晚期NSCLC患者EGFR-TKI治疗过程中血清多肽变化及其临床意义的探索性研究

背景与目的本研究旨在应用基质辅助激光解析离子化-时间飞行质谱仪（matrix-assisted laser desorption ionization time-of-lfight mass spectrometry, MALDI-TOF-MS）检测晚期非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer, NSCLC）患者在接受表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂（epidermal growth factorreceptor tyrosine kinase inhibitors, EGFR-TKIs）治疗过程中血清多肽的变化并探索其临床意义。方法收集34例接受EGFR-TKI治疗的晚期NSCLC患者TKI治疗前、最佳疗效时及疾病进展后的自身配对血清样本102份。处理血清样本并应用MALDI-TOF-MS检测,得到质谱图后使用CPT统计软件进行分析,鉴定出差异多肽,并对其临床意义进行分析。结果34例接受EGFR-TKI治疗的患者无完全缓解（complete response, CR）患者,部分缓解（partial response, PR）11例,疾病稳定（stable disease, SD）23例,中位无进展生存期（progression-free survival, PFS）为8.0个月（95%CI：6.6-11.2）;中位总生存期（overall survival, OS）为11.4个月（95%CI：10.6-16.5）。对TKI治疗的三个不同时间点的血清进行质谱检测,结果显示三个时间点多肽指纹图谱均不相同;配对分析最佳疗效时与基线时质谱数据经CPT软件共鉴定出差异多肽峰87个,筛选出两组间有统计学差异[P<0.001、曲线下面积（area under curve, AUC）≥0.9]的多肽峰1个;疾病进展时与基线时共鉴定出差异多肽峰96个,筛选出两组间有统计学差异（P<0.001, AUC≥0.9）的多肽峰3个;最佳疗效时与疾病进展时共鉴定出差异多肽峰115个,筛选出两组间有统计学差异（P<0.001, AUC≥0.9）的多肽峰4个。结论 NSCLC患者TKI治疗过程中血清多肽存在动态变化,差异多肽可能与治疗效果、疾病进展相关,差异多肽的特性、临床意义需进一步鉴定和验证。     

应用MALDI-TOF-MS检测肺鳞癌患者血清多肽并分析其与化疗疗效相关性

背景与目的 晚期肺鳞癌(squamous cell carcinoma of lung,SCC)一线治疗以化疗为主,其标准铂二联方案化疗只能给患者带来有限的获益.并且不同的患者对于化疗药物的获益不同.所以实现化疗药物最优选择达到个体化预见性治疗尤为重要.本研究应用基质辅助激光解析电离飞行时间质谱(matrix-assisted laser desorp-tion/ionization-time of flight-mass spectrometry,MALDI-TOF-MS)检测初治晚期SCC患者接受紫杉醇类联合铂类化疗前血清多肽,并分析其与化疗疗效的相关性.方法 初治晚期SCC患者接受紫杉醇类联合铂类方案化疗,每两周期进行疗效评价.评效为完全缓解(complete response,CR)或部分缓解(partial response,PR)患者定义为化疗敏感组,疾病进展(progressive disease,PD)患者定义为耐药组.留取SCC患者化疗前血清样本,81例患者按照3:1的比例随机分为训练组(敏感组I与耐药组I)和验证组(敏感组II与耐药组II),预处理训练组血清样本并进行MALDI-TOF-MS检测,得到血清多肽指纹图谱.经ClinProTools软件系统分析处理,得到敏感组I与耐药组I的差异多肽.应用软件内置的3种不同的生物学算法分别建立疗效预测模型,选取最优算法建立疗效预测模型.运用验证组进行盲样验证.结果 训练组共纳入30例敏感组患者,31例耐药组患者;验证组共纳入敏感与耐药组患者各10例.训练组在敏感与耐药组有96个差异多肽,其中具有统计学意义的多肽有16个(P<0.001).由5个多肽(1,897.75 Da,2,023.93 Da,3,683.36 Da,4,269.56 Da,5,341.29 Da)建立疗效预测模型.该模型对化疗敏感组患者的识别率为95.11%,交叉验证率为89.18%.经验证组进行盲样验证,其模型的准确率为85%,灵敏度为90.0%,特异性为80.0%.敏感组I中位无进展生存期(progress free survival,PFS)为7.2个月(95%CI:4.4-14.5);耐药组I中位PFS为1.8个月(95%CI:0.7-3.5).结果发现:4,232.04 Da、4,269.56 Da的差异多肽与SCC患者PFS存在相关性(P<0.001).结论 应用MALDI-TOF-MS技术可检测到化疗敏感组及耐药组患者的血清多肽存在差异,初步建立的疗效预测模型可用于预测紫杉醇类联合铂类方案化疗疗效.但需进一步扩大样本量完善及验证模型.     

