CC BY
118
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Научноисследовательский институт
ревматологии» РАМН, Москва
Research Institute of Rheumatology, Russian Academy of Medical Sciences, Moscow
Контакты: Александр
Александрович
Новиков
aleksandrovaen@irramn.ru
Contact: Aleksandr Aleksandrovich Novikov aleksandrovaen@irramn.ru
Поступила 23.07.12
Протеомные исследования в ревматологии
А.А. Новиков, Е.Н. Александрова, Е.Л. Насонов
А.А. Новиков -
ведущий научный сотрудник лаборатории иммунологии и молекулярной биологии ФГБУ «НИИР» РАМН, к.б.н.
Е.Н. Александрова -
заведующая лабораторией иммунологии
и молекулярной биологии ФГБУ «НИИР» РАМН, д.м.н.
Е.Л. Насонов -
директор ФГБУ «НИИР» РАМН, академик РАМН, д.м.н.
Введение
В ходе развития молекулярной биологии стало очевидным, что процессы, протекающие в организме на генетическом, клеточном и онтогенетическом уровнях, невозможно полностью описать, основываясь только на геномных исследованиях [1—3]. Не менее важной является информация о свойствах белков и их роли в живых системах. Появление высокотехнологичных методов, позволяющих идентифицировать первичную структуру и посттрансляционные модификации белка, определить белковый состав биологических объектов, обусловило быстрое развитие протеомики [4]. Протеомные исследования в ревматологии могут преследовать ряд задач, таких как поиск диагностических биомаркеров, идентификация терапевтических мишеней и разработка методов оценки эффективности терапии [5].
Протеомные методы
Двумерный (2D) гель-электрофорез и масс-спектрометрический (М8) анализ являются основными методами для изучения посттрансляционных модификаций белков и поиска биомаркеров [6—9].
2D-гель-электрофорез — метод разделения смеси белков, основанный на использовании их электрических зарядов и молекулярных масс. Хорошо зарекомендовав себя при скрининговых исследованиях и работе с эукариотами, обладающими небольшим количеством закодированных в геноме белков, в области изучения протеома человека данный метод оказался менее эффективным. Анализ многокомпонентных белково-пеп-
тидных смесей, обладающих различными физико-химическими свойствами, с помощью 2D-гель-электрофореза часто не приводит к желаемым результатам. Считается, что для разделения белков более целесообразно использовать многостадийные технологии с преимущественным использованием 2D-хроматографии, специализированных хроматографических чипов и их комбинаций с такими технологическими приемами, как твердофазная экстракция, осаждение, истощение и т. д. [10, 11].
Поиск и валидация биомаркеров заболеваний невозможны без количественного профилирования биологических образцов. MS — физико-химический вид анализа, заключающийся в ионизации молекул исследуемого образца с последующим разделением и регистрацией образующихся ионов [12]. Наиболее часто используются время-про-летная (time of flight, TOF) MS, матрица-ас-социированная лазерная десорбция-ионизация (matrix-assisted laser desorption/ionization, MALDI) и усиленная поверхностью лазерная десорбция-ионизация (surface-enhanced laser desorption/ionization, SELDI) [13, 14]. Однако эти методы имеют ряд ограничений, основным из которых является низкий динамический диапазон измерения молекулярных масс. В связи с этим стали развиваться технологии количественной оценки пептидов/белков, использующие изотопные метки, а также методы, стандартизующие хроматографическое разделение или использующие внутренние пептидные стандарты для калибровки. Одновременно совершенствуются гибридные технологии,
П р о г р е сс р евматологии в XXI веке
где хроматографическое разделение пептидов/белков сочетается с MALDI-TOF М8 [8].
Белковые микрочипы (биочипы)
Биочипы, способные проводить быстрое сверхчувствительное определение множества аналитов в одном образце, широко применяются в протеомных исследованиях, демонстрируя огромный потенциал в идентификации и изучении функций белков с точки зрения протео-ма в целом [13—15]. Их функционирование основано на способности биологических макромолекул к высокоспецифичному связыванию с другими молекулами [16, 17]. В зависимости от цели использования биочипы можно разделить на аналитические и функциональные. Аналитические служат для выявления белковых профилей в биологических жидкостях и тканях; функциональные используются для изучения биохимических особенностей протеома [15, 18, 19]. Аналитическая чувствительность биочипов примерно в 2 раза выше, чем при имму-нофлюоресцентном и иммуноферментном анализе (ИФА) [20]. Однако их специфичность и аффинность сильно зависят от природы белка: структуры, размера, наличия гидрофобных или гетерофильных боковых цепей, посттрансляционных модификаций [16]. Главным элементом биочипов является совокупность микроячеек (планарные микрочипы) или суспензия кодируемых микроносителей, содержащих молекулярные зонды (суспензионные микрочипы), специфичные к одной из множества биологических молекул или их фрагментов (последовательностям ДНК, РНК, белкам) [16, 21—24]. В планарных биочипах процесс идентификации исследуемых объектов основан на определенном пространственном расположении зондов или использовании индивидуальных меток. Биочипы при размере <1 см2 могут содержать до 10 тыс. белковых зондов, количество которых возможно увеличивать, используя нанопроточные устройства, нанолитографию и микроконтактную печать [3, 25, 26]. Планарные биочипы подходят для параллельного выполнения множества индивидуальных тестов. Однако при их использовании скорость получения и качество результатов ограничены свойствами плоской подложки.
