Наукоёмкие биотехнологии в клинической лабораторной диагностике

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

В настоящем обзоре представлен анализ современной литературы, посвящённой достижениям в разработке новейших наукоёмких биомедицинских технологий и перспективам их внедрения в практику работы клинико-диагностических лабораторий. Поиск публикаций проводился в базах данных MEDLINE, PubMed, Scopus, Cochrane Library и Google Scholar. Появление высокотехнологичных методов исследования произвело революцию в медико-биологических исследованиях. Многие наиболее перспективные технологии персонализированной медицины объединяются в рамках омиксных технологий: геномики, транскриптомики, протеомики, метаболомики, липидомики и др. Рассмотрены основные методы, которые используются в клинико-диагностических лабораториях для диагностики циркулирующих биомаркеров различных заболеваний. Внедрение наукоёмких технологий в деятельность клинико-диагностических лабораторий изменит подход к медицинской диагностике, сделает её более точной, быстрой и персонализированной. Эти технологии представляют собой синтез научных открытий, инженерных решений и высоких стандартов аналитической химии. Они открывают новые возможности для врачей и исследователей, предлагая инновационные подходы к изучению биологических процессов, что ведёт к пониманию молекулярных и клеточных основ патологии.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Галина Алексеевна Яровая

Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования

Автор, ответственный за переписку.
Email: galina.yarovaya.31@gmail.com
ORCID iD: 0009-0004-1761-1518

д-р биол. наук, профессор

Россия, Москва

Виктория Алексеевна Метельская

Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования; Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины

Email: vmetelskaya@gnicpm.ru
ORCID iD: 0000-0001-8665-9129
SPIN-код: 4547-5317

д-р биол. наук, профессор

Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Uhlén M, Karlsson MJ, Hober A, et al. The human secretome. Sci Signal. 2019;12(609):eaaz0274. doi: 10.1126/scisignal.aaz0274
  2. Suhre K, McCarthy MI, Schwenk JM. Genetics meets proteomics: perspectives for large population-based studies. Nat Rev Genet. 2021;22:19–37. doi: 10.1038/s41576-020-0268-2
  3. Ridker PM. Proteomics for the prediction and prevention of atherosclerotic disease. Eur Heart J. 2022;43(16):1578–1581. doi: 10.1093/eurheartj/ehac036
  4. Nurk S, Koren S, Rhie A, et al. The complete sequence of a human genome. Science. 2022;376(6588):44–53. doi: 10.1126/science.abj6987
  5. Green ED, Gunter C, Biesecker LG, et al. Strategic vision for improving human health at The Forefront of Genomics. Nature. 2020;586:683–692. doi: 10.1038/s41586-020-2817-4
  6. Manolio TA, Rowley R, Williams MS, et al. Opportunities, resources, and techniques for implementing genomics in clinical care. The Lancet. 2019;394(10197):511–520. doi: 10.1016/S0140-6736(19)31140-7
  7. Mullis KB. The Unusual Origin of the Polymerase Chain Reaction. Sci Am. 1990;262(4):56–61. doi: 10.1038/scientificamerican0490-56
  8. Markoulatos P, Siafakas N, Moncany M. Multiplex polymerase chain reaction: A practical approach. J. Clin. Lab. Anal. 2002;16:47–51. doi: 10.1002/jcla.2058
  9. Dar MA, Arafah A, Bhat KA, et al. Multiomics technologies: role in disease biomarker discoveries and therapeutics. Briefings in Functional Genomics. 2023;22(2):76–96. doi: 10.1093/bfgp/elac017
  10. Cong Y, Endo T. A Quadruple Revolution: Deciphering Biological Complexity with Artificial Intelligence, Multiomics, Precision Medicine, and Planetary Health. OMICS: A Journal of Integrative Biology. 2024;28(6):257–260. doi: 10.1089/omi.2024.0110
  11. Kruglova NA, Filatov AV. RNA-SEQ in immunology research. Immunologiya. 2017;38(2):112–117. doi: 10.18821/0206-4952-2017-38-2-112-117
  12. Reuther J, Roy A, Monzon FA. Transcriptome Sequencing (RNA - Seq). Netto G, Kaul K, editors. Genomic Applications in Pathology. Springer, Cham. doi: 10.1007/978-3-319-96830-8_4
  13. Weber JA, Baxter DH, Zhang S, et al. The MicroRNA Spectrum in 12 Body Fluids. Clinical Chemistry. 2010;56(11):1733–1741. doi: 10.1373/clinchem.2010.147405
  14. Solayman MHM, Langaee T, Patel A, et al. Identification of Suitable Endogenous Normalizers for qRT-PCR Analysis of Plasma microRNA Expression in Essential Hypertension. Mol Biotechnol. 2016;58:179–187. doi: 10.1007/s12033-015-9912-z
  15. Mironova OI, Berdysheva MV, Elfimova EM. MicroRNA: a clinician’s view of the state of the problem. Part 2. MicroRNA as a biomarker. Eurasian Heart Journal. 2023;(2):64–71. doi: 10.38109/2225-1685-2023-2-64-71
  16. Lam MPY, Venkatraman V, Xing Y, et al. Data-Driven Approach to Determine Popular Proteins for Targeted Proteomics Translation of Six Organ Systems. Journal of Proteome Research. 2016;15(11):4126–34. doi: 10.1021/acs.jproteome.6b00095
  17. Archakov A, Aseev A, Bykov V, et al. Gene-centric view on the human proteome project: the example of the Russian roadmap for chromosome 18. Proteomics. 2011;11(10):1853–1856. doi: 10.1002/pmic.201000540
  18. Adhikari S, Nice EC, Deutsch EW, et al. A high-stringency blueprint of the human proteome. Nat Commun. 2020;11:5301. doi: 10.1038/s41467-020-19045-9
  19. Liotta LA, Kohn EC, Petricoin EF. Clinical Proteomics: Personalized Molecular Medicine. JAMA. 2001;286(18):2211–2214. doi: 10.1001/jama.286.18.2211
  20. Clish CB. Metabolomics: an emerging but powerful tool for precision medicine. Cold Spring Harb Mol Case Stud. 2015;1(1):a000588. doi: 10.1101/mcs.a000588
  21. Pietzner M, Wheeler E, Carrasco-Zanini J, et al. Synergistic insights into human health from aptamer- and antibody-based proteomic profiling. Nat Commun. 2021;12(1):6822. doi: 10.1038/s41467-021-27164-0
  22. Ryazantsev DYu, Voronina DV, Zavriev SK. Immuno-PCR: Achievements and Perspectives. Biochemistry (Moscow). 2016;81(13):1754–1770. doi: 10.1134/S0006297916130113
  23. Gong H, Holcomb I, Ooi A, et al. Simple Method To Prepare Oligonucleotide-Conjugated Antibodies and Its Application in Multiplex Protein Detection in Single Cells. Bioconjugate Chem. 2016;27(1):217–225. doi: 10.1021/acs.bioconjchem.5b00613
  24. Cui M, Cheng C, Zhang L. High-throughput proteomics: a methodological mini-review. Lab Invest. 2022;102(11):1170–1181. doi: 10.1038/s41374-022-00830-7
  25. Metelskaya VA. Serum proteomic analysis: role in the search for biomarkers of atherosclerosis. Russian Journal of Preventive Medicine. 2022;25(12):135–143. doi: 10.17116/profmed202225121135
  26. Omenn GS, Lane L, Overall CM, et al. The 2023 Report on the Proteome from the HUPO Human Proteome Project. J Proteome Res. 2024;23(2):532–549. doi: 10.1021/acs.jproteome.3c00591
  27. 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. doi. 10.1186/2001-1326-1-11
  28. Wilhelm M, Schlegl J, Hahne H, et al. Mass-spectrometry-based draft of the human proteome. Nature. 2014;509:582–587. doi: 10.1038/nature13319
  29. Gupta S, Manubhai KP, Kulkarni V, Srivastava S. An overview of innovations and industrial solutions in Protein Microarray Technology. Proteomics. 2016;16(8):1297–1308. doi: 10.1002/pmic.201500429
  30. Gryadunov D, Shaskolsky B, Nasedkina T, et al. The EIMB Hydrogel Microarray Technology: Thirty Years Later. Acta Naturae. 2018;10(4):4–18. (In Russ.) EDN: SVXDEU
  31. Krassowski M, Das V, Sahu SK, Misra BB. State of the Field in Multi-Omics Research: From Computational Needs to Data Mining and Sharing. Front Genet. 2020;1:610798. doi: 10.3389/fgene.2020.610798
  32. Kozlakidis Z, Seiler C, Simeon-Dubach D. ISBER Best Practices Fourth Edition: A Success Story. Biopreserv Biobank. 2018;16(3):242–243. doi: 10.1089/bio.2018.29040.zjk
  33. Meshkov AN, Glotov AS, Anisimov SV, editors. Biobanking. National Guide. Triumph Publishing House; 2022. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Яровая Г.А., Метельская В.А., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ:  ПИ № ФС 77 - 86785 от 05.02.2024 (ранее — ПИ № ФС 77 - 59057 от 22.08.2014).