Alzheimer's disease (AD) is a chronic neurodegenerative disease characterized by the accumulation of amyloid plaques and neurofibrillary tangles in the brain. The AD pathophysiology entails chronic inflammation involving innate immune cells including microglia, astrocytes, and other peripheral blood cells. Inflammatory mediators such as cytokines and complements are also linked to AD pathogenesis. Despite increasing evidence supporting the association between abnormal inflammation and AD, no well-established inflammatory biomarkers are currently available for AD. Since many reports have shown that abnormal inflammation precedes the outbreak of the disease, non-invasive and readily available peripheral inflammatory biomarkers should be considered as possible biomarkers for early diagnosis of AD. In this minireview, we introduce the peripheral biomarker candidates related to abnormal inflammation in AD and discuss their possible molecular mechanisms. Furthermore, we also summarize the current state of inflammatory biomarker research in clinical practice and molecular diagnostics. We believe this review will provide new insights into biomarker candidates for the early diagnosis of AD with systemic relevance to inflammation during AD pathogenesis.
Cha, Seung Bin;Yoo, Anna;Park, Hong Tae;Sung, Kyoung Yong;Shin, Min Kyoung;Yoo, Han Sang
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제23권8호
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pp.1167-1175
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2013
Paratuberculosis (PTB) or Johne's disease is one of the most serious chronic debilitating diseases of ruminants worldwide that is caused by Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis (MAP). MAP is a slow-growing bacterium that has very long latent periods, resulting in difficulties in diagnosing and controlling the disease, especially regarding the diagnosis of fecal shedders of MAP without any clinical signs. Based on this situation, attempts were made to identify biomarkers that show early responses to MAP infection in a macrophage cell line, RAW 264.7. In response to the infection with the bacterium, a lot of genes were turned on and/or off in the cells. Of the altered genes, three different categories were identified based on the time-dependent gene expression patterns. Those genes were considered as possible candidates for biomarkers of MAP infection after confirmation by quantitative RT-PCR analysis. To the best of our knowledge, this is the first attempt at discovering the host transcriptomic biomarkers of PTB, although further investigation will be required to determine whether these biomarker candidates are associated within the natural host.
The advances in mass spectrometry-based proteomics technologies have enabled the generation of global proteome data from tissue or body fluid samples collected from a broad spectrum of human diseases. Comparative proteomic analysis of global proteome data identifies and prioritizes the proteins showing altered abundances, called differentially expressed proteins (DEPs), in disease samples, compared to control samples. Protein biomarker candidates that can serve as indicators of disease states are then selected as key molecules among these proteins. Recently, it has been addressed that cellular pathways can provide better indications of disease states than individual molecules and also network analysis of the DEPs enables effective identification of cellular pathways altered in disease conditions and key molecules representing the altered cellular pathways. Accordingly, a number of network-based approaches to identify disease-related pathways and representative molecules of such pathways have been developed. In this review, we summarize analytical platforms for network-based protein biomarker discovery and key components in the platforms.
Novel cancer biomarkers are required to achieve early diagnosis and optimized therapy for individual patients. Cancer is a disease of the genome, and tumor tissues are a rich source of cancer biomarkers as they contain the functional translation of the genome, namely the proteome. Investigation of the tumor tissue proteome allows the identification of proteomic signatures corresponding to clinico-pathological parameters, and individual proteins in such signatures will be good biomarker candidates. Tumor tissues are also a rich source for plasma biomarkers, because proteins released from tumor tissues may be more cancer specific than those from non-tumor cells. Two-dimensional difference gel electrophoresis (2D-DIGE) with novel ultra high sensitive fluorescent dyes (CyDye DIGE Fluor satulation dye) enables the efficient protein expression profiling of laser-microdissected tissue samples. The combined use of laser microdissection allows accurate proteomic profiling of specific cells in tumor tissues. To develop clinical applications using the identified biomarkers, collaboration between research scientists, clinicians and diagnostic companies is essential, particularly in the early phases of the biomarker development projects. The proteomics modalities currently available have the potential to lead to the development of clinical applications, and channeling the wealth of produced information towards concrete and specific clinical purposes is urgent.