Суспензионные биочипы обладают целым рядом преимуществ перед планарными, они лишены диффузных ограничений, обладают лучшими кинетическими и сепара-ционными свойствами [21-24, 27]. Кроме того, возможность создавать суспензии из микроносителей с различной кодировкой позволяет гибко адаптировать суспензионные биочипы под условия конкретного эксперимента [28]. Для кодировки микросфер используют спектрометрический, графический, электронный и физические методы (табл. 1) [22, 29-58].
Поиск биомаркеров ревматических заболеваний
Биомаркером принято считать показатель, который можно объективно измерить, оценить и использовать в качестве индикатора нормального или патологического процесса в организме либо ответа на проводимую терапию [57, 58]. Теоретически каждое заболевание должно обладать своим уникальным биомаркером [59, 60]. «Идеальный» биомаркер должен иметь высокую диагностическую чувствительность (ДЧ), специфичность (ДС) и позволять поставить верный диагноз даже в отсутствие клинических признаков заболевания [61]. Простота использования, стандартизация, возможность четкой интерпретации являются основными условиями успешного внедрения биомаркера в клиническую практику [62].
В основе стратегии поиска биомаркеров лежит выявление из общего количества исследуемых показателей так называемых кандидатных, обладающих наилучшими ДЧ и ДС. В процессе исследования пропорционально снижению числа кандидатных биомаркеров должно возрастать количество анализируемых образцов, что создает определенные проблемы в связи с отсутствием соответствующего высокопроизводительного оборудования [60-64]. Так, при выявлении профиля из 1000 белков методом жидкостной хроматографии/масс-спектрометрии (LS/MS) один образец можно обработать лишь за сутки. В результате в исследование редко включают более 10 образцов биоматериала, что не позволяет провести полноценный статистический анализ, однако в большинстве случаев этот факт исследователями игнорируется [63, 65]. Несмотря на большое количество выявленных кандидатных биомаркеров
Таблица 1 Мультиплексные протеомные технологии
Расчетное количество Количество
Тип биочипа Тип твердой фазы Метод детекции одновремено измеряемых аналитов протестированных аналитов Источник
Планарный Полистиреновый микрочип 20 14 [45, 46]
Флюоресценция >10 000 115 [47]
Модифицированный >10 000 196 [48]
слайд Адресный параллельный >10 000 - [49]
для микроскопии химический синтез
Микроплата, мембранный ПВДФ-фильтр Хемилюминесценция >5000 >10 000 18 4800 [50] [51, 52]
Микроплата Колориметрический (PISA) 96 15 [53]
Нитроцеллюлозная мембрана Дот-блоттинг (UPA) «200 48 [54]
Полиэтиленовые микростержни, ИФА 96 96 [55, 56]
микроплата
Суспензионный Микросферы Проточная цитофлюориметрия 100 16 [29]
Микрочастицы с нанобаркодом Световая микроскопия, флюоресценция, MS 80 000 2 [38]
Примечание. ПВДФ - поливиниленденфторид, PISA - определение белка in situ, UPA - универсальный анализ белков. Науч-практич ревматол 2012; 50(6): 56-62
различных заболеваний, основное их количество обладает небольшим клиническим значением. Следующим шагом является валидация кандидатных биомаркеров, при которой уже используются сотни образцов биоматериала и в каждом определяется порядка 10 аналитов. На данном этапе применяются иммунологические методы исследований, ограничением которых является отсутствие качественных антител. Альтернативным методом может служить MS, недостатком которого является существенная длительность исследования: на анализ одного образца требуется около 1 ч ив среднем 40 дней на все исследование (см. табл. 1) [60—65].
Большинство выявляемых маркеров относятся к белкам острой фазы воспаления или синтезируются в ответ на внешние стрессовые факторы (например, медикаментозную терапию). Эти белки, составляя основную массу в сыворотке/плазме, мешают выделению истинных болезнь-специфических показателей.
В фазе клинической апробации, когда необходимо исследовать тысячи образцов, а MS уже не эффективна в связи с плохим сочетанием производительности и точности, используются методы, обладающие большой пропускной способностью, позволяющие тестировать максимально возможное количество аналитов в одном образце [66].
К настоящему времени не удалось обнаружить лабораторный маркер, который выявлялся бы только при одном конкретном ревматическом заболевании (РЗ), поэтому с целью повышения диагностической точности в лабораторной практике начинают применяться диагностические индексы, полученные путем многопараметрического анализа in vitro (In Vitro Diagnostic Multivariate Index Assay, IVDMIA). При их разработке следует учитывать ряд рекомендаций, выполнение которых приводит к повышению аналитической и клинической точности результатов. Необходимо строгое соблюдение правил преаналитического этапа для всех биологических образцов, включенных в исследование. Для получения достоверных результатов отношение числа образцов биоматериала к количеству исследуемых биомаркеров должно быть не менее 10:1. Кроме того, важно оценить аналитическую и диагностическую точность каждого биомаркера отдельно (табл. 2).
Приводим критерии качества и достоверности IVDMIA [67-70].
