居家采血也能实现?Alamar 公司让蛋白质组学研究走出诊所

Alamar Biosciences 推出新型干血斑采样试剂盒,使居家采血成为可能,从而推动大规模长寿和疾病研究。该技术能从几滴血液中提取高质量蛋白质组学数据,实现去中心化、更经济、普惠的健康数据采集模式,有望彻底改变衰老研究和生物标志物发现。

新型干血斑采样试剂盒可助长寿和疾病的大规模研究,使其变得更便捷、经济和普惠。

大规模健康研究面临的最大障碍之一是难以让人们定期到诊所进行血液检测。

无论是研究阿尔茨海默病、慢性炎症还是与衰老相关的生物学变化,样本采集通常都需要参与者前往诊所、预约并进行传统的抽血。这个过程既昂贵又耗时,并且常常限制了能够参与研究的人群。

如今,位于加利福尼亚的 Alamar Biosciences 公司推出了一款旨在改变这一现状的新工具。该公司发布了 NULISA 干血斑(DBS)提取试剂盒,它允许科研人员通过简单的指尖采血,从家中采集的少量血液样本中分析蛋白质。[1] 参与者无需像从静脉抽血那样提供一整管血液,只需几滴血,待样本干燥后通过标准邮件寄送即可。

从表面上看,居家采血并非新鲜事。干血斑检测已经存在了几十年。其挑战一直在于后续的处理环节。

科学家们现在越来越依赖蛋白质组学——即对体内循环蛋白质的研究,来了解疾病风险和生物学衰老。许多最有价值的蛋白质信号存在于极少量,这使得在微小的血液样本中难以检测到它们。一直以来,研究人员常常不得不在便利性和灵敏度之间做出选择。

Alamar 公司表示,其新工作流程弥合了这一差距,使研究人员能够从居家采集的干血斑样本中回收和分析蛋白质信号,而不会丢失他们所寻求的大部分生物学信息。

在验证研究中,该公司报告称,其神经学和炎症蛋白质组检测面板的靶点可检测性达到 85% 至 95%。

迈向去中心化研究的转变

这项技术更广泛的意义可能在于其所赋能的潜能。长期研究经常难以在数月或数年内持续采集样本。参与者搬家、错过预约或居住地离研究中心很远。这些限制使得构建理解疾病发展或衰老演变所需的大规模数据集变得困难。居家采血改变了这种动态。

研究人员无需要求参与者反复前往诊所,可以远程采集样本,从而可能更全面地了解生物学如何在日常生活中发生变化。

Alamar 公司创始人、首席执行官兼董事长罗玉陵(Yuling Luo)博士表示:「此次发布体现了我们致力于使蛋白质组学更容易应用于基于人群的筛查项目的承诺。通过将 NULISA 平台的阿摩尔灵敏度与微量样本的标准化提取工作流程相结合,我们正在赋能研究人员从以往难以获取的远程采集样本中,获取高质量的多重蛋白质组学数据。」

新试剂盒旨在与现有的多个微量采样系统配合使用,包括来自 Capitainer、Telimmune、Mitra 和 Tasso 的设备,这使得研究团队更容易将其整合到正在进行的研究中。

长寿研究的机遇

这对长寿领域的影响可能非常显著。随着研究人员寻找可靠的衰老生物标志物,他们越来越需要来自大规模多样化人群的数据,而不仅仅是偶尔诊所访问时收集的快照数据。

了解生物学年龄如何响应干预措施、生活方式转变或新兴疗法而变化,最终可能需要大规模的频繁采样。这一愿景常常与实际情况相冲突。传统的采血方法根本不适用于对数千名参与者进行定期监测。

远程采样可能有助于弥合这一差距。从家中收集高质量生物数据的能力,可以帮助研究人员更持续地追踪炎症、神经退行性疾病和其他与衰老相关的过程,同时减轻参与者的后勤负担。

英国痴呆症研究所(UK DRI)伦敦大学学院(UCL)生物标志物工厂(Biomarker Factory)联合负责人阿曼达·赫斯莱格雷夫(Amanda Heslegrave)博士将这项能力描述为具有潜在的变革性。

她表示:「从指尖采血样本中生成高质量蛋白质组学数据的能力,对于人群研究和纵向研究而言,是一项变革性的能力。像 NULISA DBS 提取试剂盒这样的标准化提取工作流程,使得将微量采样整合到远程采集方案中成为可能,而不会牺牲灵敏度或可重复性。」

从诊所到客厅

长寿领域多年来一直致力于将诊断服务更贴近消费者,从可穿戴传感器到居家检测套件。Alamar 公司的最新发布代表了这一发展进程中的又一步。

尽管目前的客户可能是研究机构而非消费者,但发展方向很明确:健康数据采集正稳步超越医院和实验室。

如果研究人员能够可靠地从家中采集的几滴血液中获取复杂的生物学信息,那么下一代衰老研究可能会规模更大、更持续,并且更能代表其所旨在服务的人群——这与上代研究截然不同。

[1] https://investors.alamarbio.com/news-releases/news-release-details/alamar-biosciences-makes-home-collected-fingerstick-samples

📎 来源:Longevity Technology

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