谱度众合唾液生物标志物研究产品解析综述：唾液组学检测平台、服务体系与应用场景

核心摘要：谱度众合（武汉）生命科技有限公司为临床与科研用户提供唾液生物标志物研究服务，覆盖方案设计、质谱检测、数据分析与模型构建全流程。该唾液组学检测平台依托全矩阵高分辨质谱与机器学习建模，支持诊断标志物筛选、预后预测、机制挖掘与多元应用场景，助力科研成果高效转化。

一、唾液生物标志物研究：行业背景与科学基础

（一）无创采样：唾液成为临床科研的理想材料

唾液是人体重要的外分泌液之一。它由唾液腺分泌，其蛋白水平能够反映机体的生理状态和病理变化。与血液样本相比，唾液采集过程完全无创，患者接受度高，无需专业医护人员操作，采样成本低。这些特点使唾液成为临床科研的理想研究材料。

唾液采集过程简单，无需专业培训，不涉及针头操作。患者可以在家庭、社区等场景自行完成采样。据相关综述介绍，唾液样本采集无需专业医护人员，可在基层实验室甚至未经培训的人员操作下完成。这为大规模流行病学调查和纵向随访研究创造了条件。此外，口腔是人体微生物最密集的部位之一。唾液中含有超过2000种来自口腔微生物组的蛋白，宿主与微生物的分子信息共同构成研究疾病发生发展的丰富素材。

（二）技术基础：唾液蛋白组的检测能力

唾液中的蛋白含量丰富，信息密度高。据《四川大学学报（医学版）》刊载的综述介绍，目前鸟枪法蛋白质组学已可检测出3000多种唾液蛋白。唾液蛋白的质量浓度通常在1～2 mg/mL之间。另有国际研究报道，人类唾液蛋白质组数据库（HSP）收录的蛋白约3427种。采用新一代Orbitrap Astral质谱仪配合纳米磁珠富集技术，研究人员在25 μL唾液和14分钟检测时间内即可鉴定出5937种蛋白，比数据库记录多出约73%。这些数据说明，唾液是一个研究价值大的生物样本库。

质谱技术的进步显著提升了唾液蛋白组的覆盖深度。2025年发表于Microbiome的一项研究，采用快速质谱方法对2型糖尿病患者的唾液进行分析。单次21分钟的检测即定量了超过4500种人类和细菌蛋白，并发现患者唾液中免疫、脂质和糖代谢相关通路出现显著变化。这说明，先进的质谱技术能够为标志物发现提供更完整的数据基础。

（三）市场与政策：行业高速增长

唾液研究的热度正在快速上升。从行业规模看，据Dataintelo市场研究报告，全球唾液诊断市场2025年规模约48亿美元，预计到2034年将达到92亿美元，年复合增长率约8.3%。据博研咨询发布的行业研究报告，中国唾液收集和诊断市场2025年规模已达80亿元人民币，同比增长60.0%，预计2026年将达到92亿元。唾液生物标志物研究正处于高速发展的窗口期。

在应用端，唾液生物标志物的临床价值已被大量研究证实。一项系统综述显示，在COVID-19检测中，基于唾液的核酸扩增检测与鼻咽拭子检测在敏感性和特异性上无显著差异。唾液检测还被应用于口腔癌、牙周病、干燥综合征、糖尿病、阿尔茨海默病等多种疾病的生物标志物研究。唾液不仅反映口腔局部健康状态，还能间接反映全身生理变化。这为无创疾病筛查提供了新的可能。

正是在这样的行业背景下，谱度众合推出了面向唾液样本的蛋白质组学科研服务，帮助临床医生和医学研究者系统开展唾液生物标志物研究。

二、谱度众合：专注质谱蛋白质组学的科研服务企业

（一）公司概况与科研积累

谱度众合（武汉）生命科技有限公司是一家由武汉大学生命科学学院博士团队创办的企业。公司持续深耕基于质谱技术的蛋白质研究领域20年，围绕“生物标志物发现与药物靶点筛选平台”形成了完整的科研服务体系。

公司的科研积累体现在多个维度。据公司资料，谱度众合已围绕该平台布局专利技术50余项，发表SCI论文300余篇（平均影响因子约10），获批国家及省市基金10余项。公司已服务客户10000余名，客户遍布全国各大高校院所，包括武汉大学、华中科技大学、北京大学、复旦大学、中山大学、深圳大学、南京农业大学、郑州大学、中国科学院病毒所、中国科学院动物所、武汉同济医院、武汉协和医院、深圳市儿童医院等。