Критерии качества IVDMIA
1. Оценка аналитических характеристик (точность, чувствительность, линейность, воспроизводимость и др.) каждого биомаркера.
Таблица 2 Этапы поиска биомаркеров
2. Соответствие ДЧ и ДС каждого аналита таковой при его индивидуальном определении.
3. Меньшая длительность исследования, чем суммарно затраченное время на определение всех аналитов по отдельности.
4. Клиническая информативность комбинации определяемых аналитов.
Критерии достоверности IVDMIA
1. Демографическая и клиническая сопоставимость всех групп лиц, включенных в исследование.
2. Стандартизация преаналитического этапа.
3. Достаточное для корректной статистической обработки (создания индекса) количество биообразцов.
4. Подтверждение ДЧ и ДС теста (помимо групп больных, входящих в эксперимент) в общей популяции.
5. Сопоставимость диагностической точности индекса с таковой всех входящих в него компонентов.
6. Диагностическая эффективность теста должна быть выше, чем у рутинно применяющегося однопараметрического теста.
Поиск новых биомаркеров РЗ, обладающих высокой диагностической точностью, является важной задачей современной ревматологии (табл. 3) [71, 72].
При исследовании мочи пациентов с системной красной волчанкой (СКВ) у лиц с люпус-нефритом было выявлено повышение уровней гепсидина, сыворотчного амилоида Р (САР), простагландина D2 (ПГО2), суперок-сиддисмутазы (СОД), ренина и протеазы [73—75]. Проте-омный состав слюнных желез больных синдромом Шегре-на (СШ) характеризовался гиперэкспрессией таких белков, как в-актин, а-дефенсин, кальмодулин, кальгранулин и кератин. Повышенный уровень последнего ассоциировался с поражением ацинозных клеток, а содержание каль-модулина и кальгранулина отражало активность воспалительного процесса [76]. У пациентов с остеоартрозом (ОА) в хондроцитах хряща при помощи 2D-гель-электрофореза и М8 было идентифицировано 20 белковых кандидатных маркеров заболевания. Однако при дальнейших исследованиях наличие диагностического значения подтвердилось только для сериновой протеазы (ШгА1), коллагена и ви-ментина [77—80]. А. С1аиёоп и соавт. [45] с помощью планарных микрочипов выявили снижение таких маркеров костного метаболизма, как СТХ-1, РШР и остеокальцин у 56 женщин в постменапаузе с остеопорозом на фоне терапии ибандронатом после 6 мес применения препарата.
В результате протеомных исследований синовиальной ткани, а также сыворотки и плазмы крови при ревма-
Этап Основные методы Количество биообразцов Количество белков/пептидов
Поиск кандидатных биомаркеров 2D-гель-электрофорез, ВЭЖХ, MS -10-100 >1000
Валидация кандидатных биомаркеров:
оценка ДЧ MS/MS -200-500 -100
оценка ДС ИФА, MRM -200-500 -10-50
Клиническая апробация:
оценка диагностической точности Биочипы, MRM >1000 -10
в широкомасштабных исследованиях
Примечание. MS/MS - масс-спектрометрия/масс-спектрометрия, MRM - мониторинг множественных реакций, ВЭЖХ -высокоэффективная жидкостная хроматография.
тоидном артрите (РА) с использованием MS было выявлено около трех десятков белков, ассоциирующихся с заболеванием [88, 89]. Особый интерес вызвали сывороточный амилоидный белок А (САА), супероксиддисмутаза (СОД), триоз-фосфат изомераза (ТФИ), так как их повышение было выявлено независимыми исследователями. Установлено, что, в отличие от других РЗ, при РА более часто обнаруживается белковый гетерокомплекс S100A8/S100A9 [90, 91]. K. Raza и соавт. [92], используя суспензионные биочипы провели исследование цитокинового профиля синовиальной жидкости у больных РА и пациентов с другими вариантами неревматоидного персистирующего артрита на ранней стадии развития. Авторами показано транзиторное
увеличение концентрации интерлейкина 2 (ИЛ2), ИЛ4, ИЛ13, ИЛ17, ИЛ15, фактора роста фибробластов р (ФРФв) и эпидермального фактора роста (ЭФР) у больных с ранним РА и повышение уровня интерферона у (ИФу) при недифференцированном и псориатическом артрите. ^ НиеЪег и соавт. [93] выявили при раннем РА достоверное увеличение концентрации провоспалительных цито-кинов: ИЛ1|3, фактора некроза опухоли а (ФНОа), ИЛ12р40, ИЛ13 и хемокинов: ИФу-индуцибельного белка (ИБ10), моноцитарного хемоаттрактного белка (МХБ1), эотаксина, а при псориатическом артрите и спондилоартрите — ИЛ8. 8. 8ууегееп и соавт. [94] сделали вывод об ассоциации содержания эотаксина в сыворотке крови
Таблица 3 Протеомные маркеры РЗ
