Proteom-Datenbank
Datenbank natürlich vorkommender Harnpeptide und -proteine für klinische Anwendungen
Urin ist eine attraktive Quelle für die Entwicklung von Biomarkern. Er hat gegenüber anderen Körperflüssigkeiten zahlreiche Vorteile. Seine Verfügbarkeit, einfache Entnahme und Korrelation mit der Pathophysiologie einer Krankheit sind einige der bevorzugten Eigenschaften. Tatsächlich sind die Möglichkeit der mehrfachen nichtinvasiven Probenentnahme und die hohe Stabilität der Peptide die Schlüsselfaktoren für die moderne Biomarker-Entdeckung. Viele Proteomstudien hatten jedoch nur begrenzte klinische Auswirkungen, was auf Faktoren wie eine geringe Anzahl von Probanden, das Fehlen von Krankheitskontrollen, eine geringe Anzahl definierter Biomarker und die Vielfalt analytischer Plattformen zurückzuführen ist. CE-MS ist ein analytisches Werkzeug, das eine angemessene Analysezeit mit hoher Auflösung kombinieren kann und so die Profilierung von Urinproben und die Erkennung ausreichender Merkmale ermöglicht, um robuste diagnostische und prognostische Panels zu erhalten. CE-MS weist eine hervorragende Leistung für die Biomarker-Entdeckung auf und ermöglicht eine nachfolgende Biomarker-Sequenzierung unabhängig von der Trennplattform. Dieser Ansatz kann die molekulare Pathogenese vieler Krankheiten aufklären und zur Überwachung der Krankheitsaktivität und der Arzneimittelreaktion verwendet werden, was letztlich die personalisierte Medizin verbessert.
Bislang hat Mosaiques die größte Peptidom-/Proteom-Datenbank für Urin (molekularer Bereich 0,8-20 kDa) erstellt, die derzeit aus mehr als 85.000 Einträgen aus verschiedenen Forschungs-, Klinik- und Universitätszentren besteht. Dadurch konnten wir über 20.000 Merkmale definieren, aus denen mehr als 5.000 Sequenzinformationen abgerufen wurden.
Derzeit in der menschlichen Urinproteomdatenbank dargestellte Krankheitszustände.
VERWEISE:
- Latosinska et al. Elektrophorese. 2019;40(18-19): 2294-2308.
- Stallmach et al. Electrophoresis 2013; 34 (11): 1452-1464.
- Siwy et al. Klinische Proteomik. Appl. 2011, 5 (5-6): 367-374.
- Good et al. Moll Cell Proteomics 2010, 9 (11): 2424-37.
- Coon et al. Proteomics Clin. Appl. 2008, 2 (7-8): 964.
- Zürbig et al. Electrophoresis 2006; 27 (11): 2111-2125.
Für weitere Einzelheiten wenden Sie sich bitte an:
Harald Mischak
Email:mischak@mosaiques-diagnostics.com
oder
Petra Zürbig
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