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使用红外(IR)成像和随后的膀胱癌蛋白质组学分析(BC)的无标记数字病理学揭示了BC的第一种蛋白质生物标志物(AHNAK2)。AHNAK2区分慢性膀胱炎和非肌肉浸润型BC，这对诊断具有挑战性。美国病理学杂志的一份报告(“ 用于鉴定膀胱癌候选组织化学生物标志物的综合傅里叶变换红外成像和蛋白质组学 ”) 描述了这种新的诊断程序，该程序无标记，自动化，观察者无关，并且敏感并具体作为已建立的组织病理学方法。
“具有反应性尿路上皮异型性和原位癌 (CIS)的严重尿路炎之间的组织病理学分化 可能是困难的，特别是在故意诱导炎症反应的治疗之后，例如膀胱内滴注卡介苗(Bacillus Calmette-Guèrin)。然而，膀胱癌的精确分级对于治疗决策是至关重要的，因此需要可靠的免疫组织化学生物标志物。在此，研究人员写道，通过傅里叶变换红外成像的新方法识别膀胱癌中的示例性潜在生物标志物，用于组织薄切片的无标记组织注释。
“通过激光显微切割收集所识别的感兴趣区域，以提供用于基于液相色谱 - 串联质谱的蛋白质组学分析的均匀样品。这种方法提供了无标记的空间分类，具有高准确度，没有观察者间的变异性，以及蛋白质组学分析的分子分辨率。分析膀胱炎和侵袭性高级尿路上皮癌样品。通过免疫组织化学鉴定了三种候选生物标志物，并在小队列中进行了验证，包括低级尿路上皮癌样品。表现最佳的候选AHNAK2在一个更大的独立验证队列中进一步评估，该队列也包括CIS样本。基于这种新鉴定和验证的免疫组织化学生物标志物的表达，可以区分反应性尿路上皮异型性和CIS，灵敏度为97%，特异性为69%。AHNAK2可以区分急性或慢性膀胱炎和非肌肉浸润型CIS中的反应性尿路上皮异型性。
科学家们指出，区分膀胱良性炎症和低级晚期癌症可能很困难，特别是因为一些BC治疗引起炎症。
“我们通过红外成像技术开发了这种无标签的数字病理学注释系统，以支持病理学家，类似于汽车中的驾驶员辅助。这种技术与蛋白质组学方法相结合，使我们能够将AHNAK2鉴定为BC的重要新生物标志物，结果鼓励我们将这种无标记的数字技术转移到其他病理学中，“Klaus Gerwert博士解释说，他是该部门的主席。生物物理学和德国波鸿鲁尔大学的PURE(欧洲鲁尔蛋白质研究单位)联盟。
使用无标记傅里叶变换红外(FTIR)成像，研究人员能够通过颜色对未改变的组织薄切片进行分类，以识别感兴趣的区域。“由此产生的指数彩色图像可自动进行组织分类，包括癌症类型，亚型，组织类型，炎症状态，甚至肿瘤分级，”Gerwert指出。
在103份新鲜冷冻样本的分析中，包括41例膀胱炎，19例低度恶性癌和43例高级别癌的确诊，FTIR成像显示特异性为95%，灵敏度为95%，准确度为95%与由训练有素的病理学家审查的染色图像相比较。该技术还将癌症与健康组织以及低度高级癌症区分开来。
然后使用激光捕获显微切割通过蛋白质组学获得用于蛋白质分析的同源组织样品。通过比较炎症性膀胱(膀胱炎)患者的组织与侵袭性高级尿路上皮癌患者的样本，研究人员确定了三种潜在的生物标志物，其中蛋白质AHNAK2被发现是表现最佳的候选生物标志物。
在包括310个新鲜冷冻，石蜡包埋组织样本(51个高级癌症，67个原位癌 [CIS]，84个低级别癌症和108个严重膀胱炎患者)的大型队列中，AHNAK2测量达到97%敏感性和69%特异性区分严重膀胱炎与反应性尿路上皮异型(RUA)和CIS。它还显示出高灵敏度，可区分低与高侵略的高等级和低等级与CIS。
“在我们的研究中，AHNAK2被鉴定并分两步验证为BC的候选生物标志物，”鲁尔大学Medizinisches蛋白质中心(MPC)副主任Barbara Sitek博士说。“AHNAK2已被提议作为清除肾细胞和胰腺癌的潜在预后生物标志物，并且是用于诊断BC和预测肿瘤侵袭性的尿mRNA组的一部分。”
研究人员认为，AHNAK2可能是检测CIS复发或持续存在的非常有用的工具，特别是因为CIS的误诊可以延迟治疗侵袭性恶性肿瘤，或者可能导致不必要的治疗或膀胱切除。
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