蛋白芯片的基本原理及技术研究现状

分子生物学芯片技术研究的深入开展 ,为对于蛋白质结构和功能的研究提供了技术基础 ,本文拟对蛋白芯片的基本原理、技术研究的概况和存在问题进行综述     

蛋白芯片技术及其在疾病诊断中的应用现状与展望

蛋白芯片技术作为一种新的技术,日益受到人们的关注。现在有许多诊断芯片在临床上应用或即将应用的报道。目前这一技术已经用于肿瘤、自身抗体、T oRCH综合征、幽门螺杆菌感染、结核病等疾病的诊断中。随着该技术的不断完善,它将在生命科学研究中发挥越来越重要的作用。该文就蛋白芯片的原理、分类、制备过程、在疾病诊断中的应用、面临的问题和挑战及前景与展望作一介绍。     

蛋白芯片技术及在肿瘤实验室诊断中的应用现状

蛋白芯片、基因芯片同属生物芯片技术。生物芯片技术是 2 0世纪 90年代中期研究进展的重大科技项目。随着生命科学的长足进步 ,当 2 1世纪人类基因组计划即将完成 ,蛋白组计划的启动之即 ,生物芯片技术迅速的发展起来 ,受到各国专家学者的重视。然而 ,科学家们在基因组研究方面虽取得了很大的成果 ,但要认识基因及蛋白质在生命中的作用 ,首先必须了解细胞中的蛋白质。因细胞中的m RNA的浓度和与之所对应的蛋白质在量上没有必然的联系。为了研究一个细胞内成百万不同的蛋白质 ,提出了蛋白芯片技术 ,显然蛋白芯片技术是伴随着基因组的研究迅…     

应用蛋白芯片技术检测结核杆菌抗体的研究

目的评价蛋白芯片技术检测结核杆菌抗体的应用价值。方法应用结核杆菌蛋白芯片检测仪和试剂盒检测80例结核病患者和85名健康人群的血清标本。结果结核病患者标本阳性率为86.25%,健康人群阴性率是96.47%;结核杆菌抗原的抗体检出率以脂阿拉伯甘露聚糖(LAM)为最高(81.25%);2种抗原的抗体均为阳性的比例(51.25%)高于3种抗原的抗体均为阳性的比例(27.5%)和单个抗体阳性的比例(7.5%);蛋白芯片检测法的阳性预测值和阴性预测值分别是95.83%和88.17%。结论蛋白芯片技术具有简便、快速、敏感性高、特异性强和检测成本较低的特点,是结核病辅助诊断的有效方法。     

应用蛋白芯片技术检测结核杆菌抗体的研究

目的评价蛋白芯片技术检测结核杆菌抗体的应用价值。方法应用结核杆菌蛋白芯片检测仪和试剂盒检测80例结核病患者和85名健康人群的血清标本。结果结核病患者标本阳性率为86.25%,健康人群阴性率是96.47%;结核杆菌抗原的抗体检出率以脂阿拉伯甘露聚糖（LAM）为最高（81.25%）;2种抗原的抗体均为阳性的比例（51.25%）高于3种抗原的抗体均为阳性的比例（27.5%）和单个抗体阳性的比例（7.5%）;蛋白芯片检测法的阳性预测值和阴性预测值分别是95.83%和88.17%。结论蛋白芯片技术具有简便、快速、敏感性高、特异性强和检测成本较低的特点,是结核病辅助诊断的有效方法。     

蛋白芯片技术及其在血液病中的应用

蛋白质微阵列是既基因芯片技术之后又一重大的技术突破。它在蛋白质组学的研究中将起重要作用，可以用于疾病基础研究、诊断、疗效监测等方面。它具有高通量、自动化、灵敏度高和可用于多元分析等优点。本文就蛋白芯片原理、相关的制备方法与检测技术及其在血液病中的应用等方面进行了综述，并对现阶段该技术存在的不足和发展前景进行了讨论。     

蛋白芯片技术在肿瘤标志物中的研究进展

肿瘤尤其是恶性肿瘤严重威胁着人类的健康,肿瘤标志物的检测对恶性肿瘤的早期诊断、后期治疗有着重要的意义。但是传统单一的肿瘤标志物检测在诊断方面有其局限性,而多肿瘤标志物联合检测则更有助于肿瘤的早期诊断和后期治疗。生物芯片技术的发展为多肿瘤标志物联合检测创造了条件。     

应用蛋白芯片技术检测幽门螺旋杆菌感染

幽门螺旋杆菌(HP)呈全球性分布,多数地区感染率在50％以上,我国感染率在50％～80％。由于HP菌株不同,其所含细胞毒素相关蛋白CagA、VacA及其他致病因子也不尽相同,因此临床表现也各异。本研究利用蛋白芯片技术检测几类消化道疾病患者血清中HP的5种抗体,试图阐明它们与各类消化道疾病的关系。     

