摘要
胰腺导管腺癌(PDAC)是一种高度侵袭性癌症，在2020年南非癌症相关死亡原因中排名前七位，突显了持续研究以确定可靠生物标志物以改善临床结果的迫切需要。本研究比较了PDAC患者、良性胆道疾病(BBP)患者和健康对照者(HC)的血浆蛋白质组。我们使用Mag-Net方法，这是一种基于磁珠的技术，用于富集膜结合囊泡。比较分析确定了PDAC、BBP和HC之间独特和重叠的失调蛋白质。PDAC显示上皮-间质转化、补体激活、缺氧、糖酵解和细胞外基质重塑通路富集，与侵袭性肿瘤生物学一致。SPP1、THBS2、PTX3、FBLN2、SDC1、CTSS和VCAN等蛋白质在PDAC中显著增加，其中LRG1与疾病严重程度的关联最强。GPNMB、H4C1、SAA1和CCDC47等蛋白质在疾病比较中显示出渐进性上调，表明可能与疾病进展相关。这些发现表明血浆蛋白质组学提供了判别性分子见解，并支持开发适合特定人群的生物标志物组合。虽然几种候选蛋白质在多分析物组合中显示出前景，但在更大样本队列中进行进一步验证对于确立其在PDAC早期检测、风险分层和改进鉴别诊断方面的诊断和转化效用是必要的。
关键词
胰腺导管腺癌(PDAC)、生物标志物、血浆、细胞外囊泡、Mag-Net、蛋白质组学
1. 引言
胰腺导管腺癌(PDAC)是一种特别具有侵袭性的癌症，5年生存率低于10%，中位生存时间约为6个月。PDAC在2024年成为全球癌症相关死亡的第三大原因，估计男性和女性分别有27,270和24,480例死亡。在南非，PDAC在男性癌症相关死亡中排名第七，在女性中排名第六，死亡人数超过1900人。虽然PDAC的症状包括黄疸、腹痛、恶心、呕吐和体重减轻，但这些症状大多在疾病晚期才显现。因此，大多数PDAC患者（约85%）就诊时已处于不可切除阶段。手术是治疗PDAC的最佳方法，但仅限于可切除病例。其他治疗选择包括化疗、放疗和免疫治疗。虽然PDAC的诊断平均年龄约为65岁，但最近数据显示年轻PDAC患者的诊断率正在上升。环境和生活方式因素，如肥胖、糖尿病和过量饮酒，已被证明导致年轻发病PDAC频率增加。其他风险因素包括遗传因素、慢性胰腺炎等。
PDAC不良的临床预后源于缺乏有效的早期诊断标志物以及对现有疗法的持续抵抗。生物样本的蛋白质组学分析在癌症研究中的生物标志物发现方面已被证明是有价值的。蛋白质是细胞过程的关键调节器，如信号传导、粘附、转移、免疫逃逸和药物反应，使它们成为治疗或诊断干预的有前景的靶点。重要的是，许多蛋白质不仅以可溶性分子形式释放到生物流体中，还被包装在细胞外囊泡(EVs)内，这些囊泡可以在循环中携带和保护蛋白质货物。EVs是由几乎所有细胞类型（包括肿瘤细胞）释放的膜结合颗粒。它们携带多种生物分子，如蛋白质、脂质和核酸，包裹在脂质双层中，保护货物并实现细胞间通信。通过这些机制，EVs可以影响多种生理和病理过程。此过程与多种生物功能相关，包括细胞通信、血管生成、肿瘤生长和转移。
尽管最近的综合蛋白质组学研究已证明蛋白质表达与临床数据之间的相关性，但诊断和治疗跟踪的明确生物标志物仍然缺乏，特别是在非洲人群中。为解决这一差距，本研究使用Mag-Net协议富集细胞外囊泡，用于分析非洲PDAC患者队列和匹配对照者的血浆蛋白质组，并比较其表达模式。
2. 材料和方法
2.1. 患者招募和样本收集
本研究获得了威特沃特斯兰德大学人类研究伦理委员会(医学)(研究编号M220735)和CSIR伦理委员会(参考号：361/2021)的伦理批准。每位参与者均提供了书面知情同意。患者临床数据使用REDCap v9.0收集。研究地点为南非约翰内斯堡索韦托Chris Hani Baragwanath教学医院的肝胆胰外科。本研究仅包括自我报告为非洲血统且年龄超过18岁的个体。招募了经临床和组织学确诊的PDAC患者。还从同一医院招募了包括良性胆道疾病(BBP)患者和健康参与者(HC)作为对照组。HC自我确认健康且未服用任何常规药物。
