质谱在乳腺癌血清蛋白组中的应用及其临床意义

目的研究乳腺癌患者血清蛋白,筛选候选肿瘤标志物并建立诊断模型,初步探讨所建立的诊断模型在乳腺癌早期诊断中的临床意义。方法对48例乳腺浸润性导管癌患者和26例乳腺良性肿瘤患者与52名健康人血清,采用弱阳离子交换型(WCX)纳米磁珠联合基质辅助激光解析离子化飞行时间质谱,检测各血清标本获得蛋白指纹图谱;用Biomarker Wizard找出差异蛋白,再用Biomarker Patterns建立诊断模型;扩大样本量,通过盲法分析进一步验证诊断模型。结果初步筛选出6个差异蛋白峰,差异有统计学意义(P<0.01),建立由3164、3403 m/z两个差异蛋白峰组成的乳腺癌诊断模型,其敏感率为90.0%,特异性为93.3%;扩大样本盲法验证结果其敏感性为77.8%,特异性为90.9%;另外26例乳腺良性肿瘤患者中有21例可以检出。结论由两个差异表达蛋白及其特定组合构成的诊断模型可以区分乳腺浸润性导管癌、乳腺良性肿瘤患者与健康人。     

建立胃癌高发区胃癌血清蛋白指纹图谱诊断模型的探讨

目的 应用表面加强激光解吸离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术分析胃癌血清蛋白质指纹图谱,筛选胃癌特异性血清蛋白组合,建立胃癌诊断模型.方法 利用强阴离子交换芯片(Q10)分别对山东省临朐县胃癌高发区36例胃癌患者和46例浅表性胃炎患者的血清蛋白指纹图谱进行检测,采用ZUCIPDAS蛋白芯片数据分析系统,建立高发区胃癌血清蛋白指纹图谱诊断模型,并利用盲筛法验证模型的正确性.结果 通过对26例胃癌患者及37例浅表性胃炎患者血清蛋白指纹图谱进行检测,筛选出差异具有统计学意义的6个蛋白质峰,质荷比分别为8587、6945、8243、3899、7035和9943,并建立胃癌蛋白指纹图谱诊断模型,该模型诊断胃癌的灵敏度达88.5%,特异度达97.3%.在完成建模后,选择19例患者血清进行盲筛,其中胃癌患者10例,浅表性胃炎患者9例.通过盲筛验证,该模型诊断胃癌的灵敏度为80.0%,特异度为88.9%.结论 初步建立了胃癌高发区胃癌血清蛋白指纹图谱诊断模型,该模型诊断胃癌的灵敏度和特异度均达到80%以上,该方法为胃癌的诊断提供了新的思路.     

SELDI检测结核血清蛋白指纹图谱及与同类研究比较

目的利用SELDI技术筛选肺结核患者血清差异表达蛋白并与同类研究的结果进行比较。方法采用SELDI-TOF-MS筛选30例肺结核患者和30例正常对照血清的差异表达蛋白,建立诊断模型;对105例样本进行盲法验证;与同类研究比较寻找共同差异表达蛋白。结果 SELDI筛选出86个差异有统计学意义的蛋白(P﹤0.05)。从中筛选出了6个最具有诊断价值的潜在标志蛋白建立诊断模型,该诊断模型的ROC曲线下面积为0.983;盲法验证ROC曲线下面积为0.837。与同类研究比较发现,11个差异有统计学意义(P﹤0.001)的差异表达蛋白在本研究中重现。结论肺结核病人与对照的血清蛋白图谱存在差异,两个独立实验共同得到的11个差异表达蛋白与结核病的关系值得深入研究。     

血清蛋白质谱结合人工神经网络在胃癌诊断中的研究

目的 建立筛选胃癌血清蛋白质谱的人工神经网络(ANN)诊断模型.方法 将84例胃癌患者和75例对照者的血清样本按照随机数字表法随机分为训练集(106例)和测试集(53例).首先应用表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术及弱阳离子交换表面芯片(CMl0)检测练集样本,结合反向传播ANN的方法建立诊断模型,进一步检测测试集样本并评价该模型的诊断价值.结果 胃癌患者与对照者血清蛋白质谱图有5个明显表达差异的蛋白质峰(P<0.05),质荷比分别为7567、6742、5262、4869、4256 m/z,5个蛋白质峰作为标志蛋白建立ANN诊断模型.利用该模型对胃癌患者进行盲法预测,结果表明其对胃癌的诊断灵敏度和特异度分别为90.0%和91.3%.结论 胃癌血清蛋白质谱结合ANN建立的诊断模型对胃癌诊断具有较高的灵敏度和特异度,可用于胃癌早期诊断与肿瘤标志物筛选研究.     

