血清蛋白质指纹图谱诊断模型在肾癌中的应用

目的 检测肾癌患者血清蛋白质,筛选特异的蛋白质标记物,构建用于肾癌早期诊断的血清蛋白质指纹图谱模型.方法 应用蛋白质芯片CM10及表面增强激光解吸/离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术测定168例血清标本(其中肾癌53例,肾良性占位性病变47例,健康志愿者68例)的蛋白质质谱,用随机抽取的118例标本(肾癌38例,肾良性占位病变30例,健康志愿者50例)作为训练组,应用支持向量机进行训练和交叉验证,建立肾癌诊断模型;其余50例标本进行盲法验证.结果 利用质荷比分别为5350、4100、3446、5027和6115的5个蛋白峰建立区分肾癌和正常人的诊断模型,其敏感性为94.74%,特异性为92%.盲法验证显示敏感性为93.33%,特异性为88.89%.区分肾癌和肾良性占位病变的诊断模型,敏感性为92.11%,特异性为90%.区分透明细胞癌和其他病理类型的肾癌的诊断模型对透明细胞癌的判别率为92.84%,对其他病理类型的肾癌的判别率为81.82%.结论 表面增强激光解吸电离/飞行时间质谱技术结合支持向量机建立肾癌血清蛋白质指纹图谱模型对诊断肾癌具有较高的敏感性与特异性.     

SELDI-TOF-MS技术用于结直肠癌诊断意义的分析

目的探讨SELDI蛋白芯片技术在结直肠癌患者中的诊断价值。方法应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱仪和CM10芯片检测结直肠癌患者和构成比相似的对照组外周血清,筛选出结直肠癌特异蛋白峰并初步建立诊断模型。通过盲筛进一步验证诊断模型。同时收集上述结直肠癌患者根治术后7d的55例血清,观察手术前后有无差异蛋白峰。结果筛选出的特异蛋白峰质荷比为3 413,4 101,4 191,4 306,4 366,6 453,6 645,8 586,8 709,13 786,13 996,5 647,7 993和15 960Da,初步建立诊断模型。利用该模型对结直肠癌进行盲法验证,诊断的准确率为91.11%,灵敏度为88.89%,特异度为93.33%。根治术前后未发现差异蛋白峰。结论 SELDI技术可以筛选出结直肠癌患者血清特异蛋白并建立诊断分类树模型,有望成为结直肠癌早期诊断的辅助指标。     

蛋白质指纹图谱技术在肺癌分子标志物研究中的应用

目的 分析肺癌与肺部良性疾病及正常人血浆蛋白质指纹图谱的变化,建立肺癌血浆标志物诊断模型.方法 应用蛋白质指纹图谱(SELDI-TOF-Ms)技术检测108例肺癌患者、40例肺部良性疾病患者和22例正常人血浆标本,采用层次聚类分析和主成分分析建立决策树模型,应用该模型盲筛 21例肺部良性疾病和47例Ⅰ期肺癌.结果 筛选到23个差异蛋白峰(P<0.001).盲筛分析显示决策树模型诊断敏感性和特异性分别为72.34%和71.43%,阳性预测值和阴性预测值分别为85.0%和78.95%,诊断正确性为72.06%.结论 应用SELDI-TOF-Ms技术初步建立的蛋白质模型为肺癌的早期诊断提供了新的技术平台.     

蛋白质指纹图谱技术在肺癌分子标志物研究中的应用

目的 分析肺癌与肺部良性疾病及正常人血浆蛋白质指纹图谱的变化,建立肺癌血浆标志物诊断模型。方法 应用蛋白质指纹图谱(SELDI-TOF-Ms)技术检测108例肺癌患者、40例肺部良性疾病患者和22例正常人血浆标本,采用层次聚类分析和主成分分析建立决策树模型,应用该模型盲筛21例肺部良性疾病和47例Ⅰ期肺癌。结果 筛选到23个差异蛋白峰（P<0.001）。盲筛分析显示决策树模型诊断敏感性和特异性分别为72.34%和71.43%,阳性预测值和阴性预测值分别为85.0%和78.95%,诊断正确性为72.06%。结论 应用SELDI-TOF-Ms技术初步建立的蛋白质模型为肺癌的早期诊断提供了新的技术平台。     