采集血液样本后，通过轻轻翻转试管3-5次使其混合，并在4°C下直立存放，直到离心。血浆是通过将静脉穿刺收集到EDTA涂层真空管(BD Biosciences, Franklin Lakes, NJ, USA)中的血液样本在1700g和4°C下离心10分钟获得的，然后储存在-80°C直至使用。
2.2. 血浆处理
使用Mag-Net协议从血浆中富集细胞外囊泡，该协议由参考文献16描述。所有步骤均在Thermo Scientific KingFisher Flex上进行，使用八个96深孔板。该协议包括两个主要部分：第一部分涉及通过耗尽高丰度血浆蛋白质来富集膜颗粒，而第二部分涉及蛋白质聚集捕获(PAC)和消化。KingFisher Flex中的板设置如图1所示。对于初始捕获步骤，八个板排列如下：位置1：96孔梳；板2：MagReSyn SAX珠(ReSyn Biosciences, Edenvale, South Africa)；板3：珠平衡；板4：膜颗粒捕获；板5-7：洗涤；板8：溶解/还原。随后在板8中离线进行烷基化。
第二PAC和消化步骤组织如下：位置1：96孔梳；板2：KingFisher第一部分的同一板8；板3-5：乙腈洗涤；板6-7：乙醇洗涤；板8：使用胰蛋白酶(1:20)和LysC(1:200)(蛋白质：酶比例)进行消化/肽洗脱。样品在47°C下消化2小时。所得肽消化物使用真空浓缩器(CentriVap Concentrator, Labconco, Missouri, USA)在-4°C下干燥，然后重悬于含有2%乙腈和0.2%甲酸(v/v)的溶液中。使用Pierce定量比色肽测定(Thermo Fisher Scientific, Massachusetts, USA)按照制造商的说明对肽浓度进行定量。然后将样品储存在-80°C直至进行LC-MS/MS分析。
2.3. 液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)数据获取
使用Evosep One LC系统(Evosep Biosystems, Odense, Denmark)耦合timsTOF HT质谱仪(Bruker Daltonics GmbH & Co. KG, Bremen, Germany)分析消化的肽。根据制造商的说明(Evosep Biosystems, Odense, Denmark)，将每份样品500纳克消化的肽装载到Evotips中。肽在8厘米×150微米内径、1.9微米C18分析柱(Evosep ApS, Odense, Denmark)上分离，该柱维持在40°C的温度下，使用标准60SPD方法。在整个100-1000 m/z质量范围和0.85至1.30 V·s/cm²离子迁移率范围内，采用标准dia-PASEF短梯度数据采集方法，利用21个离子迁移率窗口。毛细管电压设置为1600V，斜坡和累积时间设置为100ms。MS1和MS2循环时间为0.958秒。
2.4. 数据处理
使用Spectronaut 19通过directDIA+工作流程处理原始数据，应用默认设置：特异性酶切割由胰蛋白酶/P和LysC/P允许2个连续错切位点，固定修饰设置为半胱氨酸的氨基甲酰化，而可变修饰设置为蛋白质N末端的乙酰化和甲硫氨酸氧化。对于定量，未应用插补策略；应用的蛋白质标签自由定量(LFQ)方法是自动的，数量类型设置为曲线下面积，并且基于MS/MS片段离子测量进行定量。使用包含所有已审阅UniProt蛋白FASTA序列的搜索数据库进行肽鉴定和蛋白质推断，包括来自UniProt知识数据库的污染物蛋白质。蛋白质推断使用IDPicker算法进行。应用log2变换以近似正态性，并使用中值归一化策略来评估和校正数据偏差。
2.5. 数据和统计分析
使用Wilcoxon和Kruskal-Wallis秩和检验比较数值协变量(如年龄)的差异。使用Fisher精确检验评估分类变量(如性别)之间的差异，然后使用Spearman秩检验计算变量之间的相关系数(rho)。显著倍数变化的阈值设置为≥2。此决定由在R Studio中进行的功效分析指导，该分析利用了组间蛋白质丰度的观察方差。该分析估计了具有0.8功效和0.05q值的最小可检测效应大小。使用接收者操作特征(ROC)分析评估对照组和PDAC之间的区分能力。使用DeLong的非参数方法计算ROC曲线下面积(AUC)及其95%置信区间(95% CI)。