Ji, Eun-Sun;Cheon, Mi-Hee;Lee, Ju-Yeon;Yoo, Jong-Shin;Jung, Hyun-Jin;Kim, Jin-Young
Mass Spectrometry Letters
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제1권1호
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pp.21-24
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2010
The development of clinical biomarkers involves discovery, verification, and validation. Recently, multiple reaction monitoring (MRM) coupled with stable isotope dilution mass spectrometry (IDMS) has shown considerable promise for the direct quantification of proteins in clinical samples. In particular, multiple biomarkers have been tracked in a single experiment using MRM-based MS approaches combined with liquid chromatography. We report here a highly reproducible, quantitative, and dynamic MRM system for validating multi-biomarker proteins using Nanoflow HPLC-Microfluidics Chip/Triple-Quadrupole MS. In this system, transitions were acquired only during the retention window of each eluting peptide. Transitions with the highest MRM-MS intensities for the five target peptides from colon cancer biomarker candidates were automatically selected using Optimizer software. Relative to the corresponding non-dynamic system, the dynamic MRM provided significantly improved coefficients of variation in experiments with large numbers of transitions. Linear responses were obtained with concentrations ranging from fmol to pmol for five target peptides.
The misuse of anabolic hormones or illegal drugs is a ubiquitous problem in animal husbandry and in food safety. The ban on growth promotants in food producing animals in the European Union is well controlled. However, application regimens that are difficult to detect persist, including newly designed anabolic drugs and complex hormone cocktails. Therefore identification of molecular endogenous biomarkers which are based on the physiological response after the illicit treatment has become a focus of detection methods. The analysis of the 'transcriptome' has been shown to have promise to discover the misuse of anabolic drugs, by indirect detection of their pharmacological action in organs or selected tissues. Various studies have measured gene expression changes after illegal drug or hormone application. So-called transcriptomic biomarkers were quantified at the mRNA and/or microRNA level by reverse transcription-quantitative polymerase chain reaction (RT-qPCR) technology or by more modern 'omics' and high throughput technologies including RNA-sequencing (RNA-Seq). With the addition of advanced bioinformatical approaches such as hierarchical clustering analysis or dynamic principal components analysis, a valid 'biomarker signature' can be established to discriminate between treated and untreated individuals. It has been shown in numerous animal and cell culture studies, that identification of treated animals is possible via our transcriptional biomarker approach. The high throughput sequencing approach is also capable of discovering new biomarker candidates and, in combination with quantitative RT-qPCR, validation and confirmation of biomarkers has been possible. These results from animal production and food safety studies demonstrate that analysis of the transcriptome has high potential as a new screening method using transcriptional 'biomarker signatures' based on the physiological response triggered by illegal substances.
Cisplatin is a member of platinum-containing anti-cancer drugs that causes cross-linking of DNA and ultimately cancer cell apoptosis. The therapeutic function of cisplatin on various types of cancers has been widely reported but the side effects have been discovered together and nephrotoxicity has been regarded as major side effect of cisplatin. To select candidates for new sensitive nephrotoxicity biomarker, we performed proteomic analysis using 2-DE/MALDI-TOF-MS followed by cisplatin treatment in human kidney cell line, HK-2 cells, and compared the results to the gene profile from microarray composed of genes changed in expression by cisplatin from formerly reported article. Annexin A5 has been selected to be the most potential candidate and it has been identified using Western blot, RT-PCR and cell viability assay whether annexin A5 is available to be a sensitive nephrotoxic biomarker. Treatment with cisplatin on HK-2 cells caused the increase of annexin A5 expression in protein and mRNA levels. Over-expression of annexin A5 blocked HK-2 cell proliferation, indicating correlation between annexin A5 and renal cell toxicity. Taken together, these results suggest the possibility of annexin A5 as a new biomarker for cisplatin-mediated nephrotoxicity.
