基于MALDITOF定量血红蛋白链的地

地中海贫血是全球最常见的单基因遗传病之一，我国南方部分省区也是该病高发区。正常人血红蛋白由两个α链和两个β链（α2β2）组成，当编码α或β链的基因出现缺失或突变时，α或β链表达量不足或表达异常将导致α或β型地中海贫血。除引起贫血外，该病还会导致多器官损伤、发育不良、甚至死亡。对地中海贫血患者（尤其在高发区）进行检测，对于疾病的尽早治疗和预防均有重要意义。目前地中海贫血的检测方法主要有血常规检查、血红蛋白分析和基因检测。血常规检查是提示地中海贫血的重要方法，但准确度并不高。血红蛋白电泳或色谱分析的准确度亦有限。基因检测是诊断地中海贫血的金标准，但gap-PCR等传统基因检测方法更适合检测常见突变，二代测序虽然准确度高于传统基因检测方法，但其成本高、耗时长。因此，需要一种既准确、又快速和低成本的地中海贫血检测方法用于大规模人群筛查。

★

年1月31日，国家蛋白质科学中心(北京)和中国农业大学等多家研究团队合作在AnnalsofMedicine杂志在线发表了题为“AMALDI-TOFmassspectrometry-basedhaemoglobinchainquantificationmethodforrapidscreenofthalassaemia”的研究论文，发展了一种基于基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOFMS）定量血清中血红蛋白链的方法，用于快速检测地中海贫血。该方法结果准确、通量高、成本低、样品需求少（一次检测仅需5μL全血），而且操作简便，适合在大规模人群中进行地中海贫血的筛查。

研医院的共例地中海贫血患者（包括有症状患者和无症状携带者）和对照组的血液样本进行了MALDI-TOFMS分析（图1），样本分为队列1（包含例地中海贫血患者和例对照）和队列2（包含例地中海贫血患者和例对照）。从MALDI-TOF质谱结果中提取血红蛋白α链、β链、γ链和内标蛋白（肌红蛋白）对应的单电荷（1+）和双电荷（2+）质谱峰的相对强度，以内标峰进行强度归一化之后，计算出以下10个特征指标：α(1+)、α(2+)、β(1+)、β(2+)、γ(1+)、γ(2+)、α/β(1+)、α/β(2+)、α-β(1+)、α-β(2+)。

图1.地中海贫血患者快速筛查模型的建立

作者分析了10个特征指标与地中海贫血患者临床指征之间的关系，发现血红蛋白α链或β链的水平与血红蛋白浓度呈正相关（图2A），而β链的水平与HbF呈负相关。上述结果表明，基于MALDI-TOF检测的特征指标可以有效地反映地中海贫血患者血红蛋白的相关变化。此外，作者发现地中海贫血组中血红蛋白α链和β链的单电荷（1+）（图2B）和双电荷（2+）（图2C）峰之间的定量相关性均低于对照组，表明在地中海贫血患者中存在血红蛋白α链与β链的失衡，这正是构建诊断模型的重要分子基础。

图2.地中海贫血患者中血红蛋白相关特征的

相关性分析

作者通过接受者操作特性曲线（ROC）首先在队列1中评估了这10个特征指标区分地中海贫血组和对照组的能力，发现其中的5个指标区分两组的曲线下面积（AUC）大于0.9（图3A）。随后，利用逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、朴素贝叶斯（NB）、人工神经网络（ANN）、K-最近邻（KNN）、决策树（DT）和自适应增强（Adaboost）共8种机器学习方法，以这5个特征指标在训练集（队列1中2/3的样本）中构建地中海贫血的诊断模型（图3B），并在测试集（队列1中剩余的1/3样本）中进行了测试（图3C）。结果表明，测试集中所有模型的AUC均高于0.9，其中LR模型的分类效果最好（AUC=0.97）。

图3.队列1中构建诊断模型

紧接着，在独立验证集（队列2）中对上述模型进行了验证，所有模型的AUC均高于0.94（图4A），其中LR模型分类效果最好（AUC=0.99），该模型在识别地中海贫血患者方面显示出98.7%的灵敏度（高于同期色谱法的灵敏度）、95.5%的特异度和97.5%的准确率（图4B、4C）。尤其值得注意的是，该方法检测出了所分析样本中的所有基因分型异常的β-地贫患者（漏诊的均为α-地贫患者），并能发现1例基因分型未能检出的地贫患者。

图4.队列2中验证诊断模型

该研究建立的基于MALDI-TOFMS的地中海贫血诊断模型，不仅检测准确度高，还可同时检出有症状患者和无症状携带者，不仅利于患者的早诊早治，还利于通过婚育指导对该病进行预防。技术方面，该方法无需样品预处理过程或昂贵的耗材，分析一个样品仅需约1分钟，成本不到1美元。仅需分析5μL未经处理的血液，指尖血即可满足检测要求。因此，该方法具有准确、快速、低成本的特色，在大规模筛查地中海贫血中具有巨大的应用潜力。预期的应用场景为：先采用该方法在高发人群中进行高通量筛选，对于筛查阳性的个体，可再进行成本更高的基因检测用以确诊和指导治疗。国家蛋白质科学中心(北京)孙薇副研究员和中国农业大学安鹏副教授为共同通讯作者，国家蛋白质科学中心(北京)张剑助理研究员、医院刘志忠主任技师、医院陈日炳主任技师为论文并列第一作者。该研究得到了深圳市科技计划项目和国家科技部重大专项的支持。

点击阅读原文查看全文

如果您觉得我们发布的信息对您及您的朋友有帮助，