通过主成分分析(PCA)等探索性数据分析工具评估性能。使用适当的注释数据库将蛋白质标识符映射到相应的基因符号。使用Enrichr进行基因集富集分析，并使用FGSEA算法进一步检查，应用分子特征数据库(MSigDB 2020)中的Hallmark基因集，结合KEGG(2021)数据库的通路注释，以评估肿瘤相关通路的过度表达。相关图通过将KODAMA算法应用于基于Spearman相关距离矩阵计算的多维缩放的前20个维度来构建。使用k=10个最近邻从KODAMA投影构建共享最近邻图。然后使用Walktrap算法进行蛋白质簇检测。
3. 结果
3.1. PDAC患者的流行病学和临床病理特征
共招募了81名PDAC患者和97名对照者，包括62名BBP和35名HC。BBP病例主要是女性(85.5%)，而PDAC在男性中更为常见(67.1%；p值<0.01)。相比之下，健康对照组中的性别分布更为平衡(42.9%女性vs 57.1%男性)。年龄在各组间显著不同：HC的中位年龄为31岁，BBP为39岁，PDAC为62岁(p值<0.01)。表1报告了62名BBP患者与三个阶段的PDAC(包括60名可切除胰腺癌(RPC)、15名局部晚期胰腺癌(LAPC)和6名转移性胰腺癌(MPC))的临床特征比较。C反应蛋白(CRP)随着疾病严重程度显著增加，从BBP到RPC、LAPC和MPC逐渐升高。与BBP相比，PDAC中观察到显著升高的碱性磷酸酶(ALP)和γ-谷氨酰转移酶(GGT)水平。PDAC中观察到的异常胆红素值是胆汁淤积性黄疸的预期后果，这是该疾病的常见情况。
3.2. 血浆蛋白质组表征
使用Mag-Net方法，平均在所有样本组中鉴定出2,339个蛋白质组。标准化和过滤数据的PCA显示样本按临床条件(PDAC、BBP和HC)合理聚类；然而，PC2中的PDAC和HC组存在更大的异质性，这可能反映了组内变异。BBP和PDAC之间的重叠，而HC组几乎在空间上与PDAC分离，也很有趣，并与临床分类一致(图2)。在第二和第三主成分(PC2和PC3)中，BBP样本占据中间位置，与PDAC和HC组重叠。PC1与PC2投影主要捕获了未导致生物组空间分辨率的方差来源，如支持信息中所示：蛋白质组学数据的PCA显示PC1与PC2投影以及生物队列间样本方差分布的评估(图S9)。支持信息：LC-MS质量控制评估，包括HeLa蛋白消化(HeLa QC)和池化样本肽质量控制(Pool QC)分析，显示蛋白质组和肽鉴定的重现性、重复相关性分析、QC变异性评估和LC峰性能参数(图S1-S7和表S4)。
3.3. 胰腺导管腺癌和良性胆道疾病样本中的失调蛋白质
通过比较PDAC和BBP样本相对于HC的蛋白质丰度水平来确定失调蛋白质。所有差异表达分析均针对年龄和性别进行了调整，以考虑数据集中潜在的人口统计学混杂效应。支持信息：比较PDAC和BBP样本与健康对照(HC)的差异蛋白质丰度分析，包括失调蛋白质的完整列表、年龄和性别调整后的差异表达结果，以及调整后保留、获得和失去显著性的总结(表S1-S3、S5-S8和图S8)。
图3中的火山图说明了三个比较中差异丰度蛋白质的分布，突出了与PDAC、BBP和HC相关的蛋白质组丰度的明显改变，使用≥2倍的显著性阈值。BBP vs HC的比较显示较少的显著失调蛋白质，有12个上调和12个下调。在PDAC vs BBP比较中，观察到显著的分子差异，有49个蛋白质下调和26个上调，表明恶性PDAC和良性胆道病理之间存在更广泛的变化。PDAC vs HC比较显示最显著的蛋白质组失调，有71个蛋白质下调和72个上调。
火山图显示(A)BBP vs HC、(B)PDAC vs HC和(C)PDAC vs BBP比较中差异表达蛋白质，采用针对年龄和性别的limma模型进行敏感性分析。根据log2倍数变化和统计显著性(-log10调整p值)绘制蛋白质。将调整p值<0.05的蛋白质视为显著差异表达。
