研究背景

瑞典乌普萨拉大学免疫学、遗传学和病理学系的Ulf Gyllensten教授及其团队长期致力于卵巢癌的研究。该团队运用高灵敏度和高特异性的OlinkPEA技术，成功识别出高精度的卵巢癌生物标志物，这些成果有望提供更为准确的诊断，帮助高危患者实现早期筛查，从而降低卵巢癌患者的剖腹探查手术率。近期，Ulf教授团队使用Olink升级的深度血浆蛋白质组平台OlinkExploreHT，筛选并验证了一种新的八蛋白标志物组合，能够更有效区分良性和恶性卵巢癌。

研究方法

该研究采用合理的队列设计，围绕血浆蛋白丰度及组织基因表达展开。研究结果显示血浆蛋白相关性揭示了共表达网络集群，通过多变量模型构建了高精度的肿瘤分期多因子预测模型。OlinkExploreHT平台覆盖广泛的生物学过程和功能，能够精确探测血浆中微量蛋白质的变化，快速发现显著性标志物。

在研究中，新发现的胞内蛋白L1RE1被证实可以有效区分良性与晚期卵巢癌。其在健康样本中的信号低于检测定量限（LOD），而在卵巢癌患者中则显示显著高的表达水平。OlinkExploreHT平台真实地反映了每个检测蛋白质在血液中的变化，从而帮助研究人员确认可靠的蛋白标志物。

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