大鼠空白血清对阴虚内热型SLE患者外周血单核细胞蛋白质表达谱的影响

目的:在蛋白表达谱水平探讨大鼠空白血清作为含药血清空白对照的价值.方法:收集SLE阴虚内热证患者外周血单核细胞,分为实验组和对照组,实验组按孵化液量的20%加入大鼠空白血清,对照组按孵化液量的20%加入RPMI 1640培养液,收集孵化后细胞进行PMBC的蛋白表达谱检测.结果:实验组和对照组比较,外周血单核细胞的32个蛋白峰表达有差异,其中11个蛋白峰表达有统计学差异;建立了质荷比(m/z)为7027、5270、2908、4128、2311Da模式来判别大鼠空白血清和对照之间的差别.应用生物信息学方法分析7027Da模式蛋白,可知其对应的蛋白为HLADRB1,相应的基因为HLADRB1.结论:大鼠空白血清本身对SLE阴虚内热证患者外周血单核细胞具有明确的调节作用,因此分析含药血清作用时应考虑到此作用.     

组织芯片技术与人工智能神经网络在大肠肿瘤诊断中的应用

目的：构建组织原位检测指标预测诊断大肠肿瘤的人工智能神经网络（ANN）模型,探讨组织芯片技术与ANN结合应用的可行性。方法：应用组织芯片技术检测ST13等8种组织原位检测指标在大肠肿瘤演进过程各阶段的表达,同时采用ANN构建相应的诊断模型。结果：采用Matlab6．5软件中提供的Kruskal-wal-lis H秩和检验函数,对这8种指标在正常大肠组织、大肠腺瘤和大肠癌组织中的阳性表达差异进行统计学检验,其中ST13、Bcl-2、Survivin和HSFlm RNA的表达,差异有统计学意义,P〈0．01;将8种指标随机组合,分别构建相应的ANN诊断模型,评价其各自的诊断效率,发现ST13、Bcl-2、Survivin与HSFl mRNA组合的ANN-BP模型预测准确率最高,其对正常大肠组织、大肠腺瘤和大肠癌训练集的预测准确率分别高达92.895％、94.163％和92.013％,对该ANN-BP网络诊断模型的盲法测试结果也分别高达85.714％、79.412％和72％。结论：组织芯片技术与ANN相结合,可以大大提高组织原位检测指标对大肠肿瘤的预测诊断效率。     

先天性巨结肠血清蛋白质标记物检测

目的检测先天性巨结肠患儿血清蛋白质,筛选特异的蛋白质标记物,构建用于先天性巨结肠早期筛选及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离子化飞行时间质谱(surface enbanced laser desorption/inionation-time of flight-mass spectra,SELDI-TOF-MS)技术检测62例血清标本(先天性巨结肠42例,正常对照20例)的蛋白质质谱,并结合生物信息学方法(支持向量机)分析数据。结果筛选出3个m/z位于3221.7、5639.2、6884.2的蛋白质标记物,构建先天性巨结肠早期筛选及诊断模型。经留一法交叉验证,区分先天性巨结肠和正常小儿的血清蛋白质指纹图谱模型的特异性为100%,敏感性为100%。结论SELDI-TOF-MS结合SVM建立先天性巨结肠血清蛋白质指纹图谱模型是早期筛选及诊断先天性巨结肠的一种特异性强、敏感性高的新方法,值得进一步研究和应用。     

大肠癌SELDI—TOF—MS蛋白质组图谱的分析

目的:筛选并建立大肠癌血清蛋白质组图谱的诊断模型并探究其临床价值.方法: 将102例血清标本(大肠癌53例,正常对照49例)随机分成训练组75例,测试组27例.用CM10蛋白芯片及SELDI-TOF-MS技术对训练组75例血清标本(大肠癌37例,正常对照38例)进行蛋白质组图谱检测,经留一法交叉验证后建立诊断模型,并对测试组27例未知的血清进行血清蛋白质谱测定,盲法验证该模型.结果: 通过ZUCI-蛋白芯片数据分析系统软件包运算,用6个质荷比峰(3 951.147 3、4 364.486 5、5 926.628 6、8 103.635 6、8 964.429 9、11 709.016 8 m/z)建立了大肠癌蛋白质组图谱诊断模型,经过交叉验证其准确度96.00%,灵敏度94.59%,特异度97.37%,阳性预测值97.22%.经盲法验证该方法的检出率为81.25%,排除率为100%.结论: 本组建立的诊断模型可以有效区分大肠癌和非癌正常人,为大肠癌的诊断与筛查提供了一条崭新途径.     