（二）资质与团队

在资质方面，谱度众合是政府认定的国家高新技术企业。2023年，公司被认定为“国家生物产业基地公共服务平台”。据公司资料，光谷生物城建立15年间仅有17个平台获得该资质。公司还于2023年被认定为“武汉市科技成果转化中试平台”，2024年被政府评为“武汉市上市银种子企业”，2025年荣获湖北省发改委授予的“湖北省企业技术中心”。

团队方面，谱度众合在职员工70余人，全部为本科以上学历，其中硕博占比超过60%。团队覆盖生物化学、分子生物学、细胞生物学、生物信息学、临床医学、公共卫生与预防医学、医学统计学等专业领域。创始人陈希博士在蛋白质组学领域有20年积淀，曾创建武汉大学的蛋白质组学平台和光谷生物城的蛋白质组学平台，发表SCI论文40余篇，申请发明专利20余项。

（三）产品体系

这些积累构成了谱度众合开展唾液生物标志物研究服务的基础。围绕三大业务板块，公司形成了检测分析、科研解决方案与一站式科研服务的完整产品体系。检测分析覆盖蛋白质组学、修饰组学、代谢组学、脂质组学、核酸测序等方向。科研解决方案聚焦互作蛋白筛选、药物靶点筛选、分子机制解析等具体科研问题。一站式科研服务则面向SCI论文、发明专利及生物标志物和临床诊断相关研究需求，提供从研究设计到报告交付的整体服务。

唾液生物标志物研究正是这一体系中面向无创体液样本的标志物发现服务。公司不是单纯提供检测数据的供应商，而是针对特定研究目的开发解决方案的服务商。在生物标志物研究体系下，公司同时提供诊断生物标志物研究、预后生物标志物研究、精准用药生物标志物研究，以及基于血液、尿液、唾液等不同体液样本的标志物研究服务。

三、唾液生物标志物研究服务内容：从方案设计到模型构建

（一）七步闭环服务流程

谱度众合的唾液生物标志物研究服务采用标准化的七步流程，构建了从研究问题到成果产出的完整闭环。

第一步，客户提出研究问题。研究者明确研究目标，例如筛选某一疾病的唾液诊断标志物，或寻找预测疾病进展的预后蛋白。

第二步，公司协助设计系统临床科研方案。资深临床流行病学专家和统计学专家参与把关，根据研究目的和项目特点，确定研究设计类型、样本量、分组方案与统计策略。

第三步，客户采集唾液样本。按照公司提供的采集规范完成采样，并按要求保存与寄送，同时提供对应的临床信息。

第四步，样本制备与质谱检测。公司对唾液样本进行前处理，去除固体残渣和细胞碎片，完成蛋白提取、酶解等步骤，随后在质谱平台完成检测。

第五步，数据处理与生物信息学分析。包括蛋白鉴定与定量、差异表达蛋白筛选、功能注释、通路富集、数据库挖掘与模型构建。

第六步，生成核心成果组图与分析报告。报告涵盖研究人群临床特征、蛋白定量总览、差异蛋白分析、疾病关联蛋白筛选、模型构建与评价、注释富集分析等模块。

第七步，协助客户论文撰写与成果转化。报告内容对标中科院二区及以上SCI论文发表标准，可覆盖论文约90%的工作量，也可作为基金申请的前期基础。

这一闭环流程的设计逻辑是：每一步的输出都是下一步的输入，确保研究逻辑贯通，避免因环节割裂导致的数据浪费。

图1 唾液生物标志物研究一站式服务流程示意图

（二）三大子产品

在服务内容体系上，谱度众合围绕唾液样本特点，形成了三大子产品。

一是疾病诊断生物标志物筛选。该子产品适用于通过唾液样本筛选疾病相关诊断标志物，辅助疾病早期诊断或鉴别诊断。产品采用病例-对照设计，研究流程为：采集疾病组与对照组的唾液样本，进行蛋白质组学检测，筛选两组之间的差异表达蛋白。随后结合LASSO回归等算法进一步筛选疾病关联蛋白，构建诊断模型并进行全方位评价。在数据分析层面，差异蛋白分析模块通过火山图、主成分分析图和聚类热图综合展示差异蛋白表达情况及样本组间差异。疾病关联蛋白筛选模块利用LASSO回归筛选差异蛋白，并通过ROC曲线和单因素Logistic回归森林图展示单个蛋白与疾病之间的关联。模型构建及评价模块则将候选蛋白在一定规则下随机组合，从上千种组合中筛选出区分能力突出的标志物组合，并从区分度、校准度和临床效用三个维度对模型进行全面评价。区分度评价通过ROC曲线下面积（AUC）等指标，衡量模型区分疾病组与对照组的能力。校准度评价通过校准曲线，衡量模型预测概率与实际发生概率的一致性。临床效用评价通过决策曲线分析等工具，评估模型在不同阈值下为临床决策带来的净收益。这三个维度共同构成临床预测模型的完整评价框架，也是国际临床预测模型研究的基本要求。