多肿瘤蛋白芯片240例检测结果分析

目的　探讨应用多肿瘤蛋白芯片检测技术对恶性肿瘤、非恶性肿瘤、健康人群检测的应用价值。方法　采用多肿瘤蛋白芯片技术对确诊的恶性肿瘤、非恶性肿瘤和健康人群体检者进行 12种常见的肿瘤标记物 (CA 199、NSE、CEA、CA 2 4 2、Ferritin、β HCG、AFP、fPSA、PSA、CA 12 5、HGH、CA 15 3)检测结果分析。结果　 84例恶性肿瘤 ,阳性 70例 ,阳性率 83 3% ,6 9例非恶性肿瘤 ,阳性 2 8例 ,阳性率 4 0 . 5 %。 87例健康人群体检 ,阳性 4例 ,阳性率 4 6 %。结论　多肿瘤蛋白芯片检测适用于肿瘤筛查 ,可提高肿瘤早期诊断的阳性率。     

生物蛋白芯片技术及其在ToRCH综合症诊治中的应用与展望

生物芯片(biochip)的设想起始于80年代中期,包括基因芯片、蛋白芯片及芯片实验室三大领域[1]。随着人类基因组计划(humangenomeproject,HGP)的发展与完成[2],以功能研究为核心的人类后基因组计划时代已经到来,建立新型、高效、快速的检测和分析技术已势在必行,这些高效的分析与     

蛋白芯片技术及免疫印迹技术检测抗核抗体的比对研究

目的 通过比对免疫印迹法与蛋白芯片法对血清标本中抗核抗体的检测结果,验证这两种方法是否具有等效性. 方法 分别用免疫印迹技术和蛋白芯片技术检测70例临床标本的抗核抗体,记录检验结果,并对检查结果进行统计学分析. 结果 经配对资料卡方检验分析,两种方法测定SSA、SSB、SM、Scl-70、Jo-1和CENP时结果差异无...     

多肿瘤蛋白芯片技术在健康体检人群中的应用评价

肿瘤蛋白芯片是基于多指标检测的思路,发挥蛋白芯片的优势建立的一种肿瘤实验室检测技术,通过同时定量分析被检者血清中12种肿瘤标志物的含量,对常见的肿瘤进行联合分析[1]。该方法具有高灵敏度、高特异性、快速和微量的优点。通过对我院2005年1～10月所测1497名健康体检患者进行多肿瘤蛋白芯片检测,现将检验结果报道如下。1材料与方法1.1材料1.1.1检测对象我院2005年1～10月健康体检者1497例,年龄22-75岁,平均年龄49岁,其中男性965例,女性532例。1.1.2仪器试剂多肿瘤标记物蛋白芯片检测系统(HD-22001A)及分析软件、多肿瘤标志物蛋白芯片(…     

食管鳞癌血清WCX2蛋白芯片诊断模型的研究

目的　分析食管鳞癌血清蛋白表达谱的改变 ,筛选并建立食管鳞癌血清标志物诊断模型。方法　采用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱 (SELDI TOF MS)技术分析 199例食管鳞癌患者和 10 6名性别、年龄匹配的健康人血清 ,获得WCX2蛋白芯片表达图谱。用BiomarkerPattern软件分析食管癌差异蛋白并初步建立诊断模型。扩大样本量 ,通过盲法分析进一步验证诊断模型。结果　在分子量 0～ 5 0 0 0 0范围内 ,共检测到 92个差异蛋白峰 ,其中 34个差异有显著意义 (P <0 0 5 )。建立了由 12个差异蛋白组成的食管鳞癌诊断模型 ,其敏感性为 91 5 % (5 4 / 5 9) ,特异性为86 9% (5 3/ 6 1)。扩大样本盲法验证结果其敏感性为 85 % (119/ 14 0 )、特异性为 84 4 % (38/ 4 5 )。结论　由 12个差异表达蛋白及其特定组合构成的诊断模型可以区分食管鳞癌与健康人     