三种统计学模型在糖尿病个体患病风险预测中的应用

目的探讨logistic回归、BP神经网络和决策树分析模型在预测个体2型糖尿病患病风险中的应用。方法分别应用logistic回归、BP神经网络与决策树建立2型糖尿病预测模型,通过受试者工作特征曲线评价模型的预测效能。结果共550名糖尿病患者和1100名非糖尿病患者纳入本次研究。logistic回归、BP神经网络和决策树分析模型的预测一致率分别为80.8%、84.1%和81.1%。3种模型ROC曲线下面积(AUC)分别为0.739、0.777和0.737。BP神经网络的AUC与logistic模型和决策树分析模型的均有统计学差异(P0.05)。结论 BP神经网络在预测个体患2型糖尿病方面具有更好的预测效能。     

2型糖尿病患者血清高敏C反应蛋白与大血管并发症的关系

<正>大血管病变是2型糖尿病(T2DM)的主要并发症之一,其基本病理改变是动脉粥样硬化,C反应蛋白(CRP)作为急性时相蛋白中最敏感的指标,被认为与T2DM及其大血管并发症的发生、发展相关[1]。本研究以C反应蛋白作为炎症相关标志物,通过对正常人、早期糖尿病患者、合并有大血管并发症的糖尿病患者C反应蛋白的水平的检测,探讨其对预测糖尿病患者发生动脉粥样硬化危险性的意义。现报告如下。     

决策树模型在住院2型糖尿病患者死因预测中的应用

目的 进行2型糖尿病死亡相关因素研究,探讨决策树模型在住院2型糖尿病患者死因预测中的应用,为进一步的预防和治疗提供参考依据.方法 收集某医院1991-2010年的2型糖尿病患者住院死亡病例597例,采用CART算法构建决策树模型,并使用分析工具对其预测结果进行评估.结果 使用建立的决策树模型测试样本,有91.25％的测试样本的预测值与实际值相符,准确率较高.决策树模型可生成规则集,其中蕴含着住院2型糖尿病患者的死因与心血管病、脑血管病、病程、血肌酐上升以及是否吸烟等相关因素之间的关系.结论 采用CART算法构建决策树模型预测糖尿病患者的死因是可行的,本方法可对大量病例进行数据挖掘,其预测结果具有一定的应用价值.     

血清蛋白质谱结合人工神经网络在宫颈癌诊断中的应用

目的:采用蛋白质芯片表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测宫颈癌病人血清蛋白指纹图谱,通过差异蛋白组学筛选特有的蛋白标记物。方法:应用SELDI-TOF-MS技术和WCX2(弱阳离子)芯片采集58例宫颈癌患者和57例健康人血清蛋白质指纹图谱,采用Biomarker Wizard软件筛选差异蛋白质组。将115例血清随机分为两组:以训练组30例宫颈癌患者和30例健康人建立人工神经网络(ANN)模型,以验证组28例宫颈癌患者和27例健康人血清标本用于模型的双盲法验证。结果:宫颈癌患者与对照组血清蛋白质指纹图谱有145个差异表达的蛋白质峰(P0.05),筛选出质荷比(M/Z)分别为5912、5642、8702、4320、6432的标志蛋白(P10-6),建立人工神经网络模型,其对宫颈癌的诊断敏感性为92.86%,特异性为88.89%,阳性预测值为89.66%,阴性预测值为92.31%。结论:特征蛋白在宫颈癌患者较正常人血清明显的高表达或低表达,可能对宫颈癌的早期诊断和治疗后随访具有重要的指导意义。     

