溶酶体相关基因在骨肉瘤中的表达和功能

目的 寻找可能的骨肉瘤血清蛋白标志物,探讨溶酶体相关基因在骨肉瘤中的表达和功能.方法 分别利用基因芯片和激光解析离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术筛选3个骨肉瘤细胞株和27例骨肉瘤患者血清中差异表达的基因和血清蛋白质峰.采用Link-test统计学方法 筛选得到骨肉瘤血清标志蛋白,采用MATLAB软件对653个差异表达的标志蛋白进行功能聚类分析,并对溶酶体相关基因进行KEGG分析.结果 本实验在骨肉瘤细胞株中共筛选出653个候选骨肉瘤标志基因,在骨肉瘤患者血清中共筛选到9个差异表达的蛋白质谱峰.通过Link-test统计分析,共筛选到15个差异表达的骨肉瘤血清标志蛋白.骨肉瘤相关基因SCARB2、GNS和DNASE2等在溶酶体信号通路中显著富集.结论 溶酶体相关基因表达失调和溶酶体功能紊乱是骨肉瘤形成的原因之一,可以作为骨肉瘤的诊断标志物.溶酶体可以作为骨肉瘤治疗的靶细胞器.     

蛋白指纹图谱技术在骨肉瘤临床诊断中的初步应用

目的 比较骨肉瘤患者和正常对照者血清蛋白表达谱的差异,筛选骨肉瘤相关血清蛋白标志物,并建立基于决策树的预测模型,为筛选和建立骨肉瘤临床诊断的血清学指标提供依据.方法 27例骨肉瘤患者血清(男17例,女10例)及47名相匹配者正常对照血清标本随机分为两组:60份(23例骨肉瘤,37名正常对照)为建模组,14份(4例骨肉瘤,10名正常对照)为盲法筛选组.利用表面增强激光解吸离子化-飞行时间-质谱(surface enhanced laser desorption/ionization time of fight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术进行蛋白质谱分析.采用蛋白质飞行质谱仪对结合在CM10芯片上的血清蛋白进行读取分析.通过Biomarker Wizard软件比较两组人群血清蛋白质谱的差异,经生物信息学分析得到决策树模型并进行盲法验证.结果 在质荷比(M/Z)1488.15～19842u范围内,共检测到96个有效蛋白峰,其中9个峰差异有统计学意义.利用三倍交叉证实方法对建模组的蛋白质谱数据进行1000次随机抽样,得到1000个决策树.根据交叉证实的正确率选出最佳的20个决策树模型作为最终预测模型.用其对14个盲法筛选样本进行归类预测的正确率为85.71%.结论 应用SELDI-TOF-MS技术可筛选出骨肉瘤相关血清蛋白标志;建立的决策树模型可以对骨肉瘤作出较为准确的预测判断.     

结直肠癌患者血清蛋白质谱检测的意义

目的 比较原发性结直肠癌与结直肠癌转移患者血清蛋白质谱,筛选与结直肠癌转移相关的蛋白标志物.方法 采用表面增强激光解析电离-飞行时间质谱技术测定219例结直肠癌患者和健康人血清标本.将标本随机分为训练组(无转移患者57例,转移患者63例,健康人42例)和盲法测试组(无转移患者26例,转移患者31例).分析比较训练组结直肠癌转移与无转移患者及健康人血清蛋白质谱差异,筛选与转移相关的蛋白标志物,并用单盲法验证筛选出差异标志物的灵敏度与特异性.结果 在平均分子质量为2000～30000范围内比较原发性结直肠癌患者与健康人血清蛋白质谱,发现31个蛋白质峰差异有统计学意义,按P值由小到大前5位的蛋白质峰分别为3240.7、9289.3、5334.4、4596.1和4792.4;比较结直肠癌转移患者与健康人血清,发现38个蛋白质峰差异有统计学意义,按P值由小到大前5位的蛋白质峰分别为3240.7、9289.3、9184.4、3191.5和9340.9;单独比较原发性结直肠癌与结直肠癌转移患者血清,筛选出两个蛋白质峰(9184.4和9340.9)差异有统计学意义,联合应用这两种蛋白可以将转移与无转移结直肠癌患者正确分组,正确分组率分别为93.6%和91.2%.经测试组盲法验证得出的灵敏度和特异性分别为90.3%和88.5%.结论 用表面增强激光解析电离-飞行时间质谱技术可以监测结直肠癌转移,血清蛋白质谱中的差异蛋白可能是转移相关蛋白.     

