一、Sengenics 蛋白质芯片的技术特性与优势​

        
在蛋白质组学研究中，Sengenics 蛋白质芯片凭借独特优势占据重要地位。其包含 1631 种蛋白质，均为全长序列，且经过严格的正确折叠验证与功能鉴定，这与部分含片段化蛋白的芯片不同，能保证蛋白质与靶标分子相互作用的天然性和真实性。​蛋白质芯片Sengenics技术原理：基于功能性蛋白质折叠，保留天然构象进行精准检测。

   
该芯片覆盖类别广泛，有癌症相关抗原、转录因子、激酶、信号通路关键分子等，可满足多领域研究需求。应用上，能筛选与蛋白质、核酸、小分子药物、抗体等相互作用的靶标蛋白，为疾病机制研究、药物靶点发现及诊断标志物开发提供全方位支持，核心是将复杂的蛋白质相互作用分析转化为高通量系统性检测，提升研究效率与数据可靠性。​Sengenics技术优势与特点：其核心竞争力在于保证蛋白质的正确折叠与活性。

                
二、基于 Sengenics 芯片的生物标志物筛选原理​

       
生物标志物的发现对疾病早期诊断、疗效评估及治疗靶点开发意义重大。在肿瘤、炎症、自身免疫性疾病等多种病症中，患者体内会产生和累积特定自身抗体，这些抗体常在症状出现前即可检测到，为早期诊断提供潜在标志，部分还有保护机体的功能，为抗体药物研发提供线索。​

   
Sengenics 蛋白质芯片筛选生物标志物流程分四步：

一是将疾病组与健康对照组样本分别和 Immunome 标准芯片孵育，让样本中自身抗体与芯片上靶蛋白特异性结合；

二是清洗去除未结合杂质，保留特异性结合复合物；

三是用荧光扫描技术检测信号强度，将蛋白质相互作用转化为可量化荧光数据；

四是通过生物信息学分析筛选出有诊断或预后价值的候选生物标志物。此流程系统且标准化，保障了结果的可重复性与可靠性。​

      
三、Sengenics 芯片在疾病研究中的应用案例​

     
（一）前列腺癌生物标志物的发现​
前列腺癌早期诊断与良性前列腺增生的鉴别是临床难题。研究团队用 Sengenics Immunome 1600+ Protein Microarray，对 30 例前列腺癌患者与 30 例良性前列腺增生患者样本分析。​
采用 penetrance Fold Change 分析法，筛选出 27 个差异显著的蛋白质。再经 ROC-RFE 分析法验证，部分标志物曲线下面积大于 70%，特异性较好。结合 Sengenics 专有 SYMPHONI 数据库，发现部分已知前列腺癌相关抗原，验证了结果可靠性，还发现 GNGT2、FTHL17 和 FOXR2 等新型候选分子。​

   
（二）寨卡病毒与登革热的鉴别诊断研究​
寨卡病毒与登革热病毒感染症状相似，难快速鉴别。研究团队用 Sengenics 蛋白质芯片，对 20 例寨卡病毒感染者、10 例登革热患者及 4 例健康对照样本分析。​
结果显示两者自身抗体谱差异显著，前 15 名候选生物标志物中，多个分子参与细胞应激反应及神经退行性疾病相关过程，提示病毒感染可能影响宿主细胞应激通路致神经系统损伤。芯片高信噪比让疾病组与正常组信号差异清晰，为早期鉴别诊断和理解致病机制提供帮助。​

上图中红色数据点：Case疾病样本；

绿色数据点：Pooled normal正常样本。

Sengenics蛋白芯片高信噪比，清晰找出疾病biomarker。

   
（三）系统性红斑狼疮的生物标志物验证与发现​
系统性红斑狼疮诊断依赖多种自身抗体联合检测。研究团队用 Sengenics 芯片对 86 例 SLE 患者与 90 例健康对照样本分析。​
结果显示经典的 SLE 相关自身抗原 TROVE2 和 SSB 差异显著，与已有研究一致，验证了芯片可靠性。还检测到专利性狼疮自身抗原 PRM1 及先前报道的 PSME3，同时发现若干新型候选标志物，为完善诊断标志物面板提供依据。

上图横轴左边为SLE疾病组，右边为正常组；纵轴为芯片上不同蛋白；

对比两组的芯片信号值（蓝色信号值强，灰色信号值弱），筛选出差异最大的自身抗体/抗原蛋白为潜在SLE biomarker；

其中框中的为已经报道的SLE biomarker，侧向说明sengenics蛋白芯片的数据可靠

四、总结与展望​

    
Sengenics 蛋白质芯片凭借全长功能蛋白库、高通量检测能力及广泛适用性，在生物标志物筛选中优势显著，既能验证已知疾病相关分子，又能高效发现新型候选标志物，为多种疾病研究提供系统解决方案。​
未来，随着蛋白质组学发展，其在样本类型拓展、检测灵敏度提升及数据分析算法优化等方面有提升空间。结合多组学数据整合与人工智能分析，有望在精准医学领域发挥更大作用，为疾病早期诊断、个性化治疗及药物研发提供更强技术支撑。

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