Proteomic analysis methods and their role in the diagnosis of obstetric and gynecological pathology

封面


如何引用文章

全文:

详细

The article presents current literature on proteomic profiling and the role of proteomic technologies in the diagnosis of various obstetric and gynecological diseases. Proteomic analysis is a promising research method, as it allows for a comprehensive study of protein expression and its regulation in the biological systems, which opens up new opportunities for a more in-depth and detailed study of the etiology and pathogenesis, as well as timely diagnosis and treatment of obstetric and gynecological pathology.

作者简介

Nina Sazonova

Prof. V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: sazonovang@list.ru

MD, Post-Graduate Student

俄罗斯联邦, Krasnoyarsk

Tatyana Makarenko

Prof. V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University

Email: makarenko7777@yandex.ru

MD, PhD, DSci (Medicine), Assistant Professor, the Head of the Department of Operative Gynecology

俄罗斯联邦, Krasnoyarsk

Raisa Olovyannikova

Prof. V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University

Email: Olovyannikova2010@yandex.ru

PhD, Assistant Professor. The Department of Biological Chemistry with the Course of Medical, Pharmaceutical, and Toxicological Chemistry, Medical-Psychological and Pharmaceutical Faculty

俄罗斯联邦, Krasnoyarsk

Viktor Kutyakov

Prof. V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University

Email: victor-koutjakov@yandex.ru

PhD, Assistant Professor. The Department of Biological Chemistry with the Course of Medical, Pharmaceutical, and Toxicological Chemistry, Medical-Psychological and Pharmaceutical Faculty

俄罗斯联邦, Krasnoyarsk

Alla Salmina

Prof. V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University

Email: allasalmina@mail.ru

MD, PhD, DSci (Medicine), Professor, the Head of the Department of Biological Chemistry with the Course of Medical, Pharmaceutical, and Toxicological Chemistry, Medical-Psychological and Pharmaceutical Faculty

