CОЗДАНИЕ АППАРАТНО-ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ПАЦИЕНТОВ С ОНКОЛОГИЧЕСКИМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ ЛЕГКИХ ПО МОЛЕКУЛЯРНОМУ ПРОФИЛЮ КОНДЕНСАТА ВЫДЫХАЕМОГО ВОЗДУХА С ПОМОЩЬЮ МАСС-СПЕКТРОМЕТРИИ ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ

Отчёт 57 с., 1 кн., 5 табл., 32 источн., 2 прил. МАСС-СПЕКТРОМЕТРИЯ, ПРОТЕОМИКА, БЕЛКИ, ПЕПТИДЫ, КОНДЕНСАТ ВЫДЫХАЕМОГО ВОЗДУХА, РАК ЛЁГКОГО, МАРКЕРЫ Объект исследования: белки конденсата выдыхаемого воздуха (КВВ). Цель работы: Изучение протеомного состава образцов конденсата выдыхаемого воздуха (КВВ) пациентов с заболеваниями легких (включая рак лёгкого и инфекцию COVID-19) с помощью метода масс-спектрометрии высокого разрешения с анализом данных на предмет поиска дифференциально представленных белков, являющихся потенциальными маркерами заболеваний лёгких, а также с разработкой маркерных панелей. Методы исследования: Масс-спектрометрия высокого разрешения с использованием двух комплементарных платформ: тандемного масс-спектрометра высокого разрешения (LTQ-FT) и масс-спектрометра с технологией параллельного накопления, разделения и последовательной фрагментации, для идентификации биомакромолекул на основе их ионной подвижности (TimsTOF Pro). Полученные результаты: Разработан комплексный подход анализа протеомного и метаболомного состава КВВ; начато формирование референсной базы нелетучих соединений (белков, пептидов и метаболитов) по данным КВВ здоровых доноров и пациентов с раком легкого (РЛ); предложена модернизированная методика пробоподготовки КВВ; собраны и проанализированы 349 образцов КВВ (МНИОИ им П.А. Герцена – филиал ФГБУ «НМИЦ», ГКБ им. Д.Д. Плетнева) от здоровых добровольцев (86), пациентов с РЛ и другими вариантами онкологии (113), выздоровевших после коронавирусной инфекции (60), а также пациентов с хроническй обструктивной болезнью легких (ХОБЛ, 32), внебольничной пневмонией (26) и бронхиальной астмой (32). Для собранных образцов выполнен сравнительный анализ белкового, пептидного и метаболомного состава КВВ, а также проведен биоинформационный анализ и статистическая обработка полученных данных.