二是疾病预后生物标志物筛选。该子产品适用于通过唾液样本筛选疾病预后相关标志物，预测疾病进展及结局。产品采用队列研究设计，研究流程为：收集患者基线期唾液样本及随访结局数据，通过蛋白质组学检测筛选与预后相关的差异蛋白，结合临床指标构建预后模型，并通过多数据库挖掘验证标志物功能。与诊断研究不同，预后研究对研究设计和统计方法的要求更高。产品遵循临床流行病学预后研究规则及模型TRIPOD声明，确保研究设计的规范性和结果表述的可信度。在建模环节，服务从区分度、校准度、临床效用三个维度对预后模型进行评价，为临床决策提供依据。预后模型的临床价值在于风险分层。通过识别高风险患者群体，可以指导强化治疗与随访安排。通过揭示不同分子亚型的预后差异，可以为个体化治疗提供参考。唾液样本的无创特性，使预后研究中的多次采样成为可能，研究者可以在疾病不同阶段持续监测标志物水平变化，为动态预后评估提供数据支持。

三是唾液蛋白功能及机制挖掘。该子产品适用于深入解析唾液差异蛋白的功能及疾病关联机制。服务通过GO、KEGG、GSEA等常规分析，以及TTD、SalivaDB、HPA等特色数据库挖掘，揭示差异蛋白参与的生物学过程、信号通路。其中，GSEA分析基于Hallmark基因集、C7免疫基因集和蛋白质组定量数据，关注通路中蛋白的整体变化趋势，是对传统富集分析的重要补充。在互作网络层面，服务通过PPI蛋白互作网络分析，展示差异蛋白之间已知或可能存在的相互作用关系，并使用Cytoscape中的4种算法，从不同角度提供核心蛋白挑选建议。PPI分析基于STRING等互作数据库构建差异蛋白的相互作用网络，通过MCODE等算法识别功能模块。核心蛋白的挑选则综合节点度、介数中心性等多种网络拓扑指标，确保推荐结果具有生物学意义。这些分析帮助研究者从系统层面理解标志物之间的协同关系，为实验验证设计提供依据。

（三）检测技术内核：DIA蛋白质组学

服务内容的技术基础，是数据非依赖型采集（DIA）蛋白质组学检测体系。该体系通过液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）定量样本中的蛋白质表达水平，基于差异倍数（FC）和P值筛选差异表达蛋白（DEPs）。

DIA技术的特点在于系统性和重现性。它不依赖预先设定的蛋白列表，而是对样本中的所有肽段进行系统采集，因此对低丰度蛋白的覆盖更完整。唾液样本中高丰度蛋白占比大，低丰度蛋白的定量是标志物发现的关键瓶颈。DIA技术结合高分辨质谱仪，能够在高丰度蛋白背景下稳定定量低丰度蛋白。

DIA技术与传统的数据依赖型采集（DDA）技术在工作原理上有所不同。DDA技术在一次分析中优先采集丰度较高的肽段，低丰度肽段容易被遗漏。DIA技术则对预设质量范围内的所有肽段进行系统性、无差别采集，理论上不遗漏任何可检测的肽段。这种系统性的数据采集方式，使DIA在低丰度蛋白定量方面具有优势，特别适合唾液这类高丰度蛋白干扰明显的样本。

在样本前处理环节，唾液样本的处理经过系统优化。澄清后的唾液溶液经过蛋白浓度测定、还原烷基化、蛋白酶解等步骤生成肽段混合物。肽段经脱盐和分级处理后进入液相色谱分离，再经电喷雾离子化进入质谱检测。针对唾液样本蛋白浓度波动较大的特点，标准化前处理流程能够减少样本间差异，保证定量结果的可比性。

（四）80余项分析内容与4大特色数据库

在常规蛋白质组学分析的基础上，谱度众合的唾液生物标志物研究服务大量增加了分析项目。据产品资料，分析项目总数超过80项，其中约50%为公司特有分析内容。这些分析从多个角度深入解析数据，帮助研究者充分挖掘唾液组学信息。

功能注释与机制挖掘层面，服务覆盖GO、KEGG、DO、STRING、GSEA等常规数据库和算法。GO分析从细胞组分、分子功能和生物学过程三个维度注释差异蛋白。KEGG分析揭示差异蛋白富集的信号通路。DO数据库（疾病本体）将差异蛋白与疾病术语关联。STRING数据库构建蛋白互作网络。这些分析共同回答“差异蛋白参与了哪些生物学过程”的问题。