俄罗斯联邦, Krasnoyarsk

参考

  1. Бантьева М.Н., Суханова Л.П. Вопросы оптимизации амбулаторной акушерско-гинекологической службы // Социальные аспекты здоровья населения. — 2011. — Т. 19. — № 3. [Bantyeva MN, Sukhanova LP. Certain issues of optimization of obstetrician gynecological outpatient service. Sotsialnye aspekty zdorovya naseleniya. 2011;19(3). (In Russ.)]
  2. Сорокина А.В., Радзинский В.Е. Поиск пептидных маркеров гинекологических заболеваний в сыворотке крови с использованием МАЛДИ-масс-спектрометрии // Вестник Российского университета дружбы народов. — Серия «Медицина. Акушерство и гинекология». — 2011. — № 6. — С. 122–130. [Sorokina AV, Radzinsky VE. The search of potential serum biomarkers of social-important diseases with maldi-tof mass spectrometry. Vestnik Rossiyskogo universiteta druzhby narodov. Seriya “Meditsina. Akusherstvo i ginekologiya”. 2011;(6):122-130. (In Russ.)]
  3. Сорокина А.В., Тотчиев Г., Зиганшин Р., Арапиди Г. Потенциальные биомаркеры аденомиоза: состояние проблемы и возможные перспективы // Врач. — 2010. — № 8. — С. 76–78. [Sorokina A, Totchiev G, Ziganshin R, Arapidi G. Potential biomarkers of adenomyosis: state-of-the-art and possible perspectives. Vrach. 2010;(8):76-78. (In Russ.)]
  4. Hwang JH, Lee KS, Joo JK, et al. Identification of biomarkers for endometriosis in plasma from patients with endometriosis using a proteomics approach. Mol Med Rep. 2014;10(2):725-730. https://doi.org/10.3892/mmr.2014.2291.
  5. Wang BH, Reisman S, Bailey M, et al. Peptidomic profiles of post myocardial infarction rats affinity depleted plasma using matrix-assisted laser desorption/ionization time of flight (MALDI-ToF) mass spectrometry. Clin Transl Med. 2012;1(1):11. https://doi.org/10.1186/2001-1326-1-11.
  6. Китаева Н.В., Фриго Н.В., Ротанов С.В., Хайрулин Р.Ф. Перспективы использования протеомных технологий в диагностике ИПП и заболеваний кожи // Вестник дерматологии и венерологии. — 2010. — № 4. — С. 17–27. [Kitayeva NV, Frigo NV, Rotanov SV, Khairulin RF. Prospects of using proteome technologies in the diagnostics of sexually transmitted infections and skin diseases. Vestn Dermatol Venerol. 2010;(4):17-27. (In Russ.)]
  7. Зиганшин Р.Х., Алексеев Д.Г., Арапиди Г.П., и др. Протеомное профилирование сыворотки для диагностики рака яичника с использованием технологии магнитных гранул CLINPROT И MALDI-TOF-macc-спектрометрии // Биомедицинская химия. — 2008. — Т. 54. — № 4. — С. 408–419. [Ziganshin RH, Alexeev DG, Arapidi GP, et al. Serum proteome profiling for diagnostics of ovarian cancer using ClinProt magnetic technique and MALDI-TOF mass spectrometry. Biomed Khim. 2008;54(4):408-419. (In Russ.)]
  8. Оловянникова Р.Я., Рославцева В.В., Салмин В.В., и др. Проблема префракционирования образцов плазмы/сыворотки крови для их протеомного профилирования с помощью масс-спектрометрии // Масс-спектрометрия. — 2015. — Т. 12. — № 1. — С. 7–29. [Olovyannikova RY, Roslavtceva VV, Salmin VV, et.al. The problem of blood serum/plasma samples prefractionation before mass spectrometric proteomic profiling. Mass Spektrom. 2015;12(1):7-29. (In Russ.)]
  9. Сорокина А.В., Радзинский В.Е., Сохова З.М., и др. Потенциальные протеомные маркеры доброкачественных заболеваний матки в сыворотке крови // Акушерство и гинекология. — 2011. — № 3. — С. 47–51. [Sorokina AV, Radzinsky VE, Sokhova ZM, et al. Potential serum proteomic markers of benign uterine disease. Akush Ginekol (Mosk). 2011;(3):47-51. (In Russ.)]
  10. Суярова Е.А., Тарасова Г.Н. Диагностические возможности протеомного профилирования в гастроэнтерологии // Фундаментальные исследования. — 2015. — № 1–9. — C. 1921–1925. [Suyarova EA, Tarasova GN. Diagnostic opportunities of proteomic profiling in gastroenterology. Fundamental research. 2015;(1-9):1921-1925. (In Russ.)]
