250种肿瘤抗原-单色
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产品介绍

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43C-CPR/CYPRACRBPACTL7BACTL8ACVR2AACVR2BADAM2ADAM29AKAP3AKAP4AKT1ANKRD45ARMC3ARXAURKABAGE2BAGE3BAGE4BAGE5BCL2L14BRDTBUB1BUB1BCABYRCAGE1CALR3CAMELCCDC110CCDC183CCDC33CCDC36CCNA1CDC25ACDC25CCDK2CDK4CDK7CEACAM1CEP290CEP55CNOT9COL6A1COX6B2CPXCR1CREB1CRISP2CSAG1CSAG2CT45A1CT47A1CT55CT62CT83CTAG1ACTAG2CTAGE1CTAGE5CTCFLCTNNA2CTNNB1CYP450 3A4DCAF12DDX43DDX53DKKL1DMRTB1DMRTC2DPPA2DPPA3DPPA4DSCR8DYRK3EGFR_extEGFR_intELOVL4EPPINFAM133AFAM46DFATE1FESFGFR2FMR1NBFOXR2FTHL17GAGE1GAGE2AGAGE4GAGE5GAGE6GAGE7GDF3GK2GPAT2GPATCH2GRWD1HIPK4HIST1H4AHORMAD1HSFY1HSPB9IGF2BP1IGF2BP3IGSF11IL13RA2ITGB1LDHCLEMD1LIN28ALIP1LIPILUZP4LY6KMAELMAGEA1MAGEA10MAGEA11MAGEA2MAGEA3MAGEA4MAGEA4v2MAGEA4v3MAGEA4v4MAGEA5MAGEB1MAGEB2MAGEB3MAGEB4MAGEB5MAGEB6MAGEC1MAGEC2MAGEC3MAKMAP9MAPK1MAPK3MICAMLANAMLF1MORC1MYBL2MYCBPAPNANOGNLRP4NME8NOL4NR6A1NUF2NXF2NY-CO-45NY-ESO-1NY-ESO-1 ORF2ODF1ODF2ODF3ODF4OIP5OTOAp53-C141Yp53-K382Rp53-L344Pp53-M133Tp53-Q136Xp53-S15Ap53-S392Ap53-S46Ap53-S6Ap53-T18APAGE1PAGE2BPAGE5PASD1PBKPHF7PIAS2PIM1PIWIL2PKMYT1PLAC1PLEKHA5PLK1PLK4PMELPOTEEPOTEHPOU5F1PRAMEPRKACGPRKCZPRM1PRM2PRSS50PRSS54PSG11PTPN20RAD51RAF1RBM46RELTRHOXF2ROPN1ROPN1ASAGE1SEMG1SGO1SLCO6A1SOX1SOX2SPA17SPACA3SPAG4SPAG9SPANXA1SPANXB1SPANXCSPANXDSPANXN1SPANXN2SPANXN4SPATA19SPATS1_isoform-1SPO11SRCSSX1SSX2SSX3SSX4SSX5SSX7STKLD1SYCE1SYCP1TAF7LTDRD1TEX101TEX14TFDP3THEGTKTL1_isoform-aTMEFF1TMEFF2TMEM108TP53TPBGTPTETSGA10TSPY1TSPY2TSPY3TSSK1BTSSK2TSSK6TTKTULP2TYRXAGE1DXAGE2XAGE3aV1XAGE3aV2ZBTB32ZNF165ZNF645

技术平台介绍

将各种蛋白质有序地固定于滴定板、滤膜和载玻片等各种载体上成为检测用的芯片,然后,用标记了特定荧光抗菌素体的蛋白质或其他成分与芯片作用,经漂将未能与芯片上的蛋白质互补结合的成分洗去,再利用荧光扫描仪或激光共聚焦扫描技术,测定芯片上各点的荧光强度,通过荧光强度分析蛋白质与蛋白质之间相互作用的关系,由此达到测定各种蛋白质功能的目的。

KREXR® 蛋白质折叠技术

Sengenics专利的 KREXR 蛋白质折叠技术能促进功能性蛋白质的表现以建立高密度阵列,进而加速自身抗体生物标志物的发现。它提供了一种简单快速的方法来固定和纯化正确折叠的蛋白质,以供自身抗体检测。

它是如何运作的?

