3篇高分文献拆解生物标志物研究的顶流方向

在Pubmed敲下“Biomarker”关键词，瞬间弹出7~8万篇年均发文量。生物标志物是临床决策的金标准，更是科研圈的万能钥匙：新发现的分子可成为候选标志物，机制研究中的关键分子多为潜在标志物，转化研究更以标志物为核心开发技术。

想知道大佬们是怎么玩转生物标志物的？三篇高分文献带你解锁从筛选到应用的思路~

一、生物标志物概述

生物标志物是什么？

生物标志物（Biomarker）是指可以测量和评价系统、器官、组织、细胞结构或功能的变化的生化指标，可以包括多种类型的分子，如蛋白、细胞因子、基因、代谢物等。

五大经典研究领域的生物标志物有哪些？

肿瘤生物标志物

免疫细胞生物标志物

代谢性疾病生物标志物

神经退行性疾病生物标志物

心脑血管疾病生物标志物

二、生物标志物研究思路

生物标志物的研究可以分为三大类：

1.高通量筛选发现新型标志物

2.机制探索中发现并验证标志物

3.现有标志物在新疾病中的应用

三、文献解析

【发现型思路文献】

研究思路：

研究结果：

通过LASSO回归筛选出11种生物标志物，并且在传统预测模型中验证后显著提升预测能力。

研究结论：

血栓调节蛋白、ICAM-3、P-选择素、GDF-15、脂联素、MCP-1、IL-10、PlGF、Tie-2、VEGF-D和VCAM-1这11种生物标志物可预测颈动脉斑块发生，除了Tie-2外，这些标志物可以提升对于颈动脉斑块发生的预测能力。

【机制型思路文献】

研究思路：

研究结果：

1.BIIB078广泛分布于CNS，包括脊髓、运动皮层等关键区域。

2.CSF中poly(GP)水平有所下降，但组织中DPR和磷酸化TDP-43（pTDP-43）病理未明显减少。

3.CCL26是BIIB078治疗的药效学生物标志物，其水平持续上升。

4.蛋白质组学分析显示，BIIB078治疗未改变c9ALS的整体蛋白表达谱，但RNase T2 和 DNase II 的表达上调，且与BIIB078浓度高度相关。

5.BIIB078因化学修饰抵抗RNase T2降解，但能与其结合并抑制其活性。

研究结论：

1. BIIB078治疗会引发先天免疫反应，激活中枢神经系统的特定炎症通路（CCL26-CCR3轴），而且CCL26是BIIB078治疗的敏感且稳定的药效学生物标志物。

2. BIIB078诱导RNase T2特异性上调并相互作用，可能参与细胞内代谢影响治疗。

【验证型思路文献】

研究思路：

研究结果：

1. pTau217与AD核心病理（ADNC）有强关联。

2. GFAP与AD核心病理（ADNC）关联性弱且特异性低。

3. NfL与AD核心病理（ADNC）无显著关联且无特异性。

4. 非AD共病不影响标志物特异性。

研究结论：

1.血浆pTau217是ADNC的特异性生物标志物，可精准反应病理变化。

2.GFAP和NfL不适合ADNC特异性检测，无法区分ADNC与其他神经病理改变。

四、生物标志物的检测难点

1、低丰度标志物难以检测，易受样本、操作等因素影响导致重复性差；

2、复杂基质干扰强，特异性不足容易出现假阳性；

3、临床样本珍贵且异质性高。

五、生物标志物研究的关键

MSD（Meso Scale Discovery）的电化学发光技术，经过三十年技术迭代和科研实践，积累了从生物标志物检测、筛选、开发的解决方案，提供全面的生物标志物检测试剂盒。

1.更准的定量：fg级别灵敏度

2.更多的生物学信息：一孔十检

3.更少的样本需求量：仅需25~50μl

4.更好的数据一致性：板内cv＜6%~8%，板间＜10%，批间＜15%

5.全面的标志物检测指标

MSD技术原理

原理：石墨烯电极板通电后，Ru(bpy)₃²⁺、TPA分别作为强氧化剂前体和强还原剂发生氧化还原反应不断释放光子，CCD捕获光子转化为电信号。

科研机型：MESO Quickplex Q60MM

Q60MM与其他机型对比

参考文献：

1. Wilson, David M 3rd et al. “Hallmarks of neurodegenerative diseases.” Cell vol. 186,4 (2023): 693-714. doi:10.1016/j.cell.2022.12.032

2. Zhou, Yue et al. “Tumor biomarkers for diagnosis, prognosis and targeted therapy.” Signal transduction and targeted therapy vol. 9,1 132. 20 May. 2024, doi:10.1038/s41392-024-01823-2

3. Jin, Bolin et al. “Predictive value of plasma biomarkers for two-year risk of developing carotid plaque in healthy population.” Circulation vol. 152, Suppl_3 (2025): Abstract 4365881. https://doi.org/10.1161/circ.152.suppl_3.4365881

4. McEachin, Zachary T et al. “Molecular impact of antisense oligonucleotide therapy in C9orf72-associated ALS.” Cell vol. 188,23 (2025): 6424-6435.e17. doi:10.1016/j.cell.2025.07.045

5. Kivisäkk, Pia et al. “Postmortem Associations Between Alzheimer Disease Pathology and Plasma pTau217, GFAP, and NfL in AD and AD-Related Dementias.” Neurology vol. 106,4 (2026): e214351. doi:10.1212/WNL.0000000000214351