Биологический
Заболевание материал Метод Протеомные маркеры Источник
РА Сыворотка крови SELDI-TOF САА* [S1]
TMS Кальгранулин* А, В* и С* [97]
Плазма крови FT/MS Актин, кальгранулин А*, В* и С*, талин 1, тимозин ß4, виментин* [S2]
2D-гель-электрофорез, Коактозин-подобный белок-1 * [S3]
MALDI-TOF
SELDI-TOF Аполипопротеин A-1*, тромбоцитарный фактор 4* [S6]
2D-гель-электрофорез САА* [S7]
Синовиальная TMS Кальгранулин А*, нейтрофильный [SS]
жидкость/ткань галактиназа-ассоциированный липокалин*, ТФИ*
MALDI-TOF Нейтрофильный галактиназа-ассоциированный липокалин*, кальгранулин А*, B, а-энолаза*, аннексин*, СОД*, катепсин D*, АТФаза эндоплазматического ретикулума, пероксиридоксин 2*, трансглутаминаза 2, гомолог Tubby-протеина, тиоредоксин домен-содержащий протеин 5* [9S, 99]
Цереброспинальная 2D-электрофорез Сератотрансферрин, транстиретин, простангландин^-синтетаза [1GG]
жидкость
Слюна MALDI-TOF 6-фосфоглюконат дегидрогеназа, белки семейства 14-3-3*, аполипопротеин А*, кальгранулин А* и В, эпителиальный белок, связывающий жирные кислоты*, GRP78/BiP-белки*, пероксиредоксин-2*
ОА Синовиальная ткань SELDI, DESI Алкоголь-дегидрогеназа, аденилат-киназы изоэнзим 1, аннексин-1*, коллаген I* и VI* типа [101]
Хрящевая ткань LTQ-FT/MS а-Энолаза, флавин-редуктаза, Hsp-27*, HtrA1*, пируват-киназы изоэнзим M1/M2, фосфатидилэтаноламин-связывающий белок, тиоредоксин-зависимая пероксид-редуктаза, виментин* [1G2]
Хондроциты MALDI-TOF Реактивные формы кислорода, супероксиддисмутаза-2, митохондриальная супероксиддисмутаза, ассоциированный с рецептором ФНО белок-1 [1G3]
2D-гель-электрофорез Виментин [1G4]
АС Сыворотка крови TMS Предшественник гаптоглобина* [10S]
Мононуклеары УBЭЖX/ESI Кератин, белок- активатор протеосомы 20S, супероксиддисмутаза* [1G6]
периферической крови
Ш Моча SELDI-TOF Гепсидин-20*, -25*, [73]
2D-гель-электрофорез Простагландин D2*, ренин*, сывороточный амилоидный белок P*, супероксиддисмутаза*, протеазы* [74]
СШ Слюна 2D-гель-электрофорез а-Амилаза*, а-дефенсин*, амилаза (профермент), ß-актин*, кальгранулин А* и В*, карбоангидраза, предшественник цистатина*, белок, связывающий жирные кислоты, глутатион, кератин*, ингибитор лейкоцитарной эластазы, пролактин-индуцируемый белок, сывороточный альбумин, витамин D [1G7, 1GS]
BЭЖX/ESI а-Дефенсин* [1G9]
Слюнные железы ESI/ TMS а-Дефенсин*, кальмодулин* [76]
Примечание. АС - анкилозирующий спондилит, SELDI - усиленная поверхностью лазерная десорбция-ионизация, TMS - тандемная масс-спектрометрия, FT/MS -квадрупольная масс-спектрометрия, УВЭЖХ - ультравысокоэффективная жидкостная хроматография, DESI - десорбционная ионизация под действием электрораспыления, LTQ-FT/MS - гибридная масс-спектрометрия: линейная квадрупольная ионная ловушка - ионно-циклотронный резонанс с преобразованием Фурье, ESI -ионизация электрораспылением. * - маркер описан в нескольких независимых исследованиях.
с рентгенологической прогрессией суставной деструкции. W Jager и соавт. [95] выявили повышение уровня ФНОа, фактора, ингибирующего миграцию макрофагов, МХБ1, макрофагального воспалительного белка (МВБ1а), эотак-сина-1, макрофаг-производного хемокина и CXCL9 в плазме крови больных ювенильным идиопатическим артритом. При этом в синовиальной жидкости увеличение концентрации ИЛ6, ИЛ8, ИЛ15, МХБ1, МВБ1а и ИБ10 было более выраженным, чем в плазме.
P. Chandra и соавт. [46] с помощью планарного и суспензионного мультиплексного анализа создали панель из 6 кандидатных антигенов: histone 2B/e, виментин, фибриноген А, олигомерный матриксный протеин хряща (COMP), профилагрин, IgA ревматоидный фактор (РФ), специфичных для РА. ДЧ и ДС данной панели оказались сопоставимыми с показателями для антител к циклическо-
ЛИТЕРАТУРА
1. Gygi S.P., Rochon Y., Franza B.R. et al. Correlation between protein and mRNA abundance in yeast. Mol Cell Biol 1999;19(3):1720—30.
2. Anderson L., Seilhamer J. A comparison of selected mRNA and protein abundances in human liver. Electrophoresis 1997;18(3—4):533—7.
3. Олейников А.В. Полупроводниковые флуоресцентные нанокристаллы (квантовые точки) в белковых биочипах (обзорная статья). Биоорг химия 2011;37(2):171—89.
4. Wasinger V.C., Cordwell S.J., Cerpa-Poljak A. et al. Progress with gene-product mapping of the Mollicutes: Mycoplasma genitali-um. Electrophoresis 1995;16(7):1090—4.