血清蛋白质标记物检测在小儿肾母细胞瘤预后监测中的价值

目的 探索肾母细胞瘤患儿预后监测的新方法。方法 应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱（SELDI—TOF—MS）技术检测肾母细胞瘤患儿术前后血清蛋白质标记物的表达差异。肾母细胞瘤患儿血清标本100例，其中术前30例、术后2周24例、术后3个月和6个月各23例，正常儿童血清标本20例，以生物信息学方法支持向量机分析质谱数据。结果 肾母细胞瘤患儿手术（包括根治术和姑息性切除术）前后血清蛋白质标记物有明显差异。筛选出2个质荷比（m／z）位于6984．0、6455．0处的蛋白质标记物：术前30例标本2种蛋白质标记物表达强度分别为299．8±134．6、1037．0±375．9，与正常对照组（表达强度分别为1110．6±213．8、2268．7±1058．0）比较差异有统计学意义（P〈0．01）；19例根治术患儿术后2周2种蛋白质标记物表达强度分别为1101．2±221．8、2065．2±660．5，与术前组比较差异有统计学意义（P〈0．01），与正常对照组比较差异无统计学意义（P〉0．05）。2例根治术和3例姑息性切除患儿术后2周2种蛋白质标记物表达强度分别为358．1±213．3、1307．9±402．2，与术前组比较差异无统计学意义（P〉0．05）。术后3、6个月复查发现，持续高表达者均无复发转移征象，持续低表达者为瘤体未切净或已有远处潜在转移者。结论 血清蛋白质标记物检测为肾母细胞瘤术后患者预后判断提供了一种可能的新方法。     

高发区自然人群贲门癌血清蛋白指纹图诊断模型的建立及临床价值

目的 用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）分析食管癌高发区自然人群中贲门癌和正常对照血清蛋白表达谱的改变,筛选并建立高发区贲门癌血清蛋白指纹图诊断模型并探究其临床价值。方法 采用CMIO蛋白芯片及SELDI-TOF-MS技术对34例贲门癌和38例正常对照者血清蛋白指纹图谱进行检测,所得结果用ZUCI-蛋白芯片数据分析系统（ZUCI-Protein Chip Data Analyze System）软件包分析,建立贲门癌蛋白指纹图诊断模型,并用留-法交叉验证作为评估模型、判别效果的方法。结果通过软件包运算,用3个质荷比峰（5643．45793、8570．82126、15940．1533m／z）建立了贲门癌蛋白指纹图诊断模型,其准确度93．06％,敏感度85．29％,特异度100％,阳性预测值100％。结论 本组建立的诊断模型可以有效区分贲门癌和健康人,为肿瘤高发区贲门癌的诊断与筛查提供了一条崭新途径。     

人工神经网络肿瘤标志物模型的建立及应用研究

目的 建立8种血清肿瘤标志物(TM)人工神经网络(ANN)诊断模型，以验证其在鉴别恶性肿瘤和提示原发灶不明肿瘤的原发部位中的应用价值。方法 用酶联免疫吸附法及时间分辨荧光分析法分别测定73例肺癌、60例肝癌、76例肠癌、78例胃癌和51例乳腺癌患者，4例原发灶不明恶性肿瘤患者血清标本中，癌胚抗原(CEA)、α-甲胎蛋白(AFP)、糖抗原19-9(CAl99)、糖抗原242(CA242)、癌抗原724(CA724)、细胞角蛋白19片段(CA211)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)和组织多肽抗原(TPA)的含量，结合ANN进行数据建模分析，并用盲法验证模型，对原发灶不明肿瘤的鉴别准确率进行评价。结果 肺癌和肝癌ANN模型，对肺癌和肝癌的鉴别准确率达90．9％；肠癌和肝癌ANN模型，对肠癌和肝癌的鉴别准确率为88．9％；肝癌和胃癌ANN模型，对肝癌和胃癌的鉴别准确率为93．5％；乳腺癌和肺癌ANN模型，对乳腺癌和肺癌的鉴别准确率为80．5％；用肠癌和肝癌ANN模型鉴别2例原发灶不明肿瘤(术后病理诊断为肠癌)为肠癌；用肝癌和胃癌ANN模型鉴别2例原发灶不明肿瘤(术后病理诊断为肠癌)为胃癌。结论 ANN结合8种TM建立的诊断模型分析法可有效鉴别肺癌等5种肿瘤，并且可能提示原发灶不明的恶性肿瘤的原发部位。     