应用MALDI-TOF-MS检测原发性肝癌骨转移患者血清的多肽差异谱

目的:应用基质辅助激光解析电离飞行时间质谱(matrix-assisted laser desorption ionization-time of flight mass spectrometry,MALDI-TOF-MS)系统分析原发性肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)骨转移患者血清多肽差异谱,寻找具有潜在诊断意义的血清分子标志物.方法:收集50例HCC骨转移患者和50例HCC未骨转移患者的血清,分成训练组(76例)和验证组(24例).所有样本分别经ClinProt磁珠纯化、MALDI-TOF-MS检测及ClinProTools软件进行血清多肽差异谱分析.应用液相色谱质谱联用的方法对差异多肽进行序列鉴定.应用径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)算法建立诊断模型,并对诊断模型进行单盲法实验验证.结果:HCC骨转移患者中,共获得10条差异有统计学意义[P (Wilcoxon-test)＜0.001]的多肽峰,并成功鉴定了其中7条肽段(质荷比分别为1 780.7、1 866.5、2 131.6、2 880.4、1 532.4、2 489.8和2 234.3)的氨基酸序列,这些肽段的来源蛋白分别为甲胎蛋白(alpha-fetoprotein)、凝血酶原(prothrombin)、丝甘蛋白聚糖(serglycin)、交联-α-胰蛋白酶抑制物H4重链异构体2(isoform 2 of inter-alpha-trypsin inhibitor heavy chain H4)、自噬相关蛋白16-2异构体1(isoform 1 of autophagy-related protein 16-2)、转甲状腺素蛋白(transthyretin)和纤维蛋白β链(fibrinogen beta chain).选取2组间统计学差异最显著的6条多肽峰(质荷比分别为1 535.4、1 780.7、1 866.5、2 131.6、2 880.4和2 901.9)建立的诊断模型的识别率为89.47％,预测率为82.89％;单盲法验证模型的灵敏度为83％,特异度为92％.结论:筛选获得的差异血清多肽可能成为潜在的诊断HCC骨转移的分子标志物.     

运用MALDI-TOF MS方法建立食管癌患者血清蛋白指纹图谱诊断模型

 目的 本研究利用基质辅助激光解析离子化飞行时间质谱（matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry,MALDI-TOF MS）技术检测食管癌患者血清蛋白指纹图谱,建立食管癌诊断模型,探讨其临床应用价值。方法采用弱阳离子蛋白芯片（WCX磁珠）对血清进行分析前处理,运用MALDI-TOF MS技术检测119例标本（75例食管癌和44例健康对照）血清蛋白质谱图,通过蛋白芯片数据分析系统进行数据处理,以遗传算法结合支持向量机运算建立食管癌与健康对照组、早期食管癌与中晚期食管癌组诊断模型,随机抽取79例建模标本（50例食管癌和29例健康对照）进行训练与交叉验证,并选择新病例（30例食管癌和23例健康对照）血清标本进行测试。结果采集食管癌患者和健康对照者的血清蛋白质纹图谱,经数据分析找到75个有显著性差异的质荷比峰（P<0.05）和71个有非常显著性差异的质荷比峰（P<0.01）;软件包运算后,建立两个诊断模型：模型1：区分食管癌与健康对照组,由11个蛋白质峰（2 087,2 210,3 258,3 973,4 283,4 645,4 092,4 210,1 985,2 818和2 046 Da）组成,该诊断模型检测食管癌的敏感度为92.4%,特异性为87.4%;模型2：区分早期食管癌与中晚期食管癌组,由8个蛋白质峰（4 195,4 074,4 268,2 106,4 905,5 965,2 863 和 3 953 Da）组成,该诊断模型检测食管癌的敏感度为87.5%,特异性为89.7%。结论运用MALDI-TOF MS技术结合磁珠分选的方法可检测食管癌血清质谱图,建立具有较高的敏感度和特异性食管癌诊断模型。     