在此基础上，产品拓展了4大特色数据库挖掘，适配唾液标志物研究。一是TTD数据库，重点关注药物靶点及疾病相关蛋白，可用于评估差异蛋白作为药物靶点的潜力。二是SalivaDB数据库，汇总唾液样本中的标志物信息，是唾液组学研究的专用资源。三是HBFP数据库，收录人体体液蛋白信息，用于挖掘差异蛋白在体液中的分布特征。四是HPA数据库，即人类蛋白质图谱（Human Protein Atlas），通过挖掘分泌蛋白组数据，关注蛋白的分泌部位，帮助判断唾液差异蛋白的组织来源。

特色数据库挖掘并非简单的数据库检索。产品将差异蛋白列表与数据库信息进行系统比对，输出差异蛋白的疾病关联、药物靶点属性、体液分布和分泌部位等结构化信息，并整合到分析报告中。研究者无需自行查阅多个数据库，即可获得多角度的功能解读。在具体应用中，研究者希望验证某差异蛋白是否在其他疾病中被报道，可以查询TTD和HBFP数据库。希望判断唾液标志物的分泌来源，可以通过HPA数据库的分泌蛋白组数据辅助判断。希望了解唾液样本中已报道的标志物信息，可以检索SalivaDB数据库。

（五）送样规范与样本质量保障

唾液样本的质量直接决定检测数据的可靠性。谱度众合对送样要求进行了明确规定，从源头保障研究质量。

样本要求方面，样本需经过离心去除固体残渣及细胞碎片，仅保留澄清唾液溶液。样本包含500 μL及以上唾液原液，且未经其他用途使用。样本采集需符合四项基本原则：代表性和准确性原则、一致性和可追溯性原则、迅速性和低温性原则、生物安全性和信息安全性原则。

参考采集方法方面：餐后1小时后取样，采样前15分钟用清水漱口，收集新鲜唾液于离心管中。以12000×g离心15分钟，将上层澄清液体转移至新离心管。按500 μL每管分装唾液样本，并做好样本管标记。分装后将样本迅速冻入-20 ℃冰箱短期保存，或-80 ℃冰箱长期保存，检测时取一份样本干冰寄送。

规范的样本管理是获得高质量唾液组学数据的前提。通过明确的采集、分装、保存和寄送流程，可以最大限度减少样本降解和批次差异，保证研究结果的可靠性。需要说明的是，唾液样本的采集时间、进食状态和口腔卫生状况都会影响蛋白组成。产品推荐的“餐后1小时取样、采样前15分钟清水漱口”方案，正是为了减少食物残渣和口腔微生物的干扰。公司技术支持团队会针对不同研究场景提供采样指导，确保客户按照规范完成样本准备。

四、唾液组学检测产品优势：技术、方案与质量三重支撑

（一）方案设计与分析内容优势

唾液生物标志物研究的成败，不只取决于某一次检测，而是取决于服务体系的整体能力。谱度众合的唾液生物标志物研究产品，围绕科研全流程构建了系统化的优势体系。

在研究方案设计层面，产品设置了方案设计环节：充分考虑客户需求，根据研究目的和项目特点，协助制定系统的临床研究方案。这一环节的优势在于专业团队的参与。据公司资料，研究方案由资深临床流行病学专家和统计学专家把关。临床流行病学专家负责把握研究设计的整体框架，包括研究类型选择、病例定义、对照选择、偏倚控制。统计学专家负责样本量估算、统计方法选择和结果解读的规范性。以诊断生物标志物研究为例，产品采用病例-对照设计，遵循流行病学研究设计规范，包括明确的纳入与排除标准、样本量计算和分组方案。以预后生物标志物研究为例，产品遵循临床流行病学预后研究规则及模型TRIPOD声明。TRIPOD声明是国际通行的预测模型报告规范，遵循该规范意味着模型开发与报告过程具有更高的可信度。

在分析内容层面，产品在市面常规蛋白质组学分析报告的基础上大量增加分析项目。据产品资料，分析项目总数超过80项，其中约50%为公司特有分析内容。这些分析覆盖研究人群临床特征与蛋白定量总览、差异蛋白分析、疾病关联蛋白筛选、建模算法比较、模型构建及评价、注释富集分析、GSEA分析、疾病相关数据库挖掘等多个模块。分析内容的全面性，意味着研究者可以在一次服务中获得多层次的解读结论，减少自行补充分析的时间和成本。系统化的分析模块直接对应论文结果部分的常见图表，能够显著缩短成果产出周期。

（二）特色数据库与机器学习建模优势

特色数据库挖掘是产品在数据分析层面的差异化优势。常规蛋白质组学分析通常基于GO、KEGG、DO、STRING、GSEA等通用数据库。产品在此基础上拓展了TTD、SalivaDB、HBFP、HPA 4大特色数据库挖掘，从疾病关联、药物靶点、体液分布、分泌来源等多个角度解析差异蛋白，为生物标志物与疾病的关联提供间接验证。对于候选标志物的优先级排序，数据库挖掘结果也是重要参考依据：同时被多个数据库收录、具有明确疾病关联的蛋白，通常具有更高的深入研究价值。