高发区食管癌及癌前病变的血清蛋白质谱分析

目的 检测高发区食管癌及癌前病变患者血清蛋白质谱,建立蛋白指纹图谱模型并探究其筛查价值.方法 收集38名健康对照者、63例食管鳞状上皮不典型增生患者(I级26例,Ⅱ级26例,Ⅲ级11例)和36例进展期食管癌患者的内镜活检和血清标本,用CM10蛋白芯片及表面增强激光解析电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测标本的蛋白表达谱.支持向量机算法分别建立食管癌及癌前病变诊断模型,并经留一法交叉验证.结果 ①区分进展期食管癌和健康对照的诊断模型特异性为89.47%,敏感性为83.33%.②区分进展期食管癌和Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级不典型增生的诊断模型的特异性分别为92.31%、80.77%、90.91%,敏感性分别为80.56%、83.33%、94.44%.③在上述诊断模型中,质荷比(m/z)峰值在相对分子质量4291、5644、5664、8775处重复出现.结论 SELDI-TOF-MS技术和支持向量机算法的应用,为高发区高危人群中食管癌及癌前病变的早期筛查和诊断提供了一条新途径.4291、5644、5664、8775 4个质荷比峰对食管各级病变有相似的分类作用,可能是与食管癌变过程中相关的生物学标志物.     

胶质瘤脑脊液蛋白指纹图质谱仪分析及其在临床诊断中的应用

目的建立区分胶质瘤和非肿瘤脑脊液的蛋白指纹图诊断模型,利用蛋白组学技术寻找新的肿瘤标志物。方法收集胶质瘤和轻中度脑外伤病人(共46份)的脑脊液,利用表面加强解析/电离吸收-时间飞行质谱(surface-enhancedlaserdesorption/ionizationtime-of-flightmassspectrometry,SELDI-TOF-MS)检测蛋白芯片,得出蛋白指纹图,将46份标本随机分为训练组30例(12例胶质瘤,18例脑外伤)和盲法测试组16例(7例胶质瘤,9例脑外伤),运用Ciphergen公司提供的BiomarkerPatternsTM Software(一种决策树软件)分析收集的数据。结果(1)得到胶质瘤与非肿瘤的蛋白指纹图;(2)利用训练集得出基于决策树的脑脊液蛋白模型,测试集盲法检测,胶质瘤诊断的敏感性和特异性分别为100%(8/8)和88.9%(8/9)。结论建立了胶质瘤的脑脊液蛋白指纹图谱,为以后的胶质瘤蛋白质组学研究奠定了一定基础;建立了区分胶质瘤与非肿瘤的脑脊液蛋白表达质谱诊断模型,盲法检验敏感性和特异性达到100%和88.9%,为胶质瘤的临床诊断提供了一条崭新的途径和方法。     

SELDI蛋白芯片技术筛选蕈样肉芽肿血清特异性蛋白

目的 应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术（SELDI-TOF－MS）筛选蕈样肉芽肿患者血清特异性蛋白。方法 用CM10（弱阳离子交换表面）蛋白芯片结合SELDI-TOF－MS技术，检测15例蕈样肉芽肿和15例对照组慢性湿疹、神经性皮炎患者血清中的蛋白质谱，用浙江大学肿瘤研究所蛋白芯片数据分析系统筛选与慢性湿疹、神经性皮炎有差异的蛋白。结果 从15例蕈样肉芽肿与15例慢性湿疹、神经性皮炎患者的血清蛋白质谱中共检测出329个蛋白峰，从中筛选出30个表达差异有统计学意义（P < 0.01）的蛋白标志物。用支持向量机算法结合其中两个蛋白峰（3939，5909）可得到最佳诊断模型，模型训练时的敏感性和特异性均为100％，留一法交叉验证和测试的敏感性和特异性也为100％。结论 血清蛋白质谱联合生物信息学分析方法对蕈样肉芽肿的诊断具有较高的敏感性和特异性。