利用基质辅助激光解析电离飞行时间质谱联合磁珠技术寻找乳腺癌血清蛋白标志物

目的探索乳腺癌与乳腺良性疾病和健康人血清蛋白质谱表达差异,寻找具有鉴别诊断意义的血清蛋白标志物。方法实验分为两大组：（1）决策树模型组共293例标本,包括3个亚组,分别为乳腺癌组110例标本、乳腺良性疾病组113例和健康组70例,建立决策树（乳腺癌诊断）模型;（2）盲法验证组共34例标本,包括3个亚组分别为乳腺癌组7例标本、乳腺良性疾病组13例及健康组14例,进行盲筛验证决策树模型。采用弱阳离子磁珠捕获乳腺癌患者血清中的蛋白,使用基质辅助激光解析电离飞行时间质谱（MALDI—TOF—MS）仪检测绘制蛋白峰。应用Biomarker Wizard TM3．1软件和Biomarker Patterns TM5．0软件分析数据。统计分析采用方差分析法和秩和检验法。计算决策树模型诊断的准确率以及盲法验证模型诊断乳腺癌的敏感性和特异性。结果在决策树模型组中检测到了47个差异有统计学意义的蛋白峰（P〈0．050）。应用BPS5．0软件,以相对损失最小的原则从这47个蛋白峰中选取了4个蛋白峰,分别为相对分子质量（Mr,本文中相当于质荷比m／z）9292．5、Mr11707．2、Mr15504．5和Mr16107．9,用其建立决策树模型（乳腺癌诊断模型）。该模型判断乳腺癌、乳腺良性疾病及健康人的准确率分别为99．09％、95．58％、92．86％。盲法验证该模型诊断乳腺癌的敏感性为71．43％,特异性为88．89％。结论应用MALDI—TOF—MS联合磁珠技术可以检测乳腺癌血清中差异蛋白峰并可以建立决策树（乳腺癌诊断）模型。选择的4个差异蛋白蜂建立的决策树模型诊断乳腺癌具有好的准确性和较好的敏感性及特异性。决策树模型能将乳腺癌与乳腺良性疾病及健康人相鉴别。寻找到的Mr9292．54、Mr11707．2、Mr15504．5以及Mr16107．9的蛋白峰有望成为鉴别乳腺癌与乳腺良性疾病和健康人的有效的肿瘤血清蛋白标记物。     

血清多肽谱对高级别浆液性卵巢癌诊断价值分析

目的寻找高级别浆液性卵巢癌相关的血清标志,并评价其诊断价值。方法收集2006-07-17-2011-03-30浙江省肿瘤医院卵巢癌血清样本165例,均经病理确诊。采用纳米磁珠结合基质辅助激光解析离子化飞行时间质谱（MALDI-TOF-MS）技术,检测95例高级别浆液性卵巢癌患者、34例其他上皮性卵巢癌患者、36例卵巢良性肿瘤患者和70名健康志愿者血清样本,并获得血清多肽谱。采用Biomarker Wizard软件分析所获得的多肽谱找出差异蛋白,进一步采用SPSS 12.0中ROC曲线分析差异蛋白,评价其诊断灵敏度和特异性。结果通过34例高级别浆液性卵巢癌患者和34名年龄匹配的健康人群血清多肽谱比较筛选出8个差异峰,P〈0.0001。进一步扩大样本量,经分析ROC曲线面积〉0.9的有2 742、8 568和8 692m/z 3个差异峰;当差异峰2 742m/z取临界值24.31时,其诊断敏感性和特异性分别为90%和84.2%,其中早期卵巢癌诊断敏感性为82.35%。早期（Ⅰ、Ⅱ）与晚期（Ⅲ、Ⅳ）高级别浆液性卵巢癌比较有3 163、4 180和4 288m/z 3个差异峰,P〈0.01,其ROC曲线面积均〉0.7;其中3 163m/z鉴别早晚期高级别浆液性卵巢癌敏感性和特异性分别为52.9%和88.5%。高级别浆液性卵巢癌患者与其他上皮性卵巢癌患者比较无明显差异峰。高级别浆液性卵巢癌患者和卵巢良性肿瘤患者比较有13745、15930和28111m/z 3个差异峰,P〈0.01,ROC曲线面积〉0.7的差异峰有15930和28 111m/z;其中15930 m/z的鉴别诊断敏感性和特异性分别达到52.6%和80.6%。结论 2 742m/z差异蛋白对于早期高级别卵巢癌具有较高的诊断价值,3163m/z在早期和晚期高级别浆液性卵巢癌患者的鉴别诊断中有一定价值,15930m/z对于高级别浆液性卵巢癌和良性卵巢肿瘤鉴别诊断有一定的价值。     