在机器学习建模层面，产品实现了建模方法的全面升级。据产品资料，产品采用多种机器学习算法横向比较的策略，综合多个评价参数选择最优模型算法。具体流程为：基于LASSO回归筛选的候选标志物，使用Logistic回归、随机森林和XGBoost等多种算法建模。通过柱状图比较各模型的准确度、召回率、精确率、F1值和曲线下面积（AUC），选择AUC值最大的算法作为优选算法。在标志物组合筛选环节，产品将LASSO回归筛选出的候选蛋白在一定规则下随机组合，基于优选模型算法从上千种随机蛋白组合中筛选出区分能力突出的标志物组合，构建临床模型。模型评价覆盖区分度、校准度和临床效用三个维度。机器学习建模的意义在于，唾液蛋白组学数据维度高、样本量相对有限，单一算法的结果可能不稳定。通过多算法横向比较和组合筛选，能够提高模型的稳健性和可重复性。

（三）全矩阵质谱硬件平台

唾液样本中蛋白浓度跨度大，高丰度蛋白占比高，低丰度蛋白的检测对质谱仪性能提出较高要求。质谱仪是蛋白质组学研究的核心装备。谱度众合依托武汉生物技术研究院，建成了覆盖两大主流质谱阵营的全矩阵高分辨质谱平台。

在布鲁克（Bruker）阵营，公司配备了timsTOF 4D-蛋白质组学系列质谱仪，包括timsTOF HT、timsTOF Pro 2和timsTOF Pro。该系列凭借捕集离子淌度（TIMS）与PASEF技术，在提升分析速度的同时，为数据增加碰撞截面积（CCS）这一第四维度信息。其中，timsTOF HT质谱仪面向大队列样本和深度蛋白质组学描绘，timsTOF Pro 2与timsTOF Pro在微量样本分析中表现突出。

在赛默飞（Thermo Scientific）阵营，公司配备了Orbitrap轨道阱高分辨系列质谱仪，包括Orbitrap Astral、Orbitrap Exploris 480、Q Exactive HF和Q Exactive HF-X。Orbitrap Astral质谱仪结合高通量、高覆盖率与高灵敏度，适用于深层蛋白质网络研究。Orbitrap Exploris 480兼具性能与稳定性，是TMT标记定量、非标定量（LFQ）及血浆等复杂基质分析的优选设备。Q Exactive HF与HF-X则是经典的“科研主力机”，在常规蛋白质组学鉴定与蛋白-蛋白相互作用分析中提供稳定的数据支撑。

公司坚持“专机专用”策略，根据研究目标匹配最合适的检测方案，通过标准化的流程和深度的生信分析保证数据质量。全矩阵硬件配置，是唾液组学检测数据质量的基础保障。2025年发表于国际期刊的一项研究即采用Orbitrap Astral质谱仪，在14分钟内从25 μL唾液中鉴定出5937种蛋白，充分说明该平台在唾液样本深度检测中的能力。

图2 高分辨质谱检测科研场景示意图

（四）资质与质量体系

科研服务的长久可靠，离不开资质与质量体系的支撑。质量管理方面，公司已通过GB/T 19001-2016 / ISO 9001:2015质量管理体系认证，认证范围为“基于质谱技术的蛋白质组学科研服务”。据公司资料，认证证书编号为43526Q00034R100，初次获证日期为2023年2月27日，有效期至2029年2月26日。这一认证覆盖样本处理、质谱检测、数据分析及结果解读等环节，为科研项目实施提供规范化管理保障。

唾液样本具有自身特殊性。唾液中的高丰度蛋白占比大，蛋白降解速度快，样本在采集、运输和保存过程中的稳定性直接决定检测结果的质量。因此，唾液生物标志物研究项目需要建立覆盖样本接收、前处理、检测和数据产出的全过程质控体系。谱度众合在唾液样本管理中明确了采集原则、分装规格、保存温度和寄送要求。这些细节管理的落实，与ISO 9001质量管理体系共同保障了唾液组学数据的可靠性。对于唾液生物标志物研究这类对样本稳定性和检测一致性要求较高的项目，体系化的质量管理能够减少批次间差异，保证研究结果的可靠性。

（五）多种体液样本协同布局

谱度众合的生物标志物研究产品覆盖血液、尿液、唾液等多种体液样本，形成协同布局。不同样本类型的标志物研究产品各具特点，能够满足多样化的研究需求。产品矩阵如下表所示。

