Example of Human Fibroblastic Tumors.Am.J.Pathol.Apr,2001,158:1245-1251.

    13 Sargum Manley,Neil R.Mucci,Angelo M.De Marzo,et al.Relational Database Structure to Manage High-Density Tissue Microarray Data and Images for Pathology Studies Focusing on Clinical Outcome:The Prostate Specialized Program of Research Excellence Model.Am.J.Pathol.Sep,2001,159:837-843.  

  ˇ 基金项目:内蒙古教育厅基金项目(NJ2088)
   
  作者单位:010059内蒙古医学院( △ 在读研究生, △△ 组织胚胎学教研室)

作者: 阿茹娜 吴岩 2005-5-27
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