应用蛋白芯片技术观察慢性肝病患者血清细胞因子的变化规律

目的：应用蛋白芯片技术，探讨不同类型慢性肝病患者血清中细胞因子的变化规律。方法：自行构建细胞因子芯片，并优化检测体系。选择健康人群（正常对照组，30例）及轻、中、重度慢性肝炎患者各30例（慢乙肝组），A、B、C级肝硬化患者各30例（肝硬化组），慢性重型肝炎30例（慢重肝组）；检测各组患者血清中白细胞介素-2（IL-2）、γ-干扰素（IFN—γ）、IL-4、肿瘤坏死因子-α（TNF-α）、可溶性细胞间黏附分子-1（sICAM-1）、转化生长因子-β1（TGF-β1）、金属蛋白酶组织抑制剂-1（TIMP-1）7种细胞因子的水平。结果：慢乙肝组7种细胞因子与正常对照组比较差异均有显著性（P均〈0．01），Th1类细胞因子IL-2、IFN—γ在慢乙肝轻度组中的水平基本正常，慢重肝组浓度最低（P〈0．01）。Th2类细胞因子IL-4则以慢重肝组最高（P〈0．0t），其变化规律为轻度〈A级〈中度〈重度=B级〈C级〈慢重肝，TNF-α变化规律为A级=轻度〈中度=B级〈C级〈重度〈慢重肝，TGF-β1为轻度〈中度〈重度〈A级〈慢重肝〈B级〈C级，sICAM-1则表现为轻度〈A级〈B级=中度〈重度〈C级=慢重肝，TIMP-1为轻度〈中度〈A级〈重度〈慢重肝=B级〈C级（P均〈0．01）。结论：慢性肝病患者血清细胞因子水平在一定程度上可反映肝脏炎症及纤维化程度，并且与慢性肝病的发生、发展、转归、预后密切相关。     

蛋白芯片技术在自身抗体检测中的应用

目的建立应用蛋白芯片技术检测抗核抗体谱中11种自身抗体的方法，并对蛋白芯片技术对自身抗体检测的敏感性和特异性进行评价。方法通过蛋白芯片技术与间接免疫荧光法（IIF）和酶联免疫吸附法（ELISA）自身抗体检测试剂盒进行比对，验证抗核抗体谱检测蛋白芯片（抗SSA-52抗体、抗SSA-60抗体、抗SSB抗体、抗Sm抗体、抗RNP抗体、抗Scl-70抗体、抗Jo-1抗体、抗dsDNA抗体、抗rRNP抗体、抗着丝点抗体和抗核抗体）在临床应用中的敏感性和特异性。除抗Jo-1抗体阳性样品较罕见，仅检测阳性样品32份，其他10种自身抗体，每种选择各阳性样本70份，阴性样本294份；并对检测结果进行统计学分析。结果除抗SSA52抗体和抗SSB抗体的检测敏感度分别为95．7％和98．6％外，其他9种自身抗体的检测敏感度均为100％；除抗SSB抗体、抗RNP-68抗体、抗Scl-70抗体、抗dsDNA抗体、抗CEN-B抗体、抗核抗原提取物抗体（ANA）的检测特异度分别为98．0％、98．0％、99．7％、99．7％、99．7％、98．3％外，其他5种自身抗体的检测特异度均为100％。结论蛋白芯片技术检测11种抗核抗体谱自身抗体的检测敏感度（均〉95．0％）和特异度（均〉98．0％）均较高，且与IIF和EHSA法有较高的符合率，能满足临床检测自身抗体谱的要求。此外，蛋白芯片技术检测自身抗体时具有高通量、简单快速、敏感度好和特异度强等优点，值得临床推广应用。     

肿瘤标志物蛋白芯片用于肿瘤筛查的实用性研究

目的探讨肿瘤标志物蛋白芯片(C12)快速检测系统进行肿瘤早期筛查及诊断的实用性。方法应用C12检侧系统,对2011年11月至2015年12月在奉城医院健康体检人群和临床检验标本中涉及高危人群的血清10 736例,进行12种常见肿瘤标志物(AFP、CEA、CA125、CA15-3、CA19-9、CA242、NSE、fPSA、PSA、β-HCG、HGH、Ferritin)定量检测,并对结果进行统计分析。结果 10 736例标本中共检出阳性967例,其中男496例,阳性检出率4.62%(496/10 736);女471例,阳性检出率4.39%(471/10 736);967例阳性标本经临床病理学确诊为肿瘤患者473例,阳性诊断率48.91%(473/967)。结论 C12检测系统联合检测多种肿瘤标志物,减少了多项目分别单一检测的繁琐流程,达到快速检测多项指标的目的,对提高肿瘤的检出率及恶性肿瘤的早期快速筛查具有一定的临床价值。     

