SELDI—TOF—MS技术在消化系统肿瘤诊断中的应用

表面增强激光解吸电离飞行时间质谱（surface enhanced laser desorption／ionization—time of flight-mass spectrometry，SELDI—TOF—MS）技术是随着蛋白质组学的兴起而出现的新技术，是一种基于蛋白质芯片和质谱技术的多种疾病标志物的分析平台。SELDI-TOF—MS技术是一种操作简单、方便快捷、样本用量少、敏感性高、特异性强的高通量的研究蛋白组学的方法。为此，本文就SELDI—TOF—MS技术的原理、特点及其在消化道肿瘤诊断中的应用作以下综述。     

饮食诱导肥胖与肥胖抵抗大鼠血清差异蛋白筛选

目的:探讨高脂饲料诱导的肥胖(diet-inducedobesity,DIO)与肥胖抵抗(diet-inducedobesityresistance,DIO-R)大鼠不同易感性的差异及血清中蛋白表达。方法:健康雄性SD大鼠40只,随机分为基础组和高脂饲料组,分别给予基础饲料和高脂饲料5w后,参照Levin等的方法建立动物模型,按照体重增加量排序,位于体重上1/3的大鼠筛选为肥胖大鼠,位于体重下1/3的大鼠筛选为肥胖抵抗大鼠。处死动物,收集血清样品检测各组相关指标的差异,并应用SELDI蛋白质芯片技术检测DIO与DIO-R大鼠血清蛋白的差异表达。结果:DIO大鼠体重﹑体脂比﹑血糖﹑血脂均与DIO-R大鼠有显著性差异。由蛋白质芯片检测图可见,在分子量2～100ku范围内,分子量为7945和9513的蛋白峰在DIO大鼠和DIO-R大鼠血清中存在差异;分子量为6256、6267、4496的蛋白峰在DIO-R大鼠和基础组大鼠血清中存在差异。结论:SD大鼠对高脂饮食诱导的DIO和DIO-R存在易感性差异,应用SELDI蛋白质芯片技术筛选出了DIO大鼠与DIO-R大鼠血清差异蛋白,为以后进行蛋白质分离﹑纯化及鉴定提供依据。     

基于血清蛋白组学的慢性肾衰中医不同证型的研究

目的:探讨慢性肾功能衰竭中医不同证型的血清蛋白质谱的变化及生物学基础。方法:收集慢性肾功能衰竭患者83例及正常人36例并辨证分型,采用SELDI-TOF蛋白芯片技术对不同证型的血清蛋白质表达谱进行研究。结果:在慢性肾衰中医各证型的整体研究中,17个蛋白峰有显著差异(P0.001),通过层次聚类分析显示中医各证型之间聚类性质差异较小;通过对中医不同证型作两两比较发现,脾肾气虚组与脾肾阳虚组之间得到2个差异蛋白峰(P0.01),脾肾气虚组与阴阳两虚组得到4个差异蛋白峰(P0.01),脾肾气虚组与脾肾气阴两虚组之间得到5个差异蛋白峰(P0.01),脾肾阳虚组与阴阳两虚组之间得到4个差异蛋白峰(P0.01),脾肾阳虚组与脾肾气阴两虚组之间得到4个差异蛋白峰(P0.01),阴阳两虚组与脾肾气阴两虚组之间得到2个差异蛋白峰(P0.01);运用PCA分析显示,各证型组之间的差异蛋白峰能较好把各组相区分。结论:采用SELDI-TOF-MS蛋白芯片技术分析慢性肾功能衰竭中医不同证型血清蛋白质谱变化对探讨中医证型的生物学基础具有一定的意义。     