骨肉瘤患者和健康人血清的差异蛋白质组学研究

目的 比较骨肉瘤患者和健康人血清蛋白质组学的差异,为筛选骨肉瘤血清分子标志物提供依据.方法 采集8例血清蛋白样本(骨肉瘤患者4例及正常人性别、年龄匹配的志愿者4名),用不同的CyDye染料交叉标记后,依次进行双向胶内差异凝胶电泳(two dimensional-diffefence in gel electruphoresis,2-D DIGE)、图像分析及基质辅助激光解析离子化飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)鉴定.对差异非常明显的血清淀粉蛋白(SAA)用Western印迹和ELISA方法进一步验证.结果 建立了健康人和骨肉瘤患者血清样品的2-D DIGE图谱,质谱成功鉴定并检索Swiss-Prot等数据库证实43个差异蛋白,其中上调18个蛋白质点,下调25个蛋白质点.Western印迹和ELISA证实SAA在骨肉瘤患者和健康人血清中的差异表达.SAA在骨肉瘤患者不同治疗阶段的血清含量有变化(初诊未经任何治疗时(331.9±39.6)ng/ml,新辅助化疗后手术前(201.3±20.99)ng/ml,术后(55.6±7.33)ng/ml,复发患者(355.7±18.11)ng/ml.结论 43种血清差异蛋白质为筛选骨肉瘤的血清分子标志物提供了实验基础.初次发现SAA和骨肉瘤的相关性,并可能成为骨肉瘤的一个新的血清学诊断标志物.     

大肠癌手术治疗前后血清蛋白质谱的变化

目的观察大肠癌手术前后血清蛋白质谱的变化,从而筛选特异性蛋白标志物。方法选用IMAC#3蛋白质芯片和SELDITOF蛋白质芯片技术,对64例大肠癌患者和40名正常人的血清蛋白质谱进行分析。结果通过对大肠癌术前血清与正常人血清蛋白质谱分析发现共有19个蛋白质表达量有明显差异。并获得分子量为5908.55Da等5个蛋白质组成的模板,可将大肠癌与正常人正确分组,其正确分组率分别为97.5%(56/64)和80.0%(32/40)。术后血清蛋白质谱中,原高表达的蛋白质明显下调。利用该模板诊断大肠癌的灵敏度达96.8%,特异性达92.5%。结论血清中可以筛选到诊断大肠癌的特异性蛋白标志物并用以预后的判断。SELDITOF蛋白质芯片技术为建立蛋白质模板用以早期诊断大肠癌提供了可靠的技术平台。     

胆囊癌血清标志物的蛋白质组学研究

目的 分析胆囊癌患者和健康人血清蛋白质组的差异,筛选胆囊癌血清分子标志物.方法 以6例健康人和6例早胆囊癌患者的血清为样本,图像分析两组血清图谱寻找差异蛋白质点,基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱对差异蛋白点进行鉴定.Western blot和免疫组织化学方法检测差异蛋白质S100A10和结合珠蛋白在胆囊癌患者和健康人血清中的表达.结果 建立了健康人和胆囊癌患者血清样品的二维凝胶电泳图谱,质谱鉴定出24种非冗余的血清蛋白质.Westernblot证实了S100A10蛋白和结合珠蛋白在胆囊癌患者和健康人血清中的差异表达.免疫组织化学证实胆囊癌组织中S100A10及结合珠蛋白高表达.结论 24种血清差异蛋白质为筛选胆囊癌的血清分子标志物提供了实验依据.     