应用MALDI-TOF MS技术建立贲门癌血清蛋白指纹图谱诊断模型

背景与目的:贲门癌是常见的消化道肿瘤,预后差,5年生存率低.早期诊断是改善其预后的关键因素之一.近年来,蛋白质组学的迅速发展推进了肿瘤标志物研究的进程,其中基质辅助激光解析离子化飞行时间质谱(matrix assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry,MALDI-TOF MS)作为常用的蛋白质组学技术,成为检测和验证血液等体液肿瘤标志物的新技术及平台.本研究利用MALDI-TOF MS技术检测贵门癌患者血清蛋白指纹图谱,建立贲门癌诊断模型,探讨其临床应用价值.方法:收集河北医科大学第四医院2009年3月-2010年5月胸外科贲门癌患者血清63例和健康志愿者血清54例,采用弱阳离子蛋白芯片(WCX磁珠)对血清进行分析前处理,MALDI-TOF MS技术进行血清蛋白图谱检测,所得结果用ZUCI-蛋白芯片数据分析系统进行处理.运用遗传算法(genetic arithmetic,CA)结合支持向量机(support vector machine,SVM)运算建立贲门癌蛋白指纹图谱诊断模型:将117例标本随机分为训练组和盲法测试组,经训练后验证诊断模型的特异度和灵敏度.结果:采集贵门癌患者和健康对照者的血清蛋白指纹图谱,经数据对比分析找到69个有显著性差异的质荷比峰(P＜0.01);从中筛选出差异最显著的10个蛋白质荷比峰建立诊断模型(m/z分别为2 863、4 655、3 883、3 241、3 952、2 295、2 741、1 546、4 054和2 671).通过验证,该诊断模型的灵敏度为96.83%、特异度为90.74%.结论:应用MALDI-TOF MS技术能够检测贲门癌患者血清蛋白指纹图谱,建立贲门癌诊断模型.该模型在贲门痛诊断中具有较高的灵敏度和特异度,有一定的临床应用价值.     

应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术筛选乳腺癌相关蛋白标志物

目的 应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术筛选乳腺癌的特异性蛋白标志物.方法 用SELDI-TOF-MS仪及CM10蛋白芯片检测110例乳腺癌患者治疗前及100名健康对照的血清蛋白指纹图谱,应用软件自动采集数据、筛选差异表达蛋白,对表达有差异蛋白的诊断效率进行统计分析,采用多变量的Logistic回归模型校正混杂因素.结果 乳腺癌组与健康对照组相比,共有49个蛋白峰的强度差异有统计学意义(P＜0.05).结合以前的文献,筛选出6个蛋白标志物,质荷比(M/Z)分别为3264、3968、4376、8124、8924和9180,组建成乳腺癌诊断模型,其中表达下调的蛋白M/Z有4376、8126和8924,表达上调的有3264、3968和9180.M/Z为3264、3968、4376、8126、8924的蛋白诊断乳腺癌的ROC曲线下面积分别为0.936、0.933、0.727、0.976和0.751,可作为诊断乳腺癌的标志物.M/Z为9180的蛋白与乳腺癌的TNM分期和Her-2的表达相关(P＜0.05),M/Z为8926的蛋白峰与乳腺癌淋巴结转移有一定的关系(P＜0.05).结论 SELDI蛋白质谱技术可能有效地区分乳腺癌患者和健康人,筛选出的蛋白对乳腺癌诊断的灵敏度和特异度较高.SELDI在乳腺癌的诊断及乳腺癌特异性分子生物标志物的筛选方面具有一定的应用价值.     

