OncoHost veröffentlicht Studie zur Integration proteomischer Serum- und Plasmadaten
OncoHost meldete die Veröffentlichung einer Studie in JPBA, die ein rechnergestütztes Framework zur Harmonisierung proteomischer Datensätze aus Serum und Plasma vorstellt. Dadurch können bislang als nicht direkt vergleichbar geltende Probentypen für die Biomarkerforschung zusammengeführt werden.
OncoHost gab die Veröffentlichung einer neuen Studie im Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis (JPBA) mit dem Titel „Bridging the Gap: A Systematic Approach to Integrating Serum and Plasma Proteomic Datasets for Biomarker Studies“ bekannt. Die Studie stellt ein validiertes rechnergestütztes Framework vor, das proteomische Datensätze aus Serum und Plasma harmonisiert – Probentypen, die aufgrund biologischer und präanalytischer Unterschiede historisch als analytisch nicht vergleichbar galten.
Durch das Überwinden dieser langjährigen Barriere und technischen Kluft ermöglicht das Framework Forschenden, heterogene Kohorten zusammenzuführen und so die Entdeckung und Validierung von Biomarkern zu beschleunigen. Der Ansatz erhöht sowohl die analytische Tiefe als auch die translationale Anwendbarkeit der Proteomikforschung und schafft zugleich neue Flexibilität bei der Nutzung von Proben.
Die multi-institutionelle Zusammenarbeit umfasste führende Forschende vom National Cancer Institute (NCI), der Yale School of Medicine, dem Heidelberg University Hospital sowie vom Biomarker-Entwicklungsunternehmen ions.bio, gemeinsam mit dem wissenschaftlichen Team von OncoHost.
Serum und Plasma werden in der klinischen Forschung und in Biobanken широко eingesetzt; Unterschiede in der Probenaufbereitung führen jedoch zu proteomischen Variationen, die den direkten Vergleich und die Datenintegration über verschiedene Probentypen hinweg bislang eingeschränkt haben. In der Folge wurden große retrospektive Kohorten, die aus jeweils einem Probentyp stammen, häufig getrennt analysiert.
In dieser Studie führten die Forschenden ein Hochdurchsatz-Profiling von 7.289 Proteinen mithilfe der SomaScan® platform an 177 gepaarten Serum–Plasma-Probenpaaren von Krebspatient:innen aus drei unabhängigen Kohorten durch. Bemerkenswert war, dass 91,6% der Proteine eine statistisch signifikante Korrelation (p < 0,05) zwischen Serum und Plasma zeigten. Anhand der gepaarten Probenpaare leitete das Team lineare Skalierungsfaktoren ab, die über die Kohorten hinweg konsistent waren, was die Generalisierbarkeit und Robustheit der Bridging-Methodik stützt.
Die Studie validierte die Bridging-Strategie mithilfe von OncoHost's PROphet® platform – einem KI-gestützten, auf Plasma-Proteomik basierenden Modell, das entwickelt wurde, um den Immuntherapieerfolg bei Patient:innen mit nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom (NSCLC) vorherzusagen. Bei Anwendung auf skalierte proteomische Serum-Messwerte behielt das PROphet-Modell seine prädiktive Genauigkeit bei. Die aus transformierten Serumdaten abgeleitete Klassifikation des klinischen Nutzens sowie die Überlebensstratifizierung waren vergleichbar mit den aus Plasma generierten Ergebnissen und bestätigten damit den Erhalt des zugrunde liegenden biologischen Signals.
Über die unmittelbare Angleichung von Datensätzen hinaus liefert die Studie eine strukturierte Methodik für die zukünftige Standardisierung von Probentypen, einschließlich der Kompatibilität über Röhrchentypen und biologische Matrizes hinweg. Eine Vergleichbarkeit zwischen Probentypen könnte wertvolle serumbasierte Kohorten für Initiativen zur Entdeckung und Validierung erschließen.
Da die Proteomik zunehmend zentral für die Präzisionsonkologie wird, werden systematische Standardisierungsansätze wie dieser entscheidend sein, um eine reproduzierbare und skalierbare Biomarkerentwicklung voranzutreiben.
OncoHost ist ein Technologieunternehmen mit Hauptsitz in Binyamina, Israel, und Cary, North Carolina, das den Ansatz der Präzisionsmedizin transformiert, um die Behandlungsergebnisse für Patient:innen zu verbessern.