应用2D-DIGE及MALDI-TOF-MS筛选胰腺癌血清标志物

目的 利用比较蛋白质组学的方法对胰腺癌患者血清和对照组血清例进行分析,寻找胰腺癌潜在的特异性候选标志物.方法 采用双向差异凝胶电泳分离40例胰腺癌患者、10例慢性胰腺炎患者、10例良性肿瘤患者和40例健康体检者外周血清蛋白质,利用基质辅助激光解析电离飞行时间质谱技术对差异显著的蛋白进行鉴定.结果 成功鉴定出2个胰腺癌差异表达蛋白:转甲状腺素蛋白和载脂蛋白E.该组蛋白在胰腺癌组中呈高表达,在正常对照组、慢性胰腺炎组和良性肿瘤组中呈低表达.结论 双向差异凝胶电泳联合基质辅助激光解析电离飞行时间质谱技术筛选胰腺癌患者外周血清中的特异性生物标志物的方法具有较好的重复性和稳定性.检测鉴定的差异蛋白质载脂蛋白E、转甲状腺素蛋白可能是胰腺癌早期诊断潜在的血清特异性生物标志物.     

胆管癌患者血清肿瘤标志物的筛查和鉴定

目的 通过双向凝胶电泳-质谱技术寻找胆管癌患者血清肿瘤标志物.方法 收集8例胆管癌和8例胆管结石患者血清,应用Albumin and IsG Removal kit去除其中的高丰度蛋白等成分,双向凝胶电泳技术分离血清蛋白样本,蛋白分离凝胶采用考马斯亮蓝染色,GPS Explorer~(TM)software凝胶图像分析软件对图像进行数据分析,通过基质辅助激光解析电离飞行时间串联质谱技术进行鉴定.结果 胆管癌和胆管结石患者血清双向凝胶电泳图谱中发现25个差异蛋白质点,20个差异蛋白质点获得成功鉴定,去除相同重复蛋白质后,有8种差异蛋白在胆管结石患者血清中高表达和7种差异蛋白在胆管癌患者血清中高表达.结论 胆管癌与胆管结石患者的血清蛋白中存在较多差异表达的蛋白质,利用双向凝胶电泳技术有望筛选出与胆管癌相关的肿瘤标志物.     

大鼠激素性股骨头坏死组织氧化应激相关基因的差异表达

 目的 通过基因芯片寻找大鼠激素性股骨头坏死（steriod-induced necrosis of femoral head,SINFH）组织中表达变化的氧化应激相关基因,探究氧化应激诱发或加重SINFH的始动因素和分子机制。
方法 20只成年健康Wistar大鼠随机分为对照组和模型组,每组10只。模型组大鼠腹腔注射大肠杆菌内毒素后,于左侧臀肌注射大剂量甲基泼尼松龙,建立SINFH模型;正常对照组大鼠腹腔注射大肠杆菌内毒素后,于左侧臀肌注射相同剂量生理盐水。6周后取两组大鼠的左侧股骨头标本进行组织病理学观察,并抽提各组大鼠股骨头组织的m RNA,经反转录获得大鼠股骨头组织c DNA,进行基因芯片检测。检测结果经荧光定量PCR验证。
结果 组织病理学观察显示模型组大鼠股骨头出现骨小梁紊乱、变细,骨细胞坏死,空骨陷窝率增加;对照组大鼠未见股骨头坏死。模型组基因芯片检测发现27条氧化应激相关基因存在差异表达,其中COX6A2、COX4I2、SOD3和DUSP1等4条基因的表达与对照组存在显著差异,且均呈下调表达。这些显著差异表达基因的功能涉及抑制活性氧自由基（ROS）生成,加速ROS清除以及保护组织免受氧化损伤等方面。
结论 大鼠SINFH组织中氧化应激相关基因的表达存在变化,初步提示COX6A2、COX4I2、SOD3和DUSP1基因是氧化应激在SINFH发生、发展过程中起作用的关键基因。     