血清蛋白质谱诊断模型在乳腺癌辅助诊断中的价值

目的 建立乳腺癌的血清蛋白质谱诊断模型,评价其在乳腺癌辅助诊断中的价值.方法 应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测113例乳腺癌患者、103例乳腺良性肿瘤患者及92例健康女性的血清蛋白质谱,采用Biomarker Pattern(BPS)软件分析蛋白质谱,建立分类树模型,然后对模型进行盲筛验证.结果 比较乳腺癌患者与健康女性的血清蛋白质谱,筛选出12个差异蛋白质峰.经验证,所建立的分类树模型Ⅰ诊断乳腺癌的灵敏度为91.9%,特异度为81.2%.比较乳腺良性肿瘤患者与健康女性的血清蛋白质谱,筛选出11个差异蛋白质峰.经验证,所建立的分类树模型Ⅱ诊断乳腺良性肿瘤的灵敏度为87.9%,特异度为81.2%.比较乳腺癌与乳腺良性肿瘤患者的血清蛋白质谱,筛选出2个差异蛋白质峰.经验证,所建立的分类树模型Ⅲ诊断乳腺癌的灵敏度为81.8%,特异度为78.3%.应用这些差异蛋白及分类树模型,分别对93例CA15-3阴性乳腺癌患者与36例乳腺良性疾病患者的血清、20例CA15-3阳性乳腺癌患者与36例乳腺良性疾病患者的血清进行盲筛,诊断乳腺癌的敏感度和特异度分别为80.6%和91.7%、75.0%和91.7%,明显高于传统的乳腺癌标志物CA15-3,而CA15-3阴性与CA15-3阳性乳腺癌未见明显的差异蛋白质峰.结论 应用SELDI-TOF-MS技术可筛选出乳腺癌、乳腺良性肿瘤和健康女性血清蛋白质谱存在的差异蛋白质峰,据此建立的诊断模型可用于乳腺癌的辅助诊断.     

乳头状甲状腺癌患者血清中特异性标志物的检测与鉴定

目的 探讨并鉴定乳头状甲状腺癌患者血清中肿瘤相关蛋白作为特异性标志物的可能性.方法 应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测35例乳头状甲状腺癌、40例甲状腺良性结节和34例健康对照者的血清标本,应用生物信息学方法筛选差异蛋白峰,经高效液相色谱(HPLC)分离出差异蛋白,酶解后进行液质联用串联质谱(LC-MS/MS)分析,用SEQUEST检索程序查询Bioworks数据库蛋白序列进行鉴定.结果 筛选出6个最显著的差异蛋白质,质荷比(M/Z)分别位于6651、6452、7653、7932、15 106和15 848.M/Z位于6651、6452处的蛋白质在乳头状甲状腺癌组表达低于甲状腺良性结节和健康对照组;M/Z位于7653、7932、15 106、15 848处的蛋白质在乳头状甲状腺癌组表达高于甲状腺良性结节和健康对照组,差异均有统计学意义(均P<0.01).联合6种潜在蛋白质标志物,区别乳头状甲状腺癌和非乳头状甲状腺癌的特异度为88.0%,敏感度为92.5%.bl/Z位于6651、6452、7653和15 106、7932和15 848处的蛋白标志物分别为载脂蛋白C-Ⅰ、载脂蛋白C一Ⅲ、α-珠蛋白、β-珠蛋白.结论 鉴定出的载脂蛋白C-Ⅰ、载脂蛋白C-Ⅲ、α-珠蛋白和β-珠蛋白在乳头状甲状腺癌的诊断中具有一定的价值和广泛的应用前景,值得进一步研究和探讨.     

SELDI-TOF-MS筛查乳腺癌患者血清特异性蛋白的探讨

目的：应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）技术寻找乳腺癌患者血清特异性蛋白.方法：应用弱阳离子蛋白质芯片（WCX2）及SELDI-TOF-MS技术检测12例正常人、10例乳腺良性病患者和22例乳腺癌患者血清中蛋白的相对含量.结果：三组样本质荷比在2000～30000 Da间3939.314Da与3960.478Da的2个蛋白峰有显著差异.结论：SELDI-TOF-MS技术对乳腺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,值得推广.     

双向凝胶电泳—飞行时间质谱法分析人肺鳞细胞NCI—H520蛋白质组成分

目的：建立和优化肿瘤蛋白质组研究的方法系统,并分析人肺鳞癌细胞蛋白质组。方法：用固相 ｐＨ梯度双向凝胶电泳分离人肺鳞癌细胞系ＮＣＩ－Ｈ５２０总蛋白,银染显色,ＰＤＱｕｅｓｔ ２ＤＥ软件分析,对部分蛋白质 点用基质辅助激光解析电离飞行时间质谱（ｍａｔｒｉｘ－ａｓｓｉｓｔｅｄ　ｌａｓｅｒ　ｄｅｓｏｒｐｔｉｏｎ／ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ　ｔｉｍｅ ｏｆ　ｆｌｙｉｎｇ　ｍａｓｓ　 ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ, ＭＡＬＤＩ－ＴＯＦ－ＭＳ）测定其胶内酶解后的肽质指纹图谱,用 ＰｅｐｔＩｄｅｎｔ软件查询 ＳＷＩＳＳ－ＰＲＯＴ数据库。结果：获得了分辨 率和重复性均较好的双向电泳银染图谱,图像分析探测到３块胶的平均蛋白质点数为（１１４６±１１６）,平均匹配的点 数为（８５１±９５）,匹配率达 ７３． ７％, ３ 块胶在蛋白质点位置上具有较好的重复性, ＩＥＦ方向的平均偏差为（１． ５２± ０．２２）ｍｍ,ＳＤＳ－ＰＡＧＥ方向的平均偏差为（１．９７ ± ０．１３）ｍｍ。随机取６０个蛋白质点进行胶内原位酶解－质谱指纹图 分析得到了５４个蛋白质点的肽质指纹图,查询数据库初步鉴定了４４个蛋白质,其中部分是与细胞周期有关的蛋 白,部分是与信号传导有关的蛋白,部分     