注：表中信息引自谱度众合《生物标志物研究-产品选型页》。

不同体液样本各有特点。血液样本信息丰富，但采集具有侵入性。尿液样本无创且适合长期监测，更聚焦于肾脏和泌尿系统疾病。唾液样本完全无创，采集便捷，特别关注口腔疾病和全身性疾病在口腔中的分子特征。据公司产品选型资料，其血液生物标志物研究依托自主知识产权纳米磁珠技术，蛋白定量深度可提升7倍。尿液生物标志物研究整合TTD、HBFP等特色数据库。唾液生物标志物研究则整合SalivaDB、TTD等唾液特异性数据库，并采用机器学习算法构建无创诊断或预后模型。

这种多样本协同布局的优势在于：研究者可以根据研究人群和疾病特点选择最合适的样本类型。对于需要多中心验证或纵向随访的研究，可以选择无创便捷的唾液或尿液样本提高依从性。对于需要深度蛋白组覆盖的研究，可以选择血液样本配合纳米磁珠富集技术。跨样本的比较研究也可以在同一服务体系内完成，减少多供应商协作的沟通成本。这意味着，同一研究团队可以在该体系内完成从标志物发现、验证到临床应用的完整链条，无需在不同服务机构之间切换。

（六）客户口碑与典型服务案例

服务的可靠性最终体现在客户反馈中。据公司资料，谱度众合已服务客户10000余名，客户遍布全国各大高校院所。在诊断生物标志物研究服务中，湖北省妇幼保健院团队反馈：“从质谱检测到数据分析，整个流程高效且专业。成功筛选出核心蛋白，并构建了精准的预测模型，为我们的研究提供了坚实的数据支持。”该团队的儿童肺炎支原体肺炎肺泡灌洗液蛋白质组学研究成果已发表于学术期刊。

在蛋白质组学服务领域，中国科学院武汉病毒研究所、武汉大学人民医院、上海交通大学、华中科技大学同济医学院附属协和医院、附属同济医院、中山大学附属第七医院、武汉大学医学研究院、厦门大学、哈尔滨医科大学、南京大学医学院附属鼓楼医院等机构的科研团队均对服务质量给予了积极评价，相关合作成果发表于国际期刊。这些反馈表明，公司的科研服务体系经受了不同研究场景的检验。从服务覆盖范围看，谱度众合的服务对象既包括基础科研团队，也包括临床科室。公司在与高校、科研院所和医院客户的合作中，形成了针对不同研究场景的服务经验。

五、唾液生物标志物研究应用场景：从口腔到全身

唾液生物标志物研究的应用场景，正在从口腔疾病向全身性疾病快速拓展。唾液由唾液腺分泌，其成分不仅反映口腔局部健康状态，还受血液成分渗出、神经内分泌调控等因素影响，因此能够携带全身性疾病的分子信息。据《四川大学学报（医学版）》刊载的综述介绍，唾液生物标志物已被用于口腔疾病（如龋病、牙周病）的早期检测和监测，并已在乳腺癌、肺癌、胃癌、胰腺癌等全身性疾病的诊疗研究中发挥作用。谱度众合的唾液生物标志物研究产品，正是面向这些应用场景设计的。

图3 唾液生物标志物研究的临床应用场景示意图

（一）口腔疾病诊断：牙周病与口腔癌的标志物挖掘

口腔是唾液的直接来源，唾液生物标志物在口腔疾病诊断中具有天然优势。在牙周病领域，唾液蛋白组学已积累了较丰富的研究证据。一项采用SWATH-MS技术的研究显示，牙周炎患者唾液中59种蛋白差异表达。其中β2-微球蛋白在患者唾液中约高出健康对照44倍，中性粒细胞防御素1、膜联蛋白A1、溶菌酶C等免疫相关蛋白也显著上调。此前的研究还发现MMP-8与牙周炎严重程度相关，S100A8和S100A9是牙周炎的候选标志物。这些数据表明，唾液蛋白组学能够为牙周病的诊断和分型提供分子依据。

在口腔癌领域，口腔鳞状细胞癌（OSCC）的唾液标志物研究进展明显。由MMP1、KNG1、ANXA2和HSPA5四种蛋白组成的组合，检测OSCC的敏感性为87.5%，特异性为80.5%。此外，唾液中IL-8和IL-6水平的升高、SLPI的降低，也被报道为OSCC的潜在标志物。在龋病领域，研究者也通过唾液中的变形链球菌相关蛋白、乳酸等指标评估龋病风险，为儿童龋病的早期干预提供参考。对于口腔黏膜疾病和口腔癌前病变，唾液标志物的动态监测有助于评估病变进展风险，辅助临床制定随访方案。