5. Lambrecht S., Tilleman K., Elewaut D. et al. Proteomics in rheumatology: The beginning of a fairy tale? Proteomics Clin Appl 2008;2(3):411—9.
6. Glökler J., Angenendt P. Protein and antibody microarray technology. J Chromatogr B Analyt Technol Biomed Life Sci 2003;797(1—2):229—40.
7. Vanarsa K., Mohan C. Proteomics in rheumatology: the dawn of a new era. F.1000 Med Rep 2010;8(2):87.
8. Говорун В.М., Иванов В.Т. Протеомика и пептидомика в фундаментальных и прикладных медицинских исследованиях. Биоорг химия 2011;37(2):199—215.
9. Ye Y., Mar E.C., Tong S. et al. Application of proteomics methods for pathogen discovery. J Virol Methods 2010;163(1):87—95.
10. Лебедев А.Т. Масс-спектрометрия в органической химии.
М.: БИНОМ, 2003;10.
11. Matt P., Fu Z., Fu Q. et al. Biomarker discovery: proteome fractionation and separation in biological samples. Physiol Genomics 2008;33(1):12—7.
12. Anderson N.L., Anderson N.G. The human plasma proteome: history, character, and diagnostic prospects. Mol Cell Proteomics 2002;1(11):845—67.
13. MacBeath G. Protein microarrays and proteomics. Nat Genet 2002;32(Suppl):526—32.
14. Stoll D., Templin M.F., Schrenk M. et al. Protein microarray technology. Front Biosci 2002;1(7):13—32.
15. Zhu H., Bilgin M., Bangham R. et al. Global analysis of protein activities using proteome chips. Science 2001;293(5537):2101—5.
16. Чечеткин Д.В., Прокопенко Д.В., Макаров А.А. и др. Биочипы для медицинской диагностики. Росс нанотехнол 2006;1(1,2):13—27.
17. Ройт А. Основы иммунологии. М.: Мир, 1991;328.
18. Kader H.A., Tchernev V.T., Satyaraj E. et al. Protein microarray analysis of disease activity in pediatric inflammatory bowel disease demonstrates elevated serum PLGF, IL-7, TGF-beta1, and IL-12p40 levels in Crohn's disease and ulcerative colitis patients in remission versus active disease. Am J Gastroenterol 2005;100(2):414—23.
му цитруллинированному пептиду и превышали таковые для РФ. Накопленная к настоящему времени информация об особенностях белкового профиля при РА позволила создать IVDMIA для определения индекса активности болезни, основанный на измерении концентрации 12 ключевых белков (молекулы адгезии сосудистого эндотелия 1-го типа, ЭФР, васкулоэндотелиального фактора роста, ИЛ6, ФНОР1, матриксных металлопротеиназ 1 и 3, хрящевого гликопротеина 39, лептина, резистина, САА и С-реактив-ного белка, ассоциирующихся с определенными компонентами DAS28 [96].
Таким образом, использование современных проте-омных технологий, позволяющих модифицировать имеющиеся и создавать новые концепции поиска и валидации биомаркеров, открывает широкие перспективы для развития лабораторной диагностики РЗ.
19. Hall D.A., Ptacek J., Snyder M. Protein microarray technology. Mech Ageing Dev 2007;128(1):161—7.
20. Chen C.S., Zhu H. Protein microarrays. Biotechniques 2006;40(4):423—7.
21. Finkel N.H., Lou X., Wang C. et al. Barcoding the microworld. Anal Chem 2004;76(19):352A—359A.
22. Braeckmans K., de Smedt S.C., Leblans M. et al. Encoding microcarriers: present and future technologies. Nat Rev Drug Discov 2002;1(6):447—56.
23. Fortina P., Kricka L.J., Surrey S. et al. Nanobiotechnology: the promise and reality of new approaches to molecular recognition. Trends Biotechnol 2005;23(4):168—73.
24. Fan J.B., Chee M.S., Gunderson K.L. Highly parallel genomic assays. Nat Rev Genet 2006;7(8):632—44.
25. Ramachandran N., Raphael J.V., Hainsworth E. et al. Next-gen-eration high-density self-assembling functional protein arrays.
Nat Methods 2008;5(6):535—8.
26. Situma C., Hashimoto M., Soper S.A. Merging microfluidics with microarray-based bioassays. Biomol Eng 2006;23(5):213—31.
27. Meza M.B. Bead-based HTS applications in drug discovery. Drug Discovery Today 2000;5(1):38—41.
28. Nolan J.P., Sklar L.A. Suspension array technology: evolution of the flat-array paradigm. Trends Biotechnol 2002;20(1):9—12.
29. Fulton R.J., McDade R.L., Smith P.L. et al. Advanced multiplexed analysis with the FlowMetrix system. Clin Chem 1997;43(9):1749—56.
30. Battersby B.J., Bryant D., Meutermans W. et al. Toward larger chemicallibraries: encoding with fluorescent colloids in combinatorial chemistry. J Am Chem Soc 2000;122:2138-9.
31. Xu H., Sha M.Y., Wong E.Y. et al. Multiplexed SNP genotyping using the Qbead system: a quantum dot-encoded microsphere-based assay. Nucleic Acids Res 2003;31(8):e43.
32. Han M., Gao X., Su J.Z. et al. Quantum-dot-tagged microbeads for multiplexed optical coding of biomolecules. Nat Biotechnol 2001;19(7):631—5.