血清多肽谱检测对子宫内膜癌早期诊断价值

目的 研究子宫内膜癌患者血清多肽谱的变化,探讨子宫内膜癌早期诊断相关的差异蛋白.方法 选取2008-05-01-2011-05-31浙江省肿瘤医院收治的子宫内膜癌患者134例、子宫体良性病变患者103例和健康女性志愿者95名作为研究对象.将研究对象分为测试组(45例Ⅰ期子宫内膜癌患者和45名健康女性)、验证组(134例子宫内膜癌患者和95名健康女性),采用基体辅助激光解吸电离飞行时间质谱(matrix-associated laser disso-ciation/ionization timeof flight mass spectrmtry,MALDI-TOF-MS)结合纳米磁殊技术测定其血清多肽谱,Biomarker Wizard软件筛选差异蛋白峰,采用SPSS 12.0中ROC曲线分析差异峰建立诊断模型,进一步评价模型对诊断子宫内膜癌的敏感度和特异性,并分析差异蛋白峰在各期子宫内膜癌及子宫良性病变患者中的分布情况.结果 血清多肽谱检测结果显示,测试组质荷比为1 500～30 000 m/z,共测得82个蛋白峰,其中有12个差异峰差异有统计学意义,P＜0.001.在12个差异峰中,取ROC曲线面积≥0.8的2 768、3 402和6 441 m/z 3个差异峰作为子宫内膜癌的诊断模型,其敏感度分别为78.4％、75.4％和66.8％,特异性分别为92.6％、89.5％和86.2％;三者联合的敏感度和特异性为88.1％和75.8％.联合诊断模型鉴别子宫内膜癌和子宫良性病变的敏感度为94.9％.结论 血清多肽谱检测筛查发现的差异峰2 768、3 402和6 441 m/z能较正确的区分子宫内膜癌患者、健康人和子宫良性病变患者,有助于子宫内膜癌的早期筛查.     

乳腺癌患者与健康人血清蛋白质谱的差异分析

目的探索乳腺癌患者与健康人群的血清蛋白质谱差异,寻找能够帮助鉴别诊断乳腺癌的候选血清蛋白标志物。方法收集117例乳腺癌患者和56例健康人的血清标本,随机分为训练组（74例乳腺癌和36例健康人）与测试组（43例乳腺癌和20例健康对照）。采用表面增强激光解析离子化飞行时间质谱（SELDI—TOFMS）技术检测所有血清标本的蛋白质谱。用Biomarker Wizard统计软件比较训练组乳腺癌与健康对照间的蛋白质谱差异,再用Biomarker Pattern软件筛选出一组差异蛋白构建决策分类树模型以鉴别乳腺癌病例和健康人群,最后用测试组对分类模型进行验证。结果乳腺癌组和健康对照组的血清蛋白质谱存在14个差异显著的蛋白峰,以质荷比分别为3958、4288、4974、5902、8518、8930、9282和11360的8个差异蛋白构建决策树分类模型,鉴别乳腺癌与健康对照组的敏感性为82．43％（61／74）,特异性为83．33％（30／36）,准确性为82．73％（91／110）,用测试组进行验证的敏感性为86．05％（37／43）,特异性为65．00％（13／20）,准确性为79．37％（50／63）。结论乳腺癌与健康人群的血清蛋白质谱存在差异,SELDI—TOFMS技术筛选出的血清差异蛋白有助于乳腺癌的鉴别诊断。     