飞行时间质谱技术筛查卵巢癌患者血清特异性蛋白的研究

目的:应用飞行时间质谱技术筛选卵巢癌患者与正常人血清中差异性蛋白,为卵巢癌的早期诊断提供理论依据。方法:应用弱阳离子芯片(WCX2)及表面增强激光解析电离飞行时间质谱仪(SELDI-TOF-MS)检测30例正常人(对照组)和30例卵巢癌患者(实验组)血清中蛋白质的含量,并作比较。结果:对照组与实验组在2 000～30 000 Da间质荷比为3 812.556 Da与7 237.904 Da的2个蛋白峰差异有统计学意义(P<0.05)。结论:SELDI-TOF-MS技术对卵巢癌早期诊断和特异性肿瘤标记物的筛选等方面具有一定价值。     

联合检测PAI-1、t-PA水平在2型糖尿病大血管病变的临床意义

目的 探讨联合检测合并大血管病变的2型糖尿病患者血浆纤溶酶原激活物抑制物-l(PAI-1)、组织纤溶酶原激活剂(t-PA)水平的临床价值.方法 检测36例合并大血管病变的2型糖尿病患者(A组)、32例无并发症的2型糖尿病患者(B组)和30例健康体检者(对照组)的血浆PAI-1、t-PA水平,同时检测三组研究对象的血糖、血脂等常规生化指标,并对结果进行统计学处理分析.结果 A组患者血浆PAI-1、t-PA水平与B组患者及正常对照组比较差异均有统计学意义(P＜0.05);A组患者FPG、HbA1c、TG、TC、LDL-c等指标与B组患者比较差异无统计学意义(P＞0.05),与正常对照组比较差异有统计学意义(P＜0.01);A组患者HDL-c与B组患者及正常对照组比较差异无统计学意义(P＞0.05).结论 PAI-1、t-PA水平与2型糖尿病患者大血管病变密切相关,联合检测2型糖尿病患者的PAI-1、t-PA水平对大血管并发症的诊断、预防和治疗具有很好的价值.     

蛋白芯片技术检测肺炎克雷伯菌产ESBLs菌株的研究

目的 建立肺炎克雷伯菌(简称肺克)产ESBLs菌株蛋白质组诊断模型,寻找快速鉴定产ESBLs肺克的方法. 方法 采用PBSⅡ/C型蛋白质指纹图谱仪及Au蛋白芯片筛选肺克产ESBLs菌株差异表达蛋白,通过人工神经网络(ANN)建立并验证肺克产ESBLs菌株的蛋白质谱模型. 结果 相对分子量为2000～20000范围内共检测到肺克的47个蛋白质峰,用三个质荷比分别为5985.5、8361.6、9169.8的蛋白质峰建立的肺克产ESBLs菌株蛋白质谱模型能够区分肺克产ESBLs菌株和不产ESBLs菌株,模型经盲法验证灵敏度为96.88％、特异度为93.62％. 结论 本研究建立的蛋白质谱模型,能够准确和快速的鉴定肺克产ESBLs菌株,值得深入研究.     

评价罗格列酮钠治疗2型糖尿病长期效果的Markov模型

目的　评价新药罗格列酮钠治疗糖尿病的长期效果。方法　根据糖尿病治疗过程建立Markov状态转移决策树模型。结果　在10年研究期间,罗格列酮钠治疗组有14 . 2 %糖尿病患者转化为糖尿病并发症,3 8%糖尿病患者死亡,而非罗格列酮钠治疗组有2 2 . 7%糖尿病患者转化为糖尿病并发症,6 . 6 %糖尿病患者死亡。结论　Markov状态转移决策树模型是评价药物治疗长期效果的有效模型。     

液体芯片飞行质谱技术与人工神经网络模型在矽尘接触人群诊断中的应用

目的 筛选矽尘接触人群诊断相关血清差异蛋白并建立诊断矽尘接触人群的人工神经网络模型.方法 应用液体芯片飞行时间质谱技术检测I期矽肺组25例,非接触正常对照组、矽尘接触组及O+期组每组30例,共115例样本的血清蛋白质质谱,结合人工神经网络建立矽尘接触人群诊断模型.结果 筛选出2021,2554,5066,8600四个差异蛋白质峰,建立矽尘接触人群诊断模型.其区分矽尘接触人群与正常对照组的特异性为100%,敏感性为90%.准确率为92.3%;该模型对研究样本中接尘组、O+期组和I期矽肺组的样本识别率分别为100%、93%和96%.结论 成功建立了矽尘接触人群诊断模型,该模型在矽尘接触人群的诊断中具有较高的识别率.     

