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表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术在医学中的应用
表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术是近几年兴起的一个新方法.它是一种基于质谱技术与蛋白质芯片技术结合的研究方法,为研究蛋白质的结构、属性和功能提供了可靠的技术平台.
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运用内标校准法提高表面增强激光解吸电离飞行时间质谱检测中的重复性
表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)具有高灵敏度、高通量、高效率等优点,是近年来疾病蛋白组学研究的先进技术 [1],但该技术检测结果 的重复性较差.因此,建立SELDI-TOF-MS检测流程的标准化至关重要 [2].我们将色谱分析常用的内标法 [3-4]引入SELDI-TOF-MS技术,采用合成多肽分子作为内标物,建立内标校准法以校准SELDI-TOF-MS质谱图的横坐标和纵坐标,以提高该方法 检测蛋白质分子和丰度的重复性.现报告如下.
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非小细胞肺癌淋巴转移血清蛋白指纹图谱分析
目的 应用表面增强激光解析离子化-飞行时间-质谱(SELDI-TOF-MS)技术获得区分非小细胞肺癌患者淋巴结转移的诊断模型及血清特异性蛋白.方法 应用弱阳离子蛋白芯片CM10及SELDI-TOF-MS技术检测84例肺癌患者血清中蛋白的相对含量(其中N0、N1、N2患者分别为35例、19例和30例),从淋巴结转移(N0组对比N1+N2组)和纵隔淋巴结转移(N0+N1组对比N2组)两方面进行分析,分别建立诊断模型.结果 在随机抽取50例构建的模型中,诊断淋巴结转移组病例的灵敏度和特异度分别为96.3%(26/27)和95.7%(22/23),同时进行盲法验证;随后将15例病理确认第10至14站淋巴结均无转移的N0病例与49例出现淋巴结转移患者(N1+N2)对比构建模型,预测转移的灵敏度和特异度别为77.6%和93.3%,其中相对分子质量6682等6个蛋白峰有显著差异;而诊断纵隔淋巴结转移模型的灵敏度为80.0%(24/30),特异度为77.8%(42/54).结论 SELDI-TOF-MS技术在预测非小细胞肺癌患者淋巴结转移方面具有应用价值,而该诊断模型以及与转移相关的蛋白需进一步研究证实.
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应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱筛选大肠癌血清特异标志物
目的 采用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测大肠癌患者与健康对照者血清中蛋白的差异,为大肠癌的早期诊断提供理论依据.方法 应用SELDI-TOF-MS技术及弱阳离子蛋白质芯片(WCX2)检测36例健康成人(对照组)和36例大肠癌患者(大肠组)血清中蛋白含量.结果 在质荷比为2 000Da～30 000Da的范围内,两组样本检测到了对照组82个蛋白峰.其中3 604.240 Da蛋白峰大肠癌组明显高于对照组(P＜0.05),而12 861.368 Da的蛋白峰对照组明显高于大肠癌组(P＜0.05).利用这两个蛋白筛查大肠癌的特异度为86.11%(31/36),敏感度为77.78%(28,36),阳性预测值为87.5%.结论 质荷比为3 604.240 Da与12 861.368 Da的两个蛋白峰可以作为大肠癌早期诊断的备选标志物.
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非小细胞肺癌患者血清蛋白指纹图谱的构建及其临床意义
目的 探讨血清蛋白指纹图谱在非小细胞肺癌诊断中的价值.方法 取肺癌患者与年龄、性别匹配的对照组的血清标本进行实验,应用SELDI-TOF-MS技术及WCX2磁珠,检测各血清标本构建血清蛋白指纹图谱,应用Bio-marker Wizard和SPSS 13.0软件分析数据并建立诊断模型,并评价各诊断模型对肺癌的诊断价值.结果 由分子量为4797、2768、3268(m/z)的差异蛋白峰组成的非小细胞肺癌诊断模型Ⅰ,经验证诊断模型Ⅰ的判别准确率为91.3%(158/173),敏感性为89.2%(66/74),特异性为92.9%(92/99),统计学分析结果提示其敏感性高于CYF21-1、SCC、CEA的联合检测.由分子量为2768、3403、9498(m/z)的差异蛋白峰组成的Ⅰ期非小细胞肺癌诊断模型Ⅱ,其判别准确率为88%(44/50),敏感性为90.0%(18/20),经扩大样本量验证,其特异性为83.8%(83/99),统计学分析结果提示其敏感性高于SCC、CYF21-1及CEA的联合检测.分别对23例肺腺癌、51例肺鳞癌患者和30名正常对照组对比分析后,筛选出差异大的4个标志蛋白,其分子量为3268、2768、3403,9498(m/z),分别组合成的诊断模型Ⅲ、Ⅳ,对肺腺癌及肺鳞癌的诊断均具有较高的敏感性及特异性,统计学分析结果提示其敏感性高于相关肿瘤标志物的检测.结论 非小细胞肺癌诊断模型Ⅰ、Ⅱ分别时NSCLC、Ⅰ期NSCLC患者的诊断具有较高的敏感性及特异性,其敏感性高于相关肺癌肿瘤标志物的联合检测;差异蛋白3268、2768、3403、9498(m/z)对于肺腺癌或肺鳞癌的诊断具有较高的敏感性及特异性,有望成为新的肿瘤标志物.