利用蛋白芯片技术诊断和评估肾损伤的临床应用

目的利用Au蛋白芯片（proteinchip gold array）技术检测肾损伤患者尿蛋白指纹图谱,探讨其灵敏、快速预测和评估肾损伤的临床应用价值。方法利用表面增强激光解析电离飞行时间质谱（surface-enhanced laser desorption-ionization time of flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS）技术及Au蛋白芯片检测477例尿蛋白指纹图,包括237例肾病患者和240例对照者。利用生物标志模型软件（biomarker patterns software,BPS）筛选标志蛋白,结合人工神经网络（artificialneural network,ANN）技术建立模型,评价其在诊断和评估肾损伤中的应用价值。通过电喷雾四级杆飞行时间质谱（electrospray ionization quadrupole time of flight,ESI-Q-TOF）结合比对标准蛋白质谱,对部分差异蛋白进行鉴定。结果肾病患者与对照者尿中差异表达的蛋白质峰有75个,其丰度值两组间比较差异均有统计学意义（t值为-11.6-28.1,P均〈0.05）,筛选质荷比（m/z）6182、88439、7402、37706、76508、0045和91 240蛋白质建立的ANN模型预测肾损伤的灵敏度为96.6%（84/87）,特异度为94.4%（85/90）。鉴定结果表明11735、15150、22871、23770、67650 h和80045m/z蛋白分别为β2-微球蛋白、血红蛋白、α1-抗胰蛋白酶、α1-微球蛋白、白蛋白和转铁蛋白。结论基于Au蛋白芯片的SELDI-TOF-MS技术检测尿蛋白指纹图,在肾脏疾病的诊断、蛋白尿类型判断、肾损伤评估及治疗评价中具有潜在的应用价值。     

SELDI-TOF-MS蛋白芯片技术在胃癌早期诊断中的应用

目的 建立胃癌早期患者的血清差异表达蛋白诊断模型,构建用于胃癌早期诊断的敏感和特异的新方法.方法 采用PBSⅡ/C 型蛋白质指纹图谱仪及金芯片检测45例早期胃癌患者及80例健康对照人群血清蛋白质图谱,用Biomarker Wizard 3.1 软件分析所得数据,筛选胃癌差异表达蛋白.通过人工神经网络数学模型(ANN)选择最佳差异表达组合建立并验证胃癌的诊断模型.内标物质加入血清样本,校准和消除操作条件波动对分析结果的影响,提高实验的准确度.最后,应用SPSS13.0软件绘制胃癌诊断模型的受试者工作特征曲线(ROC curve),评价诊断模型的准确度.结果 在质荷比为2 000～20 000范围内共检测到有显著差异的蛋白质峰(t检验,P<0.01)28个.经ANN反复训练筛选其中5个差异蛋白(质荷比分别为2 545.3±3.6,2 942.7±4.3,3 135.5±2.8,4 130.6±2.1,8 691.4±1.3)组成胃癌人工神经网络诊断模型,对胃癌的诊断灵敏度为95.0%,特异度97.5%,阳性预测值为95.0%,阴性预测值97.5%,诊断准确度为96.67%.绘制ROC曲线,曲线下面积为0.972,表明该诊断模型准确性较高.结论 该研究建立的诊断模型对胃癌的诊断准确度较高.SELDI-TOF-MS蛋白芯片技术在胃癌的早期诊断和血清肿瘤标志物的筛选方面具有一定价值,值得进一步深入研究.     

蛋白芯片技术及其在妇科肿瘤早期诊断中的应用

妇科肿瘤早期诊断急需有意义的生物标记物,但目前能用于临床的此类标记物的敏感性和特异性尚达不到早期诊断的要求。血清蛋白组中低分子量(<15000kd)蛋白可能包含有大量生物标记物,因为在疾病过程中一系列酶解或蛋白水解切割产生了大量蛋白片段,其中大部分通过肾脏排除,因此血液中所携带的血清标记物丰度很低,常规蛋白检测技术很难发现[1,2]。表面增强激光解析电离(SELDI)蛋白指纹技术的出现为癌症早期生物标记物的检测提供了重要工具,目前已用于多种肿瘤的早期检测和早期诊断的研究[3~5],其敏感性和特异性均在80%以上,其中对卵巢癌的敏感…     

蛋白芯片技术筛选肝癌血清标志蛋白的初步研究

目的应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术(SELDI—TOF—MS)从肝癌患者血清中筛选标志蛋白，找出最佳的标志蛋白组合模式作为临床诊断指标。方法采用WCX2芯片及SELDI—TOF—MS技术对34例肝癌患者及34例健康对照组血清进行蛋白质指纹图谱检测分析，所得到的结果采用Biomarker Wizard和Biomarker Pattems System软件分析。结果发现肝癌患者和健康对照组血清蛋白质指纹图谱之间有17个稳定的标志蛋白，其中有6个标志蛋白在肝癌患者血清中高表达，11个标志蛋白在肝癌患者血清中低表达。分析系统筛选出13752Da及11472Da标志蛋白建立起一个肝癌的诊断模型，对肝癌的诊断特异性为97．06％，敏感度为91．18％，及阳性预测率为96．88％。结论SELDI-TOF—MS技术的特异性及敏感度远远高于目前所采用的某一单独的标志物的血清学诊断，其结果对进一步研究肝癌的蛋白质组学改变及其临床应用可能具有重要意义。