河南林州食管癌高发区食管癌和癌前病变患者血清蛋白质质谱

背景与目的:食管癌和癌前病变组织中部分分子改变可在血液中反映出来,但这些指标的灵敏度和特异性较低,临床应用受到限制。血清蛋白质质谱分析技术有助于筛选癌变密切相关蛋白。本研究通过探讨食管癌高发区人群食管正常粘膜(normal,NOR)、食管上皮基底细胞过度增生(basalcellhyperplasia,BCH)、不典型增生(dysplasia,DYS)和食管癌(esophagealcarcinomc,EC)患者的血清蛋白质质谱的变化特征,为筛选和建立早期诊断和高危人群检测的血清学指标提供理论依据。方法:采用弱阳离子结合芯片(WCX2)及表面增强激光解吸电离飞行时间质谱仪(SELDI-TOF-MS)检测EC高发区无症状普查人群130人(NOR63人、BCH40人、DYS27人)和高发区EC30人的血清蛋白质质谱进行分析。应用BiomarkerPattern软件建立决策树分类模型,经10倍交叉验证得到该分类模型进行验证,测试组病变人群的诊断率和特异性(排除率)。结果:BCH组质荷比(M/Z)为M9306.61u的一种、DYS组M/Z为M13765.90u的一种及EC组M/Z为M2942.15u和M15953.40u的两种蛋白质分别建立决策树分类模型,训练组BCH、DYS和EC的敏感性(检出率)分别为57.5%(23/40)、88.8%(24/27)和96.6%(29/30),特异性分别为96.8%(61/63)、63.4%(40/63)和92.0%(58/63);测试组BCH、DYS和EC敏感性分别为57.5%(23/40)、66.6%(18/27)和60.0%(18/30),特异性为95.2%(60/63)、71.4%(45/63)和84.1%(53/63)。结论:M/Z为M9233.09u、M13657.15u、M2918.91u和M15827.37u的4种蛋白质可能包含有可用于食管癌高发区人群筛查的血清标记物,血清蛋白质质谱检测为食管癌和癌前病变的诊断和筛查提供了新的手段。     

尘埃暴露人员血清蛋白质指纹图谱分析

 目的 寻找尘埃暴露人员血清生物标志物.方法 利用表面加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)技术检测60例尘埃暴露人员的血清蛋白质指纹图谱(接触尘埃未患病者为0组20例,可疑尘埃者为0+组20例,患Ⅰ期硅沉着病者为Ⅰ期组20例).采用美国Ciphergen生物公司研制的新一代弱阳离子交换芯片(CM10)和蛋白质芯片阅读仪读取数据,获得的蛋白质谱采用Ciphergen公司的Ciphergen protein chip软件和Biomarker wizard软件分析.结果 尘埃暴露人员各组间对比,发现M/Z为2938、3269、3821、4095、5071、5483、5640的7个标志分子在尘埃暴露人员血清中差异表达,相对含量变化具有统计学意义(P＜0.05).其中M/Z为5071、5483和5640的分子在尘埃暴露人员0组和0+组中均为低表达,而在Ⅰ期组中高表达.结论 M/Z为5071、5483和5640的分子可能是尘埃暴露人员血清生物标志物.     

Application of SELDI-TOF-MS to identify serum biomarkers for renal cell carcinoma

Purpose

Early diagnosis is critical for improving the outcome of patients with renal cell carcinoma (RCC). In this study, we applied a proteomic approach to identify serum biomarkers associated with different stages of renal tumor development.

Materials and methods

The protein expression profiles in patient serum samples were analyzed using surface enhanced laser desorption/ionization time-of-flight mass spectroscopy (SELDI-TOF-MS). The subjects included 65 patients with renal cell carcinomas, 34 with benign renal tumors, and 69 normal controls. A diagnostic decision tree was developed and validated based on the differentially expressed proteins between the serum of patients with small (?3 cm) RCC tumors and normal controls.

Results

The numbers of proteins differentially expressed in the serum samples were 29 between the patients with RCC and normal controls, 18 between patients with RCC and benign renal tumors, and 35 between patients with small RCC tumors and normal controls, respectively. The diagnostic decision tree generated from the differentially expressed proteins between patients with small RCC tumors and normal controls proved efficient in the early diagnosis of renal cell carcinoma, with a sensitivity of 81.8% and specificity of 100%. The eukaryotic initiation factor 2B delta subunit (eIF2B-delta) was identified as the most highly up-regulated protein in the serum of patients with RCC.

Conclusions

SELDI-TOF-MS is a simple, sensitive and highly reproducible technique that can be used to identify serum biomarkers. The serum biomarkers identified by this study may facilitate early diagnosis of RCC and offer new targets for mechanistic understanding and clinical therapy of this disease.     