  11. Сучков С.В., Гнатенко Д.А., Костюшев Д.С., и др. Протеомика как фундаментальный инструмент доклинического скрининга, верификации анализов и оценки применяемой терапии // Вестник Российской академии медицинских наук. — 2013. — T. 68. — № 1. — С. 65–71. [Suchkov SV, Gnatenko DA, Kostushev DS, et al. Proteomics as a fundamental tool for subclinical screening, tests verification and assessment of applied therapy. Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2013;68(1):65-71. (In Russ.)]. https://doi.org/10.15690/vramn.v68i1.540.
  12. Таипов М.А., Никифорова З.Н., Шевченко В.Е. Протеомные исследования, направленные на поиск маркеров рака молочной железы // Опухоли женской репродуктивной системы. — 2015. — T. 11. — № 2. — С. 8–18. [Taipov MA, Nikiforova ZN, Shevchenko VE. Proteomic studies searching for breast cancer markers: a review of literature. Opukholi zhenskoi reproduktivnoi sistemy. 2015;11(2):8-18. (In Russ.)]. https://doi.org/10.17650/1994-4098-2015-11-2-8-18.
  13. Лебедев А.Т., Заикин В.Г. Задачи и достижения современной масс-спектрометрии (обзор) // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. — 2007. — T. 73. — № 2. — С. 21–30. [Lebedev AT, Zaikin VG. The tasks and achievements of the modem mass spectrometry (review). Zavodskaya laboratoriya. Diagnostika materialov. 2007;73(2):21-30. (In Russ.)]
  14. Писарев Д.М. Классические и современные методы масс-спектрометрии // Научные ведомости Белгородского государственного университета. — Серия «Медицина, фармация». — 2012. — № 10-2. — С. 5–11. [Pisarev DM. Klassicheskie i sovremennye metody massspektrometrii. Belgorod State University scientific bulletin. Seria “Medicine, pharmacy”. 2012;(10-2):5-11. (In Russ.)]
  15. Самохина Н.И., Кочергин С.А., Алексеев И.Б. Диагностическое значение протеомного анализа жидкости передней камеры глаза при катаракте, первичной открытоугольной глаукоме и псевдоэксфолиативном синдроме // РМЖ. Клиническая офтальмология. — 2017. — № 1. — С. 13–17. [Samokhina NI, Kochergin SA, Alekseev IB. Diagnostic value of the anterior chamber’s fluid proteomic analysis in patients with cataract, primary open-angle glaucoma and pseudoexfoliation syndrome. RMZh. Klinicheskaya oftal’mologiya. 2017;(1):13-17. (In Russ.)]. https://doi.org/10.21689/2311-7729-2017-17-1-13-17.
  16. Khan GH, Galazis N, Docheva N, et al. Overlap of proteomics biomarkers between women with pre-eclampsia and PCOS: a systematic review and biomarker database integration. Hum Reprod. 2015;30(1):133-148. https://doi.org/10.1093/humrep/deu268.
  17. Линде В.А., Томай Л.Р., Гунько В.О., и др. Протеомные технологии в изучении эндометриоза // Медицинский вестник Юга России. — 2013. — № 4. — С. 12–16. [Linde VA, Tomay LR, Gunko VO. Proteomic technology in the study of endometriosis. Meditsinskiy vestnik Yuga Rossii. 2013;(4):12-16. (In Russ.)]
  18. Захарова Н.Б., Пастушкова Л.Х., Ларина И.М., и др. Значение протеомного состава мочи при заболеваниях мочевыводящих путей // Экспериментальная и клиническая урология. — 2017. — № 1. — С. 22–29. [Zaharova NB, Pastushkova LH, Larina IM, et al. The importance of the proteomic composition of urine in urinary tract diseases. Experimental & clinical urology. 2017;(1):22-29. (In Russ.)]
  19. Fliser D, Novak J, Thongboonkerd V, et al. Advances in urinary proteome analysis and biomarker discovery. J Am Soc Nephrol. 2007;18(4):1057-1071. https://doi.org/10.1681/ASN.2006090956.
  20. Good DM, Zurbig P, Argiles A, et al. Naturally occurring human urinary peptides for use in diagnosis of chronic kidney disease. Mol Cell Proteomics. 2010;9(11):2424-2437. https://doi.org/10.1074/mcp.M110.001917.
  21. Борисова А.В., Козаченко А.В., Стародубцева Н.Л., и др. Диагностика наружного генитального эндометриоза с помощью методов масс-спектрометрии // Проблемы репродукции. — 2015. — Т. 21. — № 6. — С. 67–76. [Borisova AV, Kozachenko AV, Starodubceva NL, et al. The diagnosis of endometriosis with the help of mass spectrometry. Modern reproductive technologies. 2015;21(6):67-76. (In Russ.)]
  22. Томай Л.Р., Линде В.А., Ермолова Н.В., и др. Роль протеомного дисбаланса перитонеальной жидкости в патогенезе наружного генитального эндометриоза // Современные проблемы науки и образования. — 2014. — № 6. [Tomay LR, Linde VA, Ermolova NV, et al. Role proteomic imbalance peritoneal fluid in the pathogenesis genital endometriosis. Modern problems of science of education. 2014;(6). (In Russ.)]