IgA肾病血瘀证血清蛋白组学的初步研究

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技术）检测IgA肾病患者的血清蛋白质指纹图谱,试图寻找IgA肾病血瘀证相关的差异蛋白质,从蛋白质水平探索IgA肾病血瘀证血清的标志物.方法：采集于2011年10月～2013年2月肾内科住院的IgA肾病患者的血液样本共30例（血瘀证14例,非血瘀证16例）,同时采集健康人血液样本15例.研究各组病例血清蛋白质指纹图谱,所有蛋白质质谱采用Biomarker Wizard分析之后用Biomarker Patterns Software软件识别IgA肾病血瘀证特异表达的蛋白质,并建立证候决策模型.结果：（1）IgA肾病血瘀证患者与正常人血清蛋白质指纹图谱数据比较,经分析检测到30个蛋白质峰差异具有统计学意义（P＆lt;0.05）.（2）IgA肾病血瘀证患者与非血瘀证患者血清蛋白质指纹图谱数据比较,经分析检测到42个蛋白质峰差异具有统计学意义（P＆lt;0.05）.（3）IgA肾病血瘀证差异表达蛋白峰的筛选及证候决策模型的建立.经筛选质荷比为1 092.71（低表达）、1 972.32（低表达）、2 687.74（低表达）、3 196.19（高表达）、3 249.02（高表达）、8 567.20（高表达）、8 713.48（高表达）的7个蛋白峰组成的证候决策模型能很好区分IgA肾病血瘀证,该模型的敏感性为92.85%,特异性为93.75%,进一步对决策模型进行盲法验证,此模型对血瘀证的诊断敏感性为85.71%,特异性为81.25%.结论：M/Z为1 092.71、1 972.32、2 687.74、3 196.19、3 249.02、8 567.20、8 713.48的7个蛋白峰可能是区分IgA肾病血瘀证与非血瘀证的血清蛋白标志物.     

应用SELDI质谱技术筛选胰腺癌患者的血清标志蛋白

目的:探讨应用SELDI质谱技术对胰腺癌患者血清中特异性标志蛋白的筛选方法。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，选择WCX磁珠及蛋白芯片阅读机对胰腺癌及健康人(对照组)和胰腺良性疾病组的血清进行检测，以筛选胰腺癌患者血清中特异表达差异蛋白。结果:发现胰腺癌血清表达差异的潜在标志物（蛋白）4个，相对分子质量分别为5 705 Da，4 935 Da,5 318 Da和3243 Da，其中4 935 Da，3 243 Da差异表达蛋白质在对照组中低表达，而在胰腺癌组中高表达，5 705 Da和5 318 Da差异表达蛋白质在胰腺癌组中低表达而对照组中高表达。结论:应用SELDI技术筛选胰腺癌患者血清中的特异性生物标记物的方法快速、有效;检测到的4个差异蛋白质可能是胰腺癌患者血清特异性生物标记物。     

甲状腺运载蛋白-胆管癌血清中表达下调的蛋白

目的 胆管癌发病率不高,但恶性程度高,早期诊断困难,迄今缺乏临床诊断可用的分子标志物.实验利用SELDI技术寻找胆管癌新的血清标志物.方法 对60例胆管癌、146例肺癌、65例喉癌、58例喉咽癌、49例胆管良性疾病和53例正常人血清样品进行蛋白芯片检测.对候选蛋白进行质谱鉴定,并结合免疫共沉淀和ELISA技术筛选出胆管癌新的候选标志物.结果 通过Biomarker WizardTM软件分析显示13.71×103,13.83×103和13.99×103的蛋白峰在胆管癌患者血清样品中明显低于对照组.通过1-D胶分离、质谱鉴定和免疫沉淀分析,显示这3个差异蛋白峰为野生型甲状腺运载蛋白(native TTR)和它的两个变体(cysTTR和glutTTR).ELISA和SELDI技术分析上述血清样品均发现TTRs在胆管癌血清中的表达下调.结论 采用SELDI技术首次筛选并鉴定出TTRs,表明其可能作为胆管癌诊断的候选血清标志物.

Abstract：

Objective As SELDI-TOF-MS (Surface Enhanced Laser Desorption/Ionization Time of Flight Mass Spectrometry) has been broadly used to screen biomarkers for a variety of diseases, the identification and validation of the revealed biomarkers requires more focused attention.Method In this paper, the serum samples from 60 cholangiocarcinoma, 146 lung cancer, 65 LGC and 58 LPC, 49 benign diseases of hepatobiliary and 53 normal individuals were analyzed by SELDI-TOF-MS. Results Among a set of proteins automatically selected as specific biomarkers by Biomarker Wizard software, three protein peaks, with molecular weights of 13. 71 × 103 , 13.83 × 103 and 13. 99 ×103 , were found significantly decreased in cholangiocarcinoma samples. The candidate biomarkers obtained from Tricine-SDS-PAGE gel bands by matching the molecular weight with peaks on CM10 chips were identified by Mass spectrometry as the native transthyretin(native TTR),cysTTR and glutTTR.These preliminary results were further proven by immunoprecipitation using commercial TTR antibodies. This allowed us to re-measure the TTR levels in all the groups more simply by ELISA assay. It showed a firm consistency between ELISA and SELDI analysis. In addition, while TTR levels in cholangiocarcinoma were found to be lower than those in normal healthy controls, TTR levels in benign diseases of the hepatobiliary system were found to be higher than those in healthy controls.Conclusion TTR could be a biomarker that better discriminates cholangiocarcinoma patients from the benign diseases compared to other biomarkers presently available.     