  • 确保只有正确折叠的蛋白质才会固定在阵列表面上
  • 错误折叠的蛋白质会无法附着,并被洗去
  • 固定的蛋白保留其折叠结构,在水凝胶涂层的阵列表面上的表现就如同在游离溶液中一样
  • 如此可确保每项测定均在正确折叠、全长、具功能性的蛋白质上运行,这是基于自身抗体的测定的关键,其中超过90% 的抗体会辨识只有在蛋白质正确折叠时才能取得的构象抗原表位

由于专有的表面化学作用,蛋白质表现就如同在游离溶液中

  • 蛋白质被固定于链霉亲和素包被的水凝胶上
  • 蛋白质在水性环境中保留其经折叠的结构和功能
  • 蛋白质从玻璃表面突出,并附着于单一位点,确保在每个阵列上的方向一致

应用

为不同患者群体发掘自身抗体的力量

分析自身抗体可以更深入地了解患者的免疫状态,为评估疾病和预测治疗结果提供了很大的希望。使用Sengenics蛋白质阵列验证的自身抗体生物标志物,已在早期疾病检测、患者分层、反应预测和伴随诊断方法的开发方面表现出效用。

生物标志物发现与验证

识别自身抗体生物标志物特征

高密度蛋白质微阵列测定法可直接从患者血清中,以高度的特异性和再现性检测出疾病相关自身抗体。

患者分层

疾病内分层、队列识别和临床试验患者富集作用

预测性自身抗体生物标志物特征有助于识别药物应答者和无应答者,以及生物学相关子队列。这些见解能推动更有效率且更经济的试验设计,以及临床试验患者富集作用。

反应预测

预测应答者、无应答者和有不良事件风险者

自身抗体生物标志物可用于建立特征,以预测患者是否可能对治疗产生反应。预测性特征也可用于识别可能发生不良事件的患者群体。

诊断方法与伴随诊断方法(CDx)开发

建立用于伴随诊断方法开发的生物标志物特征

自身抗体在病程的早期出现,可用于建立疾病特定特征,以进行早期检测。自身抗体的特征可在开发伴随诊断方法中扮演重要角色,以确保患者接受正确的治疗。

案例分享

非小细胞肺癌的预测性自身抗体生物标志物检测全项

Kaplan Meier曲线显示在曾接受肺切除术的非小细胞肺癌(NSCLC) 患者中, 13种自身抗体生物标志物特征表达过高和过低的患者的总体生存期。高表达特征的患者表现出较差的生存能力,整体5年生存率为7.6%

Patel, A.J., et al. A Highly Predictive Autoantibody-based Biomarker Panel for Prognosis in Early-stage NSCLC with Potential Therapeutic Implications, British Journal of Cancer (2021).

类风湿性关节炎患者的抗药抗体候选自身抗体生物标志物

用于预测接受adalimumab治疗的类风湿性关节炎患者抗药抗体(ADAb)生成的候选自身抗体生物标志物。是否存在抗药抗体和临床反应的自身抗体存在和分层式集群热图。在基线期和 adalimumab 疗法 24 周后采集的血浆样本。自身抗体浓度是以 RFU 为单位,并以色度表示。

Chen, P., et. al., Anti-TROVE2 Antibody Determined by Immune-Related Array May Serve as a Predictive Marker for Adalimumab Immunogenicity and Effectiveness in RA, Journal of Immunology Research (2021).

系统性红斑性狼疮患者分层

系统性红斑性狼疮 (SLE) 患者中,来自发现 (n = 186) 和验证 (n = 91) 队列的 79 种经验证自身抗体的非监督分层式集群热图。自身抗体集群为四个不同的组别。这些集群可合理地代表 SLE 的不同分子亚型,其具有不同的疾病预测轨迹和不同的治疗反应。

M.J. Lewis, et al., Autoantibodies Targeting TLR and SMAD Pathways Define New Subgroups in Systemic Lupus Erythematosus, Journal of Autoimmunity(2018).

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