（二）全身性疾病筛查：糖尿病、心血管疾病等的唾液分子特征

唾液的分子组成与全身生理状态密切相关，这使得基于唾液的全身性疾病筛查成为重要应用方向。谱度众合的产品应用场景明确包括：筛选可通过唾液检测的全身性疾病（如糖尿病、心血管疾病）标志物。

糖尿病是唾液组学研究的重点疾病之一。2025年发表于Microbiome的一项研究，对2型糖尿病患者的唾液进行了深度蛋白质组学分析，在单次21分钟检测中定量了超过4500种人类和细菌蛋白，发现患者唾液中免疫、脂质和糖代谢调节系统的宿主信号发生改变，氧化应激水平升高。另一项针对儿童和青少年1型糖尿病的研究，在唾液中发现超过2000种高置信度蛋白，血糖控制不佳患者与健康对照之间存在大量差异表达蛋白。

心血管疾病方面，唾液中的炎症标志物和氧化应激标志物被广泛研究。唾液蛋白的采集无创性，使反复采样监测成为可能，适合长期随访中动态观察标志物变化。唾液中的胆固醇水平也具有一定诊断价值，唾液胆固醇浓度范围约为10～320 μmol/L，可用于心血管疾病风险相关研究。在肾脏疾病领域，一项针对慢性肾脏病儿童的研究显示，与对照组相比，患儿非刺激性唾液中促炎因子、抗炎因子、细胞因子、生长因子和巨噬细胞相关分子的水平出现不同程度的变化。这提示唾液生物标志物在全身性疾病监测中具有应用潜力。

（三）肿瘤早期筛查：从口腔到全身的肿瘤标志物

肿瘤早期筛查是唾液生物标志物研究最具前景的应用方向之一。唾液作为“液体活检”样本来源，具有无创、易获取、可重复采样等优势。

在头颈癌领域，唾液标志物研究已取得较成熟的证据。一项研究显示，通过检测唾液中P16、DAPK1、RASSF1A等基因的甲基化状态识别头颈鳞状细胞癌（HNSCC），敏感性达94%，准确率81%，特异性87%。唾液中的循环肿瘤DNA和肿瘤相关RNA，也为肿瘤的分子特征监测提供了材料。

在其他肿瘤领域，唾液标志物研究同样进展迅速。一项多中心研究显示，基于唾液外泌体小RNA的生物标志物组合诊断食管癌，敏感性为90.5%，特异性为94.2%。乳腺癌方面，研究发现患者唾液中IL-6水平显著升高，早期增加2.3倍，晚期增加7.9倍。胃癌方面，唾液蛋白指纹分析已初步用于早期诊断。在胰腺癌领域，胰腺癌五年生存率低于5%，早期诊断是改善预后的关键。基于毛细管电泳质谱的代谢组学研究发现，胰腺癌患者唾液样本中精胺、N1-乙酰精胺、N1-乙酰精氨酸以及2-氨基丁酸等代谢物的浓度出现显著差异。在肺癌领域，研究者发现了超短循环肿瘤DNA（约40～60 bp），并可在非小细胞肺癌患者的唾液和血浆中有效检测。这些研究共同表明，唾液肿瘤标志物研究已覆盖多种恶性肿瘤，为无创液体活检提供了新的样本路径。

（四）预后预测与风险分层：从基线样本到结局预测

唾液生物标志物研究不仅用于诊断，还可用于预后预测。谱度众合产品中的疾病预后生物标志物筛选子产品，适用于通过唾液样本筛选疾病预后相关标志物，预测疾病进展及结局。

预后研究采用队列设计，收集患者基线期唾液样本及随访结局数据，通过蛋白质组学检测筛选与预后相关的差异蛋白，结合临床指标构建预后模型。产品遵循临床流行病学预后研究规则及模型TRIPOD声明，从区分度、校准度和临床效用三个维度评价模型。预后模型的应用价值体现在多个层面：识别高风险患者群体，指导强化治疗与随访安排；揭示不同分子亚型的预后差异，为个体化治疗提供依据；预测患者对特定治疗的响应情况，辅助治疗决策。唾液样本的无创特性，使多次采样和纵向监测成为可能，为动态预后评估提供支持。在实际应用中，产品支持将临床变量与蛋白标志物联合建模，通过比较不同数据组合的预测性能，筛选信息量更丰富的模型方案。

（五）特殊人群与大规模人群筛查

唾液采集无需针头、无创无痛，特别适合对采血依从性差的人群开展检测。儿童是唾液检测的优势应用人群。婴幼儿和儿童的静脉采血操作难度大、配合度低，而唾液采集简单、无痛。据相关综述，唾液采集对婴幼儿等不配合人群的接受度更高，采样和储存仅需基础设备，可在基层实验室和未培训人员操作下完成。老年人同样受益于无创采样。对于需要长期监测的慢性病患者，反复采血依从性下降，唾液的便捷性有助于提高监测频率。唾液采集甚至可以在家中完成，便于开展大规模人群健康管理研究。