SELDI-TOF-MS: the proteomics and bioinformatics approaches in the diagnosis of breast cancer

Breast cancer has never had any good serum tumor markers. Therefore, we developed and evaluated a proteomics approach to searching for new biomarkers and building diagnostic models. SELDI-TOF-MS ProteinChip was used to detect the serum protein patterns of 49 breast cancer patients, 51 patients with benign breast diseases, and 33 healthy women. The diagnostic models were developed and validated using bioinformatics tools such as artificial neural networks and discriminant analysis. In total, four models were built and their sensitivities and specificities were satisfactory. The abilities of these models to diagnose stage I breast cancer were not worse than for stages II-IV (P>0.05). Four candidate biomarkers of breast cancer were found. The high sensitivity and specificity achieved by this method show great potential for the early detection of breast cancer and facilitation of discovering new and improved biomarkers.     

运用表面加强激光解吸电离-飞行时间-质谱技术建立结直肠癌预测诊断模型

目的 寻找与结直肠癌相关的蛋白质并建立结直肠癌血清蛋白指纹图谱诊断预测模型.方法 随机选取结直肠癌病例36例(结直肠癌组)和疝或行胆囊择期手术的患者36例(对照组),术前静脉采血,采用弱阳离子交换蛋白质芯片(CM10),经表面加强激光解吸电离-飞行时间-质谱(SELDI-TOF-MS)技术测定,建立结直肠癌的血清蛋白指纹图谱诊断预测模型;选取88例结直肠癌患者和44例正常对照进行盲法验证.结果 通过两组比较,得到5个差异蛋白峰,并以此建立诊断预测模型,其敏感性为100%,特异性为97.2%.盲法验证显示敏感性为71.6%,特异性为72.7%.其中质荷比为8908与13707的蛋白均存在于结直肠癌组和正常组的比较中,提示上述蛋白质与结直肠癌相关.结论 运用SELDI-TOF-MS技术建立的血清蛋白指纹图谱模型对诊断结直肠癌具有较高的敏感性与特异性.质荷比为8908与13707的蛋白可能成为结直肠癌的肿瘤标记物.     

Detection of serum proteomic changes and discovery of serum biomarkers for Kashin-Beck disease using surface-enhanced laser desorption ionization mass spectrometry (SELDI-TOF MS)

The purpose of the current study was to investigate the changes of serum proteome and discover potential biomarkers for Kashin-Beck disease (KBD) using surface-enhanced laser desorption ionization mass spectrometry (SELDI-TOF MS). The serum protein profiles from 102 cases (36 KBD patients, 16 controls in KBD areas, 33 controls in non-KBD areas, and 17 osteoarthritis controls) were detected by SELDI-TOF MS and weak cation-exchange protein chip. Differently expressed peaks in KBD were identified by comparing the data among the four groups using the nonparametric Mann-Whitney test with Bonferroni correction at a significance level of 0.05. Then, those 102 cases were used to generate a classification tree as the training set, and an additional 34 cases were collected as the test set. A classification tree was generated by Biomarker Patterns Software (Ciphergen). Multiple protein changes were detected in the KBD group, including three potential biomarkers (15 886, 5336, 6113 m/z). A classification tree with three distinct proteins was generated. The classification tree was able to distinguish the KBD patients from the controls with 88.89% specificity and 86.36% sensitivity. The study demonstrates that marked serum proteomic changes exist in KBD. The proteins represented by the differently expressed peaks are candidate biomarkers for KBD.     