MALDI-TOF-MS检测宫颈浸润癌血清中蛋白质谱的变化

目的:建立宫颈癌的蛋白质组指纹诊断模型,筛选宫颈癌相关蛋白,为建立宫颈癌肿瘤标志物提供理论基础.方法:采用弱阳离子交换磁珠、基质辅助激光解析附电离飞行时间质谱(MB-WCX、MALDI-TOF-MS)技术对37例宫颈浸润癌(宫颈癌组)及50例健康人(对照组)的血清进行蛋白质组的对比研究.结果:宫颈癌组和对照组中共有21种蛋白质质峰谱强度差异有统计学意义(P＜0.05),以M1450.35Da,M1778.7Da,M1896.65Da,M5520.42Da的4种蛋白质作为分类变量建立分类预测模型并对宫颈癌和对照组进行分类诊断,其识别率和预测能力分别为90.45%和81.75%;宫颈癌不同病理分化程度蛋白质组时比发现共有2种蛋白质质峰强度差异有统计学意义(P＜0.05),以M5904.14Da,M5264.26Da的2种蛋白质作为分类变量建立分类模型并对不同分化程度进行分类诊断,其识别率和预测能力分别为81.48%和78.89%.结论:利用MALDI-TOF-MS技术筛选出来的具有分类意义的蛋白质,有可能成为宫颈癌诊断及预后判断的一组生物学指标,为宫颈癌肿瘤标志物提供重要线索.     

应用磁珠联合质谱技术建立结直肠癌血清差异蛋白诊断模型

目的 应用磁珠联合质谱技术筛选结直肠癌Ⅰ、Ⅱ期患者差异蛋白质,建立其血清学筛查方法。方法 收集血清样本156例（其中结直肠癌80例,健康志愿者76例）,随机分为建模组和验证组。采用弱阳离子磁珠分离血清小分子蛋白,基质辅助激光解吸离子飞行时间质谱仪建立结直肠癌及健康志愿者血清蛋白谱,Clinprot Tools 2.2软件对建模组血清蛋白谱进行定量分析,建立结直肠癌判别模型,以所获取的判别模型判别验证组样本,评价判别模型的诊断价值。应用ELISA法检测验证组癌胚抗原。结果 对比分析建模组结直肠癌及健康志愿者血清蛋白谱,发现共有44个差异蛋白峰（P<0.05）,其中在结直肠癌中高表达35个,低表达9个,利用其中3个差异峰（质荷比分别为1330.95、2883.96、9294.14）建立诊断模型,交叉验证的准确性为94.87%（74/78）,经独立样本双盲验证,其敏感度为87.50%（35/40）,特异性为89.47%（34/38）,高于CEA。结论 应用磁珠分离和质谱技术建立的诊断模型具有较高的准确性,对提高结直肠癌的筛查具有一定的临床意义。     

卵巢癌血清差异表达蛋白分析

目的:探讨卵巢癌血清差异表达蛋白对提高卵巢癌的诊断的意义.方法:采用弱阳离子(WCX)磁珠纯化试剂盒和基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)技术,对41例晚期卵巢癌(FIGOⅢ、Ⅵ期)、40例良性卵巢肿瘤患者及40例健康人群对照血清标本进行检测,筛选出卵巢癌患者与对照组血清中的差异表达质谱峰,并建立诊断模型;再用此模型对8例早期卵巢癌(FIGOⅠ、Ⅱ期)进行测试,检测其用于早期卵巢癌诊断的可行性.结果:在Mr 1 000-12 000区段,发现卵巢癌与对照组间差异表达蛋白峰8个(P＜0.01或P＜0.05),其中低表达的4个,Mr分别为1457,1857,2202,7761,高表达的4个,Mr分别为:2946,5333,5859,5901.用它们建立成卵巢癌的诊断模型,对8例早期卵巢癌患者进行预测,7例预测准确,准确率为87.5%.结论:MALDI-TOF-MS结合磁珠技术能直接检测出晚期卵巢癌患者血清差异表达蛋白,并且适用于早期卵巢癌患者的诊断,对提高卵巢癌诊断的敏感性和特异性具有一定的临床意义.     

LTQ和SELDI-TOF质谱对弱阳离子磁珠捕获的血清多肽和蛋白的鉴定

[目的]鉴定弱阳离子磁珠捕获的血清多肽和蛋白峰。[方法]收集经弱阳离子磁珠从人血清中捕获后洗脱下来的蛋白,然后经过HPLC分离,各组分的一部分跑SDS-PAGE胶并用LTQ质谱鉴定,另一部分采用SELDI-TOF检测,最后结合参考文献信息初步确定部分峰的鉴定结果。[结果]通过SELDI-TOF检测结果发现5个组分有比较明显的峰,基于LTQ质谱鉴定了这5个组分分子量在30kD以下的蛋白,数据库搜索结果显示评分在100分以上共鉴定出66个单一蛋白。并初步确定了13个SELDI-TOF上峰的蛋白结果。[结论]HPLC分离富集结合SELDI-TOF和LTQ质谱能比较有效地鉴定丰度比较高的差异峰,是各种差异峰鉴定策略的有益补充。     