将蛋白质标识符转换为其相应的基因名称，并使用Enrichr进一步分析，重点关注MSigDB Hallmark基因集，以识别富集的癌症相关通路，并确定我们识别的蛋白质是否属于这些标志性基因特征(表2)。使用比较PDAC与HC的失调蛋白质过滤列表，确定了几个关键生物过程的过度表达。这些包括上皮-间质转化(EMT)，包含PM4、ITGB3、THBS2、FBLN2、VCAN、ANPEP、SPP1、SDC1、PTX3、TGFBI、PRSS2和MXRA5等蛋白质，支持它们在PDAC中促进肿瘤侵袭和转移的公认作用。其他显著富集的通路包括顶端连接、凝血、补体、糖酵解、缺氧和紫外线反应下调特征，表明细胞粘附、免疫和炎症反应、代谢适应和肿瘤相关应激反应通路的失调。如预期，BBP与HC比较中没有显著富集的标志性通路(表2)。
为了进一步评估与PDAC和BBP相关的分子通路，在Enrichr中使用相同的失调蛋白质列表进行了KEGG通路富集分析，这些列表来自成对比较：PDAC vs HC；PDAC vs BBP，以及BBP vs HC(表3)。在PDAC vs HC比较中，最显著富集的通路与细胞粘附、细胞骨架组织、细胞外基质相互作用和血小板相关信号传导相关。整合素信号传导是最显著富集的通路，涉及VWF、ACTN1、ITGB3、ITGA2B、ILK、THBS2、FLNA、TLN1和FERMT3等蛋白质。其次是肌肉细胞中的细胞骨架和局灶粘附通路，突出了与细胞骨架重塑和迁移过程相关的蛋白质，包括TPM4、ACTN2、MYH9、MYL9、VCL和ZYX。血小板活化和ECM-受体相互作用通路的额外富集进一步支持了PDAC中血小板相关信号传导、细胞外基质重塑和肿瘤进展机制的参与。
PDAC vs BBP比较显示了类似但更明显的富集特征，肌肉细胞中的细胞骨架被确定为最显著富集的通路。该通路包括多种结构和收缩蛋白，如TPM4、TPM3、TPM2、ACTN2、MYH9、MYH11、MYL9和TLN1，表明恶性转化相关的显著细胞骨架重组。整合素信号传导和局灶粘附通路再次显著富集，涉及与粘附和细胞外基质调节相关的蛋白质，包括ITGB3、ACTN1、ILK、FLNA、PARVB、THBS2和FERMT3。运动蛋白和IGSF CAM信号传导通路的额外富集反映了细胞内运输、细胞运动性和粘附相关通信过程的改变。
BBP与HC的比较主要突出了代谢过程。胆固醇代谢再次是最显著富集的，涉及CETP、APOA2、APOA4和LPA，而脂肪消化和吸收通路也通过MTTP和APOA4等蛋白质得到富集。
生成了UpSet图，以说明三个比较组(PDAC vs HC、PDAC vs BBP和BBP vs HC)中集合大小，并突出显示独特的和重叠的失调蛋白质(图4)。PDAC vs HC比较显示蛋白质数量最多，有69个蛋白质(42.3%)仅限于该组。有17个蛋白质(10.4%)仅在PDAC中识别，而三个蛋白质(1.8%)仅限于BBP vs HC比较。此外，图4中还包含条形图，以可视化重叠蛋白质集的方向性(上调或下调)，允许评估其在监测进行性疾病相关蛋白质组变化方面的潜在效用。在PDAC vs HC和PDAC vs BBP比较之间发现了53个蛋白质(32.5%)重叠。这一发现支持了通路分析中识别的与整合素信号传导、局灶粘附、细胞骨架重塑、血小板活化、细胞外基质组织和EMT相关的富集结果。此外，在BBP vs HC和PDAC vs HC比较之间识别出16个重叠蛋白质(9.8%)，这些蛋白质也包含在富集通路中。这些蛋白质主要与胆固醇代谢、脂肪消化和吸收、补体相关过程、炎症调节和EMT通路相关。五个蛋白质(3.1%)在所有三个比较中均常见。这些包括与富集EMT通路直接相关的PRSS2；与肿瘤进展相关的GPNMB；以及作为公认的急性期炎症蛋白的SAA1。为了阐明PDAC侵袭性的蛋白质特征，进行了Spearman检验，将蛋白质浓度值与不同组关联起来。LRG1与疾病严重程度的关联最强(图5)。