  23. Zhang H, Niu Y, Feng J, et al. Use of proteomic analysis of endometriosis to identify different protein expression in patients with endometriosis versus normal controls. Fertil Steril. 2006;86(2):274-282. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2006.01.028.
  24. Ametzazurra A, Matorras R, Garcia-Velasco JA, et al. Endometrial fluid is a specific and non-invasive biological sample for protein biomarker identification in endometriosis. Hum Reprod. 2009;24(4):954-965. https://doi.org/10.1093/humrep/den450.
  25. Stephens AN, Hannan NJ, Rainczuk A, et al. Post-translational modifications and protein-specific isoforms in endometriosis revealed by 2D DIGE. J Proteome Res. 2010;9(5):2438-2449. https://doi.org/10.1021/pr901131p.
  26. Маркарьян И.В., Ермолова Н.В., Линде В.А., и др. Морфометрические характеристики эутопического и эктопического эндометрия у больных с перитонеальным эндометриозом // Проблемы репродукции. — 2015. — Т. 21. — № 6. — С. 111–115. [Markaryan IV, Ermolova NV, Linde VA, et al. Morphometric characteristics of eutopic and ectopic endometrium in patients with peritoneal endometriosis. Modern reproductive technologies. 2015;21(6):111-115. (In Russ.)]
  27. Nabeta M, Abe Y, Takaoka Y, et al. Identification of anti-syntaxin 5 autoantibody as a novel serum marker of endometriosis. J Reprod Immunol. 2011;91(1-2):48-55. https://doi.org/10.1016/j.jri.2011.04.012.
  28. Tokushige N, Markham R, Crossett B, et al. Discovery of a novel biomarker in the urine in women with endometriosis. Fertil Steril. 2011;95(1):46-49. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2010.05.016.
  29. Ferrero S, Gillott DJ, Remorgida V, et al. Proteomic analysis of peritoneal fluid in fertile and infertile women with endometriosis. J Reprod Med. 2009;54(1):32-40.
  30. Gajbhiye R, Sonawani A, Khan S, et al. Identification and validation of novel serum markers for early diagnosis of endometriosis. Hum Reprod. 2012;27(2):408-417. https://doi.org/10.1093/humrep/der410.
  31. Степанова Е.В., Амлаев К.Р., Зафирова В.Б. Онкогинекологическая заболеваемость в РФ. Роль профилактики и приверженности к лечению // Проблемы женского здоровья. — 2014. — T. 9. — № 4. — С. 63–68. [Stepanova EV, Amlaev KR, Zafirova VB. Gynecological cancer morbidity in the Russian Federation. The role of prevention and treatment adherence. Problemy zhenskogo zdorov’ya. 2014;9(4):63-68. (In Russ).]
  32. Galazis N, Olaleye O, Haoula Z, et al. Proteomic biomarkers for ovarian cancer risk in women with polycystic ovary syndrome: a systematic review and biomarker database integration. Fertil Steril. 2012;98(6):1590-1601.e1591. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2012.08.002.
  33. Shan N, Zhou W, Zhang S, Zhang Y. Identification of HSPA8 as a candidate biomarker for endometrial carcinoma by using iTRAQ-based proteomic analysis. Onco Targets Ther. 2016;9:2169-2179. https://doi.org/10.2147/OTT.S97983.
  34. Мустафина Г.Т., Шарафутдинова Н.Х., Халикова Л.Р. Клинико-статистическая характеристика женщин с бесплодием // Современные проблемы науки и образования. — 2015. — № 5. [Mustafina GT, Sharafutdinova NK, Khalikova LR. Clinical and statistical characteristics of women with infqertility. Modern problems of science of education.2015;(5). (In Russ.)]
  35. Virant-Klun I, Leicht S, Hughes C, Krijgsveld J. Identification of Maturation-Specific Proteins by Single-Cell Proteomics of Human Oocytes. Mol Cell Proteomics. 2016;15(8):2616-2627. https://doi.org/10.1074/mcp.M115.056887.
  36. Hernandez-Nunez J, Valdes-Yong M. Utility of proteomics in obstetric disorders: a review. Int J Womens Health. 2015;7:385-391. https://doi.org/10.2147/IJWH.S79577.
  37. Klein J, Buffin-Meyer B, Mullen W, et al. Clinical proteomics in obstetrics and neonatology. Expert Rev Proteomics. 2014;11(1):75-89. https://doi.org/10.1586/14789450.2014. 872564.