2型糖尿病患者并发大血管病变的危险因素分析

目的 探讨2型糖尿病患者并发大血管病变的危险因素,为疾病的临床防治提供参考依据。方法 回顾性分析射阳县人民医院2021年1月至2023年5月收治100例2型糖尿病患者的临床资料,将其中合并大血管病变的27例患者作为合并大血管病变组,剩余未合并大血管病变的73例患者作为未合并大血管病变组。统计两组患者的临床资料,并进行单因素分析、多因素Logistic回归分析,筛选影响2型糖尿病患者并发大血管病变的独立危险因素。结果 本研究中,100例2型糖尿病患者中合并大血管病变27例,发生率为27.00%;与未合并大血管病变组相比较,合并大血管病变组患者中合并高血压占比、患者血清糖化血红蛋白(HbA_1c)、C-反应蛋白(CRP)水平均升高,患者糖尿病病程延长(均P<0.05),两组患者性别、吸烟史、年龄、总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、三酰甘油(TG)相比,差异均无统计学意义(均P>0.05);多因素Logistic回归分析结果显示,合并高血压、HbA_1c水平较高、CRP水平较高、糖尿病病程...     

基于决策树的“椎管狭窄”DIP付费的并发症指数测算

目的 探索DIP分组“椎管狭窄：腰椎椎体间融合术，后入路”的标准费用细分方案和并发症指数(CCI)测算，为医保部门完善DIP支付方案及政策制定提供参考。方法 选取广州市某大型三甲医院2020—2022年共1 610例“椎管狭窄”病例病案首页数据，筛选该病组的主要并发症，进一步采用决策树模型进行费用数据拟合，建立不同并发症的DIP细分组别，测算各组的并发症指数。结果 “椎管狭窄”病组的并发症主要由高血压、2型糖尿病、高尿酸血症和泌尿系感染，分别有20.31%、10.37%、5.16%和4.35%的病例发生这些并发症；分位数回归分析显示，是否有高血压、2型糖尿病、泌尿系感染或肺炎的2组病例之间，住院总费用存在统计学差异(P<0.05);基于决策树模型共形成4个“椎管狭窄”的DIP细分组别，具有“高血压”和“泌尿系感染”的细分组别并发症指数均为1.04,具有“2型糖尿病”并发症的细分组别并发症指数为1.08,其他并发症的细分组别并发症指数为0.98。结论 “椎管狭窄”的并发症病种分布广泛分散；运用决策树模型建立“椎管狭窄”细分方案标准费用和并发症指数测算，提高了DIP支付的精准度，可以...     

2型糖尿病患者血清超敏C-反应蛋白的表达特性

目的　探讨 2型糖尿病患者血清超敏C -反应蛋白 (hs-CRP)的表达特性。方法　利用胶乳增强免疫比浊法定量检测健康对照组 10 0例、2型糖尿病患者 130例 (其中糖尿病无大血管并发症 75例 ,有大血管并发症 5 5例 )的血清hs -CRP和脂蛋白 (a) (Lp(a) ) ,酶法检测总胆固醇TC ,高、低密度脂蛋白胆固醇(HDL -C、LDL -C)。结果　①hs-CRP在健康对照组为 (0 . 78± 0 .5 5 )mg/L ,糖尿病无大血管病变组为 (3 .0 5±1 .2 1)mg/L ,糖尿病并发大血管病变组为 (4 6 5± 1 .0 3)mg/L ,与健康对照组比较不论有无大血管并发症差异均有显著性差异 (P <0. 0 0 1)。②糖尿病并发大血管病变组总胆固醇、LDL -C和Lp(a)比健康对照组均明显增高 (P <0 .0 0 1) ;其总胆固醇、LDL -C、Lp(a)和hs-CRP浓度与糖尿病无大血管病变组之间的差异也有显著意义 (P <0 . 0 1)。结论　hs -CRP对糖尿病患者发生大血管意外预测和预防具有重要意义。     