ROC分析对区分HC与PDAC产生了0.94(95% CI：0.88-0.99)的AUC，对区分BBP与PDAC产生了0.85(95% CI：0.78-0.91)的AUC。为了探索178名患者样本中蛋白质浓度的协调模式，将KODAMA应用于量化蛋白质的相关距离矩阵。这种方法允许识别具有相似相关配置文件的蛋白质组，表明潜在的共调节或共释放机制。通过将相关结构投影到低维流形并执行基于图的聚类，识别出不同的蛋白质社区，其特征是高簇内相关性。这些簇可能代表功能模块的蛋白质，它们同时释放到血液中，可能反映组织来源中特定细胞类型或生物过程的活动。蛋白质之间的相关性在图6中说明。值得注意的是，LRG1与几种与PDAC正相关的蛋白质聚类在一起，包括C1QC、CCDC47、CDHR2、ORM1、PRSS2和SAA1。
4. 讨论
本研究比较了PDAC患者的血浆蛋白质组与非癌对照者(HC和BBP)的血浆蛋白质组。研究中包含BBP亚组，因为它据报道模拟了许多PDAC特征。这两种情况都可能导致胆汁淤积和系统性炎症，并表现出类似的临床表现，如黄疸、腹痛、体重减轻和肝功能检查异常。这种重叠进一步得到CRP、ALP和GGT随疾病严重程度增加而逐渐增加的观察结果的支持。这些共享的生化异常突显了区分恶性与良性胆道梗阻的诊断挑战，这通常导致PDAC的误诊或延迟诊断。
使用基于质谱的标签自由定量来检测蛋白质失调的独特模式，这些模式使这三个组之间的蛋白质组谱能够聚类。血浆蛋白质组可能在PDAC的临床评估中提供额外的区分性和与严重程度相关的价值。富集分析数据表明，PDAC的特征是细胞粘附、细胞外基质重塑和细胞骨架组织的破坏。相比之下，BBP表现出代谢改变，特别是脂质处理和消化相关通路。相比之下，BBP vs HC表现出更有限的富集特征，代谢改变仅限于胆固醇代谢和脂肪消化吸收通路，表明良性条件下存在代谢重编程。BBP相对于HC没有显著富集的标志性通路，这与预期一致，即标志性水平的致癌过程主要在恶性而非良性胆道状态中活跃。
PDAC vs HC、PDAC vs BBP和BBP vs HC的比较分析提供了对在组比较中显著失调且在组间不重叠或重叠的蛋白质的见解。
在PDAC与HC的比较中，大多数下调蛋白质与细胞骨架组织、血小板活化、脂质代谢、抗氧化防御和细胞运输过程相关。这些蛋白质的显著例子包括SELENOP、AHSG、RAC1、VCL、CFL1和PRDX6，其中许多在脂质处理、氧化还原平衡和细胞结构完整性维持中发挥关键作用。先前已在PDAC中报告了与脂质代谢和抗氧化通路相关的蛋白质丰度降低。这种降低可能反映了肿瘤驱动的代谢重编程，以及与胰腺肿瘤进展相关的系统性炎症反应。
上调蛋白质主要与炎症信号传导、细胞外基质重塑、补体激活、缺氧、免疫调节和肿瘤进展相关。TGFBI、ICAM1、S100A9、S100A12、EFEMP2、IGFBP1、GOLM1、CAMP、FCGBP和LYVE1等蛋白质先前与PDAC中的肿瘤侵袭、基质活化、血管生成和炎症反应相关。GOLM1、TGFBI、S100A9和ICAM1等许多蛋白质也与国际研究中PDAC的侵袭性进展和不良预后相关，突显了这些发现的更广泛生物学意义。同样，补体相关蛋白质如C1QB、C1QC、CFI和C8G丰度增加支持PDAC肿瘤微环境中先天免疫和炎症信号的激活，而细胞外基质相关蛋白质，包括TGFBI、EFEMP2、DCN和MFAP4，与胰腺肿瘤的高度纤维化特性一致。
在PDAC vs BBP比较中失调的蛋白质主要是下调的，并包括与细胞骨架组织、细胞内运输、结构完整性和粘附相关的蛋白质。关键蛋白质包括ACTB、MYH11、TPM2和其他参与肌动蛋白丝动力学和微管组织的蛋白质。这种失调可能导致肿瘤细胞可塑性和侵袭性增加。另外下调的蛋白质，如F11R和RAB27B，表明上皮完整性和粘附信号传导受损。相反，在PDAC中只有HSPG2和TFRC上调；HSPG2与肿瘤-基质相互作用相关，而TFRC与肿瘤细胞中增加的代谢需求相关。
