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应用SELDI-TOF-MS技术初步建立结直肠癌分类树模型
目的:分析结直肠癌期患者血清蛋白质组变化, 初步建立结直肠癌期分类树模型.方法:将335例血清样本(其中结直肠癌患者169例, 健康人166例)随机分为训练组和测试组, 将血清样本加至IMAC30-Cu2+蛋白芯片,利用SELDI-TOF-MS得到血清蛋白质谱, 利用Biomarker Wizard软件进行蛋白峰值鉴定和聚类. 利用Biomarker Pattern以训练组建立由1个差异蛋白组成的结直肠癌期分类树模型, 以测试组进行独立样本的双盲验证. 另外, 应用电化学发光免疫测定法检测测试组血清样本CEA.结果:软件识别了59个质峰, 其中由质荷比为5765的蛋白构成的分类树模型可以有效鉴别结直肠癌患者与正常人, 灵敏度和特异度分别是98.81%及100.00%, 经双盲验证其灵敏度,特异度及阳性预测值分别是97.65%, 98.80%及98.81%. CEA的灵敏度及特异度低于SELDI分类树模型( P<0.05).结论:SELDI-TOF-MS检测得到的血清蛋白质组分类树模型可以准确的鉴别结直肠癌患者与正常人, 对结直肠癌的筛查有重要的意义.
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血清蛋白指纹图谱筛选胃癌血清标志物的初步探讨
目的 利用表面增强激光解析离子化飞行时间质谱仪及其配套蛋白质芯片筛选胃癌生物学标志物,初步探讨建立的诊断模型在胃癌诊断中的临床意义.方法 用美国Ciphergen公司研制的蛋白指纹图谱仪和蛋白质芯片检测40例胃癌患者、20例胃溃疡患者和20例正常人血清蛋白质的相对含量,用SPSS 11.5软件分析处理数据,筛选标志物,建立诊断模型.结果 在正常人中未发现差异蛋白质峰表达; 胃溃疡患者中仅1例有差异蛋白质峰表达,质荷比分别为5 910和4 095; 在胃癌中共发现5个差异有统计学意义的蛋白质峰表达,质荷比分别为: 3 300、5 329、4 095、5 910 和8 691.筛选质荷比为4 095、5 910和8 691建立诊断模型,诊断灵敏度和特异度分别为92.5%和97.5%.结论 蛋白指纹图谱技术在胃癌的早期诊断及筛选生物学标志物方面有很大的价值,值得进一步研究及推广应用.
关键词： 胃癌 蛋白质组学 血清标志物 表面增强激光解析离子化飞行时间质谱仪 诊断