본 연구의 목적은 의사결정트리를 생성하는 생물정보학 프로그램을 개발하고, 이를 갑상선유두암 혈청의 질량분석자료로 시험해 보는 것이다. 대상 및 방법: C4.5를 커스터마이징하여 의사결정트리 분석을 수행할 수 있는 'Protein analysis'라는 프로그램을 개발하였다 61개의 혈청시료(갑상선유두암 27, 자가면역성 갑상선염 17, 대조군 17)를 일정 기간 동안 순차적으로 냉동한 후 실온에서 일시에 해동하여 분석에 사용하였다. 모든 시료는 탈지질화 과정을 거쳐 준비한 후, 2종류의 단백질칩(CM10, IMAC3)에 각각 60개, 50개 시료를 적용하였다. 갑상선유두암의 특징적인 단백질 패턴을 찾기 위해 질량분석기를 이용하여 단백질칩을 분석했다. 'Protein analysis' 프로그램을 이용하여 단백질분포 자료로부터 의사결정트리를 작성하고, 생체표지자 후보물질을 검출하였다. CM10칩에서 발견된 생체표지자 후보물질을 무작위 표본추출 방법을 이용하여 검증하였다. 결과: 단백질분포 자료의 훈련과 검증이 가능한 의사결정트리 프로그램이 개발되었으며, 이 프로그램은 트리 구조와 노드 정보, 트리 구성 과정을 표시하는 3개의 창으로 구성되었다. CM10칩을 이용한 분석에서 총 113개의 단백질 피크 중 23개가 3그룹 간에 유의한 차이가 있었으며, IMAC3는 41개의 단백질 피크 중 8개가 3그룹 간에 유의한 차이가 있었다. 3그룹 분석에서 의사결정트리는 CM10칩과 IMAE3의 단백질분포 자료로부터 각각 60개와 50개의 시료를 높은 정확도로 분류하였으며(오차율 = 각각 3.3%, 2.0%), 각각 4개와 7개의 생체표지자 후보물질을 검출하였다. 암시료와 비암시료를 구분하는 2그룹 분석 에서, 의사결정트리는 모든 암시료를 정확히 구분하였으며(모두 오차율 = 0%), CM10칩을 이용한 분석에서는 단일 노드를 사용하고, IMAC3칩을 이용한 분석에서는 여러 개의 노드를 사용하였다. CM10칩의 단백질 분포자료를 5번의 무작위 추출에 의해 시행한 검증에서 암시료와 비암시료를 구분하는데 높은 정확도를 보였으나(정확도 = 98%, 54/55), 3그룹을 구분할 때는 중등도의 정확도를 보였다(정확도 = 65%, 36/55). 결론: 우리가 개발한 프로그램은 질량분석 자료로부터 성공적으로 의사결정트리를 생성하고, 생체표지자 후보물질을 검출할 수 있었다. 따라서 이 프로그램은 혈청 시료를 이용한 생체표지자 발굴 및 갑상선유두암의 추적관찰에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Kang, Byeonggeun;Kang, Byunghee;Roh, Tae-Young;Seong, Rho Hyun;Kim, Won
Molecules and Cells
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제45권5호
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pp.343-352
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2022
The advent of the assay for transposase-accessible chromatin using sequencing (ATAC-seq) has shown great potential as a leading method for analyzing the genome-wide profiling of chromatin accessibility. A comprehensive reference to the ATAC-seq dataset for disease progression is important for understanding the regulatory specificity caused by genetic or epigenetic changes. In this study, we present a genome-wide chromatin accessibility profile of 44 liver samples spanning the full histological spectrum of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD). We analyzed the ATAC-seq signal enrichment, fragment size distribution, and correlation coefficients according to the histological severity of NAFLD (healthy control vs steatosis vs fibrotic nonalcoholic steatohepatitis), demonstrating the high quality of the dataset. Consequently, 112,303 merged regions (genomic regions containing one or multiple overlapping peak regions) were identified. Additionally, we found differentially accessible regions (DARs) and performed transcription factor binding motif enrichment analysis and de novo motif analysis to determine new biomarker candidates. These data revealed the gene-regulatory interactions and noncoding factors that can affect NAFLD progression. In summary, our study provides a valuable resource for the human epigenome by applying an advanced approach to facilitate diagnosis and treatment by understanding the non-coding genome of NAFLD.
Sodnom-Ish, Buyanbileg;Eo, Mi Young;Myoung, Hoon;Lee, Jong Ho;Kim, Soung Min
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제48권1호
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pp.3-12
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2022
Selection of potential disease-specific biomarkers from saliva or epithelial tissues through next generation sequencing (NGS)-based protein studies has recently become possible. The early diagnosis of oral squamous cell carcinoma (OSCC) has been difficult, if not impossible, until now due to the lack of an effective OSCC biomarker and efficient molecular validation method. The aim of this study was to summarize the advances in the application of NGS in cancer research and to propose potential proteomic and genomic saliva biomarkers for NGS-based study in OSCC screening and diagnosis programs. We have reviewed four categories including definitions and use of NGS, salivary biomarkers and OSCC, current biomarkers using the NGS-based technique, and potential salivary biomarker candidates in OSCC using NGS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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