| 多因子固相抗体芯片筛选评价免疫细胞治疗肺癌的生物标志物 |
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| 作者姓名： | 梁露花 初廷广 李东霖 王思亮 李文欣 项荣武 |
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| 作者单位： | 1. 沈阳药科大学生物医药信息学教研室,辽宁沈阳,110016;2. 辽宁迈迪生物科技有限公司,辽宁沈阳,117004;3. 中国医科大学附属盛京医院肿瘤科,辽宁沈阳,110004 |
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| 基金项目： | 辽宁省教育厅基金资助项目（No. 201610163L28) |
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| 摘 要： | 目的:应用多因子固相抗体芯片筛选免疫细胞治疗肺癌患者血清的标志性蛋白作为临床评价指标,建立肺癌疗效评价模型.方法:采用多因子Proteome ProfilerTM固相抗体芯片和Image J软件对5例肺癌恶化患者(恶化组)、5例肺癌治疗有效患者(有效组)及10例健康体检者(正常个体对照组)进行血清蛋白的灰度/光密度分析,将得到的蛋白灰度值采用SPSS软件进行分析,建立肺癌疗效评价的Fisher模型.结果:对比肺癌治疗恶化组、有效组患者和正常对照组健康个体的共有标志性蛋白,筛选得到8个有显著差异(P＜0.05)的蛋白(二肽基肽酶Ⅳ、生长激素、IL-4、髓过氧化物酶、骨桥蛋白、晚期糖基化终产物受体、肿瘤坏死因子-α和尿激酶纤维蛋白溶酶原激活物受体).对所有试验者进行聚类分析,发现这8个蛋白能区分恶化组和有效组患者及正常组健康个体.肺癌的Fisher模型得到验证.结论:多因子固相抗体芯片技术和优化统计方法能够筛选出与肺癌的发生发展及疗效有关的血清生物标志物,为肺癌的发病机制研究及临床诊断和治疗奠定一定的临床试验基础,对肺癌的个体化治疗具有重要指导意义.
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| 关 键 词： | 肺癌 免疫细胞治疗 生物标志物 统计学方法 |
| 收稿时间： | 2016-12-21 |
| 修稿时间： | 2017-03-16 |
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