据中国医疗器械行业协会体外诊断分会2024年白皮书显示，公众对唾液检测无痛便捷、隐私性强的认可度达86.4%。在人群筛查场景中，唾液样本的采集无需针头、无痛便捷，适合学校、社区、养老机构等场景的规模化开展。据博研咨询发布的行业研究报告，2025年已有28个省级行政区将唾液筛查项目纳入公共卫生服务包，覆盖社区卫生服务中心超1.7万家。虽然这些数据主要反映唾液筛查产业的落地情况，但也从侧面说明，基于唾液的无创检测正从科研走向公共卫生应用。在纵向随访研究场景中，唾液样本易于重复采集的特点支持研究者建立生物样本库，开展大队列研究。

（六）神经退行性疾病与内分泌监测

唾液成分受神经内分泌系统调控，这为神经退行性疾病和内分泌功能研究提供了样本基础。在神经退行性疾病领域，唾液生物标志物研究已涉及帕金森病、阿尔茨海默病、多发性硬化等。研究发现唾液中存在α-突触核蛋白，可作为帕金森病的潜在标志物。唾液蛋白质组学分析也被用于多发性硬化研究，发现患者与对照之间存在23种水平不同的唾液肽/蛋白质。唾液中的皮质醇等激素水平与心理应激相关，唾液α-淀粉酶已被用作自主神经系统活性的标志物。

在阿尔茨海默病研究领域，唾液中Aβ42、p-tau等蛋白标志物受到关注，已有企业基于唾液Aβ42检测开发早期风险筛查试剂盒并获批三类医疗器械注册证。虽然这类产品主要面向临床应用，但侧面印证了唾液蛋白标志物在神经退行性疾病研究中的价值。在内分泌监测场景，唾液中的激素水平可间接反映内分泌状态。例如，绝经前女性唾液中的雌激素和孕激素水平随月经周期波动，与血清水平具有相关性。谱度众合的产品应用场景明确包括：通过唾液蛋白变化间接反映内分泌状态，为内分泌相关研究提供无创监测手段。

（七）科研与成果转化

唾液生物标志物研究产品的另一个重要应用场景，是支持科研项目的执行与成果转化。在论文发表方面，产品提供的核心成果组图与分析报告对标中科院二区及以上SCI论文的发表标准，可覆盖论文约90%的工作量。报告涵盖研究人群临床特征与蛋白定量总览、差异蛋白分析、疾病关联蛋白筛选、模型构建与评价、注释富集分析、GSEA分析、数据库挖掘等模块，直接对应论文结果部分的常见图表结构。

在基金申请方面，高质量组学数据可以作为基金申请的前期基础，帮助研究者展示研究方向的可行性。研究者可以利用前期数据展示研究方向的可行性，为后续更大规模的验证研究争取资助。在专利申请方面，标志物组合与诊断模型等创新成果具备专利申请价值，公司可结合项目情况提供相关支持。对于临床医生而言，唾液样本的易得性和研究的高转化性，使唾液生物标志物研究成为临床科研的可行方向。通过专业服务团队完成检测与分析，研究者可以更高效地将临床资源转化为科研成果。

六、总结

唾液生物标志物研究正处于快速发展阶段。无创采样的优势、丰富的蛋白信息以及不断成熟的质谱检测技术，使其成为临床科研的重要方向。全球唾液诊断市场预计将从2025年的48亿美元增长至2034年的92亿美元，中国唾液收集和诊断市场2025年已达80亿元人民币，行业前景明确。

谱度众合以20年质谱蛋白质组学积淀为基础，围绕唾液生物标志物研究构建了完整的服务体系。在服务能力上，公司依托全矩阵高分辨质谱平台、ISO 9001质量管理体系和一站式服务模式，提供从方案设计到成果转化的全流程支持。在服务内容上，七步闭环流程覆盖方案设计、样本检测、数据分析与模型构建，诊断标志物筛选、预后标志物筛选与机制挖掘三大子产品，配合80余项分析内容与4大特色数据库，构成完整的方法链。在产品优势上，专业团队把关的研究方案设计、多算法机器学习建模、多样本协同布局与多项政府资质，为研究者提供了规范、可靠、高效的服务保障。在应用场景上，唾液组学检测已覆盖口腔疾病诊断、全身性疾病筛查、肿瘤早期筛查、预后预测、特殊人群监测、神经退行性疾病与内分泌研究、科研转化等多个方向。

对于临床医生和科研工作者而言，这套唾液生物标志物研究产品体系能够覆盖从研究设想到成果产出的关键环节，帮助研究者高效推进科研项目，加速唾液组学研究成果的临床转化。