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賽默飛傾力支持中美心血管跨學科研討會,中國發布HR-DIA解決方案

閱讀:3      發布時間:2024-11-20
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12月5日,中美心血管跨學科研討會于北京勝利召開,中美專家匯聚一堂,跨學科的碰撞出多組學的火花,共同探討精準醫學跨學科新思維。

 

北京大學分子醫學研究所肖瑞平所長為大會作開幕致辭,她講到:精準醫學并不僅是一種口號,更可以做到切實的利國利民。精準醫學是一種思路:找到分子機制,進而診斷、治療、發現新的Solution(解決方案)。北京大學醫學部精準醫療多組學研究中心主任黃超蘭教授作為此次會議主席指出:本次會議橫跨精準醫學的多個維度:技術-基礎科學-臨床,并請到了各領域世界做出精彩報告。

北京大學分子醫學研究所肖瑞平所長

 

北京大學醫學部精準醫療多組學研究中心主任黃超蘭教授

 

蛋白質組學專家John R. Yates教授也受邀參加此次大會,并為大會作題為Interatomic of Mutant Cystic Fibrosis Ion Transport Regulator (CFTR) Reveals Disease Specific Interactions and PTMS(突變囊性纖維化離子轉運調節因[CFTR]的內部組織揭示疾病特異性相互作用和PTMS)的主旨報告。報告中,John R. Yates教授著重介紹了基于現代高分辨質譜的CFTR相互作用蛋白的鑒定技術。

美國加州拉荷亞斯克里普斯研究所John R. Yates教授

 

加州大學美國立衛生研究院數據所所長Prof. Peipei Ping報告題目為 Oxidative Stress Post-translational Modification Landscape in Cardiac Hypertrophy Revealed by Machine Learning Approaches。

加州大學美國國立衛生研究院大數據研究所所長Peipei Ping教授

 

美國加州西達 -賽奈醫療中心高級臨床系統生物研究所所長Prof. Jenny Van Eyk 報告題目為 Medicine and Me: moving towards proteomics-centric individualized。

美國加州西達-賽奈醫療中心高級臨床系統生物研究所所長Jennifer Van Eyk教授

 

賽默飛中國區色譜質譜業務商務運營副總裁李劍峰先生表示:

 

隨著人們生活水平與飲食結構的變化,心腦血管疾病發病率越來越高。基于色譜質譜平臺的多組學技術,可為心腦血管疾病的機理研究、預測與分型、診療與康復提供重要的參考信息,是推進精準醫療的有力。

 

作為精準醫學踐行者

賽默飛致力于為精準醫學浪潮

提供的解決方案

 

 

賽默飛助力癌癥登月計劃

賽默飛在精準醫學領域的地位是有目共睹的,特別是利用“組學研究金標準"Orbitrap靜電場軌道阱技術,不斷開拓創新新技術新方法,推動“大健康"時代不斷向前發展。近幾年來更是積極參與國際精準醫學項目,取得多項傲人的成果。例如美國癌癥登月計劃,賽默飛作為項目的積極推動者,配合9個國家和地區的11個實驗室共同對癌癥蛋白質組學進行深入研究,開發出HR-DIA技術為本項目提供了超高準確度,超高穩定性的數據集,并制定了完善的SOP及QA/AC方案,可以在多個實驗室重現試驗結果,為后期向臨床檢測發展提供巨大助力。

 

 

什么是癌癥登月計劃

于2016年1月28日簽署總統備忘錄,設立以副總統為首的“白宮抗癌登月計劃特別小組"(Cancer Moonshot 2020)讓精準醫學正式落地。隨后,科學家發文呼吁:生命活動的實際承擔者、大部分的疾病標志物、絕大多數的藥物治療靶標都是蛋白質,因此,癌癥登月離不開蛋白質組學。

中國發布HR-DIA方案

助力中國精準醫學研究邁入新臺階

為了推動中國精準醫學研究邁上新臺階,賽默飛近日在中國隆重發布HR-DIA方案,該方案采用微流液相(CapLC),標準化的150 µm 內徑Easyspray色譜柱,和超高分辨Orbitrap 質譜(包括Q Exactive HF、Q Exactive HF-X、Orbitrap Fusion、Orbitrap Fusion Lumos)。在HR-DIA采集循環中,我們采用超高分辨(high resolution)一級全掃描(分辨率>120,000)進行定量。相對傳統DIA的二級碎片離子定量,基于超高分辨一級全掃描的HR-DIA在定量蛋白和多肽的數量和準確性都有顯著提高(>20%)。在多中心癌癥登月項目中,僅用1小時梯度,11個參與實驗室均可從QC樣品(2 µg HeLa細胞酶解肽段)中,鑒定超過5000個蛋白質。

 

它能將蛋白質組樣本數字化致力于將臨床樣本轉化為數字樣本,是實現多組學層次的生命健康大數據,構建數字樣本庫和疾病數據庫的利器。該技術適合蛋白質組樣本數字化的技術:它重現性好、方法統一、定量準確度高,特別適合規模化、標準化的組織、體液、活檢樣本的采集,將助力中國精準醫學邁入新臺階,具有里程碑式的意義。

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