瓜氨酸肽鉴定平台

低样本量高精度

一个无需富集、仅需传统方法1%样本量即可对瓜氨酸化蛋白质组进行全局定量的平台，结合深度学习模型实现类风湿关节炎的精准治疗分层。

Gong, Yanqiu · 刘毅 · Yan-yan, Liu · Hu, Huifang · 陈涛 · Zhang, Mengyue · 邹庆华 · 杨娉婷 · 邹晋梅 · 苏林冲 · 谈文峰 · 孟列素 · Herrmann, Martin A. · Feng, Shijian · 林涛 · 徐恒 · 应斌武 · 彭勇 · Gjertsson, Inger · Holmdahl, Rikard · Zhao, Yi · Dai, Lunzhai

Nature Biomedical Engineering 2026

参数信息

样本量需求

1 %

RA血清反应性预测准确率

84.2 %

RA诊断候选肽数量

19

模型训练数据：阴性肽数量

67399

模型训练数据：阳性肽数量

8816

技术优势

样本量少

所需样本量不足传统方法的 1%，使珍贵的临床样本得以保留用于其他检测。

预测准确

双向门控循环单元模型经外部 ELISA 验证，对瓜氨酸肽的血清反应性预测准确率达 84.2%。

无需富集

采用内标辅助策略，不依赖富集步骤即可高通量定量瓜氨酸化蛋白，简化了流程并减少人为操作误差。

诊断候选

平台产出 19 个有前景的 RA 诊断候选肽，为开发新的血清学标志物提供基础。

应用场景

• 自身免疫病诊断：通过鉴定瓜氨酸肽作为RA特异性诊断标志物，辅助早期诊断。
• 生物标志物发现：全局瓜氨酸化分析揭示新型自身抗原，加速生物标志物筛选。
• 个体化治疗：整合临床指标与瓜氨酸化数据预测治疗反应，指导个体化用药。
• 床旁检测：低样本量需求与快速分析流程适合在临床现场开展检测。