EMBO Mol Med丨郭天南团队：蛋白分类器助力甲状腺滤泡肿瘤鉴别诊断

本研究由西湖大学医学院郭天南教授团队联合多个团队完成，旨在通过蛋白质组学技术解决甲状腺滤泡状腺瘤（FTA）与滤泡状甲状腺癌（FTC）的鉴别诊断难题。研究收集了来自中国和新加坡24家中心的1568名患者、2443份样本，通过TMT定量策略鉴定出10,000多种蛋白质，并筛选出187个差异表达蛋白。最终，研究团队构建了一个基于24种蛋白的分类器，该分类器在训练集中的AUROC为0.899，显著优于基因模型。研究还采用靶向蛋白质谱检测技术（PRM）验证了模型的稳健性，并在多中心样本中展示了良好的临床实用性。研究表明，蛋白质组学在甲状腺肿瘤分类中具有主导作用，为临床病理诊断提供了新的解决方案。