OncoHost、血清と血漿のプロテオームデータ統合を可能にする研究を発表

OncoHostは、Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis（JPBA）に、「Bridging the Gap: A Systematic Approach to Integrating Serum and Plasma Proteomic Datasets for Biomarker Studies」と題する新たな研究を発表したと発表した。本研究は、血清と血漿のプロテオームデータセットを調和（ハーモナイズ）させる検証済みの計算フレームワークを提示している。血清と血漿は、生物学的要因および前分析（pre-analytical）上の違いにより、歴史的に解析的に比較不能と見なされてきた検体種である。

この長年の障壁と技術的ギャップを克服することで、本フレームワークは、研究者が異種（ヘテロ）なコホートを統合して解析できるようにし、バイオマーカー探索および検証の取り組みを加速させる。本アプローチは、プロテオーム研究の解析的な深さとトランスレーショナルな適用可能性の双方を高めるとともに、サンプル活用に新たな柔軟性をもたらす。

この多機関共同研究には、National Cancer Institute（NCI）、Yale School of Medicine、Heidelberg University Hospital、ならびにバイオマーカー開発企業ions.bioの主要研究者が、OncoHostのサイエンスチームとともに参加した。

血清と血漿は臨床研究およびバイオバンキングで広く用いられている。しかし、サンプル調製の違いによりプロテオームに変動が生じ、検体種間での直接比較やデータ統合が制限されてきた。その結果、各検体種から得られた大規模な後ろ向き（retrospective）コホートは、しばしば別々に解析されてきた。

本研究では、3つの独立コホートにわたるがん患者由来の177組の血清–血漿のマッチドサンプルペアを対象に、SomaScan® platformを用いて7,289種類のタンパク質のハイスループット・プロテオーム解析（profiling）を実施した。注目すべきことに、血清と血漿の間で91.6%のタンパク質が統計学的に有意な相関（p < 0.05）を示した。マッチドサンプルペアを用いて、チームはコホート間で一貫した線形スケーリング係数を導出し、ブリッジング手法の一般化可能性と堅牢性を裏づけた。

本研究は、OncoHostのPROphet® platform（AIを活用した、血漿プロテオミクスに基づく、非小細胞肺がん（NSCLC）患者における免疫療法アウトカム予測モデル）を用いて、このブリッジング戦略を検証した。スケーリングした血清プロテオーム測定値に適用した場合でも、PROphetモデルは予測精度を維持した。変換後の血清データから得られた臨床的有益性の分類および生存層別化は、血漿から生成されたものと同等であり、基盤となる生物学的シグナルが保持されていることが確認された。

本研究は、データセットの即時的な整合にとどまらず、チューブタイプや生体マトリックス間の互換性を含む、将来的なサンプルタイプ標準化に向けた構造化された方法論も提示している。検体間の比較可能性が実現すれば、探索および検証の取り組みにおいて価値ある血清ベースのコホートが活用可能になることが期待される。

プロテオミクスが精密腫瘍学（precision oncology）においてますます中心的となる中、このような体系的な標準化アプローチは、再現性が高くスケーラブルなバイオマーカー開発を前進させるうえで不可欠となるだろう。

OncoHostは、イスラエルのBinyaminaおよびノースカロライナ州Caryに本社を置くテクノロジー企業であり、患者アウトカムの改善に向けて精密医療へのアプローチを変革している。