33. Zhao X.W., Liu Z.B., Yang H. et al. Uniformly colorized beads for multiplex immunoassay. Chem Mater 2006;18(9):2443—9.
34. Cunin F., Schmedake T.A., Link J.R. et al. Biomolecular screening with encoded porous-silicon photonic crystals. Nat Mater 2002;1(1):39—41.
35. Su X., Zhang J., Sun L. et al. Composite organic-inorganic nanoparticles (COINs) with chemically encoded optical signatures. Nano Lett 2005;5(1):49—54.
36. Fenniri H., Chun S., Ding L. et al. Preparation, physical properties, on-bead binding assay and spectroscopic reliability of 25 bar-coded polystyrene-poly(ethylene glycol) graft copolymers. J Am Chem Soc 2003;125(35):10546—60.
n p o r p e cc p eBMaTonorMH b XXI BeKe
37. Zhi Z.L., Morita Y., Hasan Q. et al. Micromachining microcarrier-based biomolecular encoding for miniaturized and multiplexed immunoassay. Anal Chem 2003;75(16):4125—31.
38. Nicewarner-Pena S.R., Freeman R.G., Reiss B.D. et al. Submicrometer metallic barcodes. Science 2001;294(5540):137—41.
39. Sha M.Y., Walton I.D., Norton S.M. et al. Multiplexed SNP genotyping using nanobarcode particle technology. Anal Bioanal Chem 2006;384(3):658—66.
40. Evans M., Sewter C., Hill E. et al. An encoded particle array tool for multiplex bioassays. Assay Drug Dev Technol 2003;1(1 Pt 2):199—207.
41. Moran E.J., Sarshar S., Cargill J.F. et al. Radio frequency tag encoded combinatorial library method for the discovery of tripeptide-substituted cinnamic acid inhibitors of the protein tyrosine phosphatase PTP1B. J Am Chem Soc 1995;117:10787—8.
42. Nicolaou K.C., Xiao X.Y., Parandoosh Z. et al. Radiofrequency Encoded Combinatorial Chemistry. Angew Chem Int Ed 1995;34:2289—91.
43. McHugh T.M., Miner R.C., Logan L.H. et al. Simultaneous detection of antibodies to cytomegalovirus and herpes simplex virus by using flow cytometry and a microsphere-based fluorescence immunoassay. J Clin Microbiol 1988;26(10):1957—61.
44. Vaino A.R., Janda K.D. Euclidean shape-encoded combinatorial chemical libraries. Proc Natl Acad Sci USA 2000;97(14):7692—6.
45. Claudon A., Vergnaud P., Valverde C. et al. New automated multiplex assay for bone turnover markers in osteoporosis. Clin Chem 2008;54(9):1554—63.
46. Chandra P.E., Sokolove J., Hipp B.G. et al. Novel multiplex technology for diagnostic characterization of rheumatoid arthritis. Arthr Res Ther 2011;24;13(3):102.
47. Haab B.B., Dunham M.J., Brown P.O. Protein microarrays for highly parallel detection and quantitation of specific proteins and antibodies in complex solutions. Genome Biol 2001;2:1 —13.
48. Robinson W.H., DiGennaro C., Hueber W. et al. Autoantigen microarrays for multiplex characterization of autoantibody responses. Nat Med 2002;8:295—301.
49. Fodor S.P., Read J.L., Pirrung M.C. et al. Lightdirected, spatially addressable parallel chemical synthesis. Science 1991;251:767—73.
50. Joos T.O., Schrenk M., Hopfl P. et al. A microarray enzyme-linked immunosorbent assay for autoimmune diagnostics. Electrophoresis 2000;21:2641 — 50.
51. Bu ssow K., Cahill D., Nietfeld W. et al. A method for global protein expression and antibody screening on high-density filters of an arrayed cDNA library. Nucleic Acids Res 1998;26:5007—8.
52. Lueking A., Horn M., Eickhoff H. et al. Protein microarrays for gene expression and antibody screening. Anal Biochem 1999;270:103—11.
53. He M., Taussig M.J. Single step generation of protein arrays from DNA by cell-free expression and in situ immobilisation (PISA method). Nucleic Acids Res 2001;29:73.
54. Ge H. UPA, a universal protein array system for quantitative detection of protein-protein, protein-DNA, protein-RNA, and protein-ligand interactions. Nucleic Acids Res 2000;28:3i.
55. Geysen H.M., Meloen R.H., Barteling S.J. Use of peptide synthesis to probe viral antigens for epitopes to a resolution of a single amino acid. Proc Natl Acad Sci USA 1984;81:3998—4002.
56. James J., Harley J. Linear epitope mapping of an Sm B/B_2 polypeptide. J Immunol 1992;148:2074—9.
57. Atkinson A.J., Colburn W.A., Degruttola V.G. Biomarkers and surrogate endpoints: preferred definitions and conceptual framework. Clin Pharmacol Ther 2001;69:89—95.
58. Zhang H., Liu A.Y., Loriaux P. et al. Mass spectrometric detection of tissue proteins in plasma. Mol Cell Proteomics 2007;6:64—71.