运用蛋白质指纹图谱技术建立系统性红斑狼疮诊断模式的研究

目的 运用蛋白质指纹图谱技术筛选系统性红斑狼疮(SLE)患者血清中的特异性蛋白标志物,建立SLE疾病相关的蛋白质组学诊断模型.方法 联用弱阳离子磁珠与蛋白质芯片阅读仪绘制64例SLE患者组及168例对照组的血清蛋白质指纹图谱,用Biomarker Patterns Software 5.0(BPS)软件筛选特异性的血清蛋白标志物并建立SLE诊断模型.结果 在SLE患者组和对照组之间找到60个差异蛋白峰(P<0.05),其中28个蛋白峰在SLE患者表达增高,32个蛋白峰表达降低.由BPS软件筛选的4个蛋白标志物(质荷比为3376.02、4070.09、7770.45、28045.10)建立的诊断模型能很好的把SLE患者与其他自身免疫性疾病和健康对照者区分出来,经过盲法验证,其对SLE的诊断敏感性为78%,特异性为96%.结论 采用蛋白质指纹图谱技术能筛查识别出与SLE疾病相关的特异性血清蛋白标志物,由4个质荷比分别为3376.02、4070.09、7770.45和28045.1的SLE特异性血清蛋白标志物建立的SLE疾病诊断模型具有高敏感性及特异性.     

SELDI蛋白质芯片技术在结直肠癌临床诊断中的应用研究

目的：利用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱（SELDI-TOF—MS）技术及蛋白质芯片检测结直肠癌病人血清蛋白质指纹图谱,初步探讨其用于结直肠癌诊断的临床价值。方法：利用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱（SELDI—TOF—MS）技术及弱阳离子交换表面CM10蛋白芯片监测70例结直肠癌患者和48例良性病变对照及25例正常对照的血清蛋白质谱。分为训练集（40例患者40例对照）和验证集（30例患者和33例对照）,前者用于筛选结直肠癌的差异蛋白标志物并建立人工神经网络（ANN）诊断模型,后者用于诊断效度的盲法验证。结果：结直肠癌患者和对照组血清蛋白指纹图谱共有148个明显表达差异的蛋白峰,筛选质荷比（m／z）为2957、2974、2982、3016、3282、5928、5948、6647、6661的9个蛋白质峰作为标志蛋白（P〈0．01）建立人工神经网络诊断模型,利用该模型对结直肠癌进行盲法预测,结果表明该诊断模型检测结直肠癌的灵敏度为94．2％,特异度为91．3％。结论：应用蛋白芯片技术检测到对结直肠癌有鉴别意义的血清蛋白标志物,可能为结直肠癌的早期诊断提供了新的手段。     

应用SELDI-TOF-MS技术建立鼻咽癌诊断中的血清蛋白质指纹图谱模型

目的:检测鼻咽癌、耳鼻部良性疾病和正常人血清中蛋白质指纹图谱,筛选特异的蛋白质标志物,构建用于鼻咽癌诊断的分类树模型.方法:采用CM10芯片及SELDI-TOF-MS技术对30例鼻咽癌患者及24例对照组血清样本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 Patterns System软件分析并建立用于鼻咽癌诊断的分类树模型,并用其余10例鼻咽癌患者和12例对照组标本进行双盲验证.同时用酶联免疫法(ELISA)检测两组的血清EB病毒VCA-IgA抗体,将诊断模型的判定结果通过与血清EB病毒VCA-IgA抗体检测结果相对比验证其对于临床的应用价值.结果:从两组血清中筛选出Mr为8559,15 115,15 836,15 937,16 089的5个差别有统计学意义(P<0.05)的标志蛋白,所建立的诊断模型对鼻咽癌诊断的准确率、灵敏度和特异度分别为98.1%(53/54),96.7%(29/30)和100%(24/24).双盲验证后的准确率、灵敏度和特异度分别86.4%(19/22),80.0%(8/10),和91.7%(11/12).灵敏度优于血清EB病毒VC...     