表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术筛查乳腺癌血清特异性蛋白质及其临床意义

目的 探讨表面增强激光解吸电离飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）技术筛查乳腺癌血清特异性蛋白质的临床意义。方法 应用SELDI-TOF-MS技术检测38例乳腺癌、33例乳腺良性疾病和43例健康对照者的血清蛋白质指纹图谱,并联合应用BioMarker Wizard 3．01及BioMarker Pattem Software5．01软件分析处理数据,筛选肿瘤标志物并建立诊断模型。结果 质荷比分别为M2077_07、M1827_38、M2650_51和M2060_62的4个蛋白质峰组合构建的诊断模型Ⅰ,鉴别乳腺癌和非乳腺癌的交叉验证敏感性为73．7％（28／38）,特异性为73．7％（56／76）。质荷比分别为M2251_62、M3405_56、M3428_16、M4666_98和M16239_8的5个蛋白质峰组合构建的诊断模型Ⅱ,鉴别Ⅰ期乳腺癌和乳腺良性疾病的交叉验证敏感性为84．8％（28／33）,特异性为55．6％（5／9）。质荷比分别为M1701_48、M3116_17、M1676_88、M5890_33和M2921_02的5个蛋白质峰组合的诊断模型Ⅲ,鉴别Ⅰ期与Ⅱ～Ⅳ期乳腺癌的交叉验证敏感性为88．9％（8／9）,特异性为86．2％（25／29）。结论 SELDI-TOF-MS技术在乳腺癌的筛查、早期诊断及临床分期判定等方面具有一定价值,值得进一步深入研究。     

运用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱技术建立鼻咽癌特异血清多肽谱诊断模型

目的 探讨鼻咽癌患者与正常健康者血清蛋白谱的差异,建立特异的鼻咽癌血清多肽谱诊断模型.方法 收集治疗前的鼻咽癌患者和正常健康对照者的血清标本,通过特异的液体磁珠分选后,进行基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱技术(MALDI-TOF MS)分析,得到鼻咽癌患者的血清多肽谱.采用专用的生物信息学分析软件ClinProtTM进行差异分析,运用遗传算法,建立鼻咽癌的血清多肽谱诊断模型.通过盲法检验模型的灵敏度和特异度.结果 检测出鼻咽癌患者与正常健康者的差异蛋白峰有99个,选取两组间差异有统计学意义的、相对分子质量为808.99、834.61、3954.82和8141.88的蛋白峰,建立鼻咽癌诊断模型,该模型鼻咽癌的识别率为90.0%,预测能力为84.3%,盲法榆验模型的灵敏度为80.0%,特异度为64.0%.结论 鼻咽癌患者与正常对照者的血清间存在蛋白表达的差异,建立的特异的血清多肽谱诊断模型在鼻咽癌的诊断中有一定的应用前景,为寻找特异的鼻咽癌血清肿瘤标记物提供了一定的依据.

Abstract：

Objective To determine the specific serum peptide profile by comparing the serum differences between nasopharyngeal carcinoma patients (NPC) and normal control subjects, and to provide a diagnostic model of nasopharyngeal carcinoma. Methods Pre-treatment serum samples of NPC and normal control subjects were collected and assayed by MALDI-TOF MS analysis. The peptides were extracted with magnetic beads coated with WCX. Mass spectrographic data were analyzed with ClinProtTM software. The specific serum peptide model of NPC was established by using genetic algorithms. The sensitivity and specificity of model were tested by blind testing. Results The serum peptidome patterns of nasopharyngeal carcinoma was obtained. Differential expression of 99 peptide peaks was deteced, and the 808.99 Da,834.61 Da, 3954.82 Da, 8141.88 Da peptide peaks showing statistically significant differences between the two groups, were used to establish the diagnostic model for nasopharyngeal cancer. The recognition rate and predictive power of the model were 90.0% and 84.3%, respectively. The sensitivity and specificity of the model were 80. 0% and 64. 0% determined by blind testing, respectively. Conclusions Significant differences of serum peptide peaks are detected between NPC and normal control groups. The established specific serum peptide model may have certain application in the diagnosis of nasopharyngeal carcinoma, and provides the basis for discovering specific tumor markers of nasopharyngeal carcinoma.