肝癌患者肝移植术后肿瘤复发相关的血清蛋白质标记物筛选

目的 筛选与肝癌患者肝移植术后肿瘤复发相关的术前血清生物标记物,并建立肿瘤复发的预测模型.方法 76例受者被纳入本项研究,其中35例术后发生肿瘤复发和转移(复发组),其余41例均无瘤存活(无瘤存活组).移植前收集受者血清,采用表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术获取受者的蛋白质指纹图谱,利用"生物标记物向导"软件对两组受者间的蛋白峰进行比较.随机选择60例受者(复发组30例,无瘤存活组30例)的血清蛋白指纹图谱作为建模组,通过"生物标记物模型"软件(BPS)建立预测模型.取另外16例(复发组5例,无瘤存活组11例)受者的血清蛋白指纹图谱作为验证组,采用盲法验证该模型的灵敏性和特异性.结果 复发组和无瘤存活组受者的临床资料及病理特征间仅术前肿瘤大小和血管侵犯程度的比较,差异有统计学意义(P＜0.05).建立血清蛋白质指纹图谱后,在质荷比(M/Z)2000～3000范围内,共检测出368个蛋白峰,两组间有显著差异的蛋白峰共有22个,其中9个在复发组中表达上调,13个表达下调.通过对原始图谱的初步判断及利用建模组受者上述22个有显著差异的蛋白质,建立决策树预测模型,该模型可以显著地将复发组和无瘤存活组受者区分开.将16例验证组受者的血清蛋白指纹图谱代入决策树预测模型,验证结果显示,5例复发组受者中肿瘤复发4例,无瘤存活1例;11例无瘤存活组受者中无瘤存活受者8例,肿瘤复发3例.该模型的灵敏性为80.0%(4/5),特异性为72.7%(8/11).结论 由SELDI-TOF-MS筛选出的血清差异蛋白质可作为肝癌患者肝移植术后肿瘤复发相关的生物标记物,决策树预测模型对肝癌患者接受肝移植的适应证、有无肝外微小转外灶及制定肝移植诊疗计划具有一定临床指导意义.     

血清蛋白质指纹图谱在甲状腺癌诊断中的应用

目的 检测甲状腺癌、甲状腺良性结节和正常人血清中蛋白质组图谱，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飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）技术检测108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），甲状腺良性结节36例，正常人32例。随机抽取87例标本（甲状腺癌32例，甲状腺良性结节30例，正常人25例）作为训练组，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，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87．5％，特异性80．0％，用15例未知血清盲法测试敏感性100％。特异性86％。区分甲状腺癌和甲状腺良性结节的诊断模型交叉检验敏感性81％，特异性87％，用14例未知血清盲法测试敏感性88％，特异性83％。结论 SELDI-TOF-MS技术结合生物信息学方法检测甲状腺癌血清蛋白质指纹图谱是早期诊断甲状腺癌的一种特异性强。敏感性高的新方法。值得进一步研究。     

下咽鳞癌患者血清比较蛋白质组学研究

目的 从蛋白质组学角度探讨下咽癌血清蛋白质组指纹图谱.方法 采集58例下咽癌患者和41正常对照者血清,应用CM10芯片和PBSⅡ-C型蛋白质芯片阅读机检测,对下咽癌组和正常组及下咽癌组内不同亚组间的血清蛋白质指纹图谱比较,寻找相关差异蛋白,初步建立分类树诊断模型和放疗敏感性预测模型.结果 下咽癌组与正常对照组间有9个差异蛋白质峰(P<0.05);建立的下咽癌决策分类树诊断模型诊断符合率为90.10%;下咽癌颈淋巴结转移组和无转移组差异无统计学意义(P>0.05);分化较差组和分化较好组有1个蛋白差异有统计学意义(P<0.05);化疗敏感组和不敏感组差异无统计学意义(P>0.05);放疗敏感组和不敏感组比较,P≤0.05时有5个差异蛋白峰,均在放疗敏感组高表达.Biomarker Pattern软件建立的下咽癌放疗敏感性分类树预测模型,灵敏度100.00%,特异度83.33%.结论 下咽癌和正常对照比较血清中存在特异性的差异表达蛋白,下咽癌放疗敏感组患者血清中m/z为6115.75的蛋白较放疗不敏感组高表达(P<0.01).