如何捕獲低豐度蛋白（二）

在加拿大的多倫多大學，Andrei Drabovich和Eleftherios Diamandis采用另一種不同的方法來對付低豐度蛋白。他們利用組合肽段文庫(CPL)來開發分析，這項成果發表在2010年3月的《JouRNAl of Proteome Research》上。

肽段文庫幫助標準化樣品中存在的蛋白豐度，從而富集低豐度蛋白，而排除高豐度蛋白。之后，樣品可通過質譜分析。這聽上去有些復雜，不過記住一點，文庫中有一種配體能與特異蛋白結合。Drabovich解釋：“我們假設有兩種特異蛋白：一種非常高豐度的蛋白和一種非常低豐度的蛋白。當我們將這種組合文庫加入樣品時，這些配體與蛋白結合，特異配體的拷貝數相同。然而，高豐度蛋白將過飽和配體，因此大部分都不會結合，而低豐度蛋白將幾乎全部與配體結合，因為配體數量是相同的。”之后，經過后一步的洗脫，研究人員將得到相同數量的高豐度和低豐度蛋白。

利用這種方法，Drabovich尋找了血清、癌細胞裂解液、以及卵巢癌和前列腺癌患者血液中的低豐度蛋白，試圖找到其他方法無法發現的蛋白標志物。

Drabovich談到：“這種技術可回答多個問題，找到診斷、預后和監控**反應的生物標志物。這是整個探索過程的**步。”盡管組合肽段文庫的理念不能分離某一種特定蛋白，但是能夠富集它們，之后再用質譜或其他方法進行分析。

利用這種方法，他們在卵巢癌腹水中鑒定出總共484個獨特蛋白，其中216個為低豐度蛋白。其中74個蛋白之前未曾描述過。CPL的處理使得鑒定出的低豐度蛋白要多得多，并為多反應監測(mem)分析的開發提供了重要的信息。利用多反應監測，他們確定了一組卵巢癌腹水中五種蛋白的相對量。