  38. Vandre DD, Ackerman WEt, Tewari A, et al. A placental sub-proteome: the apical plasma membrane of the syncytiotrophoblast. Placenta. 2012;33(3):207-213. https://doi.org/10.1016/j.placenta.2011.12.010.
  39. Robinson JM, Ackerman WEt, Behrendt NJ, Vandre DD. While dysferlin and myoferlin are coexpressed in the human placenta, only dysferlin expression is responsive to trophoblast fusion in model systems. Biol Reprod. 2009;81(1):33-39. https://doi.org/10.1095/biolreprod.108.074591.
  40. Gharesi-Fard B, Zolghadri J, Kamali-Sarvestani E. Proteome differences in the first- and third-trimester human placentas. Reprod Sci. 2015;22(4):462-468. https://doi.org/10.1177/1933719114549857.
  41. Centlow M, Hansson SR, Welinder C. Differential proteome analysis of the preeclamptic placenta using optimized protein extraction. J Biomed Biotechnol. 2010;2010:458748. https://doi.org/10.1155/2010/458748.
  42. Bytautiene E, Bulayeva N, Bhat G, et al. Long-term alterations in maternal plasma proteome after sFlt1-induced preeclampsia in mice. Am J Obstet Gynecol. 2013;208(5):388.e381-388.e310. https://doi.org/10.1016/j.ajog.2013.01.042.
  43. Steinberg G, Khankin EV, Karumanchi SA. Angiogenic factors and preeclampsia. Thromb Res. 2009;123:S93-S99. https://doi.org/10.1016/s0049-3848(09)70020-9.
  44. Gharesi-Fard B, Zolghadri J, Kamali-Sarvestani E. Proteome differences of placenta between pre-eclampsia and normal pregnancy. Placenta. 2010;31(2):121-125. https://doi.org/10.1016/j.placenta.2009.11.004.
  45. Khan GH, Galazis N, Docheva N, et al. Overlap of proteomics biomarkers between women with pre-eclampsia and PCOS: a systematic review and biomarker database integration. Hum Reprod. 2015;30(1):133-148. https://doi.org/10.1093/humrep/deu268.
  46. Kjerulff LE, Sanchez-Ramos L, Duffy D. Pregnancy outcomes in women with polycystic ovary syndrome: a metaanalysis. Am J Obstet Gynecol. 2011;204(6):558.e551-556. https://doi.org/10.1016/j.ajog.2011.03.021.
  47. Galazis N, Docheva N, Nicolaides KH, Atiomo W. Proteomic biomarkers of preterm birth risk in women with polycystic ovary syndrome (PCOS): a systematic review and biomarker database integration. PLoS One. 2013;8(1):e53801. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0053801.
  48. Tambor V, Vajrychova M, Kacerovsky M, et al. Potential Peripartum Markers of Infectious-Inflammatory Complications in Spontaneous Preterm Birth. Biomed Res Int. 2015;2015:343501. https://doi.org/10.1155/2015/343501.
  49. Wang C, Liu Y, Chang C, et al. Human fallopian tube proteome shows high coverage of mesenchymal stem cells associated proteins. Biosci Rep. 2016;36(1):e00297. https://doi.org/10.1042/BSR20150220.
  50. Wang X, Yu Q. An update on the progress of transcriptomic profiles of human endometrial receptivity. Biol Reprod. 2018;98(4):440-448. https://doi.org/10.1093/biolre/ioy018.
  51. Huang J, Jin N, Qin H, et al. Transcriptomic profiles in peripheral blood between women with unexplained recurrent implantation failure and recurrent miscarriage and the correlation with endometrium: A pilot study. PLoS One. 2017;12(12):e0189159. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0189159.
  52. Selvaraju S, Parthipan S, Somashekar L, et al. Current status of sperm functional genomics and its diagnostic potential of fertility in bovine (Bos taurus). Syst Biol Reprod Med. 2018;64(6):484-501. https://doi.org/10.1080/19396368.2018.1444816.
  53. Worzfeld T, Finkernagel F, Reinartz S, et al. Proteotranscriptomics Reveal Signaling Networks in the Ovarian Cancer Microenvironment. Mol Cell Proteomics. 2018;17(2):270-289. https://doi.org/10.1074/mcp.RA117.000400.
  54. Vidal DO, Ramao A, Pinheiro DG, et al. Highly expressed placental miRNAs control key biological processes in human cancer cell lines. Oncotarget. 2018;9(34):23554-23563. https://doi.org/10.18632/oncotarget.25264.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Sazonova N.G., Makarenko T.A., Olovyannikova R.Y., Kutyakov V.A., Salmina A.B., 2019

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».