关键词： 非小细胞肺癌 肿瘤标志蛋白 表面增强激光解吸电离 蛋白指纹图谱 诊断 -
蛋白质芯片质谱技术在肿瘤蛋白质组学中应用的研究进展
蛋白质组学(proteomics)是后基因组时代生命科学研究的1个主要方向.基因组工程获得的大量信息说明了肿瘤的遗传基础[1].然而,这并不能精确描述肿瘤细胞蛋白质水平所发生的一切.目前,在没有特异性治疗手段的情况下,肿瘤的治疗效果很大程度上依赖于早期发现、早期诊断、早期治疗.肿瘤蛋白质组学(oncoproteomics)研究有助于了解肿瘤的病理生理、诊断和抗肿瘤药物的发现[2].特别是肿瘤生物标志物(biomarkers)、蛋白质组模型(proteomic pattern)将大大提高肿瘤早期检测、诊断、治疗效果的评价水平.
关键词： 蛋白质组学 表面增强激光解吸电离 肿瘤 质谱 -
血清蛋白质指纹图谱筛选上皮性卵巢癌及预测肿瘤复发的应用研究
目的:建立人上皮性卵巢癌蛋白质组诊断模型,并盲法验证.方法:应用蛋白质芯片SELDI-TOF MS技术和生物信息学方法,比较40例上皮性卵巢癌患者手术前后、29例卵巢癌复发患者、22名健康人血清蛋白质谱,用45例包括良恶性卵巢病变患者和健康人的血清作肓筛验证.结果:卵巢癌和正常人血清比较,P＜0.01的差异蛋白峰有7个,用其中的质荷比4 162.69、5 804.26、6 749.37建立诊断模型,诊断的敏感度为98.3％,特异度为95.7％,阳性预测值为96.7％.卵巢癌术前、术后血清蛋白质谱比较,P＜0.01的差异蛋白峰有4个,术后化疗后复发与正常人血清差异蛋白质峰有5个,其中质荷比5 804.26蛋白峰术后下降、复发时升高.结论:应用SELDI方法建立人卵巢癌血清蛋白质谱诊断模型可用于卵巢癌的筛查,质荷比5 804.26蛋白峰有望成为卵巢癌疗效监测特异蛋白峰.
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SELDI蛋白芯片技术在肿瘤早期诊断中的应用
SELDI蛋白芯片技术全称为表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术,是近年用来研究蛋白质组学的一项新的技术平台,具有高通量、高效率、高灵敏度等特点,可以快速地分析各种生物样品中蛋白质组的组成.利用SELDI技术分析比较正常人血清、体液、组织蛋白质与异常者间的表达差异,筛选出与肿瘤相关的蛋白标记并进行确认,用于疾病的早期诊断以提高生存率.目前这一技术已运用于多种肿瘤的早期诊断研究中,并已显示出美好的应用前景.
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蛋白质芯片筛选香港非吸烟女性肺腺癌组织的肿瘤标志物
背景与目的:吸烟虽为肺癌的重要病因,但香港女性肺腺癌患者中逾半数是从不吸烟.本研究应用高通量蛋白质芯片技术,以冀筛选其相关特异性标志蛋白分子作为临床诊断指标.方法:采用表面增强激光解吸电离-飞行时间质谱仪对29例肺癌组织及其配对的癌旁正常组织进行蛋白质指纹图谱检测.结果:针对非吸烟女性肺腺癌与其配对之癌旁正常组织进行检测分析,筛选出52个有明显表达差异的标志蛋白,其中差异性大的10个标志蛋白之差异率为60%～213%.而非吸烟患者之肺癌亦与吸烟患者之肺癌作蛋白质指纹图谱检测,发现有84个明显表达差异的标志蛋白,其中差异性大的10个标志蛋白之应用受试者特征曲线下面积为0.82～0.89,把女性肺癌组织与男性肺癌组织蛋白质指纹图谱作比较,则发现有69个明显表达差异的标志蛋白,其中差异性大的10个标志蛋白之应用受试者特征曲线下面积为0.81～0.86.结论:本研究成功利用蛋白质芯片技术筛选香港非吸烟女性肺腺癌组织中的标志蛋白,更通过与吸烟及性别相关之标志分子的比较,找到非吸烟女性肺腺癌的特异性肿瘤标志物.
