研究背景

瑞典乌普萨拉大学免疫学、遗传学和病理学系的Ulf Gyllensten教授及其团队长期专注于卵巢癌的研究。他们利用高灵敏度和高特异性的Olink PEA技术，成功识别出高精度的卵巢癌生物标志物。这些研究成果有望为卵巢癌提供更为准确的诊断，并促进高危患者的早期筛查，从而降低卵巢癌患者进行剖腹探查手术的比例。

最新进展

近期，Ulf教授的团队运用Olink升级的深度血浆蛋白质组平台Olink Explore HT，筛选并验证了一个新的八蛋白标志物组合。该组合在区分良性与恶性卵巢癌方面展现出更高的有效性。这些成果不仅提升了卵巢癌的诊断准确性，也为临床实践提供了重要数据支持。

研究方法

本研究采用了科学的队列设计方法，结合血浆蛋白丰度与组织基因表达进行分析。通过血浆蛋白相关性揭示共表达网络集群，建立多变量模型进行高精度肿瘤分期和多因子预测。这种方法的应用，使得研究结果更具可信性和实用性。

研究结果

Olink Explore HT平台覆盖广泛的生物学过程和功能，能够准确检测血浆中微量蛋白质，并敏锐发现显著性标志物的变化。在此次研究中，新发现的胞内蛋白L1RE1能够有效区分良性与晚期卵巢癌。值得注意的是，L1RE1在健康样本中的检测水平低于LOD（检测定量限），而在卵巢癌患者中则显示出显著的高信号。这一发现真实反映了每个检测蛋白质在血液中的变化，为研究人员锁定可靠的蛋白标志物提供了有力支持。

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