血清高敏C反应蛋白与2型糖尿病大血管病变的相关性研究

目的探讨血清高敏C反应蛋白与2型糖尿病大血管病变的关系。方法选取2型糖尿病患者62例,其中2型糖尿病并发大血管病变组（A组）32例,无大血管病变组（B组）30例,另选30例健康者为对照组（C组）。分别测定三组患者血清高敏C反应蛋白水平。结果2型糖尿病组高敏C反应蛋白水平与健康对照组比较明显升高（P〈0．05）;并发大血管病变患者高敏C反应蛋白水平高于非大血管病变患者（P〈0．05）。结论血清高敏C反应蛋白水平的检测对预测2型糖尿病患者发生大血管病变的发生有重要的临床意义。     

应用SELDI-TOF-MS技术筛选肝癌血清标志物的研究

[目的]分析肝癌患者与慢性肝病患者血清蛋白指纹图谱的差异,建立肝癌和慢性肝病血清标志物诊断模型。[方法]采用表面增强激光解析离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术,应用弱阳离子结合芯片(weak cation exchange,WCX2)以及配套软件,对肝癌患者和慢性肝病患者的血清差异蛋白质进行检测分析,构建诊断模型。[结果]通过对肝癌患者术前血清与慢性肝病患者血清蛋白质谱分析发现共有38个蛋白质表达量有明显差异。并获得相对分子质量为M3815,M4678,M4703,M4881,M5304,M5716,M6203,M7789,M7988,M8168,M9312这11个蛋白质组成的模型,可将肝癌患者与慢性肝病患者正确分组,其准确率81.5%(53/65),灵敏度81.3%(39/48),特异度82.4%(14/17)。[结论]有分类意义的11个差异蛋白可能与肝癌发生发展密切相关。     

糖尿病大血管病变

<正>随着社会发展和生活条件的改变,糖尿病发病率急剧上升。最新的流行病学调查结果表明,成年人2型糖尿病的发病率高达11.6%。2型糖尿病患者的主要死亡原因是心脑血管疾病,而糖尿病心脑血管疾病是糖尿病大血管并发症的表现。什么是糖尿病大血管病变呢?糖尿病大血管病变是糖尿病常见的并发症。糖尿病大血管病变是指糖尿病导致中等或较大的动脉发生了粥样硬     

2型糖尿病大血管病变风险及其交互作用分析

目的 探讨2型糖尿病病人(type 2 diabetes mellitus,T2DM)合并大血管病变的危险因素以及危险因素之间的交互作用.方法 设计调查问卷,收集1999年1月～2010年12月期间在广州市某医院住院的2型糖尿病患者的病历资料,包括年龄、性别、病程等19个变量.采用分类树对危险因素进行定性的交互作用分析,采用非条件Logistic回归模型定量分析危险因素的交互作用效应.结果 单纯T2DM无并发症的患者595例,T2DM合并大血管病变754例.建立分类树模型,包括3层,7个结点,4个终末节点,筛选出年龄、总胆固醇(total cholesterol,TC)、病程、高密度脂蛋白(high-density lipoprotein,HDL)、TC/HDL、三酰甘油(triacylglycerol,TG)、低密度脂蛋白(low density lipoprotein,LDL)、体重指数(body mass index,BMI)共8个危险因素.而与2型糖尿病大血管病变关联最密切的是年龄、病程和BMI.非条件Logistic回归分析结果显示:年龄与病程(OR=6.215,95％ CI:2.867～13.476,P＜0.001)、年龄与BMI(OR =2.484,95％ CI:1.465～4.212,P=0.001)在2型糖尿病进展大血管病变中存在交互作用.结论 年龄、病程和BMI相互作用是T2DM合并大血管病变的重要危险因素,年龄超过56岁,病程超过10年的患者应重点监测和干预,以防止大血管病变的发生.