无精子症患者与生育男性精浆蛋白质群的比较分析

目的:探讨无精子症患者精浆蛋白质群的改变。方法:11例正常健康自愿者和6例非梗阻性无精子症者精液标本,以99%和45%Percoll分离获取精浆。采用PBS IIC型蛋白质芯片-飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS),经CM10芯片捕获蛋白质,并采用TOF-MS对蛋白质进行检测获得各样本的蛋白质指纹图谱,经过归一化处理后进行组间比较。结果:无精子症组与正常组比较有28种蛋白质表达存在差异,差异的蛋白质中有24种含量低于正常组,其中4个M/Z在7 196.058、7 630.573、7 547.610和7 709.833的蛋白质差异极显著(P<0.01)。结论:无精子症患者其精浆蛋白质群较生育男性有显著改变,改变的蛋白质主要是含量减少,这些蛋白质的减少可能与无精子症的发生有重要相关性。     

肺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型的建立

目的建立肺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型,探讨其对肺癌的诊断价值。方法收集127例肺癌患者、108例正常人血清标本,随机分成训练组(肺癌89例、正常人68例)与测试组(肺癌38例、正常人40例),应用表面增强激光解吸/电离-飞行时间-质谱(SELDI-TOF-MS)检测其蛋白质指纹图谱。用BioMarker Pattern软件分析训练组中肺癌与正常人血清中的差异蛋白后,建立肺癌诊断的最优分类树模型,然后用测试组血清标本盲法验证该模型的诊断效率。结果分类树诊断模型由质荷比分别为5 808、5 971和7 780的3种蛋白质组成。盲法验证显示,该模型诊断肺癌的准确率为92.3%,敏感性与特异性分别为92.1%(35/38)和92.5%(37/40)。结论肺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型较以往的传统方法具有更高的敏感性与特异性,值得进一步研究。     

非霍奇金淋巴瘤血清蛋白质质谱分析

目的：应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术检测血清蛋白指纹图,通过差异蛋白组学筛选非霍奇金淋巴瘤（nonhodgkin’s lymphoma,NHL）特有的蛋白标记物,找出最佳的标志蛋白组合模式建立非霍奇金淋巴瘤诊断模型。方法：用Ciphergen公司生产的PBSII／C型蛋白质指纹图谱仪和AuChpi金芯片采集50例NHL患者（NHI。组）、50例淋巴结炎患者（淋巴结炎组）、50例健康志愿者（对照组）血清蛋白质指纹图谱,采用BiomakerWizard3．1版分析软件筛选差异蛋白,建立NHL诊断模型。结果：NHL患者、淋巴结炎患者、健康志愿者血清蛋白质指纹图谱之间有4个标志蛋白在NHL患者血清中高表达,3个标志蛋白在NHL血清中低表达。分析系统筛选出质荷比（M／Z）4966、9278、6633、4222、9216、9237和7714标志蛋白建立NHL诊断模型,该模型对NHL的诊断灵敏度和特异性分别为92％和98％。结论：NHL与淋巴结炎组、对照组比较血清蛋白质表达具有显著差异,筛选其中差异蛋白质可用于建立NHL预测模型。     

唾液蛋白指纹图谱在乳腺癌诊断中的应用

目的:检测乳腺癌患者唾液蛋白质,筛选特异的蛋白质标记物,构建用于乳腺癌早期诊断的唾液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)技术测定91例唾液标本(其中乳腺癌47例,健康人44例)的蛋白质质谱,建立乳腺癌诊断模型。结果:乳腺癌患者与健康对照样本检测到311个蛋白质峰,其中32个蛋白质峰在两组间差异有统计学意义。获得分子量为4849.31,5224.96,3439.02和3559.89Da4个蛋白质组成的模板,可将乳腺癌与正常人正确分组,47例乳腺癌有37例被准确诊断,34例健康人被准确排除,灵敏度78.7%(37/47);特异度为77.2%(34/44)。结论:表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术建立乳腺癌癌唾液蛋白质指纹图谱模型为早期筛查及诊断乳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。