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应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱联合磁珠技术寻找肺癌血清蛋白标志物

Early Detection of Serum Protein Biomarker of Lung Cancer by Surface-enhanced Laser Desorption/ionization Time-of-flight Mass Spectrometry Combining with Magnetic Bead

二维码有效期 120s

摘要目的：建立肺癌蛋白质指纹图谱诊断模型，探讨用于肺癌早期诊断及手术疗效评估的血清蛋白标志物。方法收集38例肺癌患者、12例肺部良性肿瘤患者及32名正常对照者的血清标本，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）联合磁珠技术，获得蛋白质指纹图谱，采用BPS分析软件对数据分组及相关性进行分析，初步建立肺癌的血清蛋白质指纹图谱诊断模型，并验证其诊断效率；同时对比肺癌患者手术前后的差异蛋白质谱，结合肺癌的诊断模型，选取合适的蛋白作为肺癌手术疗效的观察指标。结果在质荷比为1000～50000范围内，肺癌患者、肺部良性肿瘤患者和正常对照者之间共检测到215个蛋白质峰。其中，质荷比为1115.37、1929.70、3217.57、3246.34、3318.57、11508.90的6个蛋白质峰表达差异具有统计学意义（ P＜0.05）。决策树模型对肺癌的原始判别敏感性为92.11％（35／38），特异性为90.91％（40／44）；交叉验证敏感性为86.67％（13／15），特异性为86.67％（13／15）。其中质荷比为1115.37、1929.70、3246.34和11508.90的蛋白质峰在肺癌患者中明显升高（P＜0.05），当肺癌患者手术治疗后表达量较术前明显降低（P＜0.01），表明这4个蛋白质峰对肺癌的诊断及疗效判定具有潜在应用价值。结论应用SELDI－TOF－MS技术建立的肺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型具有较高的敏感性和特异性，为发现肺癌早期生物标志物并判断疗效奠定基础。