59. Etzioni R., Urban N., Ramsey S. et al. The case for early detection. Nat Rev Cancer 2003;3:243—52.
60. Rifai N., Gillette M.A., Carr S.A. Protein biomarker discovery and validation: the long and uncertain path to clinical utility. Nat Biotechnol 2006;24:971-83.
61. Guo Y., Fu Z., van Eyk J.E. A proteomic primer for the clinician. Proc Am Thorac Soc 2007;4:9-17.
62. Anderson L. Candidate-based proteomics in the search for biomarkers of cardiovascular disease. J Physiol (Lond) 2005;563:23-60.
63. Issaq H.J., Xiao Z., Veenstra T.D. Serum and plasma proteomics. Chem Rev 2007;107:3601-20.
64. Ye X., Blonder J., Veenstra T. Briefings in functional genomics and proteomics. Brief Funct Genom 2009;8(2):126—35.
65. Zolotarjova N., Martosella J., Nicol G. et al. Differences among techniques for high-abundant protein depletion. Proteomics 2005;5:3304-13.
66. Tambor V., Fucikova A., Lenco J. et al. Application of proteomics in biomarker discovery: a primer for the clinician. Physiol Res 2010;59:471-97.
67. Wener M. Multiplex, megaplex, index, and complex: the present and future of laboratory diagnostics in rheumatology. Arthr Res Ther 2011;13:134.
68. Zhou X., Fragala M.S., McElhaney J. et al. Conceptual and methodological issues relevant to cytokine and infl ammatory marker measurements in clinical research. Curr Opin Clin Nutr Metab Care 2010;13(5):541-7.
69. Bossuyt P.M. The thin line between hope and hype in biomarker research. JAMA 2011;305:2229-30.
70. Katz M.H. Multivariable analysis: a primer for readers of medical research. Ann Intern Med 2003;138:644-50.
71. Miossec P., Verweij C.L., Klareskog L. et al. Biomarkers and personalized medicine in rheumatoid arthritis: a proposal for interactions between academia, industry and regulatory bodies. Ann Rheum Dis 2011;70(10):1713-8.
72. Gibson D.S., Rooney M.E., Finnegan S. et al. Biomarkers in rheumatology, now and in the future. Rheumatology (Oxford) 2012;51(3):423—33.
73. Zhang X., Jin M., Wu H. et al. Biomarkers of lupus nephritis determined by serial urine proteomics. Kidney Int 2008;74:799-807.
74. Wu T.F., Fu Y., Brekken D. et al. Urine proteome scans uncover total urinary protease, prostaglandin D synthase, serum amyloid P, and superoxide dismutase as potential markers of lupus nephritis. J Immunol 2010;184:2183-93.
75. Rovin B.H., Zhang X. Biomarkers for lupus nephritis: the quest continues. Clin J Am Soc Nephrol 2009;4:1858-65.
76. Hjelmervik T.O., Jonsson R., Bolstad A.I. The minor salivary glandproteome in Sjogren's syndrome. Oral Dis 2009;15:342-53.
77. Grau S., Richards P.J., Kerr B. et al. The role of human HtrA1 in arthritic disease. J Biol Chem 2006;281:6124-9.
78. Chamberland A., Wang E., Jones A.R. et al. Identification of a novel HtrA1-susceptible cleavage site in human aggrecan: evidence for the involvement of HtrA1 in aggrecan proteolysis in vivo. J Biol Chem 2009;284:27352-9.
79. Tallheden T., Karlsson C., Brunner A. et al. Gene expression during redifferentiation of human articular chondrocytes. Osteoarthr Cartilage 2004;12:525-35.
80. Blain E.J., Gilbert S.J., Hayes A.J. et al. Disassembly of the vimentin cytoskeleton disrupts articular cartilage chondrocyte homeostasis. Matrix Biol 2006;25:398-408.
81. Naishiro Y., Suzuki C., Kimura M. et al. Plasma analysis of rheumatoid arthritis by SELDI. Nihon Rinsho Meneki Gakkai Kaishi 2007;30:145-50.
82. Zheng X., Wu S.L., Hincapie M. et al. Study of the human plasma proteome of rheumatoid arthritis. J Chromatogr A 2009;1216:3538-45.
83. Jin E.H., Shim S.C., Kim H.G. et al. Polymorphisms of COTL1 gene identified by proteomic approach and their association with autoimmune disorders. Exp Mol Med 2009;41:354-61.
eBMaTonoTMM b XXI BeKe
"porp
84. Mallya R.K., Vergani D., Tee D.E. et al. Correlation in rheumatoid arthritis of concentrations of plasma C3d, serum rheumatoid factor, immune complexes and C-reactive protein with each other and with clinical features of disease-activity. Clin Exp Immunol 1982;48:747—53.
85. Chang X., Cui Y., Zong M. et al. Identification of proteins
with increased expression in rheumatoid arthritis synovial tissues. J Rheumatol 2009;36:872—80.
86. Trocme C., Marotte H., Baillet A. et al. Apolipoprotein A-I and platelet factor 4 are biomarkers for infliximab response in rheumatoid arthritis. Ann Rheum Dis 2009;68:1328—33.
87. Doherty N.S., Littman B.H., Reilly K. et al. Analysis of changes in acute-phase plasma proteins in an acute inflammatory response and in rheumatoid arthritis using two-dimensional gel electrophoresis. Electrophoresis 1998;19(2):355—63.
