综述：基于 HPV 蛋白的宫颈癌早期诊断检测技术进展

《Journal of Electroanalytical Chemistry》：Advances in HPV protein-based detection technologies for early diagnosis of cervical cancer

　　

摘要
高危型人乳头瘤病毒（HR-HPV）持续感染是宫颈癌上皮细胞转化的主要病因。HPV 是一种无包膜环状双链 DNA 病毒，由病毒基因组和衣壳蛋白组成。衣壳蛋白介导病毒对宿主上皮细胞的识别和入侵。HR-HPV 基因组可整合到宿主细胞的染色体 DNA 中。HPV 感染细胞后表达早期和晚期蛋白。病毒基因组及其编码的蛋白，特别是 E6 和 E7，被公认为 HPV 相关宫颈癌的核心生物标志物。核酸扩增检测在临床上已广泛用于 HPV 分型，但它们无法可靠地区分具有真正致癌风险的持续感染和暂时感染。相比之下，直接检测病毒蛋白，尤其是 E6 和 E7，反映了癌基因的活跃表达，并为风险分层提供了更具功能相关的指标。最近的技术进步激发了人们对基于蛋白的检测平台的日益增长的兴趣，但临床样本中目标蛋白水平极低、高亲和力识别探针供应短缺以及检测灵敏度差等问题仍然存在，且该领域仍缺乏全面的综述。为了满足这一需求，本综述系统地总结了 HPV 蛋白检测技术。我们涵盖了高危型 HPV 类型的基因组结构、分型及致癌机制，重点介绍了 L1、E6 和 E7 的生物功能及检测策略。综述总结了包括比色分析、电化学传感、荧光探针、质谱仪和场效应晶体管在内的各种平台的最新进展，并分析了当前的瓶颈和未来方向。本综述旨在为优化早期筛查和开发精准预防体系提供见解，最终为消除宫颈癌的全球努力做出贡献。

引言
HPV 感染是全球最常见的性传播感染 [1]。它在性活跃早期阶段的年轻女性中极为普遍。部分患者可能出现重复感染，部分患者可能观察到多种类型共存。大多数宫颈 HPV 感染在暴露后 1-2 年内会被身体自行清除或抑制 [2], [3], [4]。然而，少数个体发展为持续感染，并可能在数年后发展为癌前病变甚至浸润性癌 [5]。宫颈癌是全球女性中第四常见的癌症，也是全球女性癌症死亡的主要原因之一 [6]。几乎所有宫颈癌都与 HR-HPV 感染有关 [7]。性起始年龄早、性伴侣多以及长期使用口服避孕药都是 HR-HPV 感染的危险因素 [8], [9]。HPV 不仅是所有宫颈癌的关键致病因素，还诱发口咽癌和阴道癌等其他恶性肿瘤 [10]。鉴于疾病负担高且存在有效的预防措施，早期准确的筛查对于降低宫颈癌发病率和死亡率至关重要。

HPV 是一种无包膜环状双链 DNA 病毒，含有约 8 kb 的基因组 [11]。由于 L1 开放阅读框（ORF）高度保守，它被用于鉴定新的 HPV 类型 [12], [13]。目前已鉴定出超过 200 种 HPV 基因型，并根据其致癌潜力分为高危（HR）型或低危（LR）型 [14]。低危变异型与生殖器疣相关，而高危变异型与浸润性宫颈癌相关。在生殖器疣病例中，包括 HPV-6 和 HPV-11 在内的 LR-HPV 类型约占 90% 的病例 [15]。世界卫生组织（WHO）已确定 14 种与宫颈癌密切相关的 HR-HPV 类型：HPV-16, 18, 31, 33, 35, 39, 45, 51, 52, 56, 58, 59, 66 和 68 [16]。其中，HPV 16 和 HPV 18 占浸润性宫颈癌患者的四分之三，而 HPV-31, 33, 45, 52 和 58 占另外 15-20% [17]。

HPV 的外衣壳由 72 个主要衣壳蛋白 L1 的五聚体和不确定数量的次要衣壳蛋白 L2 组成。L1 可自组装成空病毒样颗粒（VLP），当包含 L2 时可增强 VLP 的组装 [18], [19]。HPV 的内部基因组可分为三个功能片段：早期编码区（E 区），主要编码涉及病毒复制的非结构蛋白（E6, E7, E8, E1, E2, E4, E5），但并非所有 HPV 类型的基因组中都存在 E5 和 E8。晚期编码区（L 区）主要编码涉及病毒颗粒组装的结构蛋白（L2, L1）。长控制区（LCR），又称上游调节区（URR），调节病毒 DNA 复制和基因转录 [20], [21], [22]。HPV 感染上皮细胞后，启动 E6 和 E7 癌基因的表达，产生 E6/E7 信使 RNA，随后翻译为 E6 和 E7 蛋白。这两种病毒蛋白的协同作用推动人类宫颈上皮细胞的恶性转化 [23], [24]。病毒 DNA 扩增后，E2 结合 URR 中的特定位点，抑制早期蛋白表达并阻断细胞周期活性，从而促进晚期结构蛋白 L1 和 L2 的产生 [21]。

HPV 病毒通过微创伤或损伤进入宿主细胞 [25]。进入细胞后，病毒基因组被送入宿主细胞核，并以两种替代形式维持：游离型（染色体外元件）和整合型（整合到宿主基因组中）。通常，HPV 基因组在病毒周期内不会整合到宿主细胞的 DNA 中 [26], [27]。通过早期表达的病毒转录因子 E2 对病毒早期启动子的精确调节，驱动 E6 和 E7 调节蛋白的表达，两者对于 HPV 感染细胞的持续存活至关重要。