重叠的蛋白质谱表明PDAC和BBP共享一些炎症和代谢变化；然而，PDAC表现出更强且更广泛的肿瘤相关特征。五个在所有比较中一致上调的蛋白质——GPNMB、H4C1、PRSS2、SAA1和CCDC47——在比较PDAC与健康对照时显示出最高的倍数变化。这一发现意义重大，因为它表明从良性胆道疾病到恶性疾病的蛋白质水平逐渐增加，表明这些蛋白质可能是疾病进展的潜在标志物。此外，这种模式与先前将SAA1与炎症和胰腺癌不良预后联系起来的研究一致，而GPNMB已与肿瘤进展和免疫调节相关。
与PDAC vs HC和PDAC vs BBP重叠的蛋白质显示更清晰的PDAC特异性模式。第一组显示脂质代谢和运输下调，包括载脂蛋白和脂质运输介质(如APOA2、APOA4、MTTP、PON3、LPA)。这些观察结果支持以下观点：脂质稳态在两种疾病状态中都受到破坏，但在恶性肿瘤中被放大。这与先前关于胰腺癌代谢组学和脂蛋白组学的研究一致，表明PDAC中脂质代谢紊乱和系统性代谢紊乱。与PDAC vs HC和PDAC vs BBP分析重叠的蛋白质显示更清晰的PDAC特异性模式。例如，下调蛋白质如TLN1、PFN1、ACTN2、ZYX、ILK、FERMT3、FLNA、TPM4、MYH9、ITGB3、ITGA2B、GP1BB和MYL9主要与细胞骨架组织、整合素信号传导、局灶粘附和血小板相关过程相关。相比之下，上调蛋白质如SPP1、VCAN、THBS2、PTX3、FBLN2、LRG1、CTSS、DMBT1和SDC1与细胞外基质重塑、基质活化、炎症和上皮-间质转化相关。最突出的是重叠蛋白质的一致方向性以及在PDAC vs HC比较中观察到的更强变化幅度，特别是CCDC47、SAA1、H4C1、PRSS2、GPNMB、CDHR2、SDC1、DMBT1、CTSS、FBLN2、PTX3、LRG1和THBS2。值得注意的是，LRG1与疾病严重程度的关联最强，支持先前关于其在PDAC中促肿瘤作用的报告，包括促进肿瘤进展、血管生成和调节肿瘤微环境。它还与几种与PDAC正相关的蛋白质聚类在一起，包括C1QC、CCDC47、CDHR2、ORM1、PRSS2和SAA1，支持侵袭性疾病的协调炎症-基质重塑程序。值得注意的是，这个簇还包括膜蛋白PTPRJ，这是一种通常由先天免疫细胞表达的受体型酪氨酸磷酸酶，特别是髓系谱系。这些关联共同支持由先天免疫激活驱动的共享生物起源，至少部分由免疫细胞衍生的细胞外囊泡介导，这些囊泡有助于循环蛋白质特征。
5. 结论
总体而言，这些发现表明，尽管PDAC与BBP具有显著的临床和生化特征，但血浆蛋白质组学分析可以检测区分恶性疾病的独特分子特征。观察到的蛋白质谱进一步表明，该队列中的PDAC特征是放大的基质活化、细胞外基质重塑、炎症信号传导和细胞骨架失调，而BBP表现出相对温和的代谢和炎症改变。尽管这些发现在很大程度上与国际PDAC蛋白质组学研究一致，但在这个南非队列中观察到的强烈炎症、基质和代谢特征突显了在代表性不足的非洲人群中评估PDAC生物学的重要性，在这些人群中，环境、遗传和临床异质性可能影响疾病表现和生物标志物谱。
总之，这些结果表明，血浆蛋白质组学提供了超越常规临床生物标志物的区分性和疾病严重程度相关见解。虽然几种候选蛋白质在多分析物生物标志物组合中显示出前景，但在更大、独立且统计功效足够的非洲队列中进行进一步验证对于建立其在PDAC早期检测、风险分层和改进鉴别诊断方面的临床效用至关重要。
利益冲突
作者声明以下竞争性财务利益：P.N是MagReSyn珠技术所有者ReSyn Biosciences的员工。
致谢
作者感谢Chris Hani Baragwanath约翰内斯堡教学医院的临床工作人员。作者还要感谢DIPLOMICS，这是南非科学技术和创新部的研究基础设施计划。图1和目录(TOC)图形使用BioRender创建。使用Mag-Net协议的血浆蛋白质组学分析工作流程由N. Schellack(BioRender； Ellero(BioRender；
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