seldi技术在预测肿瘤化疗药物疗效中的应用

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1、SELDI技术在预测肿瘤化疗药物疗效中的应用一直以来恶性肿瘤严重威胁着人类健康，尤其对于低收入和中等收入国家影响更甚。Ahmedin等［1］最新发布的全球肿瘤统计数据表明，2008年，全球有1270万人患癌，死亡人数高达760万。因其对人类如此严重的危害性，多年来，人们不断探索肿瘤的治疗方法，目前发展最快的是化学药物治疗，它已成为当今临床治疗肿瘤的重要手段之一。随着医学飞速发展，化疗药物种类日益增多。然而，很多化疗药物的疗效并不尽如人意。导致肿瘤化疗疗效差的主要原是肿瘤细胞对化疗药物耐药，而肿瘤细胞耐药与

2、某些蛋白高表迗有关［2］。因而，筛选耐药蛋白并检测患者对某种药物耐药蛋白的表达水平，是预测该化疗方案是否敏感的关键所SELDI-T0F-MS技术（表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术），是近年发展起来的蛋白质组学研究前沿技术［3］。自1993年首次发布此技术和1999年首次报道其在肿瘤领域的应用以来，国内外大量文献［4-8］报道介绍了用SELDI-T0F-MS技术分析血浆/血清等人体液中的差异表达蛋白质图谱。现对近年来应用SELDI-T0F-MS技术预测肿瘤化疗药物疗效的研究进展综述如下。1肺癌肺癌是死亡

3、率最高的恶性肿瘤，肺癌的化疗敏感性也是近年来很多临床医师关注的焦点［9］。Li等［2］应用CM10弱阳离子芯片结合表面增强飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测9例晚期肺癌患者口服吉非替尼前血清样本的蛋白质谱，口服吉非替尼1个月后，根据实体瘤近期疗效标准［10］分为服药有效组(CR+PR)4例和无效组(SD+PD)5例，利用BiomarkerWizard软件比较各组间的血清蛋白质指纹谱。结果：有效组与无效组相比有4个蛋白质峰有显著差异性，M/Z分别为4889、1576、1762和8693，与无效

4、组相比，有效组上调的峰为2个，其M/Z为1576和1762，下调的峰为2个，其M/Z为4889和8693。结论：SELDI-TOF-MS技术可筛选出预测吉非替尼治疗疗效的相关蛋白质组指纹，此方法捕获的蛋白质组指纹可作为一种选择用药的新指标。Ji等［11］借助以上研究结论，以蛋白质指纹图谱M/Z：(8693±50)H+丰度彡25%这个指标为界定，进一步应用SELDI技术观察含铂方案治疗失败的患者以蛋白质指纹为依据指导化疗与吉非替尼的序贯应用的方法的远期效果。方法：选择TP、DP和GP方案化疗失败，且经SEL

5、DI检测M/Z:(8693±50)H+的丰度彡15%的NSCLC患者9例，口服吉非替尼250mg，1次/d，治疗期间每2个月查患者血清SELDI指纹，以M/Z:(8693±50)H+的丰度＞25%作为再化疗指标，并以M/Z：（8693±50）H+丰度彡15%为继续服用吉非替尼的指标，两者之间根据肿块变化和肿瘤标记物变化决定取舍吉非替尼治疗时间，指导吉非替尼与含铂方案的序贯治疗，观察总生存时间。结果：随访至2010年12月，9例患者中位总生存期为27个月（10〜66个月）。结论：SELDI技术通过指纹的描述

6、，有计划地选择这些抗肿瘤药物治疗NSCLC的取、舍，可提高药物治疗的获益率和获益时间。这项研究将SELDI技术运用于指导临床用药，且提高了治疗有效性。2乳腺癌乳腺癌是女性发病率第1位恶性肿瘤，近年来新辅助化疗在减小肿瘤体积上受到广泛认可［12-13］。美国He等［14］学者取52例T2-T4未转移乳腺癌患者的新鲜肿瘤组织，在应用新辅助化疗（多西他赛、卡铂+赫赛汀）前利用SELDI技术分析肿瘤的蛋白指纹图谱，得到了对化疗不同敏感性的大量肿瘤的蛋白指纹图谱。该研究采用非监测的分层聚类和监测下的基于神经网络的分

7、类方法比较所采集的蛋白指纹谱。52例肿瘤样本中，其中35例被分到检测组，选择新辅助化疗药M/Z肿瘤耐药蛋白峰。其余17例样本为疗效组，被选出的蛋白峰被用于预测其余17例样本对新辅助化疗的敏感性。在整个实验组中，筛选出的蛋白峰在M/Z:16906,根据此指标用药，对化疗有效的肿瘤组织正确率为88.9%，化疗无效的肿瘤组织正确率为91.7%。结论：SELDI-T0F-MS技术可筛选出预测新辅助化疗疗效的相关蛋白质组指纹，筛选出的蛋白质组指纹可指导乳腺癌的新辅助化疗。3胰腺癌胰腺癌（PC）因其侵袭性及早期转移成

8、为预后最差恶性肿瘤之一。在美国，胰腺癌死亡率位居各恶性肿瘤第4位，5年生存率只有4%〜5%［15］。Cao等［16］进行了一项研究，应用SELDI-TOF-MS技术筛选预测吉西他滨化疗的胰腺癌预后的蛋白标志物。方法：用SELDI-TOF-MS技术结合CM10芯片和生物信息技术工具分析了45只小鼠的血清样本。血清样本均取自眼眶后窦静脉，经离心（3000rpm）10min贮存于-80°C。血清样本被分为三组：健康对照组、胰腺癌模型