由于入侵病毒的主要目标是完成其基因组的初始复制，当病毒进入分裂细胞时，E2 蛋白结合 E1 蛋白，后者招募宿主细胞 DNA 复制机制。病毒基因组复制与细胞 DNA 复制同步进行，E1 和 E2 蛋白的高表达标志着 HPV 感染的早期阶段 [28], [29]。在某些情况下，HPV 基因组随机整合到宿主 DNA 中。在肿瘤进展过程中，病毒基因组整合到宿主 DNA 中经常导致 E2, E4, E5, L1 和 L2 表达的丧失。E2 抑制作用的减弱导致 E6 和 E7 基因表达上调，从而推动 HPV 感染细胞的恶性转化 [30], [31], [32]。E6 和 E7 的协同作用对于 HPV 驱动的细胞转化是必需的 [33]。E6 蛋白结合 E6 相关蛋白（E6AP，一种细胞泛素连接酶），介导 p53 的泛素化和蛋白酶体降解 [34]。p53 的降解有助于高效的病毒复制，导致遗传突变的积累，最终可能导致细胞转化、异型增生和癌症 [35]。E7 蛋白降解细胞周期调节因子视网膜母细胞瘤蛋白（Rb），阻止 Rb 抑制 E2F 家族转录因子的活性，从而激活 E2F 依赖性转录。这种转录激活驱动细胞进入 S 期，导致细胞增殖加速和病毒基因转录升高 [35]。除了调节 E2F 转录因子家族外，它还影响其他肿瘤抑制功能，包括细胞周期调节、基因组完整性保持和凋亡调节 [36]。

单独的 HPV 感染在短期内不足以导致宫颈癌 [37]。HR-HPV 持续感染是宫颈上皮内瘤变（CIN）的致病因素。从 HR-HPV 感染后的正常组织开始，病变依次从 CIN 1（轻度）、CIN 2（中度）进展到 CIN 3（重度），最终发展为宫颈癌。许多轻度和中度病变会自行消退 [4]。宫颈癌进展的具体模型如图 1 所示。

近年来，多种分析方法的快速进步推动了各种蛋白检测平台的建立，包括比色分析、电化学传感器、荧光探针、质谱仪和场效应晶体管（图 2）。这些技术大大提高了蛋白分析的灵敏度和通量。同时，即时检测（POCT）概念的出现将蛋白检测推向了快速临床诊断的前沿。凭借其操作简便、响应迅速且不依赖复杂仪器的优势，POCT 有望在资源有限的地区实现 HPV 相关蛋白的现场筛查，从而大大提高了筛查计划的可行性和及时性。迄今为止，许多综述已论述了 HPV DNA 检测，但仍缺乏专门针对 HPV 蛋白检测技术的全面系统综述 [20], [38], [39], [40], [41]。

HPV 蛋白是介导病毒复制和恶性转化的核心功能分子。它们的表达水平与疾病进展和预后密切相关。因此，建立高灵敏度和特异性的蛋白检测方法对于改进 HPV 诊断和治疗框架具有重要价值。因此，我们系统地概述了高危型 HPV 的 L1、E6 和 E7 蛋白的生物功能和检测策略。我们总结了各种检测平台的最新进展，批判性地分析了当前的技术瓶颈，并讨论了未来方向和潜在解决方案。本综述旨在为优化宫颈癌早期筛查策略提供宝贵的见解，并支持开发精准、可及且有效的预防体系，最终为消除宫颈癌的全球努力做出贡献。

节选片段
基于 HPV 蛋白的检测技术
已发现多种用于检测 HPV 的生物标志物。这些标志物包括病毒核酸（DNA 和 RNA）、病毒蛋白、病毒癌蛋白诱导的细胞改变或病毒和细胞基因的甲基化 [42]。目前，宫颈癌筛查主要依赖宫颈细胞学（巴氏涂片）和 HPV 核酸检测。鉴于其高灵敏度和高阴性预测值，世界卫生组织建议将 HPV DNA 检测作为初筛手段 [16]。在实践中，

新兴宿主蛋白标志物
在 L1、E6 和 E7 等病毒蛋白之外的标志物中，宿主衍生蛋白标志物在 HPV 相关宫颈病变的辅助评估中备受关注。p16 和 Ki-67 是控制细胞周期进展和细胞增殖的蛋白。E7 蛋白的表达可诱导 pRB1 失活，进而导致 p16INK4a（细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂 p16）水平升高以及异常增殖（Ki-67 表达升高）。因此，p16

总结与展望
HPV 是最常见的性传播疾病之一，感染人数日益增加。HPV 相关宫颈癌的预防和管理仍然是全球公共卫生领域的主要挑战。其中，早期准确检测高危型 HPV（尤其是 HPV16 和 HPV18）对于阻止癌症进展至关重要。本综述系统地总结了 HPV 的分型、其致癌机制以及基于

CRediT 作者贡献声明
Qian Xu：撰写 – 原稿。Wanxuan Yu：撰写 – 原稿。Xia Wu：撰写 – 审阅与编辑，监督，资源支持。Xiaoding Lou：撰写 – 审阅与编辑，可视化，资源支持，调查，构思。Fan Xia：监督，资金获取。

利益冲突声明
作者声明他们不存在已知的竞争性财务利益或个人关系，这些关系可能影响本文报告的工作。

致谢
本研究得到了国家自然科学基金 (22625404, 22474131, U24A20502, 22504132)、国家重点研发计划 (2025YFC2708402)、湖北省自然科学基金 (2024AFB106)、深圳市自然科学基金 (JCYJ20230807113706013) 以及广东省基础与应用基础研究基金 (2023A1515110223) 的支持。

Qian Xu|Wanxuan Yu|Xia Wu|Xiaoding Lou|Fan Xia