88. Scott L.J., Evans E.L., Dawes P.T. et al. Comparison of IgA-alpha1-antitrypsin levels in rheumatoid arthritis and seronegative oligoarthritis: complex formation is not associated with inflammation per se. Br J Rheumatol 1998;37:398—404.
89. Tilleman K., van Beneden K., Dhondt A. et al. Chronically inflamed synovium from spondyloarthropathy and rheumatoid arthritis investigated by protein expression profiling followed by tandem mass spectrometry. Proteomics 2005;5:2247—57.
90. Sinz A., Bantscheff M., Mikkat S. et al. Mass spectrometric pro-teome analyses of synovial fluids and plasmas from patients suffering from rheumatoid arthritis and comparison to reactive arthritis or osteoarthritis. Electrophoresis 2002;23:3445—56.
91. Drynda S., Ringel B., Kekow M. et al. Proteome analysis reveals disease-associated marker proteins to differentiate RA patients from other inflammatory joint diseases with the potential to monitor anti-TNFalpha therapy. Pathol Res Pract 2004;200:165—71.
92. Raza K., Falciani F., Curnow S.J. et al. Early rheumatoid arthritis is characterized by a distinct and transient synovial fluid cytokine profile of T cell and stromal cell origin. Arthr Res Ther 2005;7:R784— R795.
93. Hueber W., Tomooka B.H., Zhao X. et al. Proteomic analysis of secreted proteins in early rheumatoid arthritis: anti-citrulline autoreactivity is associated with up regulation of proinflammatory cytokines. Ann Rheum Dis 2007;66:712—9.
94. Syversen S.W., Goll G.L., Haavardsholm E.A. et al. A high serum level of eotaxin (CCL 11) is associated with less radiographic progression in early rheumatoid arthritis patients. Arthr Res Ther 2008;10:R28.
95. JagerW., Hoppireijs E.P.A.H., Wulffraat N.M. et al. Blood and synovial fluid cytokines signatures in patients with juvenile idiopatic arthritis a cross-sectional study. Ann Rheum Dis 2007;66:589—98.
96. Cavet G., Centola M., Shen Y. et al. Development of a multi-biomarker test for rheumatoid arthritis (RA) disease activity. Ann Rheum Dis 2010;69(Suppl 3):148.
97. Liao H., Wu J., Kuhn E. et al. Use of mass spectrometry to identify protein biomarkers of disease severity in the synovial fluid and serum of patients with rheumatoid arthritis. Arthr Rheum 2004;50:3792-803.
98. Katano M., Okamoto K., Arito M. et al. Implication of granulo-cytemacrophage colony-stimulating factor induced neutrophil gelatinase-associated lipocalin in pathogenesis of rheumatoid arthritis revealed by proteome analysis. Arthr Res Ther 2009,11:R3.
99. Bo G.P., Zhou L.N., He W.F. et al. Analyses of differential proteome of human synovial fibroblasts obtained from arthritis. Clin Rheumatol 2009;28(2):191-9.
100. Scott L.J., Evans E.L., Dawes P.T. et al. Two-dimensional electrophoretic analysis of disease-associated proteins in human cerebrospinal fluid from patients with rheumatoid arthritis.
J Electrophoresis 2005;49:23-7
101. Wu J., Liu W., Bemis A. et al. Comparative proteomic characterization of articular cartilage tissue from normal donors and patients with osteoarthritis. Arthr Rheum 2007;56:3675-84.
102. Guo D., Tan W., Wang F. et al. Proteomic analysis of human articular cartilage: identification of differentially expressed proteins in knee osteoarthritis. Joint Bone Spine 2008;75:439-44.
103. Ruiz-Romero C., Calamia V., Mateos J. et al. Mitochondrial dysregulation of osteoarthritic human articular chondrocytes analyzed by proteomics: a decrease in mitochondrial superoxide dis-mutase points to a redox imbalance. Mol Cell Proteomics 2009;8:172-89.
104. Lambrecht S., Verbruggen G., Verdonk P.C. et al. Differential proteome analysis of normal and osteoarthritic chondrocytes reveals distortion of vimentin network in osteoarthritis. Osteoarthr Cartilage 2008;16:163-73.
105. Liu J., Zhu P., Peng J. et al. Identification of diseaseassociated proteins by proteomic approach in ankylosing spondylitis. Biochem Biophys Res Commun 2007;357:531-6.
106. Wright C., Edelmann M., di Gleria K. et al. Ankylosing spondylitis monocytes show upregulation of proteins involved in inflammation and the ubiquitin proteasome pathway. Ann Rheum Dis 2009;68:1626-32.
107. Giusti L., Baldini C., Bazzichi L. et al. Proteome analysis of whole saliva: a new tool for heumatic diseases-the example of Sjogren's syndrome. Proteomics 2007;7:1634-43.
108. Fleissig Y., Deutsch O., Reichenberg E. et al. Different proteomic protein patterns in saliva of Sjogren's syndrome patients. Oral Dis 2009;15:61-8.
109. Peluso G., De Santis M., Inzitari R. et al. Proteomic study of salivary peptides and proteins in patients with Sjogren's syndrome before and after pilocarpine treatment. Arthr Rheum 2007;56:2216-22.
e
