爱诺美康

国外看病技术的发展，让平行检测成为可能

美国哈佛大学医学院早、也是规模大的教学附属医院，全美历史悠久的三所医院之一。建立于1811年，在2012年全美医院排名第一。于1846年进行了人类历史上第一例麻醉手术，并先将x光用于临床。该院主导着全美规模大的、以医院为基础的研究项目，年度研究经费超过6亿美金，至今已产生了11位诺贝尔奖获得者。

美国医院拥有床位900余张，有21000名医护人员，几乎所有的医生都在哈佛医学院任教。医院秉承安全、疗效、患者至上、及时、高效和公正，致力为患者提供高质量、为安全的治疗与护理。在癌症、心血管、神经、脑血管、消化、风湿免疫、血液、内分泌等疾病临床治疗方面世界，为患者提供好的综合医疗服务。

国外看病服务机构爱诺美康介绍到，蛋白质组学分析产生的大量数据，增加了科研工作者的分析难度。当前数据分析的瓶颈是，如何通过整合分析海量质谱数据、凝胶图像及色谱数据，得出具有指导意义的结论。为了统一不同质谱的输出格式，人类蛋白质组组织标准发起小组，设计了统一的数据格式。

同时，为更好地利用庞大的蛋白质片段数据，蛋白质标准文库与数据库正在建立中。例如，欧洲生物信息研究所的蛋白质组学鉴定数据库，包含了来自60个物种的超过250万种蛋白质，和1150万条多肽的详细信息。

当前，亟须建立一个所有蛋白质组学数据的网络，尤其是像癌症等疾病的蛋白质组，因为它们包含了对各种相互调节的信号通路的干扰数据，蛋白质组就是这样一个蛋白数据的网络分析平台，具备一个用户友好的、可制订、可查询包含所有已鉴定发表的蛋白质的数据库。可利用图形工具鸟瞰整个蛋白质组，能整合分析多种大规模实验数据，并计算出数据之间的相关性。提供一个交互式的界面，来识别和分析相互作用网络和信号通路等。

国外看病机构介绍，基于蛋白质芯片的大规模高通量技术，在生物学领域进入了技术发展的新时代，同时产生了大量可分析的数据。高通量生物学技术的发展，使得对海量元素快速简单的平行检测、及并行分析成为可能。蛋白质的功能通常取决于蛋白质的结构状态，这使得蛋白质芯片分析比基因芯片分析更富有挑战性。

整合数据分析所得结果，有利于使人理解由基本细胞学事件引起的复杂生物过程与疾病。当前蛋白质组学研究技术的一个缺点，是经多次纯化后样品浓度很低，这使得质谱技术难于对其分析或检测。蛋白质分离技术的一个重要改进，是构建了利用动电聚焦、和高分辨率的毛细管等电聚焦多维分离平台。分子诊断与肿瘤个体化治疗原则，具有分辨率高的特点，既可区分PK值的微小差异，也能识别通过增加CIEF的组分，对带电多肽在整个pH梯度中二次均分后的电荷变化。

基于传统分析方法的蛋白质组学技术，缺少针对一定比例的、对靶向治疗有重要意义的关键小分子蛋白，和膜蛋白的分析。国外看病机构爱诺美康介绍，这或许由当前的蛋白质分离方法中的溶解步骤所致，因为对富集的膜成分的溶解，通常采用去污剂，有机溶剂及有机酸这些溶剂，在质谱分析前期便会造成目标蛋白的消化或断裂。