基于支持向量机的血清蛋白质指纹图谱模型在甲状腺癌诊断中的应用研究

目的 检测甲状腺癌患者血清蛋白质,筛选特异的蛋白质标记物,构建用于甲状腺癌早期诊断的血清蛋白质指纹图谱模型。方法 应用表面增强激光解吸电离主飞行时间质谱（SELDITOF-MS）技术测定81例血清标本（其中甲状腺癌40例,甲状腺腺瘤9例,健康人32例）的蛋白质质谱,用随机抽取的66例标本（甲状腺癌32例,甲状腺腺瘤9例,健康人25例）作为训练组,应用支持向量机进行训练和交叉验证,建立甲状腺癌诊断模型。结果区分甲状腺癌和正常人的诊断模型经留一法交叉检验该模型敏感性87.5％,特异性80％,用15例未知血清经盲法测试其敏感性为100％,特异性为86％;区分甲状腺癌和甲状腺腺瘤的诊断模型经留一法交叉检验敏感性为96．8％,特异性为89％。区分乳头状甲状腺癌和其他病理类型的甲状腺癌的诊断模型对乳头状甲状腺癌的判别率为97％,对其他病理类型的甲状腺癌的判别率为71％。结论表面增强激光解吸电离主飞行时间质谱技术结合支持向量机建立甲状腺癌血清蛋白质指纹图谱模型为早期筛查及诊断甲状腺癌提供了一种特异性强、敏感性高的新方法,值得进一步研究和应用。     

表面增强激光解吸电离-飞行时间质谱在甲状腺癌诊断及临床分期中的应用

目的:用表面增强激光解吸电离-飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)分析正常人和甲状腺癌患者血清蛋白指纹图谱的变化,建立能鉴别正常人和甲状腺癌及Ⅰ-Ⅱ期甲状腺癌和Ⅲ-Ⅳ期甲状腺癌患者的诊断模型.方法:应用SELDI-TOF-MS技术检测72例血清标本的蛋白质质谱,其中甲状腺癌 40 例(Ⅰ-Ⅱ期 26 例,Ⅲ-Ⅳ期14 例),正常人32例.应用支持向量机和判别分析的方法分析质谱数据,建立甲状腺癌诊断模型并留一法交叉验证.结果:区分甲状腺癌和正常人的诊断模型交叉检验敏感性为100%,特异性为86%,总的符合率为93%;区分Ⅰ-Ⅱ期甲状腺癌和Ⅲ-Ⅳ期甲状腺癌患者的诊断模型对Ⅰ-Ⅱ期甲状腺癌检出的敏感性为77%,特异性为86%,对Ⅲ-Ⅳ期甲状腺癌检出的敏感性为86%,特异性为77%,总的符合率为80%.结论:应用SELDI-TOF-MS技术平台和生物信息技术建立的诊断模型为甲状腺癌的早期诊断及临床分期提供了新的手段.     

宫颈癌患者与宫颈息肉蛋白质谱的差异分析

目的 探索宫颈癌患者与宫颈息肉的血清蛋白质谱差异,初步探讨其用于宫颈癌诊断的临床价值.方法 收集73例宫颈癌患者和39例宫颈息肉的血清标本,随机分为训练组(56例宫颈癌和20例健康人)与测试组(17例宫颈癌和19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-TOF MS)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宫颈癌与宫颈息肉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宫颈癌病例和宫颈息肉病例,最后用测试组对分类模型进行验证.结果 宫颈癌患者和对照组血清蛋白指纹图谱共有148个明显表达差异的蛋白峰,筛选质荷比(m/z)为2957、2974、2982、3016、3282、5928、5948、6647、6661的9个蛋白质峰作为标志蛋白(P<0.01)建立人工神经网络诊断模型,利用该模型对宫颈癌癌进行盲法预测,结果表明该诊断模型检测宫颈癌的灵敏度为94.2%,特异度为91.3%.结论 宫颈癌与宫颈息肉人群的血清蛋白质谱存在差异,SELDI-TOF -MS技术筛选出的血清差异蛋白有助于宫颈癌的早期鉴别诊断.